Die Nutzung künstlicher Intelligenz verzeichnet einen Aufwärtstrend. Betrachtet man KI-Trends – sei es Wachstum, jährliche Ausgaben für Unternehmen oder die Nutzung durch Privatpersonen –, zeigt die Grafik kontinuierlich steigende Zahlen, Jahr für Jahr.
Im Jahr 2024 betrug der KI-Markt über $500 Milliarden, aber es wird erwartet, dass er über $2.500 Milliarden bis 2032. KI ist da, um zu bleiben, und Unternehmen setzen sie nicht nur ein, sondern investieren aktiv in ihre Entwicklung. Wenn Ihr Unternehmen dazugehört, müssen Sie darüber nachdenken KI-Sicherheitshaltungsmanagement (oder KI-SPM).
Was ist AI Security Posture Management (AI-SPM)?
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff, der eine Reihe verschiedener Technologien umfasst, darunter maschinelles Lernen (ML), Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung, Bilderkennung und mehr. Diese basieren auf KI-Modelle und -Ressourcen, Datenpipelines und Infrastruktur zur Unterstützung des KI-Systems.
AI SPM oder AI Security Posture Management ist eine Cybersicherheitsstrategie, die dazu beiträgt, diese KI-Modelle und -Assets zu erhalten sicher vor Bedrohungen, sowohl intern als auch extern. Die Strategie basiert auf der kontinuierlichen Überwachung, Bewertung und Minderung von Risiken, wie Datenschutzverletzungen und feindliche Angriffe. Gleichzeitig stellt es sicher, dass das System den relevanten Vorschriften entspricht, wie zum Beispiel der Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) oder Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR).
AI-SPM berücksichtigt die Tatsache, dass KI einzigartige KI-Risiken mit sich bringt, die herkömmliche Sicherheitstools nicht vollständig bewältigen können. Im Gegensatz zu allgemeinen Maßnahmen bietet eine AI-SPM-Lösung eine kontinuierliche Überwachung, um die Sicherheit und Integrität von KI-Systemen zu gewährleisten.
Sicherheitsrisiken durch KI-Anwendungen
KI-Dienste helfen zwar, Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren, bringen aber auch gewisse Schwachstellen mit sich, die ausgenutzt werden können. Wenn Sie diese verstehen, können Sie einen umfassenden KI-Sicherheitsplan entwickeln.
Datenschutz und Datensicherheit
Wir haben die Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit KI ausführlich besprochen, aber der Kernpunkt ist, dass man für KI-Modelle große Datenmengen benötigt. Sie erfordern beides strukturiert und unstrukturiert Daten. Bei diesen Daten handelt es sich in der Regel um vorab für andere Zwecke gesammelte Informationen, was die Einwilligung zu einem Problem machen könnte. Es stellt auch ein Datenschutzrisiko dar wenn es nicht richtig gehandhabt wird, daher besteht die Notwendigkeit robuster KI-Sicherheitsmaßnahmen.
Darüber hinaus können Bedrohungsakteure diese vertraulichen, geschützten Informationen exfiltrieren, indem sie Tools, Datenbanken und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) für generative KI (GenAI) ins Visier nehmen. Es besteht auch das Risiko, dass diese Informationen durch unbeabsichtigte Nachlässigkeit Ihres Unternehmens oder unsachgemäße Konfigurationen preisgegeben werden, die zur Offenlegung der in KI-Projekten gespeicherten Daten führen.
KI-gestützte Angriffe
Nicht nur Ihr Unternehmen nutzt KI zur Skalierung und Optimierung seiner Abläufe; auch Cyberkriminelle nutzen sie. Sie nutzen GenAI, um Angriffe zu automatisieren und persönlicher zu gestalten.
Sie können diese Technologie auch nutzen, um Deep Fakes – künstlich generierte Bilder und Videos – oder gefälschte biometrische Daten zu erstellen, um Ihre KI-Infrastruktur und -Anwendungen zu infiltrieren und so Sicherheitsrisiken zu bergen. Gefälschte biometrische Daten können auch dazu verwendet werden, unbefugten Zugriff auf KI-Modelle zu erlangen, wodurch Bedrohungsakteure Angriffe verstärken oder in Ihre Unternehmens-Cloud-Umgebungen wie Azure AI Services oder Google Vertex AI eindringen können.
