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RAG-Sicherheit • Datensicherheit • KI-Zugriffsverwaltung

Sichern Sie RAG von Daten zu Abruf zu Aktion

Die abrufgestützte Datengenerierung ermöglicht KI den direkten Zugriff auf Unternehmenswissen. BigID trägt zur Sicherung sensibler Daten hinter RAG bei, indem es erkennt und klassifiziert, welche Daten KI abrufen kann, Zugriffe mit Identitäten und Berechtigungen verknüpft und potenzielle Risiken identifiziert, bevor der Abruf selbst zum Risiko wird.

Steuern Sie RAG über Quelldaten, Vektorspeicher, Abrufberechtigungen, Eingabeaufforderungen, Antworten, KI-Agenten, Aktivitäten und Korrekturmaßnahmen hinweg mit datenbewusster Sicherheit und Governance.

Sehen Sie BigID in Aktion Entdecken Sie RAG Security

Das RAG-Sicherheitsproblem

RAG-Sicherheit beginnt mit die Daten, die KI abrufen kann.

Die abfragegestützte Generierung verbindet große Sprachmodelle mit dem Unternehmenswissen. Dieses Wissen kann in Dokumenten, Datenbanken, Kollaborationsplattformen, SaaS-Anwendungen, Cloud-Speichern, Data Lakes, Wissensdatenbanken und Vektordatenbanken gespeichert werden.

Die Sicherheitsfrage beschränkt sich nicht mehr allein auf die Sicherheit des Modells. Organisationen müssen auch wissen, ob der Benutzer, die Anwendung, der Copilot oder der KI-Agent die Informationen überhaupt hätte abrufen dürfen.

BigID-Standpunkt Suchbar sollte nicht gleichbedeutend mit zugänglich sein.

RAG-Sicherheit erfordert eine datenbewusste Autorisierung, die Sensibilität, Identität, Berechtigungen, Aktivitäten und Geschäftskontext berücksichtigt, bevor Unternehmensdaten zu einem KI-Kontext werden.

Unternehmenswissen
Unterlagen Datenbanken
SaaS Wolke
Vektordaten Wissensdatenbanken
Autorisierungsschicht Soll die KI es abrufen?
Identität Erlaubnis Empfindlichkeit Politik
RAG-Anwendung Relevanter und autorisierter Kontext

Wie BigID RAG sichert

Sicherer Abruf von Von der Entdeckung zur Reaktion.

BigID verbindet unternehmensweite Datenintelligenz, Identitäts- und Zugriffskontext, KI-Sicherheitskontrollen, Aktivitätsüberwachung und -behebung, damit Teams das Risiko von Datenlecks und -fehlern über den gesamten Abruflebenszyklus hinweg reduzieren können.

Entdecken Sie

Die Daten kennen

Sensible, regulierte, vertrauliche, geschützte und geschäftskritische Daten in RAG-Quellsystemen und Vektorumgebungen finden und klassifizieren.

Regieren

Zugriff verstehen

Verknüpfen Sie Benutzer, Gruppen, KI-Agenten, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und Berechtigungen direkt mit sensiblen Daten.

Schützen

Kontrollabruf

Übermäßigen Zugriff reduzieren und sensible Informationen bei Abruf, Eingabeaufforderungen, Antworten, Copiloten, Anwendungen und KI-Workflows schützen.

Antworten

Untersuchen und Abhilfe schaffen

Aktivitäten überwachen, riskante Interaktionen untersuchen, die Gefährdung priorisieren, den Zugang einschränken, Richtlinien durchsetzen und Abhilfemaßnahmen an die zuständigen Verantwortlichen weiterleiten.

Der RAG-Sicherheitspfad

Schützen Sie jeden Schritt vor Von der Quelle zur Handlung.

Das RAG-Risiko kann bereits vor dem Abruf auftreten und auch nach der Datengenerierung fortbestehen. Die Sicherheit muss die Daten in jeder Phase des Arbeitsablaufs begleiten.

Quelle Unternehmensdaten

Sensible Quelldaten ermitteln und klassifizieren.

