KI-Sicherheit erklärt: So sichern Sie künstliche Intelligenz

KI-Sicherheit erklärt: Sicherheitsherausforderungen und -lösungen für KI-Technologien

Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt Unternehmen unter anderem im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Transportwesen und vielen weiteren Bereichen. Da KI-Tools jedoch immer mehr im Mittelpunkt stehen, sollte auch deren Sicherheit im Mittelpunkt stehen.

Vertrauen aufbauen und Zuverlässigkeit rund um KI-Anwendungen ist der erste Schritt, um Akzeptanz zu fördern und das volle Potenzial auszuschöpfen. In diesem Blog untersuchen wir die Risiken, die Implementierung, die Governance und Vorteile der Optimierung von Arbeitsabläufen für KI-Sicherheit Einhaltung.

Was ist Sicherheit durch künstliche Intelligenz?

KI-Plattformen sind potenziellen Bedrohungen und Risiken ausgesetzt, die ihre Integrität, Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit beeinträchtigen können. KI-Sicherheit umfasst die Maßnahmen und Techniken zum Schutz dieser Systeme vor diesen Schwachstellen.

Die Entwicklung sicherer Software erfordert die Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen und Gegenmaßnahmen, damit KI-Systeme sind widerstandsfähig gegen Angriffe, Missbrauch oder unbeabsichtigte Folgen im Zusammenhang mit der KI-Cybersicherheit.

Risiken und Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit bei KI

Da KI- und ML-Technologien zu einem integralen Bestandteil der Softwareentwicklung und von Sicherheitslösungen werden, bringen sie auch neue Gefahren mit sich. Ihre schnelle Einführung in verschiedenen Anwendungsfällen erfordert die Einhaltung strenger Sicherheitsstandards (wie sie beispielsweise von der EU-KI-Gesetz), damit KI-Systeme sicher und geschützt sind.

Sicherheitsanalysten und Cybersicherheitsteams sind von entscheidender Bedeutung für die Umsetzung bewährter Sicherheitspraktiken zur Minimierung dieser Risiken. Um die mit KI verbundenen Herausforderungen im Bereich der Datensicherheit zu bewältigen, müssen sie das Potenzial der KI ausschöpfen und gleichzeitig robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor neuen Bedrohungen aufrechterhalten.

Zu den häufigsten Anliegen zählen:

Datenschutz und Vertraulichkeit

Die Anfälligkeit sensibler Daten in KI-Systemen ist angesichts des Risikos von Datenlecks und unbefugtem Zugriff ein dringendes Problem. Da KI für das Training stark auf große Datensätze angewiesen ist, ist die Sicherheit dieser Daten von entscheidender Bedeutung.

Gegnerische Angriffe

Diese Bedrohungen zielen darauf ab, KI zu manipulieren oder zu täuschen, oft mit böswilliger Absicht. Um den Umfang von feindliche Bedrohungen, müssen Sie erkunden Beispiele aus der Praxis die die Auswirkungen solcher Angriffe unterstreichen. Es ist wichtig, die Schwachstellen des Gegners zu erkennen und zu beheben, um KI-Frameworks gegen vorsätzliche Subversion zu wappnen.

Voreingenommenheit und Fairness

Verzerrte Trainingsdaten kann die Ergebnisse des KI-Modells erheblich beeinflussen. Es führt zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen. Um dieses Problem zu lösen, benötigen Sie ein differenziertes Verständnis dafür, wie KI-Algorithmen unbeabsichtigt Verzerrungen aufrechterhalten können. Strategien zur Berücksichtigung von Fairnessproblemen in diesen Algorithmen müssen implementiert werden, um gerechte und unvoreingenommene Ergebnisse zu gewährleisten.

