KI-Datensicherheit: Risiken, Best Practices und wie man KI im Unternehmen absichert

KI-Sicherheit beginnt mit einer grundlegenden Frage:

Auf welche sensiblen Daten können Ihre KI-Systeme zugreifen, und was geschieht mit diesen Daten, wenn die KI sie verwendet?

Diese Frage ist schwieriger zu beantworten geworden, da KI in Unternehmen über eigenständige Modelle hinausgeht.

Organisationen nutzen heute Copiloten, generative KI-Anwendungen, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Vektordatenbanken, KI-Agenten, APIs, Drittanbietermodelle und autonome Workflows. Diese Systeme können Unternehmensspeicher durchsuchen, sensible Informationen abrufen, Anwendungen aufrufen, Aktionen auslösen und über menschliche und nicht-menschliche Identitäten mit Daten interagieren.

Das verändert das Problem der KI-Sicherheit.

Organisationen müssen weiterhin ihre Modelle und Infrastruktur schützen, aber sie müssen auch verstehen Welche Daten bilden die Grundlage für KI, wer oder was kann darauf zugreifen, wohin fließen sie, wie nutzt KI sie, welche Richtlinien gelten und wo bergen sensible Daten Risiken?.

KI-Datensicherheit Wendet Sicherheits-, Governance-, Datenschutz-, Zugriffs- und Risikokontrollen auf die sensiblen Daten an, die während des gesamten KI-Lebenszyklus verwendet werden, einschließlich Training, Optimierung, Abruf, Eingabeaufforderung, Inferenz, Agentenaktionen und nachgelagerte Arbeitsabläufe.

Was ist KI-Datensicherheit?

Datensicherheit im Bereich der künstlichen Intelligenz ist die Praxis des Schutzes sensibler, regulierter, vertraulicher, firmeneigener und geschäftskritischer Daten, die von Systemen der künstlichen Intelligenz während des gesamten Lebenszyklus der KI verwendet werden.

Es wendet Sicherheitskontrollen auf Daten an, die für Folgendes verwendet werden:

• Modelltraining
• Feinabstimmung
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Vektordatenbanken und Einbettungen
• Aufforderungen und Antworten
• Schlussfolgerung
• KI-Agenten und autonome Arbeitsabläufe
• Kopiloten und Assistenten
• APIs und Anwendungsintegrationen
• Nachgelagerte KI-Ausgaben und -Aktionen

Die Datensicherheit im Bereich KI muss Fragen wie die folgenden beantworten:

• Welche KI-Systeme sind im Unternehmen vorhanden?
• Auf welche Unternehmensdaten können sie zugreifen?
• Enthalten diese Daten sensible oder regulierte Informationen?
• Wer oder was hat Zugriff auf das KI-System und die zugrunde liegenden Daten?
• Wie fließen Daten durch KI-Pipelines?
• Können in Eingabeaufforderungen oder Antworten sensible Informationen erscheinen?
• Haben KI-Agenten übermäßige Berechtigungen?
• Nutzen Mitarbeiter nicht genehmigte KI-Anwendungen?
• Welche KI-Datenrisiken müssen zuerst behoben werden?

Ziel ist es nicht nur, ein KI-Modell zu sichern. Es geht darum, sensible Daten überall dort zu schützen, wo KI diese entdeckt, abruft, verarbeitet, generiert, weitergibt oder darauf reagiert.

Warum KI-Datensicherheit wichtig ist

Traditionelle Datensicherheit konzentriert sich typischerweise auf den Schutz von Repositories, Anwendungen, Benutzern und Datenbewegungen.

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege zwischen sensiblen Daten und den Systemen, die diese Daten verarbeiten.

Ein Copilot kann Informationen aus Unternehmensspeichern abrufen. Eine RAG-Anwendung kann vertrauliche Dokumente mittels Vektorsuche aufspüren. Ein KI-Agent kann APIs oder Anwendungen mithilfe vererbter Berechtigungen aufrufen. Ein Mitarbeiter kann Kundendaten in ein nicht autorisiertes generatives KI-Tool einfügen.

Jedes Szenario erzeugt ein anderes Sicherheitsproblem, aber alle haben dieselbe grundlegende Anforderung gemeinsam:

Sicherheitsteams müssen die Daten hinter KI und die Wege verstehen, auf denen KI auf diese Daten zugreifen kann.