Index Vektordaten

Verstehen, was in Abrufindizes und Speichern gelangt.

Zugang Berechtigungen

Verknüpfen Sie Identitäten und Berechtigungen mit sensiblen Daten.

Abrufen Kontext

Unbefugte und übermäßige Datenentnahme reduzieren.

Erzeugen Schnelle Reaktion

Schützen Sie sensible Daten innerhalb von KI-Interaktionen.

Akt KI-Workflow

Aktivitäten überwachen und nachgelagerte Risiken beheben.

Quelle → Index → Zugriff → Abrufen → Generieren → Ausführen

Berechtigungsbewusstes RAG

Könnte KI es wiederherstellen? Soll die KI es abrufen?

Technische Erreichbarkeit ist keine Autorisierung. Ein RAG-System kann ein Repository, einen Index oder einen Vektorspeicher durchsuchen, ohne zu wissen, ob der anfragende Benutzer oder die KI-Identität jedes passende Ergebnis erhalten soll.

Könnte abrufen Technischer Zugriff

Verbundene Datenquelle

Indexierter Inhalt

Verfügbare Vektorübereinstimmung

Geerbter Anwendungszugriff

Erweiterte Berechtigung für ein Servicekonto

BigID-Datenkontext Empfindlichkeit Identität Berechtigungen Aktivität Eigentum Politik
Sollte abrufen Autorisierter Zugriff

Identitätsbewusster Abruf

Kontext sensibler Daten

Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten Rechte

Richtlinienkonformer Zugriff

Risikobewusste Genehmigung

RAG-Sicherheitsprinzip Suchbar sollte nicht gleichbedeutend mit zugänglich sein.

RAG Data Intelligence

Wissen RAG weiß Bescheid.

Eine sichere Datenabfrage ist ohne Verständnis der zugrundeliegenden Daten nicht möglich. BigID erkennt und klassifiziert Unternehmensdaten sowohl vor als auch während ihrer Integration in KI-gestützte Abfrageprozesse.

Entdecken Sie RAG-Daten

Finden Sie strukturierte, unstrukturierte, Cloud-, SaaS-, Datei-, Dokumenten-, Kollaborations-, Datenbank- und KI-Abrufdaten.

Sensible Inhalte klassifizieren

Identifizieren Sie persönliche, regulierte, finanzielle, vertrauliche, geschützte, Berechtigungs- und geschäftskritische Informationen.

Trace-Datenkontext und Herkunft

Verstehen Sie, woher die abgerufenen Daten stammen, wie sie sich bewegen und wie Unternehmensinformationen mit KI-Systemen verbunden sind.

Vektordaten verstehen

Die Sichtbarkeit sensibler Daten soll auf KI-Abrufumgebungen und die für die vektorbasierte Suche aufbereiteten Daten ausgeweitet werden.

Schutz der KI-Interaktion

Abruf ist nicht Das Ende des Risikos.

Sensible Daten können aus dem abgerufenen Kontext in Eingabeaufforderungen, Antworten, Konversationen, nachgelagerte Anwendungen und autonome Aktionen fließen. Die RAG-Sicherheit erfordert daher auch nach dem Abruf Kontrollmechanismen.

Abrufen

Sensibler Kontext

Identifizieren Sie sensible Informationen, die von unternehmensweiten Abrufsystemen zurückgegeben werden.

→
Erzeugen

Aufforderungen & Antworten

Sensible Werte in KI-Konversationen erkennen, kontrollieren, maskieren oder unkenntlich machen.

→
Monitor

Aktivitäten & Verstöße

Überwachen Sie die Interaktionen der KI mit Benutzer, Richtlinien, Zeitstempel, Zugriff und Gesprächskontext.

→
Antworten

Untersuchen und Abhilfe schaffen

Vorfälle weiterleiten, Zugriffe einschränken, Kontrollen durchsetzen und Abhilfemaßnahmen dokumentieren.

Agentic RAG

Wann der Abruf eine Aktion auslösen kann, Das Zugangsrisiko steigt.

Agentic RAG leistet mehr als nur das Abrufen und Zusammenfassen von Informationen. KI-Agenten können den abgerufenen Kontext nutzen, um Tools aufzurufen, Systeme zu aktualisieren, Daten zu verschieben, Workflows auszulösen und Entscheidungen zu treffen.

01

Abrufen

Ein Agent greift auf Unternehmenswissen, Anwendungen, APIs, Dokumente und Datenbanken zu.

→
02

Grund

Der Agent nutzt den abgerufenen Kontext, um zu bestimmen, was als Nächstes geschehen soll.

→
03

Akt

Der Agent ruft Tools auf, ändert Systeme, verschiebt Daten oder initiiert automatisierte Arbeitsabläufe.

→
04

Regieren

BigID verknüpft KI-Identitäten, sensible Daten, Berechtigungen, Aktivitäten und Risiken, um unsichere autonome Zugriffe zu reduzieren.

Agentic RAG wandelt die Sicherheit des Datenabrufs in Identitäts-, Daten- und Aktionssicherheit um.

RAG-Risikodeckung

Risiko reduzieren in die RAG-Angriffsfläche.

RAG-Sicherheit erfordert Kontrollen über Daten, Identität, Datenabruf, KI-Interaktionen und nachgelagerte Aktionen hinweg.

Offenlegung sensibler Daten

Erkennung von regulierten, vertraulichen, geschützten und geschäftskritischen Informationen, die RAG-Systemen zur Verfügung stehen.

Übermäßiger Abrufzugriff

Identifizieren Sie Benutzer, Agenten, Anwendungen und Servicekonten, die unnötigen Zugriff auf sensible Inhalte haben.

Vektordatenrisiko

Sensible Informationen verstehen, die in Abrufindizes und vektorgetriebenen KI-Workflows enthalten sind.

Schnelle und reaktionsfähige Leckage

Erkennung und Reduzierung der Offenlegung sensibler Daten, nachdem abgerufene Inhalte in KI-Abfragen, Antworten und Konversationen gelangen.

Veraltete und toxische Daten

Identifizieren Sie veraltete, doppelte, unnötige oder riskante Inhalte, die keinen Einfluss mehr auf KI-Antworten haben sollten.

Agentisches Zugriffsrisiko

Steuerung von KI-Identitäten und -Agenten, die Informationen abrufen und diesen Kontext nutzen, um autonome Aktionen durchzuführen.

Fehlende Abstammung

Verfolgen Sie sensible Informationen bis zu den Unternehmensquellen zurück und verstehen Sie, wie Daten in die Abrufprozesse gelangen.

Untersuchung und Reaktion

Nutzen Sie Identität, Aktivität, Sensibilität und politischen Kontext, um riskante Abrufe zu untersuchen und Abhilfemaßnahmen zu priorisieren.

Eine RAG-Risikofläche

RAG Security Connects Jedes Führungsteam.

Sicherheit

Daten- und KI-Sicherheit

Identifizieren Sie die Offenlegung sensibler Daten, riskante Datenabrufe, verdächtige Aktivitäten und Prioritäten für die Behebung der Mängel.

AI

KI- und ML-Teams

Entwickeln Sie RAG-Anwendungen auf Basis besser verwalteter Unternehmensdaten mit Transparenz hinsichtlich Sensibilität, Qualität und Risiko.

Identität

IAM & Identitätssicherheit

Verknüpfen Sie Benutzer, Servicekonten, KI-Identitäten, Agenten, Berechtigungen und sensible Daten, um Zugriffsrechte abzurufen.

Governance

Datenschutz, Risikomanagement und Compliance

Wenden Sie Richtlinien, Herkunftsnachweise, Aufbewahrungsfristen, Datenschutzbestimmungen und Governance-Kontexte auf Daten an, die von unternehmensweiten RAG-Systemen verwendet werden.

RAG-Sicherheit, erklärt

Was ist RAG-Sicherheit?