Best Practices für KI-Sicherheit

Hier sind die wichtigsten Überlegungen zum Aufbau sicherer KI-Prozesse gegen potenzielle Bedrohungen:

• Robuste Modellarchitektur: Zu Erstellen Sie belastbare KI-Modelle, benötigen Sie Sicherheit von Grund auf. Sie können die Sicherheitslage stärken, indem Sie bereits in der Entwicklungsphase, beginnend mit dem Trainingsdatensatz, Abwehrmechanismen gegen potenzielle Angriffe implementieren.
• Verschlüsselung und sichere Kommunikation: Die Datenübertragung innerhalb von KI-Systemen muss sicher sein. Verschlüsselung ist entscheidend für den Schutz der Kommunikation innerhalb von KI-Software und verhindert unbefugten Zugriff auf sensible Daten.
• Kontinuierliche Überwachung und Prüfung: Durch Echtzeitüberwachung können Sie Anomalien oder verdächtige Aktivitäten in KI-Systemen erkennen. Regelmäßige Audits bieten einen systematischen Ansatz zur Bewertung und Verbesserung der allgemeinen Sicherheit der KI-Infrastruktur. Sie ermöglichen zudem einen proaktiven Umgang mit potenziellen Risiken.

KI nutzen, um KI zu sichern

• Automatisierung der Bedrohungserkennung und -reaktion: Stellen Sie sich vor, ein KI-Wächter scannt unermüdlich den digitalen Horizont nach Sicherheitslücken. Automatisierte Sicherheit hilft, potenzielle Bedrohungen zu erkennen, sobald sie auftreten.
• Automatisierte Reaktion auf Vorfälle: Schnelle und automatisierte Aktionen werden eingesetzt, um Ausfallzeiten zu minimieren und Ihnen eine proaktive Verteidigung zu bieten, die schneller ist als ein Wimpernschlag.
• Kontinuierliche Schwachstellenbewertung: Dies bedeutet eine proaktive Identifizierung von Schwachstellen. Dabei bleibt nichts unversucht, da automatisierte Systeme unermüdlich nach Schwachstellen suchen und diese identifizieren, bevor sie zu Eintrittspunkten für Cyberbedrohungen werden.
• Automatisierte Behebung: Wenn ein potenzielles Risiko erkannt wird, werden automatisierte Prozesse aktiviert, die die Bedrohungsabwehr beschleunigen und einen robusten Schutz gegen potenzielle Sicherheitsverletzungen bieten.
• Skalierbarkeit und Ressourceneffizienz: Wenn Ihr Unternehmen wächst, muss auch Ihre Sicherheit mitwachsen. Automatisierung schützt Ihre KI-Infrastruktur durch Sicherheitsprotokolle.
• Optimierung der Ressourcenzuweisung: Automatisierung durch KI kann Sicherheitsmaßnahmen effizient verbessern. Sie trifft intelligente Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung, um Ihre Abwehrmaßnahmen ohne unnötigen Aufwand zu stärken.

Anwendungen von KI in der Cybersicherheit

KI, insbesondere durch maschinelles Lernen und generative KI, hat die Cybersicherheit revolutioniert. Automatisierte Sicherheitszentren lernen aus gängigen Cyberbedrohungsmustern und -indikatoren, um sich entwickelnde Bedrohungen proaktiv zu erkennen und einzudämmen, bevor sie kritisch werden. Diese Fähigkeit verbessert den gesamten Lebenszyklus der Cybersicherheitsabwehr – von der Prävention und Erkennung bis hin zur Reaktion und Wiederherstellung.

Darüber hinaus nutzen solche Lösungen GenAI, um strenge Sicherheitsstandards zu erfüllen. Hier erfahren Sie, wie die Integration von KI in digitale Sicherheit und Datenschutz:

Bedrohungserkennung

Um Bedrohungen in Echtzeit zu identifizieren, müssen Sie große Datenmengen analysieren, um potenzielle Cyberbedrohungen wie Malware, Viren und Phishing-Angriffe mithilfe von KI-Anwendungen in der Cybersicherheit zu erkennen. Automatisierung vereinfacht dies. KI-gestützte Bedrohungserkennung Systeme können Muster, Anomalien und Verhaltensänderungen erkennen, die auf einen Cybersicherheitsvorfall hinweisen können. Sie benachrichtigen Sie, sobald sie etwas erkennen, und ermöglichen so eine rechtzeitige Reaktion und Schadensbegrenzung.

