Datensicherheit ist für jedes Unternehmen ein Thema, und sie wird auch weiterhin bestehen bleiben. Tatsächlich wird das Thema mit der Einführung neuer Technologien immer komplexer. Zum Beispiel der Aufstieg von große Sprachmodelle (LLMs) dass stromerzeugende KI-Systeme sowohl Chancen als auch Risiken mit sich bringen.
Ihre Fähigkeiten bieten robuste Werkzeuge zum Schutz unserer wertvollen Informationen und zur Stärkung der Abwehr von Cyberbedrohungen. Wir können jedoch nicht ignorieren, dass die Technologie selbst neue Schwachstellen und Sicherheitsprobleme mit sich bringt, die sorgfältig bewältigt werden müssen.
Wie können Unternehmen die KI der Generation nutzen, um die Sicherheit ihrer gespeicherten Informationen zu verbessern und gleichzeitig die Technologie selbst zu sichern?
Die Vorteile generativer KI für die Cybersicherheit
Anomalien präzise erkennen
Generative künstliche Intelligenz (oder GenAI)-Algorithmen verfügen über bemerkenswerte Mustererkennungsfähigkeiten, die es den Sicherheitsvorgängen Ihres Unternehmens ermöglichen können, Anomalien und potenzielle Sicherheitsverletzungen mit Präzision.
Es ist auch eine schnellere Lösung als die manuelle Überwachung. Eine Studie von IBM zeigt, dass Organisationen, die KI für die Sicherheit nutzen, Bedrohungen bis zu 60% schneller. Dadurch können Sie sich auf tatsächliche Bedrohungen konzentrieren, anstatt sich mit Fehlalarmen herumzuschlagen, und Sie haben die Klarheit und Zeit, sich auf die Entwicklung effizienterer und effektiverer Strategien zur Bedrohungsminderung zu konzentrieren.
Verstärkung der Zugangskontrollen
Daten können kompromittiert werden, wenn sie von jemandem ohne entsprechende Befugnis abgerufen werden können. Generative KI kann jedoch zum Schutz davor eingesetzt werden. Sie verhindert unbefugten Zugriff durch Verstärkung der Zugangskontrollen.
GenAI-Algorithmen können verdächtige Aktivitäten erkennen, indem sie lernen und sich an sich entwickelnde Muster anpassen. Das System reagiert nicht, wenn das Benutzerverhalten akzeptablen Parametern entspricht, was einer auf die Bedürfnisse zugeschnittenen Sicherheitsrichtlinie entspricht. generative KI-Sicherheit. Wenn es jedoch eine potenzielle Bedrohung erkennt, benachrichtigt es umgehend das Sicherheitspersonal.
Stärkung der Verschlüsselungsprotokolle
Die Verschlüsselung vertraulicher Daten hilft, Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Generative KI kann Verschlüsselungsprotokolle erheblich verbessern, indem sie robuste kryptografische Schlüssel generiert und Verschlüsselungsalgorithmen optimiert und so eine zusätzliche Verteidigungsebene hinzufügt schützen Sie vertrauliche Informationen mit starker Sicherheit.
Bekämpfung sich entwickelnder Bedrohungen mit adaptiven Lösungen
Dynamische und adaptive Sicherheitslösungen ermöglichen es Ihnen, mit den sich entwickelnden Cyberbedrohungen Schritt zu halten. Generative KI kann diese Proaktivität unterstützen, indem sie in Echtzeit von neuen Bedrohungen lernt und sich an diese anpasst. Mit diesen Informationen können Sie Abwehrmechanismen entwickeln, die neue Bedrohungen stoppen, aufkommende Bedrohungen erkennen und präventive Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu vermeiden.
Verbesserung von Cybersicherheitstraining und -simulation
Der menschliche Faktor bleibt eine erhebliche Schwachstelle in der Daten- und Cybersicherheit. Glücklicherweise kann generative KI eine entscheidende Rolle spielen bei dieses Risiko zu mindern.