KI erweitert den Zugriff auf sensible Daten

KI-Anwendungen verbinden sich häufig gleichzeitig mit mehreren Unternehmensdatenquellen.

Dadurch kann KI Zugriff auf Informationen in Datenbanken, Dateisystemen, SaaS-Anwendungen, Kollaborationsplattformen, Data Lakes, Data Warehouses, Cloud-Speichern und APIs erhalten.

Je stärker die KI vernetzt ist, desto wichtiger wird sie. Entdeckung und Klassifizierung von Daten wird.

KI führt neue nicht-menschliche Identitäten ein

KI-Agenten generieren nicht einfach nur Text.

Sie können Daten abrufen, Tools nutzen, mit Anwendungen interagieren, APIs aufrufen, Workflows ausführen und im Namen von Benutzern handeln.

Das macht KI-Zugriffsverwaltung ein zunehmend wichtiger Bestandteil der KI-Sicherheit.

KI kann die bestehende Datenverfügbarkeit erhöhen

Künstliche Intelligenz muss keine neue Schwachstelle schaffen, um ein Risiko zu erzeugen.

Wenn sensible Unternehmensdaten bereits einem offenen oder übermäßigen Zugriff unterliegen, kann die Anbindung eines KI-Systems an diese Daten die bestehenden Schwachstellen leichter aufdecken, abrufen, zusammenfassen, kombinieren oder verteilen.

Künstliche Intelligenz kann ein bestehendes Zugriffsproblem in ein Datenexpositionsproblem im KI-Maßstab verwandeln.

Wie KI Unternehmensdaten nutzt

Künstliche Intelligenz interagiert mit Daten über einen wesentlich breiteren Lebenszyklus hinweg als beim herkömmlichen Modelltraining allein.

Was sind die größten Risiken für die Datensicherheit im Bereich KI?

Künstliche Intelligenz birgt neue Risiken und verstärkt gleichzeitig bekannte Probleme der Datensicherheit.

1. Offenlegung sensibler Daten

KI-Systeme können Daten abrufen oder verarbeiten PII, PHI, Finanzdaten, geistiges Eigentum, Zugangsdaten, Geheimnisse, vertrauliche Dokumente, Quellcode oder andere sensible Informationen.

Die Exposition kann über Trainingsdatensätze, Aufforderungen, Antworten, RAG-Systeme, APIs, Vektordatenbanken, Agentenaktionen, Protokolle oder nachgelagerte Anwendungen erfolgen.

2. Schatten-KI

Schatten-KI bezieht sich auf KI-Tools, -Modelle, -Agenten, -Anwendungen oder -Workflows, die außerhalb genehmigter Sicherheits- und Governance-Prozesse operieren.

Mitarbeiter nutzen möglicherweise externe KI-Dienste, ohne zu verstehen, wie diese Dienste Unternehmensdaten verarbeiten. Entwicklungsteams setzen unter Umständen Modelle oder Agenten ein, ohne sie zu registrieren. KI-Funktionen können auch über bestehende SaaS-Anwendungen in das Unternehmen gelangen.

Wenn Sicherheitsteams den Einsatz von KI nicht sehen können, können sie die in sie einfließenden Daten nicht zuverlässig kontrollieren.

3. Übermäßiger KI-Zugriff

Ein KI-System kann Zugriff erben durch:

• Benutzerberechtigungen
• Servicekonten
• Anwendungsidentitäten
• OAuth-Bereiche
• Cloud-Rollen
• API-Zugangsdaten
• Maschinenidentitäten
• Delegierte Berechtigungen

Ein KI-Agent mit übermäßigen Zugriffsrechten kann sensible Daten weit über das hinaus abrufen, was seine eigentliche Aufgabe erfordert.

4. Schnelle Reaktion auf Datenlecks

Benutzer können absichtlich oder versehentlich sensible Informationen eingeben Eingabeaufforderungen.

Auch KI-Systeme können sensible Daten in Antworten offenlegen, wenn Abruf-, Autorisierungs-, Filter- oder Richtlinienkontrollen die Sensibilität der zugrunde liegenden Informationen nicht berücksichtigen.

5. Offenlegung der RAG- und Vektordatenbank

RAG-Systeme stellen Unternehmensdaten der generativen KI zum Zeitpunkt der Inferenz zur Verfügung.

