Künstliche Intelligenz wird immer mehr Bestandteil des alltäglichen Geschäftsbetriebs. Laut McKinsey-Studie zum Stand der KI 2025, 881.030 Unternehmen nutzen KI mittlerweile in mindestens einer Geschäftsfunktion, gegenüber 781.030 im Vorjahr. Mit dem Einsatz von KI-Modellen in Kundenservice, Softwareentwicklung, Sicherheitsbetrieb, Analytik und Geschäftsprozessen schaffen Unternehmen gleichzeitig eine völlig neue Angriffsfläche.
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software basieren KI-Systeme auf Modellen, Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, Pipelines, APIs und der kontinuierlichen Interaktion mit Unternehmensdaten. Dieses wachsende Ökosystem macht KI-Sicherheit Sie sind unerlässlich für den Schutz von Modellen, Identitäten, Anwendungen und sensiblen Informationen. Jede dieser Komponenten bietet Angreifern die Möglichkeit, Ergebnisse zu manipulieren, geistiges Eigentum zu stehlen, sensible Informationen offenzulegen oder Geschäftsentscheidungen zu gefährden.
Der Schutz von KI erfordert mehr als die Sicherung der sie umgebenden Infrastruktur.
Organisationen müssen die Modelle selbst, die Daten, aus denen sie lernen, die Identitäten, die mit ihnen interagieren, und den gesamten Lebenszyklus, der KI-Systeme mit Unternehmensdaten verbindet, sichern.
Hier ist Sicherheit von KI-Modellen wird unerlässlich.
Richtig umgesetzt, hilft die Sicherheit von KI-Modellen Unternehmen dabei, Modelle vor Diebstahl, Manipulation, Prompt Injection, Datenvergiftung, Lieferkettenangriffen, unberechtigtem Zugriff und der Offenlegung sensibler Daten zu schützen und gleichzeitig KI-Innovationen im Unternehmensmaßstab zu ermöglichen.
Wichtigste Erkenntnisse: Sicherheit von KI-Modellen
• Die Sicherheit von KI-Modellen schützt Modelle, Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, APIs und Bereitstellungsumgebungen während des gesamten KI-Lebenszyklus.
• Zu den modernen Bedrohungen gehören Datenvergiftung, Prompt-Injection, Modelldiebstahl, Modellextraktion, Kompromittierung der Lieferkette, Offenlegung sensibler Daten und unbefugter Zugriff.
• Effektive KI-Sicherheit kombiniert Governance, Datensicherheit, Identitätskontrollen, Laufzeitüberwachung und kontinuierliche Risikobewertung.
• Frameworks like NIST AI RMF, OWASP GenAI, and Google’s Secure AI Framework provide guidance for securing AI systems.
• BigID hilft Unternehmen dabei, KI-Assets zu entdecken, sensible Daten zu klassifizieren, den KI-Zugriff zu steuern, die KI-Aktivität zu überwachen und das KI-Risiko über Modelle, Agenten, Eingabeaufforderungen und Pipelines hinweg zu reduzieren.
Was ist KI-Modellsicherheit?
Die Sicherheit von KI-Modellen ist die Praxis, KI-Modelle, Trainingsdaten, Modellartefakte, Eingabeaufforderungen, Bereitstellungsumgebungen und das Laufzeitverhalten während des gesamten KI-Lebenszyklus vor unberechtigtem Zugriff, Manipulation, Diebstahl und Missbrauch zu schützen.
Im Gegensatz zu traditionellen Anwendungen, die deterministischer Logik folgen, generieren KI-Modelle probabilistische Ausgaben auf Basis erlernter Muster. Ihr Verhalten hängt von der Qualität der Trainingsdaten, Modellarchitektur, Eingabeaufforderungen, Laufzeitkontext und die Unternehmensdaten, auf die sie zugreifen können.
Dadurch entstehen Sicherheitsherausforderungen, die mit herkömmlichen Cybersicherheitsmaßnahmen allein nicht bewältigt werden können.
Organisationen müssen schützen:
- Trainingsdatensätze
- Modellgewichte und -parameter
- Aufforderungen und Schlussfolgerungsanfragen
- APIs und Bereitstellungsumgebungen
- verbundene Unternehmensdaten
- KI-Agenten und nicht-menschliche Identitäten
- Modellausgaben
- Überwachungs- und Steuerungssysteme
Wirksam KI-Sicherheit und Governance erfordert von Organisationen, jede Ebene des KI-Lebenszyklus abzusichern – von Trainingsdaten und Modellen bis hin zu Eingabeaufforderungen, Identitäten und Laufzeitaktivitäten.
Gleichzeitig müssen Organisationen sicherstellen, dass KI-Systeme auch dann sicher funktionieren, wenn sich Modelle weiterentwickeln, Geschäftsdaten sich ändern und neue Bedrohungen entstehen.
