Frühes Identifizieren sensibler Daten:

  • Beim Aufbau eines Prototyps wird klar, welche Daten verwendet werden – und ob sie besonderen Schutzanforderungen unterliegen (z. B. personenbezogene Daten, Betriebsgeheimnisse).


Integration von Datenschutz und IT-Sicherheit in der Planungsphase:

  • Sicherheits- und Datenschutzverantwortliche können bereits beim Prototyp eingebunden werden – statt erst bei der Umsetzung „nachzuziehen“.


Erprobung datensicherer Alternativen:

  • Rapid Prototyping erlaubt es, verschiedene technische Lösungswege zu testen (z. B. pseudonymisierte Daten, lokale Verarbeitung), bevor man sich auf eine Architektur festlegt.


Risikoarm durch begrenzten Umfang:

  • Prototypen arbeiten mit ausgewählten Daten und isolierten Umgebungen – das minimiert Risiken für produktive Systeme und reale Informationsflüsse.


Sensibilisierung aller Beteiligten:

  • Die direkte Auseinandersetzung mit der Frage „Welche Daten braucht die KI wirklich?“ fördert Sicherheitsbewusstsein bei Fachbereichen und IT.


Rapid Prototyping schafft eine sichere Umgebung, in der Informationssicherheit von Anfang an mitgedacht, getestet und in die Lösung integriert wird.


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