Künstliche Intelligenz kann die richtige Entscheidung treffen und trotzdem das falsche Ergebnis erzeugen.
Ein Copilot könnte über vererbte Berechtigungen auf vertrauliche Datensätze zugreifen. Ein Mitarbeiter könnte geschützte Informationen mit einem nicht genehmigten KI-Dienst teilen. Ein autonomer Agent könnte auf Finanzdaten zugreifen und eine Aktion ausführen, die niemand beabsichtigt hat.
Hierbei handelt es sich nicht einfach um Modellprobleme. Es sind Mängel in den Bereichen Transparenz, Zugriff, Datenschutz, Aufsicht und Kontrolle.
Mit dem Einsatz von generativer KI, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Copiloten, KI-gestützter SaaS und autonomen Agenten durch Unternehmen erweitert sich deren Gefährdungspotenzial in Bezug auf Daten, Identitäten, Anwendungen, APIs und Geschäftsprozesse.
Effektives KI-Risikomanagement bedeutet zu verstehen, worauf KI zugreifen kann, was sie tun kann, welche Informationen auf dem Spiel stehen und bei welchen Risiken Maßnahmen erforderlich sind, bevor sie zu geschäftlichen Konsequenzen führen.
Die Herausforderung für Führungskräfte in den Bereichen Sicherheit, Governance und Technologie besteht nicht mehr darin, ob KI Risiken birgt. Vielmehr geht es darum, ob ihre Organisationen diese Risiken identifizieren, priorisieren und reduzieren können und gleichzeitig weiterhin Innovationen vorantreiben.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Was Führungskräfte über KI-Risiken wissen müssen
- Das Risiko der KI reicht über das Modell hinaus. Daten, Agenten, Eingabeaufforderungen, Identitäten, APIs, Anwendungen und autonome Aktionen bergen alle ein potenzielles Gefährdungspotenzial.
- Der Datenkontext bestimmt die Wirkung. Das Risiko ändert sich, wenn KI Zugriff auf personenbezogene Daten, Anmeldeinformationen, Finanzinformationen, geistiges Eigentum oder regulierte Aufzeichnungen hat.
- Zugang schafft verborgene Wege. KI kann Berechtigungen über Benutzer, Anwendungen, Dienstkonten und Integrationen erben.
- Autonomie verstärkt die Konsequenzen. Agenten können Informationen abrufen, ändern, weitergeben, löschen oder darauf reagieren, ohne dass eine Person jeden Schritt genehmigen muss.
- Risikobewertungen müssen stets aktuell sein. KI-Modelle, Daten, Berechtigungen, Integrationen und Nutzungsmuster ändern sich nach der Bereitstellung.
- Wirksames Risikomanagement führt zu Maßnahmen. Organisationen benötigen kontinuierliche Erkenntnisse, kontextbezogene Priorisierung, nachvollziehbare Abhilfemaßnahmen und Nachweise über die Risikominderung.
Fazit: Das Management von KI-Risiken erfordert die Verknüpfung von KI-Aktivitäten mit sensiblen Daten, Identitäten, Zugriffsrechten, geschäftlichen Auswirkungen und den Kontrollmechanismen zur Risikominderung.
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Wissen Sie, worauf Ihre KI zugreifen kann?
Erfahren Sie, wie BigID KI-Assets, sensible Daten, Berechtigungen und Risikokontext miteinander verknüpft, um Teams dabei zu helfen, Schwachstellen zu erkennen und Prioritäten für die Behebung festzulegen.
Was ist KI-Risikomanagement?
Das Risikomanagement im Bereich der künstlichen Intelligenz ist der kontinuierliche Prozess der Identifizierung, Bewertung, Priorisierung, Minderung, Überwachung und Dokumentation von Risiken, die mit der Entwicklung, dem Einsatz, der Beschaffung und der Nutzung künstlicher Intelligenz verbunden sind.
Sie geht über die traditionelle Modellevaluierung hinaus und bezieht das Unternehmensumfeld mit ein, in dem KI zum Einsatz kommt.
Diese Umgebung kann Folgendes umfassen:
- Grundlagenmodelle und generative KI-Anwendungen
- Kopiloten, Assistenten und autonome KI-Agenten
- RAG-Systeme, Vektordatenbanken und Wissensspeicher
- Trainings-, Optimierungs- und Inferenzdatensätze
- Aufforderungen, Ergebnisse und KI-Konversationen
- Unternehmensanwendungen und KI-Dienste von Drittanbietern
- APIs, Dienstkonten und Maschinenidentitäten
- Nicht genehmigte Anträge und Schatten-KI
Eine KI-Inventur erfasst den vorhandenen Bestand. Ein KI-Risikomanagementprogramm geht noch einen Schritt weiter und fragt, worauf jedes System zugreifen kann, welche Aktionen es ausführen kann, wem es gehört, was schiefgehen könnte und wie die Teams reagieren werden.
Ziel ist es nicht, jedes Risiko zu eliminieren. Vielmehr geht es darum, Risiken sichtbar, nachvollziehbar und innerhalb des für die Organisation akzeptablen Risikoniveaus handhabbar zu machen.
