KI-Risikomanagement: Ein umfassender Leitfaden zur Absicherung von KI-Systemen

Wenn Führungskräfte KI-Technologien in ihren Betrieben nutzen wollen, um die Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben, haben sie oft Schwierigkeiten, ihr einzigartiges Risikoprofil und die notwendigen Schritte für ein effektives KI-Risikomanagement zu verstehen. Die schnelle Einführung von KI-Systemen in allen Branchen hat beispiellose Möglichkeiten geschaffen, aber auch komplexe Herausforderungen mit sich gebracht, die umfassende Strategien für das KI-Risikomanagement erfordern.

Genau wie bestehende Datenressourcen weisen KI-Systeme Schwachstellen in den Bereichen Cybersicherheit, Datenschutz und Compliance auf, bringen aber auch ethische Bedenken und unbeabsichtigte Folgen wie Voreingenommenheit, Diskriminierung und mangelndes Vertrauen mit sich. Organisationen, die KI-Technologien implementieren, müssen robuste Risikomanagementansätze entwickeln, die sowohl herkömmliche IT-Sicherheitsbedenken als auch die einzigartigen Risiken im Zusammenhang mit Systemen der künstlichen Intelligenz adressieren.

Die Komplexität des KI-Risikomanagements ergibt sich aus mehreren Faktoren: der Intransparenz komplexer KI-Modelle, dem Scale der erforderlichen Trainingsdaten, der Geschwindigkeit der KI-Entwicklung und der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der regulatorischen Compliance-Anforderungen, einschließlich des EU-KI-Gesetzes. KI-Risiken können in jeder Phase des KI-Lebenszyklus auftreten, von der anfänglichen Datenerfassung über die KI-Bereitstellung bis hin zum laufenden Betrieb.

Ohne angemessene Zugriffskontrollen können KI-Systeme von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden, was zu Datenschutzverletzungen und Modellmanipulationen führt. Interne Benutzer können Schatten-KI betreiben und Modelle der generativen KI verwenden, um vertrauliche Daten zu finden, auf die sie keinen Zugriff haben sollten. Und ohne Auditierbarkeit und Nachverfolgbarkeit von KI-Modellen und ihren Daten sind Unternehmen mit KI verbundenen Non-Compliance-Risiken ausgesetzt.

In der Data Privacy Benchmark Study 2024 von Cisco erkennen 91 % der Unternehmen, dass sie mehr tun müssen, um ihren Kunden zu versichern, dass ihre Daten in der KI nur für die beabsichtigten und legitimen Zwecke verwendet werden. Aber sie sind oft ratlos, was dieses "mehr" bedeutet.

Da viele potenzielle KI-Anwendungen Mitarbeitende, Kunden und Partner betreffen, geht die Verantwortung für das KI-Risikomanagement über die IT hinaus. Ohne ein Verständnis dafür, wie die Komponenten eines KI-Systems zusammenarbeiten, und ohne die Fähigkeit, potenzielle Risiken zu identifizieren und die in ihren Anwendungsfällen vorhandenen Risiken zu mindern, können Organisationen auf einen Worst-Case-Ansatz zurückgreifen und sich dabei verzetteln, alle denkbaren Bedrohungen zu beseitigen. Sie benötigen eine vereinfachte Methode für das KI-Risikomanagement, die gleichzeitig auf die Geschäftsprioritäten abgestimmt ist. Das erfordert eine gemeinsame Sprache und Zusammenarbeit zwischen den Teams für Business, Daten, KI, Governance und Sicherheit, um diesen Spagat zu meistern und konfliktfrei innovativ zu sein.

Frameworks und Strategien für das KI-Risikomanagement verstehen

In dem Wissen, dass KI-Sicherheitsbedrohungen nicht durch die Brille von Sicherheitsstandards betrachtet werden können, die für eine deterministische Welt vor der KI eingeführt wurden, sind mehrere Frameworks für das KI-Risikomanagement entstanden, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Risiken anzugehen und ihre Daten wirksam zu schützen.

Gängige KI-Sicherheitsframeworks wie das Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) des National Institute of Standards and Technology (NIST) beschreiben zwar effektiv die Risiken, die mit der Absicherung von KI-Systemen verbunden sind, und bieten einen strukturierten Ansatz zur Risikoidentifizierung und -bewertung, beschreiben aber nicht vollständig, wie die erforderlichen Kontrollen und Maßnahmen zur Risikominderung für jede Art von KI-Risiko anzuwenden sind.