In der Praxis kombiniert die Sicherheit von KI-Modellen traditionelle Cybersicherheit mit KI-spezifischen Schutzmaßnahmen über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zu Einsatz, Inferenz, Überwachung und Außerbetriebnahme.
Sicherheit von KI-Modellen vs. Sicherheit von KI-Anwendungen
Obwohl diese Begriffe oft synonym verwendet werden, schützen sie unterschiedliche Teile eines KI-Ökosystems.
| Sicherheit von KI-Modellen | KI-Anwendungssicherheit |
|---|---|
| Schützt das Modell selbst | Schützt die auf dem Modell basierende Anwendung. |
| Trainingsdaten | Benutzerauthentifizierung |
| Modellgewichte | API-Sicherheit |
| Modellintegrität | Anwendungsschwachstellen |
| Ausbildungspipelines | Sitzungsverwaltung |
| Modelldiebstahl | Angriffe auf Webanwendungen |
| Schneller und Schlussfolgerungsschutz | Anwendungslogik |
Beides ist unerlässlich.
Die Anwendungssicherheit von KI schützt die Software, mit der die Benutzer interagieren, während die Sicherheit von KI-Modellen die Intelligenz schützt, die diese Anwendungen antreibt.
Für KI-Programme in Unternehmen ist beides erforderlich.
Warum die Sicherheit von KI-Modellen wichtig ist
KI-Systeme beeinflussen heute Entscheidungen in den Bereichen Finanztransaktionen, Gesundheitswesen, Cybersicherheit, Softwareentwicklung, Kundensupport, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Betrugserkennung und autonome Abläufe.
Mit zunehmender Abhängigkeit von KI in Unternehmen eröffnen sich Angreifern neue Möglichkeiten, wertvolle Modelle, sensible Trainingsdaten und KI-gestützte Arbeitsabläufe ins Visier zu nehmen.
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software bergen KI-Modelle Risiken, die über die Infrastruktursicherheit hinausgehen.
Angreifer könnten versuchen:
- Trainingsdaten manipulieren
- gestohlene proprietäre Modelle
- schädliche Eingabeaufforderungen einschleusen
- sensible Ausgaben freigeben
- Ausnutzen verbundener APIs
- Missbrauch von KI-Agenten
- Kompromissbereitstellungspipelines
- Einflussnahme auf das zukünftige Modellverhalten
Da KI-Modelle direkt mit Unternehmensdaten interagieren, kann selbst eine kleine Schwäche Tausende von nachgelagerten Entscheidungen beeinflussen.
Die finanziellen Auswirkungen reichen über die Ausfallzeiten hinaus.
Organisationen können Folgendes erleben:
- Diebstahl geistigen Eigentums
- Verstöße gegen Vorschriften
- Offenlegung von Kundendaten
- fehlerhafte Geschäftsentscheidungen
- Reputationsschaden
- Verstöße gegen die KI-Konformitätsrichtlinien
- Betriebsunterbrechung
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird der Schutz von Modellen genauso wichtig wie der Schutz von Datenbanken, Anwendungen und Cloud-Infrastruktur.
Der Lebenszyklus von KI-Modellen: Wo Sicherheitsrisiken auftreten
Die Sicherheit von KI darf sich nicht allein auf die Implementierung konzentrieren.
Risiken bestehen während des gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen, und zwar lange bevor ein Modell in Produktion geht.
Das Verständnis dafür, wo Bedrohungen entstehen, hilft Organisationen dabei, Kontrollmechanismen aufzubauen, bevor Schwachstellen zu Vorfällen werden.
| Lebenszyklusphase | Primäre Sicherheitsrisiken |
|---|---|
| Trainingsdaten | Vergiftung, Offenlegung sensibler Daten, unbefugte Änderung |
| Datenaufbereitung | Pipeline-Manipulation, bösartige Vorverarbeitung, Feature-Injection |
| Modelltraining | Modelldiebstahl, Manipulation, Gewichtsmanipulation |
| Einsatz | Gefährdete Lieferketten, unsichere APIs, fehlerhafte Modelle |
| Laufzeitinferenz | Schnelle Einspeisung, feindliche Eingaben, Datenleck |
| Überwachung | Modellabweichung, Unterdrückung von Warnmeldungen, Manipulation von Metriken |
Jede Phase erfordert unterschiedliche Sicherheitsvorkehrungen.
Anstatt sich auf eine einzige Punktlösung zu verlassen, benötigen Organisationen Transparenz über Modelle, Datensätze, Eingabeaufforderungen, Identitäten, Pipelines und Laufzeitaktivitäten hinweg, um zu verstehen, wie sich das KI-Risiko im Laufe der Zeit entwickelt.
Häufige Sicherheitsbedrohungen für KI-Modelle
Jede Phase des KI-Lebenszyklus birgt ihre eigene Angriffsfläche.
Ein Angreifer muss das Modell selbst nicht kompromittieren, um dessen Verhalten zu beeinflussen. Er kann Trainingsdaten, Bereitstellungspipelines, APIs, Eingabeaufforderungen, Laufzeitumgebungen oder die mit dem Modell verbundenen sensiblen Unternehmensdaten ins Visier nehmen.