Warum sich das KI-Risikomanagement verändert hat
Traditionelle KI-Risikoprogramme konzentrierten sich stark auf Modelle: Trainingsdaten, Genauigkeit, Verzerrung, Erklärbarkeit, Leistung und Drift.
Diese Bedenken bleiben wichtig. Moderne KI-Systeme interagieren jedoch mit Unternehmensdaten und operativen Systemen auf eine Weise, die zusätzliche Risikofaktoren schafft.
Ein Modell kann eine korrekte Antwort liefern, während die Abfrageschicht vertrauliche Informationen offenlegt. Ein autorisierter Copilot kann durch übermäßige Berechtigungen auf Datensätze zugreifen. Ein Agent kann über eine API eine folgenreiche Änderung vornehmen.
Aus diesem Grund muss das moderne KI-Risikomanagement die Beziehungen zwischen KI-Systemen, Daten, Identität, Zugriff, Aktivität und Geschäftskontext bewerten.
BigIDs AI-Risikomanagement Dieser Ansatz verbindet diese Dimensionen, sodass Organisationen über Modellinventare hinausgehen und die durch reale KI-Workflows entstehenden Risiken verstehen können.
Was sind die größten Risiken der KI?
Das Risiko von KI ist keine einheitliche Kategorie. Organisationen sollten verschiedene, miteinander verbundene Risikoformen bewerten.
1. Offenlegung sensibler Daten
Künstliche Intelligenz kann während des Trainings, der Optimierung, des Abrufs, der Eingabeaufforderung, der Schlussfolgerung, der Ausgabegenerierung und nachfolgender Aktionen mit sensiblen Informationen interagieren.
Diese Informationen können Folgendes umfassen: PII, PHI, Finanzunterlagen, Zugangsdaten, Geschäftsgeheimnisse, Quellcode, geistiges Eigentum, Mitarbeiterakten oder regulierte Geschäftsinformationen.
Das Risiko hängt von der Sensibilität der Daten, der Art des Zugriffs, dem Ort ihrer Übertragung und den Personen oder Organisationen ab, die sie nutzen können.
BigIDs Entdeckung und Klassifizierung Fähigkeiten helfen Organisationen dabei, sensible Informationen zu identifizieren und deren Beziehung zu KI-Systemen zu verstehen.
2. Schatten-KI
Mitarbeiter können nicht genehmigte KI-Dienste nutzen. Entwickler können Modelle über APIs verbinden. Geschäftsbereiche können KI-Funktionen in bestehenden SaaS-Anwendungen ohne zentrale Überprüfung aktivieren.
Schatten-KI schafft eine Transparenzlücke, die Entscheidungen in den Bereichen Governance und Sicherheit erschwert.
Führungsfrage: Können wir KI-Tools und -Dienste identifizieren, die außerhalb genehmigter Prozesse operieren, einschließlich der sensiblen Daten, auf die sie möglicherweise zugreifen?
3. KI-Zugriffsrisiko
KI-Systeme können Zugriffsrechte über Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, OAuth-Bereiche, Cloud-Rollen, APIs und delegierte Berechtigungen erben.
Eine KI-Anwendung kann daher auch dann auf sensible Informationen zugreifen, wenn niemand diesem KI-System explizit direkten Zugriff gewährt.
BigIDs AI Access Governance Funktionen helfen Teams dabei, Berechtigungen und Identitäten mit sensiblen Daten zu verknüpfen, um unnötige oder übermäßige Zugriffe zu identifizieren.
4. Prompt- und Outputrisiko
Die Eingabeaufforderungen können vertrauliche Informationen enthalten, und die Ergebnisse der KI können sensible Daten offenlegen, reproduzieren oder transformieren.
Organisationen müssen verstehen, welche Informationen in KI-Dienste gelangen, welche Informationen diese verlassen können und ob die Aktivitäten den genehmigten Richtlinien entsprechen.
Erkunden Sie KI-gestützte Sicherheitsvorkehrungen für einen genaueren Blick auf die Offenlegung sensibler Daten bei KI-Interaktionen.
5. Risiko autonomer KI-Agenten
KI-Agenten bergen ein Handlungsrisiko, da sie mit Tools und Unternehmenssystemen interagieren können.
Ein Agent kann Dateien lesen, Datenbanken abfragen, APIs aufrufen, Datensätze ändern, Informationen extern senden oder Arbeitsabläufe auslösen.
Die Sicherheitsfrage ändert sich von “Was kann KI sagen?” Zu “Was kann KI sehen, entscheiden und tun?”
Erfahren Sie mehr über wie KI-Agenten Berechtigungen erben und warum der Zugriffskontext wichtig ist.
6. Datenqualität und Herkunftsrisiko
KI-Systeme sind auf die Informationen angewiesen, die ihren Ergebnissen zugrunde liegen. Unvollständige, veraltete, voreingenommene, ungeeignete oder schlecht recherchierte Daten können die Zuverlässigkeit und Geschäftsentscheidungen beeinträchtigen.