Dies erhöht zwar die Relevanz, wirft aber eine kritische Sicherheitsfrage auf:

Kann die KI Informationen abrufen, die die anfragende Identität nicht einsehen sollte?

Sicherheitsteams benötigen Einblick in Quelldaten, Einbettungen, Vektorspeicher, Abrufberechtigungen, Identitäten und nachgelagerte Reaktionen.

6. Datenvergiftung

Angreifer oder kompromittierte Prozesse können manipulierte Informationen in Trainings-, Optimierungs-, Abruf- oder andere KI-Datensätze einschleusen.

Dies kann sich auf das Verhalten des Modells, seine Genauigkeit, seine Vertrauenswürdigkeit und auf nachfolgende Entscheidungen auswirken.

7. Sofortige Injektion

Sofortige Injektion Versuche, ein KI-System so zu manipulieren, dass es beabsichtigte Anweisungen ignoriert oder unbeabsichtigte Aktionen ausführt.

Das Risiko wird umso größer, wenn KI auf sensible Daten, externe Tools, APIs oder autonome Aktionen zugreift.

8. Offenlegung sensibler Informationen

Modelle und KI-Anwendungen können vertrauliche Informationen durch Antworten, Protokolle, Integrationen, Abrufprozesse oder unsachgemäß gesteuerten Kontext offenlegen.

Sicherheitskontrollen müssen daher sowohl berücksichtigen, was in die KI gelangt, als auch, was sie verlässt.

9. Missbrauch von KI-Agenten

Agentische KI birgt ein anderes Risikoniveau, da die Akteure handeln können.

Ein mit übermäßigen Berechtigungen ausgestatteter Agent darf sensible Informationen nicht nur offenlegen. Er kann diese Informationen je nach den ihm zur Verfügung stehenden Werkzeugen und Berechtigungen weitergeben, verändern, verschieben, löschen oder Aktionen gegen diese Informationen auslösen.

10. Unklare Herkunft von KI-Daten

Organisationen können Schwierigkeiten haben, festzustellen, woher KI-Daten stammen, wie Teams sie transformiert haben, welche Modelle oder Agenten sie verwenden und wohin die daraus resultierenden Informationsflüsse fließen.

KI-Datenherkunft hilft dabei, Verantwortlichkeit in den Bereichen Training, Feinabstimmung, Abruf, Hilfestellung, Schlussfolgerung und nachgelagerte Nutzung zu schaffen.

KI-Datensicherheit vs. traditionelle Datensicherheit

KI-gestützte Datensicherheit baut auf der traditionellen Datensicherheit auf, anstatt sie zu ersetzen.

Wie man von KI genutzte Daten schützt

Ein modernes KI-Datensicherheitsprogramm sollte Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus schützen, anstatt sich auf eine einzige Kontrollmaßnahme zu verlassen.

1. Entdecken Sie KI und Schatten-KI

Beginnen Sie damit, die im gesamten Unternehmen eingesetzten KI-Ressourcen zu identifizieren.

Inventarrelevant:

• Modelle
• Agenten
• Kopiloten
• KI-Anwendungen
• Aufforderungen
• Datensätze
• Vektordatenbanken
• Pipelines
• KI-Dienste von Drittanbietern

Sicherheitsteams können KI-Systeme nicht schützen, von deren Existenz sie nichts wissen.

2. Die Daten hinter der KI entdecken und klassifizieren

Identifizieren Sie die sensiblen, regulierten, vertraulichen, geschützten, persönlichen und geschäftskritischen Daten, die KI-Systeme verwenden oder auf die sie zugreifen können.

Dies schafft den notwendigen Datenkontext, um KI-Risiken zu priorisieren.

3. Karten-KI-Datenherkunft

Verstehen, woher die Daten kommen, wie Teams sie transformieren, welche KI-Systeme sie nutzen und wohin sie als Nächstes fließen.

Die Herkunft spielt eine besonders wichtige Rolle bei Trainingsdatensätzen, RAG-Pipelines, Vektorspeichern, Modell-Workflows und nachgelagerten Anwendungen.

4. KI-Zugriff regeln

Verbinden Sie KI-Systeme mit Identitäten, Berechtigungen, Dienstkonten, Anwendungen, APIs, Rollen und anderen Zugriffspfaden.

Anwenden geringste Privilegien So kann ein KI-System nur auf die Daten zugreifen, die es für seinen genehmigten Geschäftszweck benötigt.