Generative KI kann realistische Cyberangriffsszenarien simulieren und Ihre Mitarbeiter darin schulen, solche Angriffe effektiv zu erkennen und darauf zu reagieren. Durch immersive Trainingserfahrungen können Sie die Sicherheitsbewusstseinsprogramme Ihres Unternehmens stärken, die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler reduzieren und Ihre allgemeine Sicherheitslage verbessern.
Generative KI-Funktionen verändern die Informationssicherheit grundlegend. Indem Sie ihre Leistungsfähigkeit nutzen, können Sie Ihre Verteidigungsstrategien revolutionieren und den sich entwickelnden Cyberbedrohungen immer einen Schritt voraus sein.
Generative KI leistet zweifellos unschätzbare Beiträge bei der Erkennung von Anomalien, der Zugriffskontrolle, der Stärkung der Verschlüsselung, Bedrohungsminderungund Schulungen zur Cybersicherheit. Die Einführung dieser Maßnahmen ist ein unerlässlicher Schritt zur Gewährleistung einer sicheren und widerstandsfähigen digitalen Zukunft unter Einbeziehung robuster Sicherheitsmaßnahmen.
Wir müssen jedoch sicherstellen, dass dies auf sichere und verantwortungsvolle Weise geschieht, da generative KI ihre eigenen Sicherheitsbedenken mit sich bringt, die gemildert werden müssen, wenn wir sie zum Schutz von Daten nutzen wollen.
Sicherheitsrisiken und -bedrohungen durch generative KI
Natürlich ist jede Technologie mit Herausforderungen verbunden, und der Einsatz von KI in der Cybersicherheit birgt potenzielle Sicherheitslücken. Wenn Sie sich dieser Sicherheitsrisiken der generativen KI jedoch bewusst sind, können Sie und Ihr Team diese erfolgreich minimieren.
Hier sind einige Bedenken hinsichtlich der Verwendung von KI-Anwendungen und wie diese gemildert werden können:
Sicherheit von KI-Modellen
LLMs nutzen große Datenmengen, um Muster zu lernen und zu verstehen, um Lösungen für komplexe Probleme vorherzusagen oder zu generieren. Alle diese Daten stehen dem Modell nun zur Wiederverwendung und Ausgabe in Form von generiertem Inhalt zur Verfügung.
Dies macht sie zwar zu leistungsstarken Werkzeugen, bringt aber auch komplexe Sicherheitsrisiken mit sich, die Unternehmen sorgfältig managen müssen. Bei unsachgemäßer Steuerung können KI-Modelle sensible Informationen speichern und Verzerrungen reproduzieren.
Ein Modell ohne starke Sicherheitsalgorithmen kann für das Unternehmen, das es nutzt, zu einer Schwachstelle werden. Die Hauptrisiken sind:
Datenvergiftung
Bei einem Data-Poisoning-Angriff werden die Trainingsdaten verändert, die zum Erstellen eines GenAI-Modells verwendet werden. Das Verhalten des Modells kann durch das Einfügen bösartiger oder irreführender Datenpunkte in den Trainingssatz untergraben werden. Dies kann beispielsweise zu einem blinden Fleck führen, der dazu führt, dass Angriffe unentdeckt bleiben oder unsichere Reaktionen in kritischen Systemen hervorrufen.
Reverse Engineering und Modelldiebstahl
Angreifer, die Zugriff auf eine generative KI erhalten, könnten deren Modell stehlen oder deren Parameter zurückentwickeln. Dadurch können geistiges Eigentum und sogar Sicherheitsverhalten offengelegt werden, die Angreifer dann ausnutzen können, um Schutzmaßnahmen zu umgehen und Schwachstellen in Ihrem System zu identifizieren.