Organisationen benötigen Transparenz hinsichtlich der Datenherkunft und Abstammung, einschließlich der Frage, wie Informationen durch Trainings-, Abruf-, Transformations- und KI-Workflows fließen.
7. KI-Sicherheitsrisiko
KI-Systeme können mit folgenden Problemen konfrontiert werden: sofortiges Einschleusen von Schwachstellen, Datenvergiftung, Offenlegung von Zugangsdaten, unsichere Integrationen, Modellmanipulation, unberechtigter Zugriff und übermäßige Berechtigungen.
Effektive Sicherheitsmaßnahmen müssen sowohl das KI-System als auch die damit verbundenen Unternehmensdaten schützen.
8. Datenschutzrisiko
Ein Datenschutzrisiko entsteht, wenn personenbezogene Daten ohne angemessene Schutzmaßnahmen in KI-Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, Abrufquellen, Ausgaben oder automatisierte Entscheidungen gelangen.
Organisationen sollten die Aufsicht über KI mit bestehenden Datenschutzrichtlinien, zulässigen Verwendungszwecken, Aufbewahrungspflichten und Verfahren zur Wahrung der Rechte betroffener Personen verknüpfen.
9. Voreingenommenheit, Fairness und Entscheidungsrisiko
Der Einsatz von KI bei folgenreichen Entscheidungen kann durch unangemessene oder diskriminierende Ergebnisse Schaden anrichten.
Die potenziellen Auswirkungen einer Entscheidung sollten den Umfang der Tests, der Dokumentation, der menschlichen Aufsicht und der Überprüfung bestimmen.
10. Risiko durch KI von Drittanbietern
Drittanbietermodelle, KI-Dienste, SaaS-Plattformen, APIs und Datenanbieter führen zu Abhängigkeiten, die Organisationen nicht vollständig kontrollieren können.
Bei Risikobewertungen sollte berücksichtigt werden, welche Informationen die Anbieter erhalten, wie sie diese verarbeiten, welche Schutzmaßnahmen greifen und wie sich Änderungen der Dienstleistungen auf die Gefährdung des Unternehmens auswirken.
11. Compliance-Risiko
Künstliche Intelligenz kann Überschneidungen mit Datenschutz, Sicherheit, Beschäftigung, Finanzen, Gesundheitswesen, Verbraucherschutz, geistigem Eigentum und KI-spezifischen Regulierungen aufweisen.
Organisationen müssen die Anwendungsfälle von KI mit den tatsächlich geltenden rechtlichen und politischen Anforderungen verknüpfen, anstatt die Einhaltung der KI-Vorschriften als eine universelle Checkliste zu behandeln.
Was bestimmt die Schwere des KI-Risikos?
Nicht jeder Anwendungsfall von KI verdient die gleiche Überwachung.
Ein Assistent, der öffentliche Dokumentationen zusammenfasst, hat ein anderes Risikoprofil als ein autonomer Agent, der auf Kundenfinanzinformationen zugreifen und Produktionsaufzeichnungen ändern kann.
KI-Risikomanagement in der Praxis: Wählen Sie ein Szenario
Betrachten wir zwei KI-Systeme, die in derselben Organisation eingesetzt werden. Beide nutzen zugelassene Technologie, aber ihre Risikoprofile unterscheiden sich.
Erkunden Sie die folgenden Szenarien, um zu sehen, wie sich sensible Daten, Berechtigungen und Autonomie auf die Kontrollanforderungen auswirken.
Interaktive KI-Risikoübung
Welches KI-System benötigt strengere Kontrollen?
Szenario A: Interner Wissensassistent
Umfeld: Ein autorisierter Assistent fasst die öffentliche Produktdokumentation zusammen. Er hat keinen Schreibzugriff auf Produktionsdaten und kann nicht auf vertrauliche Repositories zugreifen.
Veranschaulichende Priorität: Niedriger, vorbehaltlich der Überprüfung des tatsächlichen Zugriffs und der Nutzung.
Empfohlene Steuerungselemente: Bestätigen Sie die genehmigten Datengrenzen, überwachen Sie Änderungen, dokumentieren Sie die Eigentumsverhältnisse und überprüfen Sie regelmäßig den Zugriff.
Szenario B: Autonomer Finanzagent
Umfeld: Ein KI-Agent greift auf Kundenfinanzdatensätze zu, erbt weitreichende Berechtigungen für Servicekonten und kann Produktionstransaktionen modifizieren.
Veranschaulichende Priorität: Potenziell kritisch.
Empfohlene Steuerungselemente: Berechtigungen einschränken, die Gefährdung sensibler Daten bewerten, Transaktionslimits und Genehmigungspflichten einführen, Aktivitäten überwachen und Korrekturmaßnahmen dokumentieren.
Szenario C: KI-Codierungsassistent eines Drittanbieters
Umfeld: Entwickler übermitteln proprietären Quellcode an einen Drittanbieter-KI-Dienst ohne genehmigte Datenverarbeitungskontrollen.