Analyse des Benutzerverhaltens

Anomalien im Nutzerverhalten können auf Insider-Bedrohungen oder unbefugten Zugriff hinweisen, die mithilfe von KI und erweiterten Analysen identifiziert werden können. Diese Abweichungen können ungewöhnliche Anmeldeaktivitäten, Dateizugriffe und Netzwerknutzung sein. KI-gestützte Nutzerverhaltensanalysen können verdächtige Aktivitäten identifizieren, die Sicherheitsrisiken darstellen können, und helfen Datenschutzverletzungen verhindern um die Sicherheit zu verbessern.

Schwachstellenanalyse

Cyberkriminelle nutzen Schwachstellen in IT-Systemen, Netzwerken und Anwendungen aus. KI kann automatisierte Schwachstellenanalysen durchführen, um diese potenziellen Schwachstellen zu identifizieren. KI-gestützte Bewertungstools priorisieren Gefährdungen, sodass Sicherheitsteams proaktive Maßnahmen zur Risikominimierung ergreifen können.

Sicherheitsautomatisierung und -orchestrierung

Durch die Automatisierung von Sicherheitsprozessen und -abläufen können Sie die Effizienz und Effektivität von Cybersicherheitsmaßnahmen steigern. KI-gestützte Plattformen zur Sicherheitsautomatisierung und -orchestrierung können Sicherheitsvorfälle automatisch erkennen, analysieren und darauf reagieren. Das verkürzt die Reaktionszeit und minimiert die Auswirkungen von Cyberangriffen.

Bedrohungssuche

Manche Bedrohungen werden von herkömmlichen Sicherheitstools möglicherweise nicht erkannt. KI kann jedoch dabei helfen, diese Bedrohungen proaktiv zu erkennen und KI-Sicherheitsrisiken zu minimieren. KI-gestützte Tools zur Bedrohungssuche analysieren große Datensätze, führen Anomalienerkennung durch und generieren umsetzbare Erkenntnisse, um fortgeschrittene Bedrohungen oder Zero-Day-Angriffe zu identifizieren, die herkömmliche Sicherheitsvorkehrungen umgehen könnten.

Malware-Analyse

KI kann Malware-Beispiele analysieren und klassifizieren, um ihr Verhalten, ihre Eigenschaften und ihre potenziellen Auswirkungen zu identifizieren. KI-gestützte Malware-Analysetools können neue und unbekannte Malware-Varianten erkennen, Signaturen generieren und Verhaltensmodelle entwickeln, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Malware-Erkennung und -Prävention zu verbessern.

Sicherheitsanalysen

Um potenzielle Sicherheitsvorfälle zu identifizieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie Sicherheitsprotokolle, Netzwerkverkehr und andere sicherheitsrelevante Daten analysieren. Auch dies lässt sich mithilfe der Automatisierung problemlos bewerkstelligen. KI-gestützte Sicherheitsanalyseplattformen können Muster, Trends und Anomalien erkennen, die auf Cybersicherheitsbedrohungen hinweisen können. So können Sicherheitsteams proaktiv Maßnahmen zur Risikominimierung ergreifen.

Sicherheits-Governance für generative KI

Um die KI-Architektur zu sichern, benötigen Sie einen strategischen Governance-Ansatz – einen, der fortschrittliche KI-Funktionen mit strengen Sicherheitsstandards und ethischen Überlegungen verbindet. Es erfordert mehr als nur robuste Technologie – es erfordert eine strategische Governance-Struktur das sowohl den regulatorischen Anforderungen als auch den ethischen Erwägungen entspricht.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Für eine solide Governance-Struktur müssen Sie die relevanten KI-Vorschriften und Sicherheitsstandards verstehen und einhalten. Dies erfordert einen sorgfältigen Überblick über das Gesetzeslabyrinth und die Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Branchenstandards. Mit einem proaktiven Ansatz zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften schützen Sie nicht nur vertrauliche Informationen, sondern stärken auch die Glaubwürdigkeit Ihres Unternehmens.

Ethische Überlegungen: Innovation sollte nicht auf Kosten verantwortungsvoller KI-Praktiken gehen. Die Sicherheitslage eines Unternehmens kann ethisch sein, wenn es KI integriert und gleichzeitig Prozesse rationalisiert und automatisiert.

Rolle der KI-Sicherheitsbeauftragten (CISOs): KI-Sicherheitsbeauftragte, auch Chief Information Security Officers (CISOs) genannt, sind die Verantwortlichen, die die komplexen KI-Sicherheits- und Sicherheitspraktiken überwachen. Diese Fachleute sind dafür verantwortlich, sich in der sich entwickelnden Landschaft zurechtzufinden, Best Practices zu implementieren und sicherzustellen, dass die KI-Initiativen des Unternehmens mit den Sicherheitszielen übereinstimmen. Ihre Rolle geht über die technologische Expertise hinaus; sie helfen, die Herausforderungen des KI-Risikomanagements zu bewältigen und zu mindern. Da KI die Zukunft weiterhin prägt, ist die Ernennung eines dedizierten CISOs notwendig.

KI-Sicherheitsrahmen zur Unterstützung der Implementierung

Um Governance-Strategien in messbare Ergebnisse umzusetzen, können Unternehmen ihre Sicherheits- und Compliance-Bemühungen an etablierten globalen KI-Frameworks ausrichten. Hier sind einige der wichtigsten Standards, die heute eine sichere und verantwortungsvolle KI prägen:

NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement (KI-RMF)

Die NIST AI RMF bietet umfassende, freiwillige Anleitungen zur Bewertung und Minimierung von Risiken im gesamten KI-Lebenszyklus. Dieses sichere KI-Framework betont Vertrauensprinzipien wie Fairness, Datenschutz, Robustheit und Transparenz – allesamt unerlässlich für den Schutz von KI-Diensten sowohl in der Cloud-Sicherheit als auch in lokalen Umgebungen.

Im Juli 2024 veröffentlichte das NIST ein Generative AI Profile, um die besonderen Risiken generativer Modelle zu adressieren. Zusammen mit dem Kern-Framework hilft es Unternehmen, ihre Sicherheitsinfrastruktur zu stärken, den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu verwalten und die Integration in bestehende Sicherheits-Frameworks – einschließlich Endpunktsicherheit und automatisierter Risikokontrollen – zu ermöglichen.

ISO/IEC 42001:2023

ISO/IEC 42001 ist der erste internationale Standard für KI-Managementsysteme und wurde im Dezember 2023 veröffentlicht. Er bietet Organisationen strukturierte Leitlinien für eine verantwortungsvolle Steuerung der Entwicklung und Nutzung von KI. Dieses Framework wurde für Unternehmen entwickelt, die KI-Dienste anbieten oder nutzen. Es fördert Risikomanagement, Transparenz und ethischen KI-Einsatz – im Einklang mit einer umfassenderen Sicherheitsinfrastruktur und Cloud-Sicherheitsstrategien. Es ergänzt Standards wie ISO/IEC 27001 und unterstützt Teams bei der Integration von KI in sichere und konforme Umgebungen.

EU-KI-Gesetz

Die EU-KI-Gesetz ist die weltweit erste umfassende Verordnung zu Künstlicher Intelligenz. Sie klassifiziert KI-Systeme in drei Risikostufen:

• Unzulässige Risikosysteme (z. B. Social Scoring) sind verboten.
• Hochrisiko-KI (wie etwa Tools zur Lebenslaufprüfung oder Gesichtserkennung) muss strenge rechtliche und Transparenzanforderungen erfüllen.
• Anwendungen mit geringem oder minimalem Risiko unterliegen kaum oder gar keiner Regulierung.

Ab 2025 ist die Umsetzung in allen EU-Mitgliedstaaten im Gange. Jedes Land muss bis August 2026 mindestens eine KI-Regulierungs-Sandbox einrichten, um beaufsichtigte Innovationen zu unterstützen. Ein spezielles KI-Büro innerhalb der Europäischen Kommission überwacht die Durchsetzung und die Leitlinien.

Im April 2025 veröffentlichte das KI-Büro einen Richtlinienentwurf für General-Purpose-KI-Systeme (GPAI), der das systemische Risikomanagement für Basismodelle klarstellt. Das Gesetz betont auch die KI-Kompetenz (Artikel 4) und sieht die Einrichtung eines wissenschaftlichen Beratungsgremiums zur Überwachung und Bewertung fortgeschrittener KI-Risiken vor.

Ähnlich wie die DSGVO wird erwartet, dass das EU-KI-Gesetz die globale KI-Governance beeinflussen wird, indem es die Messlatte für eine ethische, sichere und transparente KI-Nutzung in allen Branchen hoch legt.

Richtlinien zur sicheren KI-Entwicklung (CISA, NCSC)

Agenturen wie die US-amerikanische CISA und das britische NCSC haben umsetzbare Best Practices für die sichere KI-Entwicklung veröffentlicht. Dazu gehören Datenintegritätsprüfungen, Adversarial Testing und die Stärkung der Endpunktsicherheit. All dies unterstützt eine robuste Cloud-Sicherheit und mindert Schwachstellen, die durch KI ebenfalls Risiken bergen können.

OWASP Top 10 für LLMs

KI-Modelle – insbesondere Large Language Models (LLMs) – bringen neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Die OWASP Top 10 für LLMs identifiziert zentrale Bedrohungen wie Prompt Injection und Trainingsdaten-Poisoning. Diese Risiken beeinträchtigen nicht nur die Modellleistung, sondern auch die Integrität der in Cloud-nativen Apps und APIs eingebetteten KI-Dienste. KI kann diese Risiken auch erkennen und durch automatisierte Überwachung und Behebung beheben.

Erstellen von Sicherheitskontrollen für den Datenschutz

Durch die Implementierung dieser wichtigen Praktiken können Unternehmen KI-Technologien nutzen, um Geschäftsinitiativen zu beschleunigen, ohne die Einhaltung des Datenschutzes zu gefährden.

1. Datenschutz durch Technikgestaltung: Datenschutzaspekte müssen von Anfang an in die Konzeption und Entwicklung sicherer KI-Systeme einbezogen werden. Implementieren Sie datenschutzfreundliche Techniken wie Datenanonymisierung, -aggregation und -verschlüsselung, um sensible Daten in KI-Lösungen zu schützen.
2. Robuste Datenverwaltung: Strenge Data-Governance-Praktiken garantieren, dass die in KI-Modellen verwendeten Daten unter Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen erhoben, gespeichert und verarbeitet werden. Sie müssen die Einwilligung der betroffenen Personen einholen, Richtlinien zur Datenaufbewahrung definieren und Zugriffskontrollen implementieren, um unbefugten Zugriff auf Daten zu verhindern.
3. Ethische Datennutzung: Die in KI-Modellen verwendeten Daten müssen ethisch und in Übereinstimmung mit geltenden Gesetzen und Vorschriften erhoben und verwendet werden. Sie müssen verzerrte Daten vermeiden, deren Verwendung transparent gestalten und bei Bedarf die Zustimmung zur Datenfreigabe einholen.
4. Erklärbarkeit des Modells: Für vollständige Transparenz sollten Sie versuchen, die Entscheidungsfindung von KI-Modellen zu verstehen und zu erklären. Dies trägt dazu bei, dass der Einsatz von KI transparent und nachvollziehbar ist und den Datenschutzbestimmungen entspricht. Techniken wie erklärbare KI (XAI) können Einblicke in die Art und Weise geben, wie diese Modelle zu ihren Vorhersagen oder Entscheidungen gelangen.
5. Regelmäßige Audits und Überwachung: Um Lücken im Datenschutz zu erkennen und zu schließen, sollten Sie regelmäßige Audits durchführen und die Modellsicherheit überwachen. Dazu gehört die kontinuierliche Überwachung der Datenverarbeitung, der Modellleistung und der Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sowie die Ergreifung von Korrekturmaßnahmen bei Bedarf.
6. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter: Mitarbeitern, die KI-Systeme entwickeln und einsetzen, sollten Schulungen und Sensibilisierungsprogramme angeboten werden, um sicherzustellen, dass sie die Bedeutung der Einhaltung des Datenschutzes verstehen und bewährte Verfahren einhalten.
7. Zusammenarbeit mit Datenschutzexperten: Um Ihre KI-Initiativen sicher und datenschutzkonform zu gestalten, sollten Sie die Expertise von Datenschutzexperten oder -beratern nutzen. Arbeiten Sie mit Datenschutzexperten zusammen, um potenzielle Compliance-Risiken zu identifizieren und geeignete Minderungsstrategien zu entwickeln.