Datenschutzlecks
Auch ohne direkte Angriffe können Modelle unbeabsichtigt private oder sensible Daten in ihren Ausgaben preisgeben (sogenanntes Modellleck). Beispielsweise kann eine generative KI, die mit Kundendaten trainiert wurde, bei unsachgemäßer Eingabe personenbezogene Daten preisgeben.
Um sicherzustellen, KI-Datenschutz, müssen Sie sich auf die Umsetzung strenger Sicherheitsrichtlinien konzentrieren und KI-Governance durch:
- Datenermittlung
- Datenrisikobewertung
- Sicherheit
- Ansprüche
Nutzung von Unternehmensdaten
Ihr Unternehmen nutzt möglicherweise generative KI zur Verarbeitung und Analyse von Unternehmens- und externen Daten. Daher müssen Sie diese Daten gemäß den Sicherheits- und Compliance-Vorschriften verwalten. Sie müssen wissen, welche Daten Ihrem System zur Verfügung stehen, da Sie nicht möchten, dass sensible Kundendaten ohne entsprechende Kontrollen verwendet werden.
Der andere Grund, warum Sie in solchen Systemen Datenkontrolle benötigen, ist die Fähigkeit der KI, menschliche Kommunikation nachzuahmen. Sie benötigen Kontrollen und Kontrollen, um den Missbrauch der gespeicherten Informationen durch jemanden zu verhindern, der Ihr generatives KI-Tool manipulieren kann.
Achten Sie auf folgende Risiken:
Soziales Engineering
Wenn Angreifer Zugriff auf Ihre Unternehmensdaten erhalten und KI-Eingabeaufforderungen manipulieren können, könnten sie das System nutzen, um äußerst überzeugende E-Mails oder andere Mitteilungen zu erstellen, die sich an Ihre Mitarbeiter und Kunden richten. Diese KI-gestützten Angriffe können Benutzer dazu verleiten, vertrauliche Daten preiszugeben, Geld zu überweisen oder andere sicherheitsgefährdende Aktionen durchzuführen.
Übermäßiges Vertrauen in KI-Ergebnisse
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI besteht die Gefahr, dass wir uns zu sehr auf deren Inhalt verlassen, ohne ausreichende Überprüfungen durchzuführen. Dies kann zur Verbreitung gefährlicher Ungenauigkeiten oder sogar glatter Lügen führen. Leider kann dies Auswirkungen auf die reale Welt haben, die Menschen schaden.
Die verantwortungsvolle Nutzung von KI-Daten erfordert:
- Datenbestand
- Datenklassifizierung
- Datenzugriff und Berechtigungen
- Einwilligung, Aufbewahrung und Aufenthaltsort der Daten
- Datennutzungsprüfung
Schnelle Sicherheit
Eine Eingabeaufforderung ist jede Eingabe, die Sie Ihrem KI-System bereitstellen, um eine Antwort zu erhalten. Dies können Benutzeranfragen oder systemgenerierte Eingabeaufforderungen sein. Gut gestaltete Systemeingabeaufforderungen führen zu ethischem KI-Verhalten. Allerdings können Bedrohungsakteure sie als Angriffsvektoren oder Schadsoftware nutzen, wenn das Modell nicht darauf trainiert ist, gefährliche Eingabeaufforderungen zu erkennen und abzulehnen.
Um sicherzustellen, dass Ihre Systemaufforderungen sicher sind, müssen Sie auf Folgendes achten:
- Sofortige Injektionen und Jailbreak
- Phishing sensibler Daten
- Modell-Hijacking/Knowledge-Phishing
- Denial-of-Service
- Anomales Verhalten
- Schatten-KI
AI-Verordnungen
Trotz ihrer weiten Verbreitung steckt KI noch in den Kinderschuhen. Mit der Weiterentwicklung der generativen KI werden sich auch die Vorschriften und Rahmenbedingungen ändern und neue Herausforderungen im Bereich Datenschutz und Sicherheit mit sich bringen. Es gibt verschiedene Gesetze zur KI-Datenverwaltung zum Schutz sensibler oder vertraulicher Informationen, wie zum Beispiel: Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Die Kalifornisches Datenschutzgesetz (CPRA)und die KI-Gesetz der Europäischen Union (EU-KI-Gesetz).