5. KI-Aufforderungen und -Antworten schützen

Überwachen Sie KI-Interaktionen auf sensible Daten und wenden Sie Richtlinien an, die eine unangemessene Offenlegung durch Aufforderungen und Antworten verhindern.

Schnelle Sicherheit wird besonders wichtig, wenn KI-Anwendungen mit Unternehmensdaten oder externen Modellanbietern interagieren.

6. Sichere KI-Datenpipelines

Die Sicherheit von KI sollte sich bis in die vorgelagerten Datensätze und Datenpipelines erstrecken, die die KI speisen.

Organisationen können sensible Daten identifizieren, unnötige Informationen reduzieren, Qualitäts- und Hygieneprobleme angehen, Richtlinien anwenden und überprüfen, ob Datensätze weiterhin für den beabsichtigten KI-Einsatz geeignet sind.

7. Datenaktivität überwachen

Berechtigungen zeigen, welche Identität oder welches KI-System dürfen Zugang.

Datenaktivitätsüberwachung Fügt Kontext hinzu, um zu verdeutlichen, was tatsächlich passiert.

Teams können den Aktivitätskontext nutzen, um ungewöhnliche Zugriffe, unerwartete KI-Interaktionen oder Zugriffe zu identifizieren, die nicht mehr mit dem Geschäftszweck übereinstimmen.

8. KI-Risiken priorisieren

Nicht jede KI-Erkenntnis birgt das gleiche Risiko.

Bei der Priorisierung sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Datensensibilität
• KI-System oder Anwendungsfall
• Identität und Berechtigungen
• Belichtung
• Aktivität
• Abstammung
• Eigentum
• Richtlinienverstöße
• Mögliche Auswirkungen auf das Geschäft

9. KI-Datenrisiken beheben

Transparenz sollte zu Korrekturmaßnahmen führen.

Teams müssen möglicherweise Folgendes tun:

• Entfernen Sie sensible Informationen aus KI-Datensätzen
• Überflüssige Berechtigungen reduzieren
• Unangemessenen KI-Zugriff blockieren
• Adressdaten offengelegt
• Eigentümer zuweisen
• Richtlinienverstöße korrigieren
• Bereinigung oder Kuratierung von KI-Datensätzen
• Verdächtige Aktivitäten untersuchen
• Dokumentausnahmen

Sanierungsabläufe Teams dabei unterstützen, KI-Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen.

Rahmenwerke und Standards für KI-Datensicherheit

Organisationen müssen ihre KI-Sicherheitsprogramme nicht ohne etablierte Richtlinien entwickeln.

NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement

Die NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement bietet Leitlinien für den Umgang mit KI-Risiken und die Förderung vertrauenswürdiger KI.

Das Generative AI Profile des NIST erweitert diese Arbeit um Überlegungen, die speziell auf generative KI zugeschnitten sind.

OWASP-Leitfaden für generative KI

OWASPs Projekt zur generativen KI-Sicherheit bietet Sicherheitshinweise für LLMs und generative KI-Anwendungen, einschließlich Risiken im Zusammenhang mit prompter Injektion, Offenlegung sensibler Informationen, Lieferketten, Daten- und Modellvergiftung, übermäßiger Handlungsfähigkeit und anderen KI-spezifischen Sicherheitsbedenken.

AI TRiSM

KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement (KI TRiSM) vereint KI-Governance, Vertrauen, Risiko, Sicherheit, Daten, Zugriff und operative Kontrollen.

Für Unternehmensteams besteht der wichtige Wandel darin, von Prinzipien und KI-Inventaren zu Kontrollmechanismen überzugehen, die auf tatsächliche KI-Systeme und die dahinter liegenden Daten abzielen.

KI-Datensicherheit und Datenschutz

KI-Sicherheit und Datenschutz überschneiden sich zunehmend, da KI-Systeme große Mengen an persönlichen und regulierten Informationen verarbeiten können.

Organisationen sollten Folgendes verstehen:

• Welche personenbezogenen Daten KI verwendet
• Der Zweck dieser Verwendung
• Woher die Daten stammen
• Ob die Teams all diese Informationen benötigen
• Wie lange die Organisation es behält
• Wer oder was kann darauf zugreifen?
• Ob es sich über Gerichtsbarkeiten hinweg ausbreitet
• Welche Drittparteien erhalten es?

