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 AI-Modelle, Datenpipelines und Infrastruktur zur Unterstützung des KI-Systems.
AI SPM oder AI Security Posture Management ist eine Cybersicherheitsstrategie, die dazu beiträgt, diese KI-Komponenten 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).
Der Grund, warum Sie für Ihre KI-Systeme eine spezifische Strategie benötigen, liegt darin, dass diese Technologie mit bestimmten einzigartigen Risiken verbunden ist, die mit herkömmlichen Cybersicherheitsmaßnahmen möglicherweise nicht bewältigt werden können.
Sicherheitsrisiken durch KI
KI-Anwendungen tragen zwar zur Optimierung Ihrer Geschäftsabläufe bei, weisen aber auch gewisse Schwächen auf, die ausgenutzt werden können. Das Verständnis dieser Schwächen kann Ihnen bei der Entwicklung eines umfassenden KI-SPM-Plans helfen.
Datenschutz und Datensicherheit
Wir haben diskutiert KI-Datenschutz Bedenken im Detail, aber der Kern ist, dass Sie große Datenmengen benötigen – sowohl strukturiert und unstrukturiert– um KI-Modelle zu trainieren. Bei diesen Daten handelt es sich in der Regel um bereits 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 die Notwendigkeit für robuste KI-Sicherheit Maßnahmen.
Darüber hinaus können Bedrohungsakteure diese vertraulichen Informationen exfiltrieren, indem sie Tools für generative KI (GenAI), Datenbanken und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ins Visier nehmen. Es besteht außerdem das Risiko, dass diese Informationen durch unbeabsichtigte Nachlässigkeit Ihres Unternehmens oder unsachgemäße Konfigurationen, die zur Offenlegung der Daten führen, offengelegt werden.
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 Sicherheitsbedrohungen darzustellen. Gefälschte biometrische Daten können auch verwendet werden, um Zugriff auf Ihre Software Development Kits (SDKs) oder APIs zu erhalten. So können Bedrohungsakteure Angriffe verstärken oder in Ihre Unternehmens-Cloud-Umgebungen eindringen.
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 preisgeben.
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. Ohne ein KI-Dateninventar besteht das Risiko, Schattendaten (nicht verfolgte oder nicht verwaltete Datensätze), Compliance-Verstöße und Datenschutzverletzungen, die erst entdeckt werden, wenn es zu spät ist.
Schattendatenmodelle – nicht autorisierte KI-Systeme, die außerhalb Ihrer Governance-Rahmenbedingungen agieren – können riskant sein, da sie möglicherweise ungeprüfte oder unzureichend gesicherte Datensätze verwenden. Dies erhöht das Risiko von Datenvergiftungsangriffen. In diesem Fall besteht neben dem möglichen Reputationsschaden auch das Risiko von Compliance-Verstößen und Strafen.
Datenverwaltung
Da KI-Daten potenziell gefährdet sind und eine Gefahr für andere darstellen, erlassen Regierungen strenge Gesetze zu ihrer Kontrolle. 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 Lieferkette
Der Aufbau eines KI-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 erfordert eine angemessene Überwachung, da es sonst zu einer Belastung für Ihr Unternehmen werden kann.
Laufzeitmissbrauch
KI-Systeme, insbesondere LLMs, sind während ihres Betriebs anfällig für Missbrauch oder unsachgemäße Nutzung. Ohne geeignete Sicherheitsvorkehrungen besteht das Risiko:
- 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 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
Da wir nun die Risiken von KI kennen, verstehen wir, warum traditionelle Cybersicherheitsstrategien hier möglicherweise nicht so effektiv sind. Hier kann KI-SPM dazu beitragen, Risiken in jeder Phase des KI-Lebenszyklus und der Lieferkette zu managen und zu minimieren.
Es behebt proaktiv Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in KI-Pipelines, Trainingsdaten und Laufzeitumgebungen, bevor diese Probleme verursachen. AI SPM überwacht Ihre Systeme außerdem auf Laufzeitmissbrauch und erkennt abnormale Aktivitäten, bevor sie zu Problemen führen.
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)?
Wie wir gesehen haben, bezieht sich das AI Security Posture Management auf die Strategie, KI-Systeme durch ständige Überwachung, Bewertung und Minderung von Risiken sicher zu halten. DSPM oder Data Security Posture Managementist der Prozess und Rahmen, der die Daten einer Organisation sicher hält – unabhängig davon, wo sie sich befinden.
CSPM, oder Cloud Security Posture Management, befasst sich dagegen nur mit in der Cloud gespeicherten Daten und 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.
Funktionen und Fähigkeiten von AI SPM
KI-Bestandsverwaltung
Der fehlende Einblick in Ihre KI-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-Ressourcen wie Modelle, Pipelines und Schatten-KI-Systeme im Blick behält.
Datensicherheit
Der Name sagt es schon: Sicherheitsstatus-Management. Eine der wichtigsten Funktionen von AI SPM ist die Identifizierung und Sicherung sensibler Informationen wie PII oder PHI (persönliche Gesundheitsinformationen) in Ihren Datensätzen und Protokollen. Es schützt alle Ihre Daten vor Bedrohungen wie Datenvergiftung und Datenlecks, einschließlich Schattendaten.
Betriebssicherheit
KI-SPM ist kein einmaliger Prozess. Es sichert Ihre KI-Systeme über ihren gesamten 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 durch Innovationen hervorragende Wachstumschancen für Ihr Unternehmen, bringt aber auch einige besondere Herausforderungen mit sich. Glücklicherweise lassen sich die meisten davon mit KI-SPM bewältigen. 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 vertrauliche Informationen wie personenbezogene Daten, Kundendaten, geistiges Eigentum und mehr automatisch in Ihrer gesamten Datenlandschaft. 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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