RAG-Sicherheit ist die Praxis, die Unternehmensdaten, Identitäten, Berechtigungen, Abruf-Workflows, Eingabeaufforderungen, Antworten und Aktionen zu schützen, die von abruferweiterten Generierungssystemen verwendet werden.

Eine effektive RAG-Sicherheit geht über die Sicherung des Sprachmodells hinaus. Sie legt fest, welche Unternehmensinformationen indexiert und abgerufen werden können, ob der anfragende Benutzer oder eine KI-Identität Zugriff haben soll, wie sensible Daten nach dem Abruf geschützt werden und welche Aktionen KI-Systeme mit diesen Informationen durchführen können.

Wichtigste Erkenntnis Suchbar sollte nicht gleichbedeutend mit zugänglich sein.

Häufig gestellte Fragen zur RAG-Sicherheit

RAG Security Fragen beantwortet

Erfahren Sie, wie Unternehmen Unternehmensdaten, Zugriff, Abruf, Eingabeaufforderungen, Antworten und KI-Aktionen in RAG-Systemen sichern können.

Was ist RAG-Sicherheit?

RAG-Sicherheit ist die Praxis des Schutzes der Daten, Identitäten, Berechtigungen, Abruf-Workflows, Eingabeaufforderungen, Antworten und Aktionen, die von abruferweiterten Generierungssystemen verwendet werden.

Warum stellt RAG-Sicherheit ein Problem der Datenautorisierung dar?

RAG-Systeme rufen Unternehmensinformationen ab, bevor sie eine Antwort generieren. Die Sicherheit hängt daher davon ab, ob der anfragende Benutzer, die Anwendung oder die KI-Identität diese Informationen abrufen darf, und nicht allein davon, ob das Sprachmodell selbst sicher ist.

Wie trägt BigID zur Sicherung von RAG bei?

BigID trägt zur Sicherung von RAG bei, indem es Unternehmensdaten erkennt und klassifiziert, sensible Informationen mit Benutzern und KI-Identitäten verknüpft, Zugriffe und Berechtigungen versteht, die Datenherkunft nachverfolgt, Eingabeaufforderungen und Antworten schützt, Aktivitäten überwacht und Abhilfemaßnahmen unterstützt.

Wie können Organisationen verhindern, dass sensible Daten von RAG abgerufen werden?

Organisationen können den Zugriff auf sensible Daten reduzieren, indem sie sensible Inhalte identifizieren, verstehen, welche Benutzer und KI-Identitäten darauf zugreifen können, das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen, Richtlinienkontrollen anwenden und unnötigen oder übermäßigen Zugriff auf Unternehmensdaten reduzieren.

Was ist ein berechtigungsbasiertes RAG?

Berechtigungsbasiertes RAG wendet Identitäts- und Autorisierungskontext auf den Abruf an, sodass KI-Anwendungen Informationen basierend auf den tatsächlich zulässigen Zugriffsrechten des anfragenden Benutzers oder Systems zurückgeben.

Beinhaltet RAG-Sicherheit auch Vektordatenbanken?

Ja. RAG-Sicherheit sollte die Transparenz der sensiblen Unternehmensinformationen umfassen, die in Abrufindizes, Vektorspeichern, Einbettungen, Metadaten und den zu ihrer Erstellung verwendeten Quelldaten enthalten sind.

Wie schützt die RAG-Sicherheit Eingabeaufforderungen und Antworten?

Die RAG-Sicherheit kann über die reine Datenabfrage hinausgehen, indem sensible Daten in Eingabeaufforderungen und Antworten erkannt, Zugriffskontrollen durchgesetzt, Schwärzungen oder Maskierungen angewendet, Gespräche überwacht und Verstöße gegen Richtlinien untersucht werden.

Was ist agentenbasierte RAG-Sicherheit?

Agentic RAG Security steuert KI-Agenten, die abgerufene Unternehmensinformationen nutzen, um Entscheidungen zu treffen, Tools aufzurufen, APIs zu verwenden, Daten zu verschieben oder autonome Aktionen durchzuführen. Es verknüpft Datenzugriff, KI-Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten und nachgelagerte Aktionen mit dem Risiko.

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