Das Verständnis dafür, wo diese Risiken auftreten, hilft Unternehmen dabei, Sicherheitsmaßnahmen zu priorisieren, bevor Schwachstellen zu Vorfällen werden.
1. Bedrohungen für Trainingsdaten und Pipeline
KI-Modelle sind nur so vertrauenswürdig wie die Daten, die zu ihrer Erstellung verwendet wurden.
Trainingsdatensätze prägen, wie Modelle Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Reaktionen generieren. Wenn Angreifer diese Daten – oder die Prozesse, die sie aufbereiten – manipulieren, können sie das Verhalten von Modellen lange vor deren Einsatz beeinflussen.
Diese Angriffe sind besonders gefährlich, weil sie möglicherweise unentdeckt bleiben, bis das Modell anfängt, ungenaue oder unsichere Ergebnisse zu liefern.
Zu den häufigsten Risiken gehören:
- Datenvergiftung – Einfügen von bösartigen oder irreführenden Datensätzen in Trainingsdatensätze.
- Unerlaubte Änderung des Datensatzes – Änderung von Trainingsdaten ohne Genehmigung.
- Voreingenommene oder böswillige Kennzeichnung – die absichtliche Änderung von Etiketten, um Modellentscheidungen zu beeinflussen.
- Feature-Einfügung – Einführung irreführender Signale während der Vorverarbeitung.
- Pipeline-Manipulation – Modifizierung von Datentransformations- oder Validierungsworkflows.
- Offenlegung sensibler Trainingsdaten – Weitergabe von regulierten oder geschützten Informationen, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden.
Wirksamer Schutz beginnt mit Entdeckung und Klassifizierung von Daten um sensible, regulierte, geschützte und KI-bezogene Informationen zu identifizieren, bevor sie in Trainingsabläufe gelangen.
Organisationen benötigen außerdem Datenherkunft um Datenursprünge, Transformationen, Bewegungen und nachgelagerte Verwendung in Modellpipelines nachzuverfolgen.
2. Modelldiebstahl, Manipulation und Entnahme
Das Training eines KI-Modells für Unternehmen erfordert oft erhebliche Investitionen in Daten, Infrastruktur, Entwicklung und Fachwissen.
Wenn Angreifer ein Modell stehlen oder manipulieren, gewinnen sie weit mehr als nur Software – sie gewinnen geistiges Eigentum, Wettbewerbsvorteile und Einblicke in die Entscheidungsfindung des Systems.
Zu den häufigsten Bedrohungen gehören:
- Modelldiebstahl – das Kopieren urheberrechtlich geschützter Modelle ohne Genehmigung.
- Modellextraktion – Rekonstruktion eines Modells durch wiederholtes Abfragen seiner API.
- Modellinversion – Ableitung sensibler Trainingsinformationen aus den Modellausgaben.
- Gewichtsmanipulation – Modifizierung der Modellparameter zur Beeinflussung der Vorhersagen.
- Unerlaubte Modellmodifikation – Änderung bereits eingesetzter Modelle ohne Genehmigung.
- Reverse Engineering – Analyse der Modellarchitektur zur Aufdeckung von Schwachstellen.
- Diebstahl geistigen Eigentums – Diebstahl von firmeneigenen Algorithmen, Architekturen oder Trainingsmethoden.
Der Schutz von Modellartefakten erfordert Verschlüsselung, Integritätsprüfung, strenge Zugriffskontrolle, sichere Speicherung und kontinuierliche Überwachung während des gesamten Bereitstellungslebenszyklus. Organisationen sollten außerdem durchsetzen Zugriff mit geringsten Berechtigungen um unnötige Exposition gegenüber sensiblen KI-Modellen und der zugehörigen Infrastruktur zu reduzieren.
3. Bedrohungen durch Aufforderung, Eingabe und Schlussfolgerung
Generative KI-Systeme verarbeiten kontinuierlich Eingabeaufforderungen von Benutzern, Anwendungen, Agenten und anderen KI-Systemen.
Anstatt die Infrastruktur direkt anzugreifen, manipulieren Angreifer häufig die in das Modell eingehenden Informationen, um die Ergebnisse zu beeinflussen oder Sicherheitskontrollen zu umgehen.
Diese Angriffe zielen darauf ab, wie KI-Systeme während des Schlussfolgerns argumentieren und reagieren.
Zu den häufigsten Laufzeitbedrohungen gehören:
- Sofortige Injektion – Manipulation von Eingabeaufforderungen, um Systemanweisungen zu umgehen oder sensible Informationen preiszugeben.
- Adversarische Eingaben – sorgfältig erstellte Eingaben, die darauf abzielen, falsche Vorhersagen oder unsichere Reaktionen hervorzurufen.
- Gefängnisausbruch – Umgehung von Modellsicherheitsvorkehrungen durch schnelle technische Lösungen.
