KI-gestütztes Sicherheitsmanagement (KI-SPM) im Fokus

Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz, beispielsweise autonome KI-Agenten, für alltägliche Aufgaben wie die Terminplanung, die Aktualisierung von CRM-Systemen und die Berichtserstellung ein. Diese Systeme helfen Teams zwar, Zeit zu sparen und repetitive manuelle Arbeiten zu reduzieren, bergen aber auch Sicherheitsrisiken, die viele Organisationen übersehen.

Beispielsweise benötigen KI-Systeme häufig umfassenden Zugriff auf verschiedene Geschäftssysteme und Datensätze, um effektiv arbeiten zu können. Ohne angemessene Kontrolle kann dies das Risiko übermäßiger Berechtigungen, Datenlecks, Missbrauchs und Compliance-Lücken erhöhen.

Hier ist KI-Sicherheitsstatus-Management (AI-SPM) wird unerlässlich. AI-SPM bietet Unternehmen mehr Transparenz und Kontrolle über ihre KI-Umgebungen und hilft Sicherheitsteams zu verstehen, worauf KI-Agenten zugreifen können, riskante Konfigurationen zu identifizieren und strengere Kontrollen durchzusetzen.

In diesem Leitfaden behandeln wir alles Wissenswerte über AI-SPM, einschließlich der wichtigsten Anwendungsfälle, Vorteile, Best Practices und Implementierung.

Was ist KI-Sicherheitsstatusmanagement?

AI-SPM ist ein Cybersicherheits-Framework, das eine umfassende, zentrale Übersicht über ein KI-Ökosystem bietet. Es überwacht, identifiziert und behebt kontinuierlich Sicherheitsrisiken, Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in KI-Modellen, Datenpipelines und der Infrastruktur. Es schützt Systeme vor Bedrohungen wie Datenlecks, Prompt Injection und anderen Sicherheitslücken. Schatten-KI, um eine sichere Bereitstellung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Wichtigste KI-SPM-Funktionen: 

• Risikomanagement: Identifiziert Schwachstellen wie unzureichende Zugriffskontrollen für Modelle, übermäßige Berechtigungen und unsichere API-Schlüssel.
• Risikoerkennung und -behebung: Erkennt KI-spezifische Bedrohungen, einschließlich Datenvergiftung und Prompt-Injection, und bietet gleichzeitig automatisierte oder geführte Abhilfemaßnahmen.
• KI-Erkennung und -Inventarisierung: Automatisches Scannen von Cloud-Umgebungen zur Identifizierung aktiver KI-Modelle, Anwendungen und der zugehörigen Datenquellen.
• Datenschutz und Governance: Überwacht die Datenerfassung, um sensible Informationen zu erkennen, wie zum Beispiel Persönlich identifizierbare Informationen (PII), bevor es in Trainingsdatensätze gelangt, wodurch Risiken in Bezug auf Datenschutz, Compliance und Datenlecks reduziert werden.
• Compliance-Management: Hilft KI-Systemen dabei, regulatorische Anforderungen und Rahmenbedingungen einzuhalten, wie zum Beispiel die EU-KI-Gesetz.

Wichtigste Vorteile der Verwendung von AI-SPM

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI sehen sich Unternehmen neuen und oft unsichtbaren Angriffsflächen gegenüber. Von autonomen KI-Agenten bis hin zu KI-Anwendungen von Drittanbietern benötigen Unternehmen mehr Transparenz, Governance und Sicherheitskontrollen, um die wachsenden KI-Risiken zu bewältigen. Ohne KI-gestütztes Sicherheitsrisikomanagement (AI-SPM) kann es für Unternehmen schwierig sein, Schwachstellen zu erkennen, Datenverlust zu verhindern oder die Einhaltung von Vorschriften in komplexen KI-Umgebungen sicherzustellen.  

Hier einige der wichtigsten Vorteile der Implementierung von AI-SPM:

Einblick in Schatten-KI

AI-SPM bietet Einblick in nicht autorisierte oder unkontrollierte KI-Tools, oft auch als Schatten-KI bezeichnet, die in KI-Modellen, APIs und Anwendungen des Unternehmens eingesetzt werden. Dies hilft Sicherheitsteams, unbekannte Sicherheitslücken aufzudecken und die Risiken einer nicht genehmigten KI-Nutzung zu reduzieren.