Veranschaulichende Priorität: Hoch, abhängig von den Daten, den Sicherheitsvorkehrungen des Dienstes und dem Gefährdungsgrad.
Empfohlene Steuerungselemente: Überprüfen Sie die Verarbeitungsbedingungen der Anbieter, beschränken Sie die Übermittlung sensibler Daten, setzen Sie genehmigte Nutzungsrichtlinien durch und überwachen Sie den Datenaustausch.
Wählen Sie ein Szenario aus, um die Analyse zu erweitern. Diese Beispiele veranschaulichen Priorisierungsprinzipien, ersetzen aber keine organisationsspezifische Risikobewertung.
Der entscheidende Unterschied liegt nicht darin, welches System KI einsetzt. Entscheidend ist, worauf das System zugreifen kann, was es leisten kann und welche Konsequenzen ein Versagen seiner Kontrollmechanismen hätte.
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KI-gestütztes Risikomanagement vs. traditionelles Risikomanagement
Traditionelle Cybersicherheit und unternehmensweites Risikomanagement bleiben unerlässlich. KI fügt Funktionen hinzu, die diese Programme möglicherweise nicht vollständig erfassen.
Das KI-Risikomanagement sollte bestehende Sicherheits-, Datenschutz-, Governance-, Compliance- und Unternehmensrisikoprogramme erweitern, anstatt ein weiteres voneinander getrenntes Silo zu schaffen.
KI-Risikomanagement vs. KI-Governance
KI-Governance KI-Risikomanagement und KI-Risikomanagement sind eng miteinander verwandt, dienen aber unterschiedlichen Zwecken.
KI-Governance Legt Eigentumsverhältnisse, Verantwortlichkeiten, Richtlinien, Entscheidungsbefugnisse, Aufsicht und Nachweise für die Nutzung von KI in einer Organisation fest.
KI-Risikomanagement Identifiziert potenzielle Probleme, bewertet deren mögliche Auswirkungen, priorisiert Risiken, wendet Kontrollmaßnahmen an und überwacht das Risiko im Zeitverlauf.
Bei der Governance geht es um die Frage, wem das KI-System gehört, welche Richtlinien gelten und wer seine Nutzung genehmigt.
Beim Risikomanagement wird gefragt, welche Daten oder Systeme betroffen sein könnten, wie gravierend die Auswirkungen sein könnten, welche Kontrollmaßnahmen das Risiko verringern und ob diese Kontrollmaßnahmen funktionieren.
Organisationen benötigen beides, um eine verantwortungsvolle Einführung von KI zu unterstützen.
KI-Risikomanagement vs. KI-TRISM
AI TRiSM, oder AI Trust, Risk, and Security Management, bietet einen umfassenderen Betriebsansatz, der KI-Vertrauen, Governance, Sicherheit, Risiko, Compliance, Überwachung und Behebung miteinander verbindet.
Das Risikomanagement im Bereich KI ist ein zentraler Bestandteil dieses Ansatzes.
AI TRiSM vereint KI-Asset-Erkennung, Schutz sensibler Daten, Zugriffssteuerung, Durchsetzung von Richtlinien, kontinuierliche Überwachung und verantwortungsvolle Fehlerbehebung.
Das ist wichtig, weil die Verantwortung für KI-Daten selten nur einer einzelnen Abteilung obliegt. Ein Vorfall mit sensiblen Daten kann koordinierte Entscheidungen von Sicherheitsexperten, Datenschutzbeauftragten, Rechtsabteilungen, Identitätsmanagern, KI-Entwicklern und den Verantwortlichen im Unternehmen erfordern.
Der Lebenszyklus des KI-Risikomanagements
Das Risikomanagement im Bereich KI sollte sich über die gesamte Lebensdauer eines KI-Systems erstrecken und nicht mit der Genehmigung des Systems enden.
1. KI-Ressourcen entdecken
Identifizieren Sie Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen, RAG-Systeme, Datensätze, Pipelines, Vektorspeicher, Drittanbieterdienste und Schatten-KI.
2. Eigentumsverhältnisse und Zweck festlegen
Ermitteln Sie, warum jedes System existiert, welchen Geschäftsprozess es unterstützt, wer es nutzt und wer für seinen Betrieb und die damit verbundenen Risiken verantwortlich ist.
3. Kartierung sensibler Daten
Ermitteln Sie, welche Daten die KI nutzt oder auf welche sie zugreifen kann. Bewerten Sie Sensibilität, Speicherort, Qualität, Herkunft, Eigentumsverhältnisse, Aufbewahrungsfristen und Richtlinienanforderungen.
4. Identität und Zugriffsverwaltung abbilden
Bewerten Sie den Zugriff über menschliche Benutzer, Dienstkonten, Anwendungen, Maschinenidentitäten, Cloud-Rollen, APIs, Agenten und delegierte Berechtigungen.
5. Risikoszenarien identifizieren
Beurteilen Sie potenzielle Fehler in Bezug auf Datenschutz, Datenoffenlegung, Sicherheit, Modellverhalten, Entscheidungen, Dritte, Compliance und autonome Aktionen.