Was ist die KI-Risikomanagementstrategie?

Eine effektive KI-Risikomanagementstrategie umfasst die Implementierung umfassender Risikomanagementpraktiken während des gesamten KI-Lebenszyklus. Unternehmen benötigen Risikomanagement-Frameworks, die potenzielle Risiken bei der Entwicklung, Bereitstellung und dem Betrieb von KI berücksichtigen. Das Management-Framework KI RMF bietet Leitlinien zum Management von Risiken durch Risikominderungsstrategien und praktische Risikomanagementansätze.

Was sind die 4 Arten von KI-Risiken?

KI-Risiken lassen sich in vier Haupttypen einteilen:

Sicherheitsrisiken: Einschließlich KI-Sicherheitsbedrohungen, Cyberbedrohungen und Sicherheitslücken, die KI-Systeme für Angriffe anfällig machen

Operative Risiken: Dazu gehören Systemausfälle, Modelldrift und Leistungsabfall von KI-Modellen.

Compliance- und ethische Risiken: Behandlung von regulatorischer Compliance, ethischen Implikationen und unfairen Ergebnissen von KI-Systemen

Datenrisiken: Diese beziehen sich auf Datenqualität, Datenintegrität, Schutz sensibler Daten und verzerrte Trainingsdaten.

Um das Management von KI-Risiken zu entmystifizieren, bietet das Databricks AI Security Framework (DASF) eine umsetzbare Roadmap mit Richtlinien für die Anwendung von Empfehlungen für Abwehrmaßnahmen, die gleichzeitig auf die Geschäftsprioritäten abgestimmt sind. DASF ordnet die KI-Kontrollen seines Risikomanagement-Frameworks zehn Branchenstandards und -Frameworks zu und verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz für das Bewusstsein und die Risikominderung, damit Daten- und KI-Entwicklungsteams über den gesamten Lebenszyklus von KI und maschinellem Lernen mit Sicherheitsteams zusammenarbeiten können.

Verständnis von KI-Compliance und Sicherheitsanforderungen

Die KI-Bereitstellung fügt dem Risikomanagement auch eine entscheidende regulatorische Dimension hinzu, was die Notwendigkeit einer durchdachten Aufsicht und einer verantwortungsvollen KI-Governance unterstreicht. Je nach Branchen und Standort müssen Unternehmen die Compliance einer Vielzahl von Vorschriften, einschließlich des EU-KI-Gesetzes, und anderer aufkommender Risiken durch neue Gesetze sicherstellen.

Der EU AI Act stellt einen wegweisenden regulatorischen Rahmen dar, der KI-Systeme nach Risikostufen einteilt und spezifische Anforderungen für KI-Anwendungen mit hohem Risiko festlegt. Unternehmen, die KI-Systeme in Europa einsetzen, müssen diese Anforderungen verstehen und geeignete Risikomanagement-Frameworks implementieren, um die Compliance zu gewährleisten. Ähnliche Vorschriften entstehen weltweit und schaffen eine komplexe Landschaft für die KI-Governance.

Wichtige Compliance-Themen für KI-Systeme umfassen Datenqualität und -zuverlässigkeit, KI-Sicherheit, Belastbarkeit, Rechenschaftspflicht und Transparenz, Datenschutz sowie Fairness und Voreingenommenheit in KI-Modellen. Unternehmen müssen diese Compliance-Anforderungen durch umfassende Praktiken für das KI-Risikomanagement erfüllen, die den gesamten KI-Lebenszyklus abdecken.

KI-Governance-Frameworks sollten Richtlinien, Verfahren und Kontrollen umfassen, die eine verantwortungsvolle Entwicklung und einen verantwortungsvollen Einsatz von KI gewährleisten. Dazu gehören die Einrichtung klarer Verantwortlichkeitsstrukturen, die Festlegung von Risikotoleranzgrenzen, die Implementierung von Prozessen zur Risikoidentifizierung und das kontinuierliche Monitoring der Performance von KI-Systemen. Ein effektives KI-Risikomanagement erfordert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieuren, Sicherheitsteams und Business-Stakeholdern, um ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Risikomanagement zu schaffen.