- Empfindliche Ausgangsempfindlichkeit – wodurch Models dazu verleitet werden, vertrauliche oder regulierte Informationen preiszugeben.
- Schlussfolgerungsmanipulation – Beeinflussung des Modellverhaltens während der Bearbeitung von Anfragen.
- Rückkopplungsschleifenvergiftung – Wiedereinführung manipulierter Ausgaben in die Nachschulungsprozesse.
Organisationen sollten zur Reduzierung des Risikos von Fehlinterpretationen eine Kombination aus umgehender Filterung, Richtliniendurchsetzung, Laufzeitüberwachung, Erkennung sensibler Daten und menschlicher Aufsicht verwenden. KI-gestützte Sicherheit Bewährte Verfahren helfen Organisationen, sich gegen unkontrollierte Angriffe, die Offenlegung sensibler Daten und unsichere KI-Ergebnisse zu schützen.
Schutz sensibler Daten bei KI-Abfragen und -Antworten
Sensible Daten erkennen, bevor sie KI-Modelle erreichen, datenbasierte Offenlegung durch Aufforderungen verhindern, KI-Interaktionen überwachen und Governance-Richtlinien für die gesamte KI im Unternehmen durchsetzen.
4. Bedrohungen für Bereitstellung, API und Lieferkette
KI-Modelle arbeiten selten isoliert.
Enterprise-Implementierungen basieren typischerweise auf Cloud-Plattformen, Open-Source-Bibliotheken, APIs von Drittanbietern, Containern, Orchestrierungstools, vortrainierten Modellen und externen Anbietern.
Jede Abhängigkeit vergrößert die Angriffsfläche.
Zu den häufigsten Risiken bei der Implementierung gehören:
- Kompromisse in der Lieferkette – Einschleusung schädlicher Komponenten durch Software oder Drittanbieter.
- Böswillige Containereinschleusung – Einbetten von nicht autorisiertem Code in Bereitstellungspakete.
- Bereitstellung des Rogue-Modells – Austausch zugelassener Modelle gegen minderwertige Versionen.
- Manipulation der Firmware oder der Binärdateien – Modifizierung der Systemsoftware zur Unterstützung von KI-Workloads.
- API-Missbrauch – Ausnutzung von KI-Schnittstellen durch übermäßige Anfragen oder unberechtigten Zugriff.
- Kompromittierung von Zugangsdaten – Diebstahl von Geheimnissen oder API-Schlüsseln, die zum Zugriff auf KI-Dienste verwendet werden.
Organisationen sollten vor der Produktionsbereitstellung Softwareabhängigkeiten validieren, Bereitstellungspipelines überwachen, APIs sichern, Anmeldeinformationen regelmäßig wechseln und die Modellintegrität überprüfen.
5. Bedrohungen im Bereich Identität, Zugriff und Konfiguration
Die Sicherheit von KI hängt davon ab, zu kontrollieren, wer – und was – Zugriff auf KI-Systeme im Unternehmen hat.
Dies umfasst Mitarbeiter, Entwickler, Administratoren, Anwendungen, Servicekonten, automatisierte Arbeitsabläufe und KI-Agenten.
Überprivilegierte Identitäten und schlecht konfigurierte Systeme erhöhen das Risiko eines unautorisierten KI-Zugriffs erheblich.
Zu den häufigsten identitätsbezogenen Risiken gehören:
- Übermäßige Berechtigungen – Benutzer oder Anwendungen mit einem weitergehenden KI-Zugriff als nötig.
- Fehlkonfigurierte Sicherheitskontrollen – unsichere Standardeinstellungen oder falsch konfigurierte Umgebungen.
- Nicht autorisierte Parameteränderungen – Änderung der Modelleinstellungen ohne Genehmigung.
- Offenlegung von Anmeldeinformationen – das Ausplaudern von Passwörtern, API-Tokens oder Konfigurationsgeheimnissen.
- Schwellenwertmanipulation – Abschwächung der Modellerkennung oder der Richtliniendurchsetzungseinstellungen.
- Kompromittierte Servicekonten – Missbrauch von Maschinenidentitäten, um dauerhaften Zugriff auf KI zu erlangen.
Applying least-privilege access, multi-factor authentication, KI-Zugriffsverwaltung, Kontinuierliche Zugriffsüberprüfungen tragen dazu bei, KI-bezogene Identitätsrisiken zu reduzieren.
6. Überwachung, Drift und Bedrohungen der Edge-Sicherheit
Die Absicherung eines KI-Modells endet nicht mit der Implementierung.
Modelle entwickeln sich weiter, wenn sich Geschäftsbedingungen, Nutzerverhalten, vernetzte Daten und operative Umgebungen ändern.
Ohne kontinuierliche Überwachung könnten Organisationen eine nachlassende Modellperformance, Richtlinienverstöße oder aktive Angriffe übersehen.