6. Bewerten und Priorisieren
Berücksichtigen Sie Datensensibilität, Volumen, Gefährdung, Zugriffsschweregrad, Autonomie, Geschäftskritikalität, regulatorische Anforderungen, Wahrscheinlichkeit und potenzielle Auswirkungen.
7. Steuerelemente anwenden
Zu den Kontrollmaßnahmen können die Reduzierung von Berechtigungen, die Datenminimierung, umgehende Sicherheitsvorkehrungen, die Genehmigung durch eine Person, Aktionsbeschränkungen, die Maskierung, Aufbewahrungsrichtlinien, die Überwachung und Anforderungen von Drittanbietern gehören.
8. Kontinuierliche Überwachung
Verfolgen Sie Änderungen bei KI-Assets, Daten, Zugriffen, Berechtigungen, Integrationen, Nutzung, Eigentumsverhältnissen und Risikostatus.
9. Behebung und Dokumentation
Weisen Sie die Ergebnisse den verantwortlichen Verantwortlichen zu, verfolgen Sie Korrekturmaßnahmen, überprüfen Sie die Ergebnisse und bewahren Sie die Nachweise auf.
BigIDs Sanierungskapazitäten Teams dabei unterstützen, Maßnahmen wie Zugriffsbeschränkung, Datenminimierung, Quarantäne, Löschung, Durchsetzung von Richtlinien und Zuweisung von Zuständigkeiten zu koordinieren.
NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement
Die NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement bietet eine freiwillige, risikobasierte Struktur für das Management von KI-Risiken für Einzelpersonen, Organisationen und die Gesellschaft.
Seine vier Kernfunktionen sind:
- Regieren: Schaffen Sie Verantwortlichkeiten, Richtlinien, eine entsprechende Kultur und organisatorische Prozesse.
- Karte: Den Kontext, den beabsichtigten Zweck, die beteiligten Akteure und die potenziellen Auswirkungen verstehen.
- Messen: Identifizierte Risiken analysieren, bewerten und überwachen.
- Verwalten: Risiken priorisieren und entsprechend handeln, basierend auf Auswirkungen, Ressourcen und der Toleranz der Organisation.
Das NIST veröffentlichte außerdem eine Generatives KI-Profil Umgang mit den Risiken der generativen KI.
Organisationen sollten AI RMF als wiederholbaren operativen Ansatz nutzen und es nicht als Zertifizierung oder einmalige Checkliste behandeln.
KI-Risikomanagement und der EU-KI-Gesetz
Die EU-KI-Gesetz legt Anforderungen für abgedeckte KI-Systeme fest, basierend auf Faktoren wie der Risikoklassifizierung und der Rolle der Organisation in der KI-Wertschöpfungskette.
Es trat am 1. August 2024 in Kraft, wobei die Anforderungen schrittweise Anwendung finden.
Organisationen müssen beurteilen, welche Bestimmungen für ihre Systeme, Anwendungsfälle und Verantwortlichkeiten als Anbieter, Implementierer, Importeure, Vertriebshändler oder sonstige Beteiligte gelten.
Je nach den geltenden Anforderungen benötigen KI-Risikoprogramme möglicherweise Nachweise in Bezug auf Inventar, Klassifizierung, Datenverwaltung, Dokumentation, Transparenz, menschliche Aufsicht, Cybersicherheit, Überwachung und Rechenschaftspflicht.
Bevor Organisationen Fristen für die Einhaltung der Vorschriften festlegen, sollten die Umsetzungspläne und Gesetzesänderungen anhand aktueller offizieller EU-Quellen überprüft werden.
Die praktische Lektion: Die Einhaltung der Vorschriften zur KI-Konformität hängt zunehmend davon ab, nachzuweisen, welche Systeme existieren, welche Risiken von ihnen ausgehen, welche Kontrollmaßnahmen Anwendung finden und wie diese Kontrollmaßnahmen funktionieren.
KI-Risikomanagement und neue US-Anforderungen
Die Vereinigten Staaten verlassen sich nicht auf ein einziges umfassendes Bundesgesetz zum KI-Risikomanagement für Organisationen des privaten Sektors.
Stattdessen sehen sich Organisationen mit einer Kombination aus bestehenden Datenschutz- und Verbraucherschutzgesetzen, branchenspezifischen Verpflichtungen, staatlichen KI-Gesetzen, Verträgen und freiwilligen Rahmenwerken konfrontiert.
Beispielsweise trat am 1. Januar 2026 der Texas Responsible Artificial Intelligence Governance Act in Kraft, der Anforderungen und Beschränkungen auf Landesebene für bestimmte Aktivitäten im Bereich der KI-Entwicklung und -Implementierung festlegt.
Organisationen, die in verschiedenen Rechtsordnungen tätig sind, profitieren von einem wiederverwendbaren KI-Risikomanagementmodell, das KI-Systeme, sensible Daten, Geschäftszwecke, Kontrollen und Nachweise mit den jeweils geltenden Anforderungen verknüpfen kann.