Dies beginnt mit Data Governance, was zu einer besseren Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, FedRAMP, DSGVO oder CCPA führt. Data Governance ist entscheidend, um Datenqualität, Konsistenz, die Einhaltung von Vorschriften und interner Unternehmensrichtlinien sowie Datenintegrität, KI-Sicherheit, Datenschutz, Auditing und Risikomanagement zu gewährleisten. Eine ordnungsgemäße Data Governance hilft, Probleme mit verzerrten Trainingsdaten zu vermeiden und stellt sicher, dass die Eingabedaten Qualitätsstandards erfüllen.

Zur Compliance benötigen Unternehmen Transparenz, um die Auffindbarkeit und die Fähigkeit zur Katalogisierung von Daten aus verschiedenen Quellen zu gewährleisten, die in Dual-Use-Basismodellen verwendet werden. Dies umfasst die Nachverfolgung historischer Datenquellen, das Monitoring von Datenerfassungspraktiken sowie den Schutz sensibler Daten und sensibler personenbezogener Daten während des gesamten Entwicklungsprozesses des KI-Systems. Das kürzlich gegründete U.S. AI Safety Institute (USAISI), das dem NIST angegliedert ist, wird Leitlinien für Mechanismen zur Bewertung von KI-Risiken erstellen und technische Anleitungen entwickeln, die Regulierungsbehörden für Themen wie die Festlegung von Schwellenwerten zur Kategorisierung leistungsstarker Modelle, die Authentifizierung von Inhalten, das Wasserzeichen von KI-generierten Inhalten, die Identifizierung und Minderung algorithmischer Diskriminierung, die Gewährleistung von Transparenz und die Ermöglichung der Einführung von datenschutzfreundlicher KI verwenden werden.

Führende Organisationen im Bereich der KI-Nutzung setzen KI-Tools ein, um Risiken bei allgemeinen Betriebsherausforderungen und systematischen Problemen zu bewältigen, wie z. B. das Änderungsmanagement bei der Compliance, die Reduzierung von False Positives, Betrugs- und Geldwäscheprävention (AML) und die Behandlung menschlicher Fehler. Sie automatisieren das Monitoring ihrer KI-Systeme, um durch die kontinuierliche Überwachung der Performance des KI-Systems qualitativ hochwertige Trainingsdaten und faire, unvoreingenommene Machine-Learning-Modelle zu gewährleisten.

Kann KI Risikomanagement durchführen?

Ja, KI-Technologien können die Risikomanagementfähigkeiten in Unternehmen erheblich verbessern. KI-Anwendungen können das Risikomanagement unterstützen, indem sie potenzielle Risiken identifizieren, regelmäßige Risikobewertungen durchführen und Strategien zur Risikominderung entwickeln, die sich an verändernde Bedrohungslandschaften anpassen. Machine learning Algorithmen können Muster und Anomalien erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Dies macht das KI-Risikomanagement durch kontinuierliches Monitoring und automatisierte Risikobewertungsprozesse effektiver.

KI-Tools zeichnen sich dadurch aus, dass sie riesige Mengen Historische Daten verarbeiten, um potenzielle Risiken zu erkennen, bevor sie eintreten. Durch Predictive Analytics und Mustererkennung können KI-Systeme Sicherheitslücken kennzeichnen, Cyberbedrohungen erkennen und Sicherheitsteams in Echtzeit auf neu auftretende Risiken aufmerksam machen. Dieser proaktive Ansatz für das Risikomanagement ermöglicht es Unternehmen, Risiken zu mindern, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen oder sensible Informationen gefährden.

Der Einsatz von KI für das Risikomanagement birgt jedoch auch neue KI-bezogene Risiken, die durch umfassende KI-Risikomanagement-Frameworks angegangen werden müssen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die für das Risikomanagement verwendeten KI-Tools selbst sicher und unvoreingenommen sind und innerhalb geeigneter Governance-Frameworks agieren. Dies erfordert Risikomanagementpraktiken, die sowohl traditionelle Risiken als auch die einzigartigen Risiken umfassen, die mit KI-Systemen selbst verbunden sind.