Beispielsweise könnten Mitarbeiter vertrauliche Firmendokumente ohne Genehmigung der IT-Abteilung in öffentliche generative KI-Tools hochladen und dadurch möglicherweise sensible Geschäftsinformationen offenlegen.

Sichert KI-Datenpipelines

AI-SPM bildet die gesamte KI-Lieferkette ab und überwacht sie – von Trainingsdatensätzen bis hin zu Drittanbieterbibliotheken, APIs und Frameworks. Dadurch können Unternehmen Schwachstellen, unzureichende Authentifizierung oder fehlerhafte Verschlüsselung erkennen, die zu Modelldiebstahl, Datenmanipulation oder kompromittierten Ergebnissen führen könnten.

Wenn beispielsweise eine manipulierte KI-Bibliothek eines Drittanbieters in einen Machine-Learning-Workflow eingebunden wird, kann AI-SPM helfen, das Risiko zu erkennen, bevor es sich auf Produktionssysteme auswirkt.

Stärkt Datensicherheit und Datenschutz

KI-Systeme sind stark datenabhängig, weshalb eine solide Datenverwaltung unerlässlich ist. AI-SPM hilft dabei, sensible Informationen wie personenbezogene Daten, Finanzdaten oder geistiges Eigentum in Trainingsdatensätzen, Eingabeaufforderungen und Modellausgaben zu erkennen und so das Risiko einer versehentlichen Offenlegung zu minimieren.

Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen, wo KI-Systeme häufig stark regulierte Kundendaten verarbeiten.

Vereinfacht das Compliance-Management

AI-SPM ordnet Sicherheitskontrollen automatisch regulatorischen Rahmenbedingungen zu, wie zum Beispiel GDPR, HIPAA, und das Rahmenwerk des National Institute of Standards and Technology für das Risikomanagement künstlicher Intelligenz (NIST AI RMFDies unterstützt automatisierte Audits, verbessert die Unternehmensführung und hilft Organisationen, Compliance-Risiken und potenzielle rechtliche Haftungsrisiken zu reduzieren.

Da sich die KI-Regulierungen weltweit weiterentwickeln, wird die automatisierte Überwachung der Einhaltung von Vorschriften zunehmend wichtiger, um die regulatorische Bereitschaft aufrechtzuerhalten.

Verbessert die betriebliche Effizienz

Anstatt Sicherheitsteams mit allgemeinen Warnmeldungen zu überfordern, liefert AI-SPM kontextbezogene, priorisierte Warnmeldungen, die speziell auf KI-Infrastrukturen und KI-bezogene Risiken zugeschnitten sind. Dies reduziert die Warnmeldungsmüdigkeit und ermöglicht es Sicherheitsteams, sich schneller auf die kritischsten Bedrohungen zu konzentrieren.

So können Sicherheitsteams beispielsweise Warnmeldungen priorisieren, die überprivilegierte KI-Agenten oder verdächtiges Modellverhalten betreffen, anstatt Tausende von nicht zusammenhängenden Benachrichtigungen manuell zu filtern.

Ermöglicht proaktive Bedrohungsabwehr

AI-SPM überwacht kontinuierlich und in Echtzeit schädliche Ausgaben, Verhaltensanomalien, unsichere Konfigurationen und neu auftretende KI-spezifische Bedrohungen. Mithilfe KI-gestützter Analysen unterstützt es Unternehmen dabei, Probleme zu erkennen und darauf zu reagieren, bevor sie sich zu schwerwiegenden Sicherheitsvorfällen oder Datenschutzverletzungen ausweiten.

Dies könnte beispielsweise die Identifizierung von Prompt-Injection-Angriffen auf kundenorientierte KI-Chatbots oder die Erkennung ungewöhnlicher Zugriffsmuster von autonomen KI-Agenten umfassen.

AI-SPM im Vergleich zu anderen Sicherheitstools 

Viele Organisationen nutzen bereits Cybersicherheitslösungen zum Schutz ihrer Infrastruktur, Cloud-Umgebungen und Daten. Herkömmliche Sicherheitstools wurden jedoch nicht speziell für die besonderen Risiken entwickelt, die von KI-Systemen, autonomen Agenten und großen Sprachmodellen ausgehen.

Hier setzt der Mehrwert von AI-SPM an. Anstatt bestehende Sicherheitstools zu ersetzen, arbeitet es mit ihnen zusammen, um Transparenz, Governance und Schutz zu bieten, die speziell auf KI-Umgebungen, -Modelle und -Datenpipelines zugeschnitten sind.