Entdecken Sie BigIDs KI-Governance Fähigkeiten, um zu verstehen, wie KI-Risikobewertung, -Politik und -Verantwortlichkeit zusammenwirken können.
Was die meisten Organisationen in Bezug auf KI-Risiken übersehen
Eine KI-Inventur ist keine Risikoinventur.
Die Kenntnis der Existenz eines Modells offenbart nicht, auf welche sensiblen Daten es zugreifen kann, welche Berechtigungen es erbt oder welche geschäftlichen Auswirkungen ein Ausfall haben könnte.
Zugelassene KI kann dennoch Aufmerksamkeit erregen
Die Genehmigung eines Beschaffungsprozesses garantiert nicht, dass die KI innerhalb ihrer ursprünglichen Risikogrenzen bleibt. Daten, Nutzer, Integrationen, Berechtigungen und Geschäftszwecke ändern sich.
KI-Risiken beginnen oft außerhalb des Modells
Die folgenreichste Gefährdung kann von einer Abrufquelle, einer Identität, einer API, einer Berechtigung, einer Eingabeaufforderung, einer Anwendung oder einer nachgelagerten Aktion ausgehen.
Agenten setzen Zugang in Aktion um
Eine Anwendung mit übermäßigen Berechtigungen kann Informationen offenlegen. Ein Agent mit übermäßigen Berechtigungen kann diese Informationen offenlegen und anschließend darauf reagieren.
Risikobewertungen ohne Kontext erzeugen Verwirrung
Organisationen müssen die Ergebnisse nach Sensibilität, Zugänglichkeit, Autonomie, geschäftlicher Kritikalität und potenziellen Konsequenzen differenzieren.
Momentaufnahmen veralten
Bewertungen, die vor der Implementierung durchgeführt wurden, können KI-Umgebungen Monate später ohne fortlaufende Überwachung und Überprüfung nicht zuverlässig abbilden.
Effektives KI-Risikomanagement verbindet kontinuierliche Transparenz mit messbarer Risikominderung.
Bewährte Verfahren im KI-Risikomanagement
- Erst informieren, dann bewerten. Identifizieren Sie genehmigte und nicht genehmigte KI-Assets im gesamten Unternehmen.
- Verbinden Sie KI mit Geschäftszielen. Verstehen Sie, warum jedes System existiert und was es bezwecken soll.
- Verantwortliche Personen benennen. Klare geschäftliche und technische Verantwortlichkeiten festlegen.
- Die Daten verstehen. Bewerten Sie Sensibilität, Qualität, Herkunft, Eigentumsverhältnisse, Standort, Aufbewahrung und geltende Richtlinien.
- Karten-KI-Zugriff. Identifizieren Sie direkte, vererbte und delegierte Berechtigungen über Identitäten, Anwendungen und APIs hinweg.
- Autonomie berücksichtigen. Ermitteln Sie, welche Aktionen die KI ausführen kann und wo Genehmigungen erforderlich sind.
- Priorisieren Sie sinnvolle Berichterstattung. Fokus auf sensible Daten, folgenreiche Entscheidungen, übermäßigen Zugriff und Maßnahmen mit weitreichenden Folgen.
- Bestehende Programme integrieren. Verbinden Sie Sicherheit, Datenschutz, Identität, Governance, Compliance und Drittparteienrisikomanagement.
- Kontinuierliche Überwachung. Überprüfen Sie die sich ändernden Ressourcen, Daten, Zugriffsrechte, Integrationen und Aktivitäten neu.
- Maßnahmen zur Abhilfe. Verantwortliche Verantwortlichen ermitteln, Umsetzung kontrollieren, Lösungszeitpunkt ermitteln und verbleibendes Risiko einschätzen.
Wie man das KI-Risikomanagement misst
Abgeschlossene Bewertungen sind zwar nützlich, beweisen aber nicht von sich aus, dass eine Organisation das Risiko reduziert.
Führungskräfte benötigen operative Kennzahlen, die Transparenz, Kontrollabdeckung und Fortschritte bei der Behebung von Mängeln aufzeigen.
Weitere Indikatoren können Erkenntnisse über Schatten-KI, sensible Eingabeaufforderungen und Ausgabeereignisse, Hochrisiko-Agenten, ungelöste Richtlinienverstöße, Abschluss von Bewertungen und Veränderungen der Risikolage im Laufe der Zeit umfassen.
Ziel ist es nicht, mehr Ergebnisse zu erzielen. Vielmehr soll gezeigt werden, dass die tatsächliche Nutzung von KI abnimmt, während die genehmigte Anwendung von KI weiter zunimmt.
Wie BigID das KI-Risikomanagement angeht
BigID managt KI-Risiken von den Daten ausgehend.
Unternehmen können die Risiken von KI nicht allein anhand von Modellinventaren oder Fragebögen vollständig erfassen. Sie müssen KI-Systeme mit den von ihnen verwendeten sensiblen Daten, den Identitäten und Berechtigungen hinter dem Zugriff, den von ihnen ausgeführten Aktivitäten und den geschäftlichen Folgen dieser Risiken verknüpfen.