Implementierung effektiver Praktiken für das KI-Risikomanagement

Risikomanagementpraktiken erfordern ein Verständnis der Komponenten eines KI-Systems und der allgemeinen KI-Risiken sowie der mit KI verbundenen Risiken, die für bestimmte Anwendungsfälle relevant sind. Ein erfolgreiches KI-Risikomanagement hängt von der Implementierung umfassender Risikomanagementprozesse ab, die alle Phasen der KI-Entwicklung und KI-Bereitstellung abdecken. DASF schlägt sieben Schritte vor, um diesen Prozess zu vereinfachen:

1. Verschaffen Sie sich ein mentales Modell eines KI-Systems und der Komponenten, die bei der Entwicklung und dem Angewendetwerden von KI-Systemen zusammenspielen müssen. Das Verständnis der Architektur von KI-Systemen hilft dabei, potenzielle Risiken über verschiedene Komponenten hinweg zu identifizieren.
2. Verstehen Sie die Personen und Prozesse, die an der Erstellung und Verwaltung von KI-Systemen beteiligt sind, und definieren Sie ihre Rollen, einschließlich Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Sicherheitsteams. Eine klare Rollendefinition unterstützt ein effektives KI-Risikomanagement, indem sie die Verantwortlichkeit für die Risikomanagementbemühungen festlegt.
3. Verstehen Sie, was verantwortungsvolle KI bedeutet und welche wahrscheinlichen KI-Risiken es gibt, und katalogisieren Sie diese KI-bezogenen Risiken über die KI-Komponenten hinweg für ein effektives KI-Risikomanagement. Dazu gehört die Dokumentation potenzieller Risiken im Zusammenhang mit KI-Sicherheit, Datenqualität, Voreingenommenheit und ethischen Implikationen.
4. Verstehen Sie die verschiedenen Modelle für den Einsatz von KI und die jeweiligen Risikoimplikationen während des gesamten KI-Lebenszyklus. Unterschiedliche Einsatzszenarien bringen unterschiedliche Sicherheitsrisiken mit sich und erfordern maßgeschneiderte Strategien zur Risikominderung.
5. Verstehen Sie die einzigartigen Bedrohungen für Ihre KI-Anwendungsfälle und ordnen Sie Ihre Risiken diesen KI-Bedrohungen zu, unter Berücksichtigung potenzieller Risiken durch KI-Sicherheitsbedrohungen, Cyberbedrohungen und Sicherheitslücken.
6. Verstehen Sie die einzigartigen KI-Risiken, die für Ihren KI-Anwendungsfall gelten, und filtern Sie nach den mit KI verbundenen Risiken basierend auf Ihren Anwendungsfällen und Ihrer Risikotoleranz. Unternehmen müssen die Anforderungen des Risikomanagements mit den Geschäftszielen in Einklang bringen.
7. Identifizieren und implementieren Sie Kontrollen, die für Ihren Anwendungsfall und Ihr Bereitstellungsmodell erforderlich sind, und ordnen Sie jedes Risiko durch praktische Risikomanagementansätze den KI-Komponenten und Kontrollen zu. Dies beinhaltet die Entwicklung von Strategien zur Risikominderung, die speziell auf Ihre KI-Anwendungen zugeschnitten sind.

Mit den entsprechenden Kontrollen können KI-gestützte Tools Unternehmen dabei helfen, Risiken schneller zu erkennen und zu mindern als herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen. Mit Adversarial Training können Machine-Learning-Algorithmen Muster und Anomalien für die aktive Bedrohungserkennung erkennen und kontinuierliches Monitoring, automatisierte Reaktion auf Vorfälle, Verhaltensanalysen und Bedrohungsprognosen als Teil umfassender Risikomanagementprozesse bereitstellen.

Was ist die 30-%-Regel in der KI?

Die 30-%-Regel im KI-Risikomanagement bezieht sich auf den Grundsatz, dass Organisationen etwa 30 % ihrer Aufwände für das KI-Risikomanagement der kontinuierlichen Monitoring und Bewertung von KI-Systemen nach deren Einsatz widmen sollten. Dies stellt sicher, dass die Performance des KI-Systems mit den beabsichtigten Ergebnissen übereinstimmt, und hilft, potenzielle Risiken zu identifizieren, die während des produktiven Einsatzes auftreten.

Effektives KI-Risikomanagement erfordert eine fortlaufende Risikobewertung anstelle einer einmaligen Bewertung während der KI-Entwicklung. Die 30-%-Regel betont, dass die Praktiken des KI-Risikomanagements über die Phasen der anfänglichen Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen hinausgehen müssen. Unternehmen sollten erhebliche Ressourcen für die Durchführung regelmäßiger Risikobewertungen, das Monitoring von KI-Modellen auf drift, die Erkennung neu aufkommender Risiken und die Aktualisierung von Strategien zur Risikominderung zuweisen, während sich KI-Technologien und Bedrohungslandschaften weiterentwickeln.