Auch andere Länder entwickeln eigene Gesetze und Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten.
Allerdings können sich diese Gesetze und Richtlinien im Laufe der Zeit ändern. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das generative KI nutzt, müssen Sie interne Richtlinien und Prozesse implementieren, die Ihre Kundendaten gemäß den Vorschriften schützen. Das bedeutet, dass Sie den Vorschriften immer einen Schritt voraus sein sollten, um nicht überrumpelt zu werden.
Bewährte Methoden für die GenAI-Sicherheit
Führen Sie Risikobewertungen für neue KI-Modelle durch
Wenn Sie ein neues KI-Modell implementieren möchten, insbesondere wenn Sie es zum Schutz Ihrer Daten verwenden, ist es wichtig, die Risiken einschätzen mit der Technologie verbunden. So können Sie Sicherheitslücken im System identifizieren, die zu Daten- oder Datenschutzverletzungen oder Unzuverlässigkeit führen könnten. In dieser Phase ist es auch wichtig, die Einhaltung anerkannter Datensicherheitsstandards wie der DSGVO zu bestätigen.
Validieren und Bereinigen von Eingabedaten
Künstliche Intelligenz, einschließlich der Gen AI, ist nur so sicher wie die von ihr verarbeiteten Eingaben und die von ihr generierten Ausgaben. Sie können dazu beitragen, Sicherheitsbedrohungen wie Prompt-Injection-Angriffe Durch eine gründliche Validierung und Bereinigung aller Eingabedaten wird sichergestellt, dass das Modell nur mit zuverlässigen und sicheren Informationen versorgt wird. Filtern Sie außerdem alle Ausgaben, um zu verhindern, dass schädliche oder vertrauliche Inhalte durchsickern.
Implementieren Sie Zugriffskontrollen und Authentifizierung
Wie bei jeder Form der Datensicherheit sind Zugriffskontrollen und eine effektive Authentifizierung der Schlüssel zum Schutz von KI-Systemen, da sie die Interaktion mit ihnen einschränken. So können beispielsweise Multi-Faktor-Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrollen sowie regelmäßige Audits dazu beitragen, den Missbrauch von KI zu verhindern.
Verfügen Sie über ein robustes Governance-Framework
Durch die Einführung geregelter Kontrollen zur Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit generativer KI-Modelle können Sicherheitsverletzungen und -einbußen frühzeitig erkannt werden. Dieser Rahmen könnte regelmäßige Audits und die Bereitstellung von Tools zur Überwachung unerwarteten Verhaltens oder die Minimierung der Trainingsdaten auf das Nötigste umfassen.
Investieren Sie in Daten- und KI-Schulungen
Ein effektiver Weg, die mit der Sicherheit von KI-Anwendungen verbundenen Risiken zu vermeiden, besteht darin, alle Mitarbeiter über die potenziellen Bedrohungen zu informieren. Vom Erkennen der Grenzen von KI-Systemen bis hin zum Erkennen potenzieller Risiken – der bewusste und verantwortungsvolle Umgang aller Teams mit KI ist bereits ein Schutz vor Sicherheitsbedrohungen.
Bleiben Sie über neue Bedrohungen für generative KI auf dem Laufenden
Wir stehen noch ganz am Anfang der Entwicklung der KI-Nutzung in der Wirtschaft. Mit der Entstehung neuer Fähigkeiten werden auch neue Risiken die Sie angehen müssen. Es ist wichtig, die Augen offen zu halten, um über neue Bedrohungen und deren Auswirkungen auf die Datensicherheit auf dem Laufenden zu bleiben. Aktualisieren Sie Ihre Sicherheitsprotokolle regelmäßig, um entstehende Schwachstellen zu minimieren und widerstandsfähig zu bleiben.
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