Hier ein Vergleich von AI-SPM mit anderen Sicherheitstools:

AI-SPM vs CSPM

Cloud-Sicherheitsstatusmanagement (CSPM) konzentriert sich auf die Identifizierung und Behebung von Fehlkonfigurationen in Cloud-Infrastrukturen, wie z. B. unsichere Speicherbereiche, übermäßige Berechtigungen oder schwache Cloud-Sicherheitseinstellungen. Das Hauptziel ist die Absicherung von Cloud-Umgebungen über verschiedene Plattformen hinweg. AWS, Azurblauund Google Wolke.

AI-SPM, on the other hand, focuses specifically on securing AI ecosystems. This includes AI-Modelle, training datasets, prompts, APIs, AI agents, and machine learning pipelines. While CSPM can detect a cloud misconfiguration, AI-SPM identifies AI-specific risks such as prompt injection vulnerabilities, overprivileged AI agents, insecure model access, or exposure of sensitive training data.

AI-SPM vs DSPM

Management von Datensicherheitsmaßnahmen DSPM wurde entwickelt, um Unternehmen bei der Erkennung, Klassifizierung und dem Schutz sensibler Daten in Cloud- und On-Premise-Umgebungen zu unterstützen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Datentransparenz, Zugriffskontrollen und der Reduzierung des Risikos von Datenverlust.

AI-SPM erweitert diesen Schutz auf KI-spezifische Arbeitsabläufe, indem es analysiert, wie Daten in KI-Modellen, Eingabeaufforderungen, Trainingspipelines und KI-Anwendungen verwendet werden. Während DSPM beispielsweise sensible Kundendaten in einer Datenbank identifizieren kann, hilft AI-SPM dabei festzustellen, ob diese Daten in KI-Trainingsdatensätzen unsachgemäß verwendet, durch Modellausgaben offengelegt oder von autonomen KI-Agenten abgerufen werden.

Möchten Sie mehr über DSPM erfahren? Lesen Sie dies. detaillierter Vergleich von DSPM-Lösungen. 

AI-SPM vs ASPM

AI Security Posture Management und Application Security Posture Management adressieren unterschiedliche Teile der Angriffsfläche eines Unternehmens.

Anwendungssicherheits-Statusmanagement (ASPM) Es unterstützt Organisationen bei der Verwaltung von Sicherheitsbefunden in der Softwareentwicklung und bei Tools für Anwendungssicherheit. Üblicherweise werden Schwachstellen aus Quellcode-Scans, Software-Kompositionsanalysen, API-Tests, dem Schutz cloudnativer Anwendungen und anderen Sicherheitsmaßnahmen in der Entwicklung zusammengeführt.

KI-Sicherheitsstatus-Management konzentriert sich insbesondere auf die Risiken, die von KI-Systemen und ihren unterstützenden Umgebungen ausgehen.

AI-SPM bewertet:

• KI-Modelle und Agenten
• Trainings- und Inferenzdatensätze
• Eingabeaufforderungen und Modellausgaben
• KI-APIs und Endpunkte
• Vektor-Datenbanken
• KI-Identitäten und Berechtigungen
• Modellpipelines
• Schatten-KI

ASPM kann eine anfällige API oder Softwareabhängigkeit innerhalb einer KI-Anwendung identifizieren. AI-SPM fügt KI-spezifischen Kontext hinzu, indem es ermittelt, welche Modelle, Datensätze, Agenten, Identitäten und sensiblen Informationen betroffen sind.

Die beiden Ansätze ergänzen sich. ASPM trägt zur Absicherung der Anwendungen und Entwicklungsprozesse im Zusammenhang mit KI bei, während AI-SPM sich auf die Sicherheitslage des KI-Ökosystems selbst konzentriert.

AI-SPM vs AI TRiSM

AI Security Posture Management und AI Trust, Risk, and Security Management befassen sich mit sich überschneidenden Anliegen, operieren aber auf unterschiedlichen Ebenen.

AI-SPM ist in erster Linie eine operative Sicherheitsdisziplin. Sie konzentriert sich auf die kontinuierliche Erkennung von KI-Assets, die Identifizierung von Schwachstellen und Fehlkonfigurationen, die Überwachung des Zugriffs, die Erkennung von Gefährdungen und die Behebung technischer Risiken.

AI TRiSM ist ein umfassenderes Rahmenwerk zur Steuerung von Vertrauen, Risiken und Sicherheit im Bereich KI innerhalb der gesamten Organisation.

AI TRiSM kann Folgendes umfassen:

• KI-Governance und Rechenschaftspflicht
• Modellzuverlässigkeit und Erklärbarkeit
• Datenschutz und Datensicherheit
• KI-Sicherheitsstatusmanagement
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
• menschliche Aufsicht
• kontinuierliche Überwachung

AI-SPM kann daher als operative Komponente einer umfassenderen AI TRiSM-Strategie betrachtet werden.

AI TRiSM legt fest, wie eine Organisation vertrauenswürdige KI steuert und verwaltet. AI-SPM bietet viele der technischen Funktionen, die erforderlich sind, um Sicherheitsrisiken innerhalb dieser Strategie kontinuierlich zu identifizieren und zu reduzieren.

Wie KI-Sicherheitsstatusmanagement funktioniert

AI Security Posture Management erkennt kontinuierlich KI-Assets, bewertet deren Sicherheitsstatus, priorisiert Risiken und hilft Unternehmen bei der Behebung von Problemen während des gesamten KI-Lebenszyklus.

Obwohl die Leistungsfähigkeit der Plattformen variiert, arbeitet AI-SPM im Allgemeinen in fünf miteinander verbundenen Phasen.

1. KI-Assets entdecken und inventarisieren

Der Prozess beginnt mit der Identifizierung der im gesamten Unternehmen eingesetzten KI-Systeme.

Eine KI-gestützte SPM-Plattform kann Folgendes inventarisieren:

• Modelle des maschinellen Lernens
• große Sprachmodelle
• generative KI-Anwendungen
• autonome KI-Agenten
• Kopiloten und Assistenten
• Trainings- und Inferenzdatensätze
• Vektor-Datenbanken
• KI-APIs und Endpunkte
• Modellpipelines und Entwicklungsumgebungen
• KI-Tools von Drittanbietern und nicht autorisierte Tools

Dieses Inventar hilft Sicherheits- und Governance-Teams zu verstehen, welche KI-Assets existieren, wem sie gehören, wo sie eingesetzt werden und welche Geschäftsprozesse sie unterstützen.

2. Kartendaten, Identitäten und Abhängigkeiten

KI-Systeme arbeiten selten isoliert.

Sie sind abhängig von Unternehmensdaten, Cloud-Diensten, APIs, Bibliotheken, Servicekonten, Benutzern und anderen Anwendungen. AI-SPM bildet diese Beziehungen ab und zeigt Folgendes:

• welche Daten jedes KI-System verwendet
• woher diese Daten stammen
• Welche Identitäten können auf das System zugreifen?
• welche Berechtigungsmodelle und Agenten erben
• welche Drittanbieterdienste sind verbunden
• wie Daten durch KI-Pipelines fließen

Dieser Kontext hilft Organisationen, die potenziellen Auswirkungen einer Schwachstelle oder Fehlkonfiguration zu verstehen.

3. KI-Sicherheitsrisiken identifizieren

AI-SPM bewertet KI-Assets und deren Abhängigkeiten hinsichtlich Risiken wie:

• übermäßige Berechtigungen
• offengelegte sensible Daten
• unsichere Modellendpunkte
• schwache Authentifizierung
• falsch konfigurierte Cloud-Ressourcen
• sofortige Injektionsexposition
• anfällige Drittanbieterkomponenten
• Schatten-KI-Nutzung
• Modell- oder Datenpipeline-Manipulation
• Richtlinien- und Compliance-Verstöße

Im Gegensatz zu einer einmaligen Bewertung überprüft AI-SPM die aktuelle Situation kontinuierlich neu, wenn sich Modelle, Daten, Benutzer und Konfigurationen ändern.

4. Priorisierung von Risiken unter Berücksichtigung des Geschäftskontexts

Nicht jede KI-Erkenntnis birgt das gleiche Risiko.

KI-gestützte SPM-Plattformen können Ergebnisse anhand von Faktoren wie den folgenden priorisieren:

• Datensensibilität
• Geschäftskritikalität
• Internetpräsenz
• Identitätsberechtigungen
• regulatorische Anforderungen
• bekannte Schwachstellen
• potenzielle Auswirkungen auf Kunden oder den Betrieb

Beispielsweise sollte ein überprivilegierter KI-Agent mit Zugriff auf regulierte Kundendaten eine höhere Priorität erhalten als ein internes Modell mit geringem Risiko, das öffentliche Informationen nutzt.

5. Beheben und kontinuierlich überwachen

Sobald ein Risiko identifiziert ist, hilft AI-SPM den Sicherheitsteams dabei, dieses zu reduzieren oder zu beseitigen.

Die Abhilfemaßnahmen können Folgendes umfassen:

• Entzug übermäßiger Berechtigungen
• Einschränkung des Zugriffs auf sensible Daten
• Korrektur unsicherer Konfigurationen
• rotierende, offengelegte Anmeldeinformationen
• Blockierung nicht autorisierter KI-Dienste
• Zuweisung von Problemen an verantwortliche Eigentümer
• Anwendung von richtlinienbasierten Kontrollen
• Dokumentation von Korrekturmaßnahmen

Die kontinuierliche Überwachung hilft dann dabei, neue KI-Assets, Berechtigungsänderungen, Datenlecks, ungewöhnliche Aktivitäten und aufkommende Sicherheitsrisiken zu erkennen, bevor sie sich zu größeren Vorfällen entwickeln.

Wie man KI-SPM implementiert

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, AI-SPM zu implementieren, je nachdem, ob Ihre Priorität auf der Erkennung, der Risikobewertung, der Zugriffssteuerung oder der Verhaltensüberwachung liegt.

Die Implementierung von AI-SPM kann auf folgende Weisen erfolgen:

• Privilegienorientiert / Zugriffskontrolle: Der Fokus liegt auf der Verwaltung von Berechtigungen für KI-Dienste und -Agenten, um den Zugriff nach dem Prinzip der minimalen Berechtigungen über KI-Systeme, sensible Daten und verbundene Geschäftsanwendungen hinweg zu gewährleisten. 
• Agentenlose Erkennung (Scan-basiert): Es nutzt Scanning-Tools zur Bewertung von Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und GCP, ohne Agenten einzusetzen. Dies hilft, Schatten-KI zu identifizieren, Fehlkonfigurationen aufzudecken und KI-Modelle und -Dienste zu inventarisieren.
• Laufzeitüberwachung und Verhaltensanalyse: Schützt KI-Systeme im Produktivbetrieb durch Überwachung der Modelleingaben und -ausgaben, Erkennung von Prompt-Injection-Versuchen, Identifizierung von Modelldrift und Analyse der API-Nutzungsmuster auf verdächtige Aktivitäten oder Missbrauch.
• DevSecOps-Pipeline-Integration (Shift-Left): Fügt Sicherheitsprüfungen direkt in CI/CD-Pipelines ein, um KI-Modelle, Code und Trainingsdatensätze vor der Bereitstellung auf Schwachstellen zu überprüfen und so sicherere KI-Entwicklungspraktiken zu unterstützen.

Bewährte Verfahren für die Implementierung 

1. Beginnen Sie mit einem Pilotprogramm, das sich auf einige wenige risikoreiche KI-Anwendungen oder Arbeitsabläufe konzentriert. 

Dies ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitskontrollen zu testen, Schwachstellen zu identifizieren und Governance-Prozesse zu optimieren, bevor sie AI-SPM im gesamten Netzwerk skalieren. Ein weiterer effektiver Ansatz besteht darin, mit einem vollständigen KI-Inventar zu beginnen, um sofortigen Einblick in KI-Modelle, -Tools, -Agenten und verbundene Datenquellen zu erhalten, bevor der Schutz auf andere Bereiche ausgeweitet wird.

2. Die kontinuierliche Erkennung von Schatten-KI sollte ein Kernbestandteil der Implementierung sein.

Unternehmen benötigen fortlaufende Transparenz über unkontrollierte oder nicht autorisierte KI-Tools, die von Mitarbeitern eingesetzt werden. Ohne angemessene Aufsicht kann Schatten-KI Sicherheitslücken, unautorisierten Datenzugriff, Compliance-Probleme und ein erhöhtes Risiko der Datenoffenlegung verursachen.

3. Die Nachverfolgung der Datenherkunft ist eine weitere wichtige bewährte Vorgehensweise. 

Durch die Nachverfolgung des Datenflusses durch KI-Pipelines und in die Trainingsmodelle lässt sich verhindern, dass sensible Informationen, wie z. B. personenbezogene Daten, unsachgemäß verwendet oder durch Modellausgaben offengelegt werden.

4. Die Standardisierung von Machine-Learning-Pipelines trägt zur Verbesserung der Konsistenz und Sicherheit bei KI-Implementierungen bei.

Die Verwendung zugelassener Modellregister und geprüfter Basisabbilder verringert das Risiko, anfällige, nicht verifizierte oder nicht konforme Komponenten in Produktionsumgebungen einzuführen, und unterstützt gleichzeitig sicherere und zuverlässigere KI-Entwicklungspraktiken.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI-gestütztes SPM

Wir wissen, was AI-SPM ist und wofür es entwickelt wurde, aber wie wird es in der Praxis eingesetzt? Ein Blick auf die Nutzung von AI-SPM in verschiedenen Branchen verdeutlicht seinen praktischen Nutzen und den wachsenden Bedarf an KI-spezifischer Sicherheit und Governance.

Einzelhandel und E-Commerce

Einzelhändler nutzen AI-SPM, um KI-Chatbots, Kundenanalyseplattformen und Tools zur Bestandsplanung abzusichern. Es unterstützt Unternehmen dabei, den Einsatz von Schatten-KI zu erkennen, Kundendaten zu schützen und KI-Bereitstellungsumgebungen zu überwachen. Dadurch werden die Risiken im Zusammenhang mit Drittanbieterintegrationen und KI-gestützten Personalisierungssystemen reduziert.

Versicherungsgesellschaften

Versicherungsanbieter nutzen AI-SPM, um KI-Modelle abzusichern, die in der Schadenbearbeitung, im Underwriting, in der Risikobewertung und im Kundenservice zum Einsatz kommen. Da diese Systeme auf großen Mengen an persönlichen und finanziellen Daten basieren, trägt AI-SPM dazu bei, das Risiko unautorisierter Zugriffe zu reduzieren und die Transparenz der KI-Nutzung im gesamten Unternehmen zu verbessern.

Finanz- und Bankdienstleistungen

Finanzinstitute nutzen AI-SPM, um generative KI-Technologien, Betrugserkennungssysteme und KI-gestützte Kundensupportplattformen abzusichern. Da diese Umgebungen häufig hochsensible Finanzdaten verarbeiten, ist AI-SPM wertvoll, um Risiken wie Datenverlust, falsch konfigurierte KI-Ressourcen und unsichere KI-Implementierungen zu identifizieren. 

Organisationen im Gesundheitswesen und in der Medizin

Gesundheitsdienstleister nutzen AI-SPM, um KI-Systeme abzusichern, die Patientendaten, Diagnosetools und klinische Unterstützungsplattformen verwalten. Es unterstützt Compliance-Maßnahmen und trägt gleichzeitig dazu bei, das Risiko der Offenlegung sensibler Gesundheitsdaten durch KI-Anwendungen und vernetzte KI-Ressourcen zu reduzieren.

Fertigungs- und Logistikbetrieb

Hersteller nutzen AI-SPM, um KI-gestützte Automatisierungssysteme, Modelle für die vorausschauende Wartung und operative KI-Agenten in intelligenten Fabriken und Logistikumgebungen abzusichern. Es unterstützt Unternehmen bei der Überwachung vernetzter KI-Ressourcen und der Reduzierung von Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit industriellen KI-Implementierungen.

Rechts- und Beratungsdienstleistungen

Anwaltskanzleien und Beratungsunternehmen können AI-SPM einsetzen, um die Risiken zu minimieren, die mit der Nutzung generativer KI durch Mitarbeiter für Recherche, Dokumentenerstellung und Mandantenkommunikation verbunden sind. Dies trägt dazu bei, das Risiko der Offenlegung sensibler Daten zu verringern und gleichzeitig interne Prozesse zu unterstützen. KI-Governance und Nutzungsrichtlinien.

Technologie- und SaaS-Unternehmen

Technologieunternehmen nutzen AI-SPM, um KI-Bereitstellungsumgebungen, Modelle für maschinelles Lernen, APIs und in Softwareprodukte integrierte KI-Agenten abzusichern. Da KI zunehmend in kundenorientierte Anwendungen integriert wird, gewinnt die Transparenz und Kontrolle der KI-Ressourcen immer mehr an Bedeutung.

Wie BigID das Sicherheitsstatusmanagement für KI unterstützt

Die Sicherheitslage im Bereich KI beginnt mit der Transparenz der im gesamten Unternehmen eingesetzten KI-Systeme und der von ihnen genutzten Unternehmensdaten.

BigID verfolgt bei AI-SPM einen datenzentrierten Ansatz, indem es KI-Assets mit sensiblen Daten, Identitäten, Berechtigungen, Herkunft, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Richtlinienrisiken verknüpft.