Dieser kontinuierliche Ansatz für das KI-Risikomanagement hilft Unternehmen, Sicherheitsbedrohungen, Systemausfälle und unbeabsichtigte Folgen zu erkennen, bevor sie zu größeren Vorfällen eskalieren. Indem Unternehmen Ressourcen für laufende Risikomanagementbemühungen bereitstellen, können sie die Datenintegrität wahren, die KI-Sicherheit gewährleisten und Risiken proaktiv statt reaktiv angehen. Die 30-%-Regel unterstützt verantwortungsvolle KI-Praktiken, indem sie sicherstellt, dass KI-Systeme während ihres gesamten Betriebslebenszyklus eine konsistente Aufsicht erhalten.

Ohne hochwertige Daten gibt es keine KI, und ohne Data Governance und Aufsicht gibt es keine hochwertigen Daten. Eine effektive Governance und Aufsicht gewährleistet:

• Einfache Auffindbarkeit und nahtlose Zusammenarbeit durch die Vereinheitlichung von Daten- und KI-Assets und die Möglichkeit, Datenerfassungsquellen aus verschiedenen Systemen zu katalogisieren.
• Sichern Sie Daten-Assets mit einem zentralisierten Ansatz zur Durchsetzung differenzierter Zugriffskontrollen sowie Prüfungs- und Governance-Richtlinien, um sensible Daten und vertrauliche Informationen zu schützen.
• Hochwertige Trainingsdaten und faire, unvoreingenommene Machine-Learning-Modelle mit KI-gestütztem Monitoring, das proaktiv Fehler identifiziert, Ursachenanalysen durchführt und die Qualitätsstandards von Daten- und KI-Pipelines durch Datenintegritätskontrollen aufrechterhält.

Umgang mit den Risiken und Sicherheitsbedrohungen generativer KI

Im Gegensatz zur herkömmlichen IT-Sicherheit führt KI neue Schwachstellen ein, die Daten, Modelle, Infrastruktur und Governance umfassen. Im DASF haben wir 62 verschiedene KI-Risiken in den 12 Komponenten eines KI-Systems identifiziert. Auf hoher Ebene umfassen diese potenziellen Risiken:

Risiken bei Datenvorgängen, wie unzureichende Zugriffskontrollen, fehlende Datenklassifizierung, schlechte Datenqualität, fehlende Logs über den Datenzugriff und Datenvergiftung, die die Qualität der Trainingsdaten beeinträchtigen.

Betriebsrisiken von Modellen, wie z. B. nicht nachverfolgbare und nicht reproduzierbare Experimente, Modelldrift, gestohlene Hyperparameter, schädliche Bibliotheken und die Vergiftung von Evaluierungsdaten, die sich auf KI-Modelle auswirkt.

Risiken bei der Modellbereitstellung und -auslieferung, wie z. B. Prompt-Injection, Modellinversion, Denial-of-Service (DOS), LLM-Halluzinationen und Black-Box-Angriffe während der KI-Bereitstellung.

Betriebs- und Plattformrisiken, wie z. B. fehlendes Schwachstellenmanagement, Penetrationstests und Bug-Bounty-Programme, unbefugter privilegierter Zugriff, ein mangelhafter Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) und Probleme bei der Compliance.

Die Auswirkungen dieser KI-Risiken umfassen eine Reihe von unerwünschten und kostspieligen Folgen:

• Sicherheits- und Datenschutzverletzungen, da Daten, die an ein externes LLM gesendet werden, kompromittiert oder zusammengefasst werden könnten, was Sicherheitsbedrohungen für die KI schafft
• Sensible Daten und sensible personenbezogene Daten, die von Benutzern unbeabsichtigt an externe KI-Systeme gesendet werden
• Datenverlust, Verletzung der Datenvertraulichkeit, Modelldiebstahl und Sicherheitsrisiken
• Nichteinhaltung bestehender und sich entwickelnder Vorschriften wie des EU KI Act und anderer regulatorischer Anforderungen.
• Kundenseitige KI-Systeme, die Daten einer anderen Organisation senden und so unfaire Ergebnisse erzeugen

Der Umgang mit Fehlinformationen und Verzerrungen wird bei generativer KI und Machine-Learning-Modellen ebenfalls entscheidend. KI-gestütztes Monitoring kann proaktiv Fehler identifizieren, Ursachenanalysen durchführen und die Qualitätsstandards sowohl für Daten- als auch für KI-Pipelines aufrechterhalten. KI-Tools können auch bei der Risikoprognose helfen, indem sie KI und Predictive Analytics kombinieren, um Echtzeit-Einblicke und umsetzbare Empfehlungen für Geschäftsentscheidungen bereitzustellen und so ein effektives KI-Risikomanagement zu unterstützen.