Sicherheitsteams sollten Folgendes überwachen:
- Modelldrift – Veränderungen der Modellgenauigkeit oder des Modellverhaltens im Laufe der Zeit.
- Metrische Manipulation – Manipulation von Überwachungsergebnissen, um Leistungseinbußen zu verschleiern.
- Alarmunterdrückung – Verhinderung der Meldung verdächtiger Aktivitäten durch Überwachungssysteme.
- Kompromiss bei Edge-Geräten – physischer Zugriff auf KI, die auf Endgeräten oder IoT-Geräten eingesetzt wird.
- Seitenkanalanalyse – Ableitung sensibler Modellinformationen aus dem Zeitverhalten oder dem Verhalten der Hardware.
- Geräteklonierung – Erstellung unautorisierter Kopien von vertrauenswürdigen KI-fähigen Geräten.
Die kontinuierliche Überwachung hilft Unternehmen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, bevor es sich auf den Geschäftsbetrieb auswirkt, und liefert gleichzeitig Beweise für Audits, Untersuchungen und Compliance-Programme.
Sicherheitsframeworks für KI-Modelle
Anstatt KI-Sicherheitsprogramme von Grund auf neu zu entwickeln, können Organisationen auf etablierte Rahmenwerke zurückgreifen, die eine strukturierte Anleitung zur Identifizierung, Bewertung und Minderung von KI-bezogenen Risiken bieten.
Obwohl sich diese Rahmenwerke in ihrem Umfang unterscheiden, ergänzen sie sich, indem sie Governance, technische Sicherheitskontrollen und bewährte operative Verfahren behandeln.
NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (KI-RMF)
Die NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (AI RMF) bietet einen flexiblen Ansatz für das Management von KI-Risiken während des gesamten KI-Lebenszyklus.
Anstatt konkrete Technologien vorzuschreiben, hilft das Rahmenwerk Organisationen dabei, wiederholbare Governance-Prozesse für vertrauenswürdige KI zu etablieren.
Das Rahmenwerk ist um vier Kernfunktionen herum organisiert:
- Regieren — Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Aufsicht und Verfahren zum KI-Risikomanagement einführen.
- Karte — KI-Systeme, beabsichtigte Anwendungsfälle, Stakeholder und potenzielle Risiken verstehen.
- Messen — Bewertung der Modellperformance, Sicherheit, des Datenschutzes, der Fairness und des operationellen Risikos.
- Verwalten Sie — Risiken priorisieren, Kontrollmaßnahmen implementieren, die Wirksamkeit überwachen und kontinuierlich verbessern.
Da AI RMF mit bestehenden Programmen für Enterprise Risk Management und Cybersicherheit übereinstimmt, nutzen viele Organisationen es als Grundlage für die unternehmensweite KI-Governance.
OWASP GenAI Sicherheitsprojekt
Die OWASP GenAI Sicherheitsprojekt Der Fokus liegt auf praktischen Angriffsszenarien, die generative KI-Anwendungen und große Sprachmodelle betreffen.
Es ergänzt Governance-Rahmenwerke, indem es Entwicklungs- und Sicherheitsteams dabei hilft, gängige Implementierungsrisiken zu identifizieren, darunter:
- sofortige Injektion
- Offenlegung sensibler Informationen
- Vergiftung der Trainingsdaten
- Modelldiebstahl und Extraktion
- Schwachstellen in der Lieferkette
- unsichere Ausgabeverarbeitung
- übermäßige Agentur
Die OWASP-Richtlinien sind besonders wertvoll beim Entwickeln oder Absichern von KI-gestützten Anwendungen, die Benutzern oder externen Systemen zugänglich sind.
Googles Secure AI Framework (SAIF)
Googles Secure AI Framework (SAIF) überträgt bewährte Cybersicherheitspraktiken auf moderne KI-Systeme.
Anstatt die Sicherheit von KI separat zu behandeln, integriert SAIF den Schutz vor KI in bestehende Sicherheitsprogramme von Unternehmen.
In den Richtlinien wird Folgendes betont:
- Aufbau sicherer KI-Grundlagen
- Erweiterung der Erkennung und Reaktion auf KI-Systeme
- Automatisierung der Abwehr gegen KI-Bedrohungen
- Schutz von KI-Lieferketten
- Anpassung der Steuerung an die Weiterentwicklung der KI
- KI-Sicherheit an Geschäftsrisiken anpassen
Gemeinsam bieten AI RMF, OWASP GenAI und SAIF komplementäre Leitlinien für den Aufbau resilienter KI-Sicherheitsprogramme, die Governance, Anwendungssicherheit und operative Resilienz berücksichtigen.
Organisationen können diese Rahmenwerke durch eine umfassende AI TRiSM Eine Strategie, die Governance, Sicherheit, Datenschutz, Beobachtbarkeit und Risikomanagement im gesamten KI-Bereich von Unternehmen miteinander verbindet.
Best Practices für die Sicherheit von KI-Modellen
Der Schutz von KI-Modellen erfordert mehr als die Implementierung herkömmlicher Cybersicherheitsmaßnahmen. Unternehmen müssen jede Phase des KI-Lebenszyklus absichern – von den Trainingsdaten und der Modellentwicklung über die Bereitstellung, die Inferenz und die Überwachung bis hin zur Außerbetriebnahme.
Die folgenden Best Practices tragen dazu bei, das KI-Risiko zu reduzieren und gleichzeitig Organisationen in die Lage zu versetzen, mit Zuversicht Innovationen voranzutreiben.
Frühzeitige Etablierung einer KI-Governance
Wirksame KI-Sicherheit beginnt mit guter Steuerung.
Bevor Modelle eingesetzt werden, sollten Organisationen Richtlinien festlegen, die die Entwicklung, Genehmigung, Überwachung und Außerbetriebnahme von KI-Systemen regeln. Die Governance sollte definieren, wem die KI-Systeme gehören, wer für das Risikomanagement verantwortlich ist und wie die KI-Nutzung mit Sicherheits-, Datenschutz-, Compliance- und Geschäftszielen vereinbar ist.
Eine starke Governance bildet zudem die Grundlage für einheitliche Sicherheitskontrollen über KI-Modelle, Agenten, Eingabeaufforderungen, Datensätze und die unterstützende Infrastruktur hinweg.
Entdecken und klassifizieren Sie sensible Daten
KI-Modelle basieren auf Daten.
Wenn Organisationen nicht wissen, welche sensiblen Informationen existieren – oder wo diese gespeichert sind –, können sie Trainingsdatensätze oder Inferenzdaten nicht angemessen schützen.
Organisationen sollten:
- strukturierte und unstrukturierte sensible Daten entdecken
- regulierte Daten, personenbezogene Daten, Finanzdaten, Gesundheitsdaten und Daten zum geistigen Eigentum klassifizieren
- KI-fähige Datensätze identifizieren
- verstehen, wo sensible Informationen innerhalb der KI-Pipelines fließen.
- Neue Datenquellen werden im Zuge der Erweiterung von KI-Umgebungen kontinuierlich überwacht.
Datentransparenz liefert den Kontext, der für eine sichere KI-Einführung erforderlich ist. Kontinuierlich Datenklassifizierung hilft Organisationen zu verstehen, auf welche sensiblen Informationen KI-Systeme zugreifen und diese verarbeiten können.
Sichere Trainingsdaten
Die Trainingsdaten beeinflussen direkt die Qualität, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit des Modells.
Organisationen sollten die Herkunft der Daten überprüfen, auf unautorisierte Änderungen achten, den Zugriff auf Trainingsdatensätze einschränken und Manipulationsversuche erkennen, bevor die Modelle in die Produktion gehen.
Zu den zusätzlichen Schutzmaßnahmen gehören:
- Verschlüsselung für sensible Datensätze
- Versionskontrolle
- Herkunft des Datensatzes
- Änderungsprüfung
- sichere Lagerung
Organisationen sollten außerdem umfassende Implementierungen vornehmen Daten- und KI-Governance um das Vertrauen in KI-Trainingspipelines aufrechtzuerhalten.
Regelung des Zugangs von Menschen und Nicht-Menschen
Moderne KI-Umgebungen umfassen mehr als nur Benutzer.
Anwendungen, APIs, Servicekonten, KI-Agenten, autonome Arbeitsabläufe und Maschinenidentitäten benötigen alle Zugriff auf Unternehmensdaten.
Organisationen sollten bei jeder Identität, die mit KI-Systemen interagiert, das Prinzip der minimalen Berechtigungen anwenden.
Zu den empfohlenen Kontrollmaßnahmen gehören:
- rollenbasierte Zugangskontrolle
- attributbasierte Zugriffsrichtlinien
- Multi-Faktor-Authentifizierung
- kontinuierliche Zugriffsüberprüfungen
- Just-in-Time-Privilegierten Zugriff
- Verwaltung von Servicekonten
Eine starke Identitätsverwaltung verringert die Wahrscheinlichkeit unautorisierten KI-Zugriffs und übermäßiger Berechtigungen.
Dies umfasst die Regierung KI-Identitäten wie Agenten, Copiloten, Servicekonten und autonome Arbeitsabläufe.
Sichere KI-Lieferketten
KI im Unternehmen ist abhängig von externer Software, Open-Source-Bibliotheken, Basismodellen, APIs und Cloud-Diensten.
Jede Abhängigkeit birgt ein potenzielles Sicherheitsrisiko.
Organisationen sollten:
- Softwareabhängigkeiten prüfen
- Überprüfen Sie die Modellintegrität vor der Bereitstellung.
- Überwachung von KI-Anbietern von Drittanbietern
- sichere Bereitstellungspipelines
- Container und Pakete werden kontinuierlich auf Schwachstellen überprüft.
Die Sicherheit der Lieferkette sollte sich auf das gesamte KI-Ökosystem erstrecken – nicht nur auf intern entwickelte Modelle.
Laufzeitinferenz schützen
Nach der Implementierung verarbeiten KI-Modelle kontinuierlich Eingabeaufforderungen, Anfragen und Geschäftsdaten.
Der Laufzeitschutz sollte Folgendes umfassen:
- prompte Validierung
- Ausgangsfilterung
- Erkennung sensibler Daten
- Laufzeitüberwachung
- Durchsetzung der Richtlinien
- Verhaltensanalyse
Organisationen sollten außerdem überwachen, wie KI-Agenten mit sensiblen Unternehmensdaten interagieren, und ungewöhnliches Verhalten automatisch untersuchen.
KI-Risiken kontinuierlich überwachen
KI-Sicherheit ist kein einmaliges Implementierungsprojekt.
Organisationen sollten kontinuierlich evaluieren:
- Modelldrift
- prompte Aktivität
- Offenlegung sensibler Daten
- Identitätsverhalten
- Modellleistung
- Richtlinienverstöße
- neue KI-Ressourcen gelangen in die Umwelt
Kontinuierlich KI-Risikomanagement Hilft Organisationen dabei, Sicherheitsprobleme zu erkennen, bevor sie zu Geschäftsvorfällen führen.
KI-Systeme regelmäßig testen
Sicherheitstests sollten über das Scannen der Infrastruktur hinausgehen.
Organisationen sollten Folgendes leisten:
- sofortige Injektionsprüfung
- adversariellen Eingabetests
- Modellextraktionstests
- Red-Teaming-Übungen
- API-Sicherheitsbewertungen
- Zugriffsbewertungen
Tests helfen Organisationen, Schwachstellen zu erkennen, bevor Angreifer sie ausnutzen.
Menschliche Aufsicht auf der Grundlage des Risikos anwenden
Nicht jede KI-Entscheidung erfordert eine menschliche Überprüfung.
Allerdings sollten Organisationen eine dem Geschäftsrisiko angemessene menschliche Aufsicht walten lassen – insbesondere dann, wenn KI regulierte, finanzielle, gesundheitliche, rechtliche oder sicherheitskritische Entscheidungen beeinflusst.
Überprüfungsprozesse helfen dabei, fehlerhafte Ergebnisse zu identifizieren, operationelle Risiken zu reduzieren und das Vertrauen in KI-Systeme zu verbessern.
Bereiten Sie sich auf KI-Sicherheitsvorfälle vor
Die Reaktionspläne für KI-Vorfälle sollten Szenarien abdecken, die über traditionelle Cybersicherheitsereignisse hinausgehen.
Organisationen sollten Verfahren für die Reaktion auf Folgendes festlegen:
- Modellkompromiss
- sofortige Injektion
- Offenlegung sensibler Daten
- unbefugter KI-Zugriff
- Modelldiebstahl
- Fehlgeleitete KI-Einsätze
- Verstöße gegen die KI-Richtlinien
Eine gute Vorbereitung verkürzt die Wiederherstellungszeit und verbessert gleichzeitig die Ausfallsicherheit der KI-Systeme.
Wie BigID KI-Modelle im gesamten Unternehmen sichert
Die Sicherheit von KI-Modellen beginnt mit Transparenz.
Organisationen können KI-Systeme nicht sichern, deren Existenz sie nicht kennen, die sie nicht verstehen oder die sie nicht kontrollieren.
Mit zunehmender Verbreitung von KI müssen Unternehmen nicht nur die Modelle, sondern auch die sensiblen Daten, Eingabeaufforderungen, Agenten, Pipelines, Identitäten und Geschäftsprozesse, die damit verbunden sind, kontrollieren.
BigID helps organizations secure AI across the entire lifecycle by providing a unified platform for AI Security & Governance.
Mit BigID können Organisationen:
- Entdecken Sie KI-Modelle, Agenten, Prompts, Datensätze, Vektordatenbanken und KI-Pipelines in hybriden Umgebungen.
- Identifizieren und klassifizieren Sie sensible Daten, die für das KI-Training und die Inferenz verwendet werden.
- Inventar-KI-Assets und verstehen, wo KI im gesamten Unternehmen eingesetzt wird.
- Datenherkunft über KI-Systeme, Datensätze, Eingabeaufforderungen und nachgelagerte Arbeitsabläufe hinweg abbilden
- regieren menschliche und nicht-menschliche Zugang zu KI-Systemen und sensiblen Daten
- Überwachung der KI-Aktivitäten zur Identifizierung von ungewöhnlichem Verhalten, Richtlinienverstößen und Datenlecks
- reduzieren übermäßige Berechtigungen und Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen
- automatisieren Sanierung für KI-bezogene Sicherheits- und Compliance-Risiken
- Unterstützung von Initiativen in den Bereichen KI-Governance, Datenschutz, Sicherheit und Regulierung von einer einzigen Plattform aus
Anstatt nur das Modell selbst zu sichern, hilft BigID Unternehmen dabei, das gesamte KI-Ökosystem zu verstehen – von den Daten, die die KI antreiben, über die Identitäten, die darauf zugreifen, bis hin zu den Richtlinien, die ihre Nutzung regeln.
Dies ermöglicht es Sicherheitsteams, KI-Risiken zu reduzieren und gleichzeitig die verantwortungsvolle Einführung von KI zu beschleunigen.
Sichere KI-Modelle – von den Daten bis zur Implementierung
Schützen Sie die KI-Systeme, die Ihr Unternehmen antreiben, indem Sie KI-Assets aufspüren, sensible Daten klassifizieren, den KI-Zugriff steuern, die Modellaktivität überwachen und das KI-Risiko über Modelle, Agenten, Eingabeaufforderungen, Datensätze und Pipelines hinweg reduzieren.
Das Fazit
KI-Modelle sind zu einem Grundpfeiler der Unternehmensinnovation geworden, bringen aber auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich, für deren Bewältigung traditionelle Cybersicherheitsprogramme nie konzipiert wurden.
Der Schutz von KI erfordert mehr als die Sicherung der Infrastruktur oder die Einschränkung des Netzwerkzugriffs. Organisationen müssen die Daten verstehen, mit denen Modelle trainiert werden, die Identitäten, die mit ihnen interagieren, die Reize, die das Verhalten beeinflussen, und die Richtlinien, die den Betrieb von KI während ihres gesamten Lebenszyklus regeln.
Durch die Kombination von starker Governance, Datensicherheit, Zugriffsintelligenz, kontinuierlicher Überwachung und Transparenz über den gesamten Lebenszyklus hinweg können Unternehmen das KI-Risiko reduzieren und gleichzeitig vertrauenswürdige, sichere KI-Systeme aufbauen, die mit dem Unternehmen skalieren.
Für Organisationen, die generative KI und agentenbasierte KI einsetzen, ist eine effektive Sicherheit der KI-Modelle nicht länger optional – sie ist ein entscheidender Bestandteil moderner Cybersicherheit und verantwortungsvoller KI-Governance.
Häufig gestellte Fragen zur Sicherheit von KI-Modellen
Was versteht man unter KI-Modellsicherheit?
Die Sicherheit von KI-Modellen ist die Praxis, KI-Modelle, Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, Modellartefakte, APIs und Laufzeitumgebungen während des gesamten KI-Lebenszyklus vor unberechtigtem Zugriff, Diebstahl, Manipulation, Missbrauch und anderen KI-spezifischen Bedrohungen zu schützen.
Warum ist die Sicherheit von KI-Modellen wichtig?
KI-Modelle verarbeiten häufig sensible Geschäftsdaten und beeinflussen wichtige Entscheidungen. Eine starke KI-Modellsicherheit trägt dazu bei, Datenverlust, Modelldiebstahl, Prompt-Injection, unbefugten Zugriff und Betriebsunterbrechungen zu verhindern und gleichzeitig eine vertrauenswürdige KI-Einführung zu fördern.
Was sind die größten Sicherheitsbedrohungen für KI-Modelle?
Common threats include data poisoning, prompt injection, adversarial inputs, model theft, model extraction, supply chain compromise, excessive permissions, Offenlegung sensibler Daten, and runtime manipulation.
Worin unterscheidet sich die Sicherheit von KI-Modellen von der Sicherheit von KI-Anwendungen?
Die Sicherheit von KI-Modellen konzentriert sich auf den Schutz von Modellen, Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, Inferenz und Modellartefakten. Die Sicherheit von KI-Anwendungen schützt die umgebende Anwendung, APIs, Authentifizierung, Benutzersitzungen und andere herkömmliche Softwarekomponenten.
Welche Frameworks tragen zur Absicherung von KI-Modellen bei?
Organisationen nutzen häufig das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), das OWASP GenAI Security Project und Googles Secure AI Framework (SAIF), um die KI-Governance zu stärken, Bedrohungen zu identifizieren und bewährte Sicherheitspraktiken umzusetzen.
Wie können Organisationen das Risiko von KI-Modellen reduzieren?
Organisationen sollten eine KI-Governance etablieren, sensible Daten erkennen und klassifizieren, Trainingsdatensätze sichern, den Zugriff regeln, die KI-Aktivität überwachen, Laufzeitinferenzen schützen, KI-Systeme regelmäßig testen und die Risikobehebung automatisieren.
Wie trägt BigID zur Sicherheit von KI-Modellen bei?
BigID unterstützt Organisationen bei der Ermittlung von KI-Assets, der Klassifizierung sensibler Daten, der Inventarisierung von KI-Systemen, der Steuerung des menschlichen und nicht-menschlichen Zugriffs, der Überwachung von KI-Aktivitäten, dem Verständnis der Datenherkunft, der Identifizierung von KI-Risiken und der Automatisierung von Korrekturmaßnahmen über Modelle, Agenten, Eingabeaufforderungen, Datensätze und Pipelines hinweg.
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