Fehlinformationen
Wie wir wissen, ist ein KI-System nur so gut – und genau – wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Wenn das Modell nicht über ausreichende Informationen in seinen Trainingsdaten verfügt, wird es Antworten halluzinieren. Und wenn es Angreifern gelingt, in die Trainingsdaten einzudringen, um sie zu manipulieren oder zu beschädigen, Großes Sprachmodell (LLM) könnte falsche oder gefährliche Informationen liefern. Diese Art des Missbrauchs von KI-Modellen kann die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen untergraben und reale Risiken bergen.
Mangelnde Datentransparenz
Wissen, wo Ihre Daten sind, wie sie geschützt und verwendet werden und wie sie nach der Verwendung vernichtet werden, ist ein wichtiger Teil der Datenschutzkonformität. Wie bereits erwähnt, benötigen KI-Modelle große Datenmengen für das Training. Wenn Sie kein vollständiges Inventar aller KI-Modelle und -Assets führen, besteht das Risiko, Schattendaten (nicht verfolgte oder nicht verwaltete Datensätze), Compliance-Verstöße und Datenschutzverletzungen, die erst entdeckt werden, wenn es zu spät ist.
Nicht autorisierte KI-Systeme oder Schatten-KI-Modelle agieren außerhalb Ihrer Governance-Rahmenbedingungen. Die Bestandsaufnahme von Schatten-KI kann zu Sicherheitslücken führen, da diese Modelle möglicherweise keine sichere Modell- oder Datensatzkonfiguration aufweisen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Schwachstellen in KI-Pipelines ausgenutzt werden.
Datenverwaltung
Da KI-Modelldaten potenziell gefährdet sind und eine Gefahr für andere darstellen, erlassen Regierungen strenge Gesetze, um sie zu regulieren. KI-Governance konzentriert sich insbesondere auf sensible personenbezogene Daten und persönlich identifizierbare Informationen (PII), die im Zusammenhang mit der Einführung von KI besonders anfällig für Angriffe sind. Angesichts der Weiterentwicklung dieser Vorschriften müssen Unternehmen die Verwaltung ihrer KI-Systeme verbessern, um Bußgelder und rechtliche Schritte zu vermeiden.
Komplizierte KI-Lieferkette
Der Aufbau eines KI- und ML-Systems basiert auf einer komplexen Lieferkette von Komponenten. Jedes Modell basiert auf Quelldaten, Referenzdaten, Bibliotheken, APIs und Pipelines. Alle diese Komponenten bergen das Risiko von Schwachstellen oder Fehlkonfigurationen, die von Bedrohungsakteuren ausgenutzt werden können. Dieses komplexe Ökosystem bedarf einer angemessenen Überwachung, sonst wird es zu einer Belastung für Ihr Unternehmen.
Laufzeitmissbrauch
Missbrauch von KI tritt häufig während der Bereitstellung auf, wenn Modelle live sind und mit Benutzern interagieren. Eingesetzte KI-Systeme, insbesondere LLMs, sind während ihres Betriebs anfällig für Missbrauch oder unsachgemäße Verwendung. Ohne geeignete Sicherheitsvorkehrungen besteht die Gefahr:
- Schnelle Überladung: Überlastung des Systems mit komplexen oder böswilligen Eingaben, die zu unvorhersehbarem Verhalten oder nicht autorisierten Ausgaben führen.
- Gegnerische Eingaben: Durch die Verwendung sorgfältig erstellter Eingaben werden Schwächen im Modell ausgenutzt, was dazu führt, dass das Modell falsche oder schädliche Antworten ausgibt oder Objekte falsch klassifiziert.
- Unbefugter Zugriff: Ausnutzen von Schwachstellen in der KI-Laufzeitumgebung, um das KI-System zu manipulieren oder Zugriff darauf zu erhalten.
- Extraktion sensibler Daten: Die Manipulation der Eingaben und Interaktionen des Systems, um es dazu zu bringen, vertrauliche Informationen aus nicht ordnungsgemäß bereinigten Trainingsdaten preiszugeben, ist eine gängige Taktik bei KI-Angriffen.
Die Vorteile von AI SPM
Nachdem wir nun die Risiken von KI kennen, können wir verstehen, wie das KI-Sicherheitsmanagement mit ihnen umgeht. AI-SPM unterstützt Ihr Sicherheitsteam dabei, Risiken in jeder Phase des KI-Lebenszyklus und der Lieferkette zu managen und zu minimieren.
Es kann Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in KI-Pipelines, Trainingsdaten, lokalen und Cloud-Ressourcen sowie Laufzeitumgebungen proaktiv beheben, bevor sie Probleme verursachen. AI SPM überwacht Ihre Systeme außerdem auf Laufzeitmissbrauch und meldet abnormale Aktivitäten, bevor sie zu einem Problem werden.
Diese Strategie verschafft Ihnen außerdem Einblick in Ihre Datensätze, verhindert Schattendaten und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften. Vor allem aber gibt sie Ihnen die Sicherheit, KI zu übernehmen und selbstbewusst mit ihr Innovationen voranzutreiben.
AI SPM vs. CSPM vs. DSPM vs. SSPM
Es gibt verschiedene Arten des „Security Posture Managements“. Wie unterscheiden sie sich hinsichtlich der Bewältigung von Sicherheitsproblemen vom KI-basierten Security Posture Management (SPM)?
DSPM oder Data Security Posture Managementist der Prozess und Rahmen, der die Daten einer Organisation sicher hält – unabhängig davon, wo sie sich befinden.
Wie wir gesehen haben, konzentriert sich AI-SPM auf die Sicherheit von KI-Systemen. DSPM und AI-SPM ergänzen sich gegenseitig, da DSPM Daten sichert, während AI-SPM die in Ihren Umgebungen verwendeten KI-Modelle schützt. Gemeinsam stärken sie die Sicherheitslage von KI-Ökosystemen.
CSPM, oder Cloud Security Posture Management, befasst sich dagegen nur mit Cloud-Ressourcen und -Daten sowie Konfigurationen, die zu einer Gefährdung von Informationen führen könnten.
Endlich, SSPM, die Abkürzung für SaaS Security Posture Management, dreht sich alles um den Schutz von Geschäftsdaten, die in den von Ihrem Unternehmen verwendeten SaaS-Anwendungen enthalten sind.
AI-SPM-Funktionen und -Features
KI-Bestandsverwaltung
Der fehlende Einblick in KI-Ressourcen und -Daten kann problematisch sein und stellt eines der Risiken dar, die durch den Einsatz von KI entstehen. SPM für KI kann Ihnen dabei helfen, dieses Problem zu lösen, indem es nicht nur Ihre Daten, sondern auch andere KI-Komponenten wie Modelle, Pipelines und Schatten-KI-Systeme im Auge behält.
Datensicherheit
Der Name sagt es schon: Sicherheitsstatus-Management. Eine der wichtigsten Funktionen von KI-basiertem Sicherheitsstatus-Management (SPM) ist die Identifizierung sensibler Informationen wie PII oder PHI (persönliche Gesundheitsdaten) in Ihren Datensätzen und Protokollen sowie die Sicherung von KI-Modellen zum Schutz dieser Informationen. Es schützt alle Ihre Daten vor KI-Bedrohungen wie Datenvergiftung und Sicherheitsverletzungen, einschließlich Schattendaten.
Betriebssicherheit
AI SPM ist kein einmaliger Prozess. Es sichert Ihre Systeme über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Die Strategie schützt Modelllieferketten, indem sie Abhängigkeiten prüft und unbefugte Änderungen verhindert. Sie können außerdem Maßnahmen zum Schutz vor dem Diebstahl proprietärer KI-Assets mit Gegenmaßnahmen zur Modellextraktion implementieren.
Risikoerkennung und -priorisierung
Sollten Fehlkonfigurationen wie offengelegte APIs, schwache Verschlüsselung oder unsichere Protokollierung vorliegen, erkennt AI SPM diese. Es identifiziert außerdem potenzielle Angriffspunkte und -pfade und weist ihnen Risikobewertungen zu, damit Sie Ihre Behebungsmaßnahmen priorisieren können.
Laufzeitüberwachung
Da KI-Modelle während der Nutzung so anfällig für Angriffe sind, Echtzeitüberwachung Die Funktionen Ihres KI-SPM sind ein großer Vorteil. Es überwacht Verhaltensanomalien, kennzeichnet unbefugten Zugriff und verhindert Angriffe. Außerdem scannt es Ausgaben und Protokolle, um festzustellen, ob sensible Daten verloren gehen oder verdächtiges Verhalten vorliegt.
Compliance und Governance
Mit AI SPM erfüllen Sie die Anforderungen von KI-Governance-Frameworks und -Gesetzen. Sie können damit Prüfpfade für Ihre Modellentwicklung und -freigaben erstellen und Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien in Ihre Workflows integrieren. Da potenzielle Verstöße automatisch erkannt und korrigiert werden, bleiben Sie mühelos gesetzeskonform.
Proaktive Behebung
Wie wir gesehen haben, überwacht AI SPM Ihre KI-Systeme ständig und in Echtzeit. Dadurch können Sie Fehler und potenzielle Bedrohungen frühzeitig erkennen, bevor sie zu größeren Problemen führen.
Entwicklerfreundliche Funktionen
Werkzeuge wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) Mithilfe von Risikotriage können Ihre Entwickler und Datenwissenschaftler Schwachstellen effizient verwalten und beheben. Sie erleichtern außerdem die Zusammenarbeit und die Behebung kritischer Risiken.
Skalierbarkeit und Cloud-Integration
KI-SPM-Tools können in Cloud-Plattformen integriert werden und ihre Multi-Cloud-Kompatibilität ermöglicht es ihnen, unterschiedliche Umgebungen und Frameworks zu unterstützen.
Schützen Sie Ihre KI-Umgebung mit BigID
KI schafft zwar hervorragende Wachstumschancen durch Innovationen für Ihr Unternehmen, bringt aber auch einige besondere Herausforderungen mit sich. Glücklicherweise können Sie die meisten Risiken im Zusammenhang mit KI-Nutzung und Kundendaten mithilfe von KI-SPM minimieren. Nutzen Sie außerdem die Datenmapping-, Sicherheits- und Governance-Funktionen von BigID, um den Schutz zu verbessern.
Warum BigID für KI-Sicherheit?
- Umfassende Datenermittlung: Identifizieren und klassifizieren Sie automatisch vertrauliche Informationen wie personenbezogene Daten, Kundendaten, geistiges Eigentum und mehr in Ihrer gesamten Datenlandschaft und im gesamten Lebenszyklus Ihres KI-Modells. Erhalten Sie Einblick in Ihre Daten, um Missbrauch in KI-Modellen oder LLMs zu verhindern.
- Verbesserte KI-Governance-Compliance: Richten Sie Ihre Betriebsabläufe an neue Vorschriften aus, wie zum Beispiel die Durchführungsverordnung zur künstlichen Intelligenz und Richtlinien zur sicheren KI-Entwicklung, die durch den Secure-by-Design-Ansatz von BigID einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI gewährleisten.
- Optimiertes Datenmanagement: Minimieren Sie redundante oder doppelte Daten um die Qualität von KI-Trainingsdatensätzen zu verbessern, Ihre Angriffsfläche zu reduzieren und die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern.
- Sicherer Datenzugriff: Reduzieren Sie Insider-Bedrohungen, indem Sie den Zugriff auf vertrauliche Daten verwalten, prüfen und einschränken und so die unbefugte Verwendung in KI-Systemen verhindern.
Um Ihre KI-Daten und -Systeme zu schützen, Vereinbaren Sie eine kostenlose 1:1-Demo mit BigID noch heute.
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