Ressourcen und Tools für die Implementierung des KI-Risikomanagements

Um das KI-Risikomanagement zu stärken, sollten Teams diese Maßnahmen mit bestehenden Unternehmensrichtlinien umsetzen und eine angemessene Aufsicht gewährleisten, um sichere, widerstandsfähige und auf die Geschäftsziele ausgerichtete KI-Systeme zu erstellen und gleichzeitig die sich entwickelnden Bedrohungen in einer zunehmend KI-gesteuerten Welt zu mindern. Diese Risikomanagementstrategien sind für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI und die sichere Anwendung von KI-Systemen unerlässlich:

• Authentifizieren und autorisieren Sie den Zugriff auf Ihre Daten, um sensible Informationen, sensible Daten und Eingabedaten vor unbefugtem Zugriff und Sicherheitsbedrohungen zu schützen.
• Automatisieren und überprüfen Sie die Datenqualität, bevor sie in das Modelltraining einfließen, um die Datenqualität sicherzustellen, voreingenommene Trainingsdaten zu verhindern und die Datenintegrität während der gesamten KI-Entwicklung zu wahren.
• Steuern, versionieren und taggen Sie Ihre Daten, während Sie die Herkunft nachverfolgen, um die Datenintegrität zu wahren, die Datenqualität sicherzustellen und die regulatorischen Compliance-Anforderungen zu unterstützen.
• Genehmigungsworkflows durchsetzen, um zu verhindern, dass KI-Modelle mit unbeabsichtigten Datenquellen trainiert werden, wodurch Risiken im Zusammenhang mit KI-Trainingsprozessen reduziert und eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung sichergestellt wird.
• Verfolgen Sie Modell-Artefakte, Datensätze, Versionen und Stakeholder für Vertrauen, Erklärbarkeit und Verantwortlichkeit bei der Entwicklung von KI-Systemen und unterstützen Sie so die Praktiken der KI-Governance und des Risikomanagements.
• Automatisieren Sie die Analysen von Testverlusten nach dem (erneuten) Training, indem Sie das Modellverhalten bei bestimmten Testeingaben bewerten, um potenzielle Risiken zu identifizieren, Anomalien zu erkennen und sicherzustellen, dass die Performance des KI-Systems den Expectations entspricht.
• Verschlüsseln, authentifizieren und autorisieren Sie KI-Modelle und Endpunkte, während Sie den Zugriff für die KI-Sicherheit protokollieren, prüfen und Monitoring durchführen, um Systeme der künstlichen Intelligenz vor Cyberbedrohungen und Sicherheitslücken zu schützen.
• Trennen Sie LLMs und andere KI-Modelle von internen und externen Systemen, um Risiken durch Sicherheitslücken zu mindern, potenzielle Risiken einzudämmen und zu verhindern, dass Systemausfälle kaskadieren.
• Implementieren Sie MLOps mit HITL, indem Sie Berechtigungen, Versionen, Tags, Eigentümerschaft und Genehmigungen für produktive KI-Modelle beim Einsatz von KI-Systemen durchsetzen und so verantwortungsvolle KI-Praktiken während des gesamten KI-Lebenszyklus sicherstellen.
• Hosten Sie KI-Modelle hinter einem Gateway zur Ratenbegrenzung, Sicherheitsfilterung, Erkennung personenbezogener Daten (PII), Themenmoderation und Schlagwortfilterung, um KI-Sicherheitsbedrohungen zu begegnen und sensible personenbezogene Daten zu schützen.
• Zugriff auf Daten und KI-Modelle in jeder Phase des KI-Lebenszyklus durch kontinuierliches Monitoring, Durchführung regelmäßiger Risikobewertungen und Implementierung umfassender Risikomanagementprozesse prüfen und überwachen.

Die Implementierung dieser praktischen Risikomanagement-Kontrollen erfordert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieuren, Sicherheitsteams und Governance-Personal. Organisationen sollten klare Risikomanagement-Frameworks einrichten, die Verantwortlichkeiten, Eskalationsverfahren und Reaktionsprotokolle für verschiedene Arten von KI-Risiken definieren. Diese Frameworks sollten mit der allgemeinen Risikotoleranz der Organisation im Einklang stehen und sowohl Innovations- als auch Risikomanagementziele unterstützen.