BigID vereint diese Dimensionen durch Discovery, Data Intelligence, KI-Sicherheit, Governance und Fehlerbehebung.
01 / ENTDECKEN
KI und sensible Daten finden
Identifizieren Sie KI-Assets, Modelle, Agenten, Schatten-KI und sensible Informationen in den unterstützten Umgebungen.
02 / VERBINDEN
Zugang und Kontext verstehen
Verknüpfen Sie Datensensibilität mit Identität, Berechtigungen, Eigentumsverhältnissen, Herkunft und KI-Nutzung.
03 / PRIORISIEREN
Fokus auf reale Reichweite
Identifizieren Sie aussagekräftige KI-Risiken unter Berücksichtigung sensibler Daten, Zugriffsrechte, Richtlinien und des Geschäftskontexts.
04 / ACT
Risiken reduzieren und steuern
Unterstützung der Durchsetzung von Richtlinien, Einschränkung des Zugangs, Wiedergutmachung, Überwachung und Beweissammlung.
Von der KI-Risikotransparenz zum Handeln
BigID unterstützt Organisationen:
- Entdecken Sie KI-Ressourcen: Identifizieren Sie KI-Systeme, Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen und Schatten-KI.
- Sensible KI-Daten klassifizieren: Identifizieren Sie regulierte und geschäftskritische Informationen, die von KI genutzt werden oder auf die KI Zugriff hat.
- KI-Zugang steuern: Ordnen Sie Identitäten, Berechtigungen, Anwendungen und Zugriffspfade zu sensiblen Informationen zu.
- Herkunft der Trace-Daten: Die Bewegung und Nutzung von Daten in KI-Workflows verstehen.
- Prompt- und Output-Exposition identifizieren: Sensible Datenkontexte auf KI-Interaktionen und Richtlinienverstöße anwenden.
- Risiken priorisieren: Stellen Sie einen Zusammenhang zwischen Offenlegung, Geschäftskontext, Eigentumsverhältnissen und anwendbaren Kontrollmechanismen her.
- Unterstützung der KI-Governance: Koordinierung von Bewertungen, Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Nachweisen der Einhaltung und Überwachung.
- Abhilfe schaffen: Unterstützen Sie Maßnahmen zur Reduzierung übermäßiger Zugriffe, zur Minimierung von Daten, zur Durchsetzung von Richtlinien und zur Behandlung von Risikobefunden.
BigID hilft Organisationen dabei, von der bloßen Kenntnis der Existenz von KI zu einem Verständnis dafür zu gelangen, wo diese Risiken birgt und welche Probleme die Teams zuerst beheben sollten.
KI-Risikobereitschaft: Fragen, die Führungskräfte stellen sollten
Bevor die Einführung von KI in Unternehmen ausgeweitet wird, sollten Verantwortliche für Sicherheit und Governance einige praktische Fragen beantworten können.
Bereitschaftsprüfung für Führungskräfte
Kann Ihre Organisation diese Fragen heute beantworten?
- Welche Modelle, Agenten, Kopiloten und KI-Systeme von Drittanbietern gibt es?
- Welche KI-Systeme operieren außerhalb genehmigter Prozesse?
- Wem gehört welches Material-KI-System?
- Welche sensiblen Daten nutzt oder greift jedes System zu?
- Welche Identitäten und Berechtigungen ermöglichen diesen Zugriff?
- Wo verfügt die KI über unnötige oder übermäßige Berechtigungen?
- Welche Aktionen können autonome Agenten ausführen?
- Welche Risiken bergen das größte Geschäftsrisiko?
- Welche Vorschriften und Richtlinien gelten?
- Wem obliegt die Sanierung, und können wir den Abschluss überprüfen?
Nächster Schritt: Nutzen Sie unbeantwortete Fragen, um Prioritäten bei der Ermittlung, Zugriffsprüfungen, KI-Bewertungen und der Planung von Abhilfemaßnahmen festzulegen.
KI-Risikomanagement operativ gestalten
Die Einführung von KI schreitet in Unternehmensanwendungen, Datenumgebungen und Geschäftsprozessen rasant voran.
Organisationen benötigen mehr als Modellinventare, regelmäßige Fragebögen und unzusammenhängende Sicherheitsergebnisse. Sie müssen verstehen, wie KI mit sensiblen Daten interagiert, welche Identitäten und Berechtigungen ein Sicherheitsrisiko darstellen und was autonome Systeme mit diesem Zugriff anfangen können.
Ein effektives KI-Risikomanagement kombiniert Erkennung, Kontextbewertung, Steuerung, kontinuierliche Überwachung und nachvollziehbare Abhilfemaßnahmen.
Das Ergebnis ist nicht einfach nur eine bessere Dokumentation. Es ist die Fähigkeit, schnellere und fundiertere Entscheidungen über KI-Risiken zu treffen und gleichzeitig verantwortungsvolle Innovationen zu fördern.
Die Punkte zwischen Daten und KI verbinden
KI-Risiken in konkrete Maßnahmen umwandeln.
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Häufig gestellte Fragen zum KI-Risikomanagement
Was ist KI-Risikomanagement?
Das Risikomanagement im Bereich der KI ist der kontinuierliche Prozess der Identifizierung, Bewertung, Priorisierung, Minderung, Überwachung und Dokumentation von Risiken, die mit KI-Systemen, Daten, Identitäten, Zugriffen, Nutzung, Entscheidungen und autonomen Aktionen verbunden sind.
Was sind die größten Risiken der KI?
Zu den wichtigsten KI-Risiken gehören die Offenlegung sensibler Daten, Schatten-KI, übermäßiger Zugriff, Datenschutzverletzungen, Sicherheitsbedrohungen, Offenlegung von Schnellzugriffen und Ergebnissen, Probleme mit der Datenqualität, Verzerrungen, ungenaue Ergebnisse, Abhängigkeiten von Drittanbietern, Verstöße gegen die Compliance-Vorgaben und unbeabsichtigte autonome Aktionen.
Was ist das KI-Zugriffsrisiko?
Das Zugriffsrisiko für KI entsteht, wenn Modelle, Agenten, Copiloten, Anwendungen oder Maschinenidentitäten auf Daten, Systeme oder Aktionen zugreifen können, die über ihren vorgesehenen Geschäftszweck hinausgehen. Berechtigungen können direkt erteilt oder über Benutzer, Dienstkonten, APIs, Anwendungen und delegierte Identitäten vererbt werden.
Was ist ein Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement?
Ein Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement bietet einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Bewertung, Priorisierung, Steuerung, Überwachung und Dokumentation von KI-Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Beispiele hierfür sind das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement und organisatorische Ansätze, die sich an ISO/IEC 42001 orientieren.
Was ist das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement?
Das NIST AI RMF ist ein freiwilliges Rahmenwerk, das Organisationen bei der Bewältigung von KI-bezogenen Risiken unterstützen soll. Es strukturiert das Risikomanagement anhand von vier Funktionen: Steuerung, Kartierung, Messung und Management.
Worin unterscheidet sich KI-Risikomanagement von KI-Governance?
Die KI-Governance legt Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Zuständigkeiten, Aufsicht und Kontrollmechanismen für KI fest. Das KI-Risikomanagement identifiziert potenzielle Fehlerquellen, bewertet deren Auswirkungen, priorisiert Risiken, ergreift Gegenmaßnahmen und überwacht die Risiken im Zeitverlauf.
Worin unterscheidet sich KI-Risikomanagement von KI-TRISM?
Das KI-Risikomanagement konzentriert sich auf die Identifizierung, Bewertung, Priorisierung und Reduzierung von KI-Risiken. AI TRiSM bietet einen umfassenderen Ansatz, der Vertrauen, Risiko, Sicherheit, Governance, Compliance, Zugriff, Überwachung und Behebung miteinander verbindet.
Wie verändern KI-Agenten das Risikomanagement?
KI-Agenten können Daten abrufen, APIs aufrufen, mit Anwendungen interagieren, Datensätze ändern, Informationen senden und Arbeitsabläufe ausführen. Unternehmen müssen die Identität, Berechtigungen, verfügbaren Tools, den Zugriff auf sensible Daten, die Autonomie, die Zuständigkeit und die Aktivitäten der Agenten bewerten.
Was ist das Risiko von Schatten-KI?
Das Risiko von Schatten-KI entsteht durch KI-Tools, -Modelle, -Anwendungen, -Agenten oder -Dienste, die außerhalb genehmigter Governance-, Beschaffungs-, Sicherheits- oder Datenschutzprozesse betrieben werden. Diese Systeme können sensible Daten offenlegen, ohne dass ausreichende Transparenz oder Kontrolle gewährleistet ist.
Warum sind Daten für das KI-Risikomanagement wichtig?
Der Datenkontext hilft dabei, die potenziellen Auswirkungen von KI-Risiken zu bestimmen. Organisationen müssen die Sensibilität, die Eigentumsverhältnisse, die Qualität, die Herkunft, den Standort, die Zugriffsrechte und die Richtlinienanforderungen der Informationen verstehen, die KI nutzt oder erreichen kann.
Wie sollten Organisationen KI-Risiken priorisieren?
Organisationen sollten bei der Priorisierung von KI-Risiken folgende Aspekte berücksichtigen: Datensensibilität, Zugriff, Autonomie, Gefährdung, Konsequenzen von Entscheidungen, Geschäftskritikalität, regulatorische Anforderungen, Wahrscheinlichkeit, bestehende Kontrollen und potenzielle Auswirkungen.
Wie unterstützt BigID das KI-Risikomanagement?
BigID hilft Unternehmen dabei, KI-Assets und Schatten-KI zu entdecken, sensible Daten zu klassifizieren, Datenherkunft abzubilden, Zugriffe zu steuern, übermäßige Berechtigungen zu identifizieren, Gefährdungen zu bewerten, die Durchsetzung von Richtlinien zu unterstützen, Risiken zu überwachen und Abhilfemaßnahmen über unternehmensweite KI-Systeme und -Workflows hinweg zu koordinieren.
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