Verbessern Sie die Sicherheit in KI-Technologien mit BigID

BigID ist eine branchenführende Datenplattform für Datenschutz, Sicherheit und Governance. BigID ist zwar keine dedizierte AI Security Posture Management (AISPM)-Lösung, bietet aber wichtige Funktionen für eine stärkere KI-Sicherheitslage – einschließlich Transparenz, Kontrolle und Compliance für sensible Daten und KI-Pipelines. Die Plattform reduziert KI-Sicherheitsbedrohungen durch:

• Identifizierung von PII und anderen sensiblen Daten: Die leistungsstarken Datenerkennungs- und Klassifizierungsfunktionen von BigID helfen Ihrem Unternehmen, personenbezogene Daten wie Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern, Kundendaten, geistiges Eigentum und weitere sensible Daten in Ihrer gesamten Datenlandschaft, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren. Verstehen Sie genau, welche Daten Sie speichern – bevor sie in KI-Systemen oder LLM missbraucht werden.
• Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien: BigID ermöglicht Ihnen die einheitliche Definition und Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien. Sie können automatisierte Workflows erstellen, um KI-Modelle zu erkennen und zu kennzeichnen, die sensible Daten ohne entsprechende Autorisierung oder Zustimmung verarbeiten. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Ihren Modellen, Datenschutzbestimmungen einzuhalten, wie z. B. GDPR, CCPAund HIPAA, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen und damit verbundenen rechtlichen Haftungen minimiert wird.
• An den AI-Governance-Frameworks ausrichten: Die rasante Entwicklung der KI geht mit neuen Regelungen einher, wie zum Beispiel der Durchführungsverordnung zur künstlichen Intelligenz und die Secure AI Development Guidelines – beide erfordern den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI. BigID nutzt eine Sicherheit durch Design Ansatz, der es Ihrem Unternehmen ermöglicht, die neuen KI-Vorschriften einzuhalten.
• Datenminimierung: Identifizieren und reduzieren Sie automatisch redundante, ähnliche und doppelte Daten. Verbessern Sie die Datenqualität von KI-Trainingssets – und reduzieren Sie gleichzeitig Ihre Angriffsfläche und verbessern Sie die Sicherheitsrisiken Ihres Unternehmens.
• Sicherer Datenzugriff: Verwalten, prüfen und beheben Sie übermäßig exponierte Daten – insbesondere solche, die Sie möglicherweise nicht in KI-Trainingsmodellen verwenden möchten. Entziehen Sie überprivilegierten Benutzern den Zugriff, sowohl intern als auch extern, um das Insiderrisiko zu reduzieren.

Kostenlose 1:1-Demo anfordern um zu sehen, wie BigID das Risiko Ihres Unternehmens reduzieren kann Datenschutzverletzungen und stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme konform sind.

Autor

Alexis Porter

Leiterin für Content Marketing

Alexis arbeitet als Content Marketing Manager für den branchenführenden DSPM-Anbieter BigID. Sie hat sich darauf spezialisiert, Tech-Start-ups dabei zu helfen, ihre Stimme zu schärfen, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die bei unterschiedlichen Zielgruppen Anklang finden. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in professionellem Schreiben und einen Master-Abschluss in Marketingkommunikation von der University of Denver. Alexis arbeitet von Orlando, FL aus.