Die sichere Data Sharing und die sichere Zusammenarbeit ermöglichen es Führungskräften, genaue, zeitnahe und relevante Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung zu gewinnen. Die Databricks Data Intelligence Platform bietet einen zentralen Zugriffspunkt, um Daten aus mehreren Quellen sicher zu konsolidieren und abzufragen, um durch KI-Anwendungen schnell Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen und dabei die KI-Sicherheit und den Datenschutz zu wahren.

Durch die Implementierung einer starken KI-Governance schaffen Finanzinstitute eine Vertrauensgrundlage in ihre Historische Daten, wodurch KI-Systeme in die Lage versetzt werden, große und komplexe Datensätze von KI-Modellen schnell und genau zu analysieren. Vertrauenswürdige KI-Systeme erfordern umfassende Risikomanagement-Anstrengungen im gesamten Unternehmen, von der anfänglichen Datenerfassung über die KI-Entwicklung und -Bereitstellung bis hin zum laufenden Betrieb.

Abwägung von Innovation und Risiko in der künstlichen Intelligenz

Eine verantwortungsvolle KI-Governance erfordert, dass das Unternehmen die Verantwortung und Kontrolle über seine Daten und KI-Modelle mit umfassendem kontinuierlichem Monitoring, Datenschutzkontrollen und KI-Governance während des gesamten Prozesses der KI-Entwicklung und -Bereitstellung übernimmt. Die Verantwortung kann nicht mehr allein dem CIO zugewiesen werden, um Innovation und KI-Sicherheit in Einklang zu bringen und sich gleichzeitig an den Geschäftsprioritäten auszurichten. Es muss ein gemeinsames Verständnis zwischen den Geschäfts-, Daten-, Sicherheits-, Datenschutz- und Governance-Teams geben, um das volle Potenzial der KI durch verantwortungsvolle KI-Praktiken zu erschließen.

KI-Systeme müssen nach den Prinzipien der verantwortungsvollen KI-Entwicklung entwickelt werden, die Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit priorisieren. Organisationen, die Praktiken des KI-Risikomanagements implementieren, sollten sich darauf konzentrieren, regelmäßige Risikobewertungen durchzuführen, Strategien zur Risikominderung zu implementieren und vertrauenswürdige KI-Systeme aufrechtzuerhalten, die einen Geschäftswert liefern und gleichzeitig Risiken effektiv managen.

Databricks arbeitet mit dem NIST im Artificial Intelligence Safety Institute Consortium zusammen, um eine neue Messwissenschaft zu etablieren. Diese wird die Identifizierung von bewährten, skalierbaren und interoperablen Messungen und Methoden ermöglichen, um die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Systeme und deren verantwortungsvollen Einsatz zu fördern. Diese Zusammenarbeit unterstützt die breiteren KI-Risikomanagement-Frameworks und die Prinzipien des Management-Frameworks AI RMF.

Aufkommende Risiken werden die Entwicklung und Nutzung sowohl eigenständiger KI-Modelle als auch der agentenbasierten KI-Systeme beeinflussen, die Kunden von Databricks zunehmend zur Erstellung von KI-Anwendungen mit domänenspezifische Agenten einsetzen. Menschliche Fehler kosten regulierte Unternehmen Milliarden, und diese Verluste lassen sich auf Datenprobleme und das Volumen der zu verfolgenden historischen Daten zurückführen. KI kann das Risikomanagement und die Compliance unterstützen, indem sie Anomalien, Trends und Muster erkennt, die Menschen möglicherweise nicht bemerken, und Alerts auf der Grundlage einer Reihe von Regeln generiert.

Verwenden Sie das Databricks AI Security Framework als grundlegende Anleitung für die sichere Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen sowie die skalierte Wartung von KI-Modellen durch umfassende Frameworks für das KI-Risikomanagement. Das Framework unterstützt Organisationen dabei sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle sicher bleiben und weiterhin einen Geschäftswert liefern, während KI-bezogene Risiken angegangen und ein praktisches Risikomanagement für alle KI-Technologien implementiert wird. Dieser umfassende Ansatz für das KI-Risikomanagement hilft Organisationen, eine Balance zwischen Innovation, der Minderung von Sicherheitsbedrohungen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu finden.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag