Grundlegendes zur KI-Sicherheit

Während Unternehmen dem Druck ausgesetzt sind, den Einsatz von KI zu beschleunigen, bringt die sich schnell entwickelnde Technologie neue Bedenken und Verantwortlichkeiten für ihre Datensicherheitspraktiken mit sich. Daten sind eines der wertvollsten Assets für jedes Unternehmen und müssen geschützt werden, um die Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten. Unternehmen müssen robuste Sicherheitsprotokolle, Verschlüsselungsmethoden, Zugriffskontrollen und Überwachungsmechanismen implementieren, um KI-Assets zu schützen und die mit ihrer Nutzung verbundenen potenziellen Risiken zu mindern. Aber das Management von KI-Sicherheit und -Risiken geht noch tiefer.  

KI-Sicherheit bezeichnet die Praktiken, Maßnahmen und Strategien zum Schutz von Systemen künstlicher Intelligenz (KI), Modellen und Daten vor unbefugtem Zugriff, Manipulation oder böswilligen Aktivitäten. Bedenken hinsichtlich Bias, Halluzinationen, Transparenz und Vertrauen sowie die sich ständig ändernde regulatorische Landschaft machen es zu einer Herausforderung, KI-Systeme effektiv zu testen und zu überwachen.

Auch wenn das entmutigend erscheinen mag, kann KI Sie bei Ihren Sicherheitsinitiativen unterstützen, indem sie Schutzmaßnahmen automatisiert und Schwachstellen behebt. KI wird eingesetzt, um jede Phase der Cybersicherheit abzudecken, darunter: 

• Echtzeitdaten-Analysen zur Betrugserkennung und für andere böswillige Aktivitäten
• Adversariales Testen, um zu erfahren, wie sich ein Modell verhält, wenn es schädliche Eingaben erhält, um Gegenmaßnahmen zu entwickeln
• Risikoerkennung/-bewertung mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, um potenzielle Risiken zu identifizieren
• Risikobewertung und -kategorisierung mit adaptivem Lernen und Echtzeit-Datenverarbeitung zur Evaluierung und Priorisierung von Risiken
• Bias-Tests zur Erkennung von Ergebnisunterschieden zwischen verschiedenen demografischen Gruppen
• Mustererkennung zur Identitätsprüfung und Bedrohungserkennung
• Automatisierte Nachverfolgung zur Reduzierung des manuellen Aufwands und menschlicher Fehler, was die Compliance und das Risikomanagement unterstützt
• Risikovorhersage mithilfe von Predictive Modelling zur Analyse von Mustern und Anomalien, die Menschen möglicherweise übersehen
• Bedrohungserkennung mithilfe von Verhaltensanalysen und Reaktion durch Isolierung betroffener Geräte und Blockieren böswilliger Aktivitäten

Häufige Sicherheitsrisiken bei KI   

Im Gegensatz zur herkömmlichen IT-Sicherheit führt KI neue Schwachstellen ein, die Daten, Modelle, Infrastruktur und Governance umfassen. Es ist wichtig, die Risiken für jede Komponente eines KI-Systems zu verstehen:

• Risiken im Bereich Datenvorgänge, die aus dem unsachgemäßen Umgang mit Daten und schlechten Datenverwaltungspraktiken resultieren, wie z. B. unzureichende Zugriffskontrollen, fehlende Datenklassifizierung, schlechte Datenqualität, mangelnde Datenzugriffsprotokolle und Datenvergiftung.
• Risiken im Bereich Modellbetrieb, wie z. B. nicht nachverfolgte und nicht reproduzierbare Experimente, Modelldrift, gestohlene Hyperparameter, bösartige Bibliotheken und die Vergiftung von Evaluierungsdaten.
• Modellbereitstellung und Dienst-Risiken wie Prompt Injection, Model Inversion, Denial-of-Service, Halluzinationen von großen Sprachmodellen und Black-Box-Angriffe.
• Betriebs- und Plattformrisiken wie ein Mangel an Schwachstellenmanagement, Penetrationstests und Bug-Bounty-Programmen, unbefugter privilegierter Zugriff, ein schlechter Softwareentwicklungslebenszyklus und mangelnde Compliance.