Datenschutz- und KI-Folgenabschätzungen kann Organisationen dabei helfen, Anwendungsfälle von KI zu bewerten und die damit verbundenen Datenschutz- und Datenrisiken zu dokumentieren.

Kontrollmechanismen wie Minimierung, Löschung, Zugriffssteuerung, Maskierung, Durchsetzung von Richtlinien und Aufbewahrung können unnötige Offenlegung reduzieren und gleichzeitig die genehmigte Nutzung von KI ermöglichen.

KI-Datensicherheit und der EU-KI-Gesetz

Die Sicherheit von KI ist heute Teil eines wachsenden Spektrums an Anforderungen an die KI-Governance und -Regulierung.

Die EU-KI-Gesetz legt Verpflichtungen auf der Grundlage von KI-Risiken fest und schafft Governance-Anforderungen für Organisationen, die betroffene KI-Systeme entwickeln oder einsetzen.

Organisationen müssen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI möglicherweise auch Datenschutzgesetze wie die DSGVO und die geltenden Datenschutzgesetze der US-Bundesstaaten berücksichtigen.

Die praktischen Sicherheitsanforderungen bleiben unverändert: Organisationen benötigen Nachweise darüber, welche KI-Systeme existieren, welche Daten sie verwenden, wem sie gehören, welche Risiken und Richtlinien gelten und welche Kontrollmechanismen die Organisation implementiert hat.

Checkliste für bewährte Verfahren zur KI-Datensicherheit

Wie BigID die Datensicherheit im Bereich KI angeht

BigID geht bei der KI-Sicherheit vom Datenniveau her vor.

Die meisten Unternehmen entwickeln keine Fundamentmodelle von Grund auf neu. Sie setzen auf kommerzielle KI, Copiloten, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, KI-Anwendungen und Agenten, die sich direkt mit den Unternehmensdaten verbinden.

Das macht die Beziehung zwischen Daten, Identität, Zugriff und KI zentral für die KI-Sicherheit in Unternehmen.

BigID unterstützt Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Ressourcen: Identifizieren Sie Modelle, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Datensätze, Vektorspeicher, Pipelines, KI von Drittanbietern und Schatten-KI.
• KI-Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie sensible, regulierte, vertrauliche, geschützte, personenbezogene und andere hochwertige Daten, die von KI verwendet werden oder auf die KI Zugriff hat.
• Herkunft der Map AI-Daten: Datenverfolgung während Training, Optimierung, Abruf, Eingabeaufforderung, Inferenz und nachgelagerten Arbeitsabläufen.
• KI-Zugang steuern: Verbinden Sie KI-Systeme, Agenten, Identitäten, Berechtigungen und Zugriffspfade mit den dahinterliegenden sensiblen Daten.
• Eingabeaufforderungen und Antworten schützen: Identifizieren Sie sensible Daten in KI-Interaktionen und wenden Sie Richtlinien an, die eine unangemessene Offenlegung verhindern sollen.
• Sichere KI-Pipelines: Daten für KI-Training, -Optimierung, -Abruf und -Inferenz entdecken, klassifizieren, kuratieren und verwalten.
• Aktivitätskontext hinzufügen: Verstehen Sie, wie auf sensible Daten zugegriffen und diese verwendet werden.
• KI-Risiko einschätzen: Priorisieren Sie Risiken anhand der Datensensibilität, des Zugriffs, der Nutzung, der Herkunft, des Eigentums, der Gefährdung, der Richtlinien und des Geschäftskontexts.
• Laufwerksbereinigung: Verantwortlichkeiten zuweisen, Arbeitsabläufe orchestrieren, Richtlinien durchsetzen und Korrekturmaßnahmen verfolgen.
• Operationalisierung von AI TRiSM: Verknüpfen Sie KI-Vertrauen, Risiko, Sicherheit, Governance, Richtlinien und Prüfnachweise über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.

Das Ergebnis ist eine KI-Sicherheit, die auf den Daten basiert, die die KI tatsächlich verwendet, den Identitäten, die auf sie zugreifen können, und den Maßnahmen, die erforderlich sind, um ein relevantes Risiko zu reduzieren.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Datensicherheit

Was ist KI-Datensicherheit?