Im Gegensatz zu Insellösungen, die sich nur auf KI-Modelle oder Cloud-Infrastruktur konzentrieren, verbindet BigID die KI-Sicherheitslage direkt mit Unternehmensdaten, Identitäten, Berechtigungen und Governance-Richtlinien, um die wichtigsten Risiken zu priorisieren.

Mit BigID können Organisationen:

Entdecken Sie KI-Assets und Schatten-KI

Identifizieren Sie KI-Modelle, Agenten, Copiloten, Datensätze, Vektordatenbanken, Pipelines, Prompts und KI-Dienste von Drittanbietern in Cloud-, SaaS-, On-Premises- und Hybridumgebungen.

Dies ermöglicht den Sicherheits- und Governance-Teams einen ständig aktualisierten Überblick über genehmigte und nicht genehmigte KI.

Identifizieren Sie sensible Daten, die von KI verwendet werden

Erkennen und klassifizieren Sie sensible, regulierte, vertrauliche und geschäftskritische Daten. Wird für KI-Training, Feinabstimmung, Abruf, Eingabeaufforderung und Schlussfolgerung verwendet.

Dies hilft Organisationen zu verstehen, wo KI persönliche Informationen, Finanzdaten, geistiges Eigentum, Gesundheitsdaten oder andere risikoreiche Inhalte offenlegen könnte.

Map-KI-Datenherkunft

Verfolgen Sie, wie Daten aus Unternehmenssystemen in KI-Datensätze, Pipelines, Modelle, Eingabeaufforderungen, Ausgaben und nachgelagerte Anwendungen gelangen.

Lineage hilft Teams dabei, die Herkunft von Daten zu überprüfen, Sicherheitslücken zu untersuchen und die potenziellen Auswirkungen von KI-bezogenen Sicherheitsbefunden zu verstehen.

KI-Identitäten und Zugriffe verwalten

Ordnen Sie Benutzer, Servicekonten, Anwendungen, Modelle und autonome Agenten den sensiblen Daten zu, auf die sie Zugriff haben.

BigID hilft dabei, übermäßige Berechtigungen, vererbte Zugriffsrechte, riskante Zugriffspfade und unnötige Offenlegung zu identifizieren, damit Organisationen das Prinzip der minimalen Berechtigungen für menschliche und nicht-menschliche Identitäten durchsetzen können.

Überwachung der KI-Aktivitäten und Risiken

Die Nutzung von KI, Zugriffsaktivitäten, die Offenlegung sensibler Daten, Richtlinienverstöße, Schatten-KI und Veränderungen der Sicherheitslage sollten kontinuierlich evaluiert werden.

Dies hilft Sicherheitsteams, aufkommende Risiken zu erkennen, bevor sie sich auf verbundene Systeme und Arbeitsabläufe ausbreiten.

KI-Risiken priorisieren und beheben

Priorisieren Sie die Ergebnisse anhand der Datensensibilität, Identität, Zugriff, Eigentumsverhältnisse, Aktivitäten und des Geschäftskontexts.

Automatisierte Behebung Hilft Teams dabei, übermäßige Zugriffe zu reduzieren, exponierte Daten zu schützen, Richtlinienverstöße zu beheben und Korrekturmaßnahmen zu dokumentieren.

Unterstützung von KI-Governance und Compliance

Verknüpfen Sie operative KI-Sicherheitskontrollen mit Governance- und Regulierungsinitiativen wie dem EU-KI-Gesetz, dem NIST AI RMF, Datenschutzbestimmungen und internen Richtlinien für verantwortungsvolle KI.

Durch die Kombination von KI-Erkennung, Datensicherheit, Zugriffsverwaltung, Überwachung und Behebung von Problemen hilft BigID Unternehmen dabei, von fragmentierter KI-Transparenz zu einer kontinuierlichen, datenbasierten Reduzierung von KI-Risiken zu gelangen.

Häufig gestellte Fragen 

Worin besteht der Unterschied zwischen herkömmlichen Sicherheitstools und AI-SPM?

Herkömmliche Sicherheitstools wie Firewalls, Endpoint Detection and Response (EDR) und CSPM schützen statische Infrastrukturen und konventionelle Anwendungen. AI-SPM hingegen konzentriert sich speziell auf die Absicherung des KI-Lebenszyklus und unterstützt Unternehmen bei der Identifizierung und Minderung von Risiken wie Modellmanipulation, Prompt Injection, Datenlecks, unsicherer KI-Implementierung und unberechtigtem Zugriff auf KI-Ressourcen.