Die Sicherheit von KI-Daten ist die Praxis des Schutzes sensibler, regulierter, vertraulicher, proprietärer und geschäftskritischer Informationen, die von KI-Systemen in den Bereichen Training, Optimierung, Abruf, Eingabeaufforderung, Inferenz, Agenten, Anwendungen und nachgelagerte Arbeitsabläufe verwendet werden.

Warum ist Datensicherheit im Bereich KI wichtig?

KI-Systeme können über Modelle, Copiloten, RAG-Systeme, Vektordatenbanken, APIs, Anwendungen und Agenten auf große Mengen an Unternehmensdaten zugreifen und diese verarbeiten. Die Datensicherheit im Bereich KI hilft Unternehmen dabei, zu identifizieren, wo sensible Daten in diese Systeme gelangen, wer oder was darauf zugreifen kann und wo diese Nutzung Risiken birgt.

Was sind die größten Risiken für die Datensicherheit im Bereich KI?

Zu den wichtigsten Risiken gehören die Offenlegung sensibler Daten, Schatten-KI, übermäßiger KI-Zugriff, Leckagen von Schnellzugriffen und Reaktionen, unsichere RAG- und Vektorspeicher, Datenvergiftung, Schnelleinspeisung, Offenlegung sensibler Informationen, Agentenmissbrauch und unvollständige KI-Datenherkunft.

Worin unterscheidet sich die Datensicherheit im Bereich KI von der traditionellen Datensicherheit?

Traditionelle Datensicherheit schützt Unternehmensinformationen über Repositories, Anwendungen, Identitäten und Datenbewegungen hinweg. KI-Datensicherheit erweitert diese Kontrollen auf Modelle, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Vektorspeicher, RAG-Systeme, KI-Pipelines und autonome Aktionen, die Unternehmensdaten betreffen.

Wie können Organisationen die von KI genutzten Daten schützen?

Organisationen können KI-Assets und Schatten-KI aufdecken, sensible Daten klassifizieren, die Herkunft von KI-Daten abbilden, Identitäten und Berechtigungen verwalten, Eingabeaufforderungen und Antworten schützen, KI-Pipelines sichern, Aktivitäten überwachen, Richtlinien durchsetzen, Risiken priorisieren und unangemessene Offenlegung beheben.

Was ist Schatten-KI?

Schatten-KI bezeichnet KI-Tools, -Modelle, -Agenten, -Anwendungen oder -Workflows, die außerhalb genehmigter Sicherheits- und Governance-Prozesse operieren. Schatten-KI kann ein Datenrisiko darstellen, wenn Mitarbeiter oder Anwendungen sensible Unternehmensinformationen ohne angemessene Transparenz oder Kontrollen an KI weitergeben.

Wie birgt das RAG-System ein Datensicherheitsrisiko?

Die abfragegestützte Generierung verbindet generative KI mit externen Datenquellen. Sind die Abfrageberechtigungen oder Datenkontrollen zu weit gefasst, kann eine KI-Anwendung sensible Informationen abrufen, die der anfragende Benutzer oder das System nicht erhalten sollte.

Wie verändern KI-Agenten die Datensicherheit?

KI-Agenten können Informationen abrufen, APIs aufrufen, Anwendungen nutzen, Arbeitsabläufe ausführen und Aktionen durchführen – basierend auf Berechtigungen von Menschen oder Maschinen. Unternehmen müssen daher die Identität der Agenten, deren Zugriffsrechte, die Offenlegung sensibler Daten, ihre Aktivitäten und ihren geschäftlichen Zweck verstehen.

Was ist AI TRiSM?

Das Management von Vertrauen, Risiken und Sicherheit im Bereich KI vereint Governance, Sicherheit, Risikomanagement, Vertrauen, Richtlinien und operative Kontrollen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Es unterstützt Unternehmen dabei, von der reinen Transparenz ihrer KI zu kontinuierlicher Kontrolle und nachweisbarer Dokumentation überzugehen.

Wie unterstützt BigID die Datensicherheit im Bereich KI?

BigID entdeckt KI-Assets und Schatten-KI, identifiziert und klassifiziert sensible KI-Daten, bildet die Herkunft ab, verknüpft KI-Identitäten und Berechtigungen mit Daten, liefert Aktivitätskontext, identifiziert KI-Risiken, setzt Richtlinien durch, koordiniert Abhilfemaßnahmen und unterstützt revisionssichere Nachweise über Modelle, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Datensätze, Vektorspeicher und Pipelines hinweg.