Warum ist AI-SPM wichtig für generative KI?

Generative KI-Systeme können einzigartige Sicherheitsrisiken mit sich bringen, darunter:

• Offenlegung sensibler Daten
• Halluzinierte Äußerungen
• Sofortige Injektionsangriffe
• Missbrauch von KI-generierten Inhalten

AI-SPM unterstützt Unternehmen bei der Überwachung der Nutzung generativer KI, der Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und der Gewährleistung der Compliance über KI-Anwendungen und Arbeitsabläufe hinweg.

Wie trägt AI-SPM zur Absicherung von KI-Agenten bei?

KI-Agenten interagieren häufig autonom mit mehreren Systemen, APIs und Datenquellen. AI-SPM trägt zur Absicherung dieser Agenten bei, indem es Folgendes ermöglicht:

• Überwachungsberechtigungen
• Aktivitäten des Tracking-Agenten
• Erkennung von abnormalem Verhalten
• Verringerung des Risikos unbefugter Aktionen oder Datenzugriffe

Welche Sicherheitsrisiken kann KI-SPM identifizieren helfen?

KI-SPM-Plattformen können dabei helfen, ein breites Spektrum an KI-bezogenen Sicherheitsrisiken zu identifizieren, darunter:

• Unbefugter Zugriff auf KI-Modelle oder Datensätze
• Fehlkonfigurierte KI-Ressourcen
• Datenlecks durch Eingabeaufforderungen oder Modellausgaben
• Schatten-KI-Nutzung in verschiedenen Abteilungen
• Schwachstellen in KI-Bereitstellungspipelines
• Modellvergiftung und gegnerische Angriffe
• Compliance- und Governance-Lücken

Kann AI-SPM die Transparenz von KI-Ressourcen verbessern?

Ja. AI-SPM bietet zentrale Transparenz über KI-Ressourcen in Cloud-Umgebungen, Anwendungen, APIs, Modellen und Datensätzen. Dies hilft Teams, nachzuverfolgen, wo KI eingesetzt wird, wer Zugriff darauf hat und ob die Sicherheitskontrollen ordnungsgemäß konfiguriert sind.

Wie unterstützt AI-SPM die sichere KI-Implementierung?

AI-SPM trägt zur Absicherung von KI-Bereitstellungspipelines bei, indem es Konfigurationen, Berechtigungen, Integrationen und Modellaktivitäten kontinuierlich überwacht. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlkonfigurationen, ungeschützten Endpunkten und unsicheren KI-Implementierungen in Produktionsumgebungen reduziert.

Weiterlesen: Wie BigID seine eigene Plattform für KI, Sicherheit und Datenschutz einsetzt

Ersetzt AI-SPM DSPM?

Nein. AI-SPM und DSPM adressieren zwar verwandte, aber unterschiedliche Sicherheitsanforderungen.

DSPM erkennt, klassifiziert und schützt sensible Unternehmensdaten in Cloud-, SaaS-, On-Premises- und Hybridumgebungen. AI-SPM fügt zusätzlichen KI-spezifischen Kontext hinzu, indem es auswertet, wie diese Daten von Modellen, Agenten, Eingabeaufforderungen, Pipelines und KI-Anwendungen genutzt werden.

Organisationen benötigen in der Regel beides. DSPM bildet die Grundlage für die Datensicherheit, während AI-SPM den Schutz auf KI-Umgebungen und -Workflows ausweitet.

Was sollte eine KI-gestützte SPM-Plattform beinhalten?

Eine KI-gestützte SPM-Plattform für Unternehmen sollte Folgendes umfassen:

• automatisierte KI-Asset-Erkennung
• Schatten-KI-Erkennung
• KI-Modell und Agenteninventar
• Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten
• KI-Identitäts- und Zugriffsverwaltung
• Datenherkunft
• Konfigurations- und Schwachstellenbewertung
• prompte und Laufzeitüberwachung
• Risikopriorisierung
• Durchsetzung der Richtlinien
• Berichterstattung über die Einhaltung der Vorschriften
• Sanierungsworkflows

Die leistungsstärksten Plattformen verknüpfen technische Erkenntnisse mit Datensensibilität, Identität, Berechtigungen, Eigentumsverhältnissen, geschäftlichen Auswirkungen und regulatorischen Risiken.