Verständnis der spezifischen Schwachstellen von KI-Anwendungen   

Es ist auch wichtig, die für Ihre spezifischen KI-Anwendungsfälle relevanten Schwachstellen zu verstehen und zu identifizieren, anstatt alle möglichen Bedrohungsszenarien zu analysieren. Unterschiedliche Bereitstellungsmodelle erfordern unterschiedliche Kontrollen. Für eine Erklärung der verschiedenen KI-Bereitstellungsmodelle und wie Sie die Komponenten Ihrer KI-Systeme auf die bereitgestellten Modelle und die potenziellen Risiken abstimmen können, laden Sie das Databricks AI Security Framework (DASF)herunter.

Auswirkungen von Sicherheitsrisiken auf Organisationen   

KI-Systeme sind komplex und können mit geringer menschlicher Aufsicht betrieben werden. Die Kosten von Sicherheitsproblemen bei KI können weit über die von erfolgreichen Datensicherheitsangriffen der letzten Jahre hinausgehen. Ein unsicherer Umgang mit Daten kann weiterhin personenbezogene Daten offenlegen und Datenschutzrisiken bergen. Mangelnde Aufsicht, Tests und Monitoring können jedoch zu unbeabsichtigten Folgen wie nachgelagerter Fehlerfortpflanzung und ethischen Dilemmata im Zusammenhang mit sozialer und wirtschaftlicher Ungleichheit führen. Bias, der während des Modelltrainings entsteht, kann zu Diskriminierung und unfairen Praktiken führen.

Mangelnde Transparenz bei der Erstellung und Überwachung von KI-Systemen kann zu Misstrauen und Widerstand bei der Einführung führen. KI kann zur Verbreitung von Desinformationen und zur Manipulation für Wettbewerbs- und Wirtschaftsvorteile missbraucht werden.

Und die Haftungsrisiken bei Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften zwingen Unternehmen, mit den neuen Vorschriften Schritt zu halten, während die Technologie voranschreitet. Die bisher weltweit umfassendste KI-Regulierung wurde gerade mit großer Stimmenmehrheit im Parlament der Europäischen Union (EU) verabschiedet, während die US-Bundesregierung und die staatlichen Behörden kürzlich mehrere bemerkenswerte Schritte unternommen haben, um die Nutzung von KI zu kontrollieren.

Die umfassende Executive Order on the Safe, Secure and Trustworthy Development and Use of KI bietet Schutz vor Diskriminierung, für die Verbrauchersicherheit und vor Kartellrechtsverstößen. Eine der wichtigsten Maßnahmen im Rahmen der Executive Order ist die Erweiterung des Artificial Intelligence Risk Management Framework des National Institute of Standards and Technology, um es auf generative KI anzuwenden. Das kürzlich innerhalb des NIST gegründete U.S. KI Safety Institute wird diese Bemühungen mit Forschung und Fachwissen der teilnehmenden Mitglieder, einschließlich Databricks, unterstützen.

Best Practices für KI

Die Implementierung sicherer KI-Frameworks wird bei der künftigen Absicherung von KI-Systemen äußerst hilfreich sein, da sie sich voraussichtlich mit der Technologie und den Vorschriften weiterentwickeln werden. Das Databricks AI Security Framework (DASF) geht mehrere Schritte über das NIST-Framework hinaus und hilft bei Folgendem:

• Verantwortlichkeiten der Stakeholder während des gesamten Lebenszyklus des KI-Systems
• Wie unterschiedliche Bereitstellungsmodelle und KI-Anwendungsfälle die Sicherheit beeinflussen
• Die 12 Hauptkomponenten von KI-Systemen und zugehörige Kontrollen zur Risikominderung
• Relevante Risiken für Ihre Anwendungsfälle und Modelle und deren Auswirkungen
• Implementierung von Kontrollen, priorisiert nach Modelltypen und Anwendungsfällen

Das DASF empfiehlt die folgenden sieben Schritte zum Management von KI-Risiken:

• Aufbau eines mentalen Modells für ein KI-System und die Komponenten, die zusammenarbeiten müssen.
• Verstehen Sie die Personen und Prozesse, die an der Erstellung und Verwaltung von KI-Systemen beteiligt sind, und definieren Sie deren Rollen.
• Verstehen, was verantwortungsvolle KI bedeutet und welche wahrscheinlichen KI-Risiken es gibt, und diese Risiken für alle KI-Komponenten katalogisieren.
• Verständnis der verschiedenen KI-Bereitstellungsmodelle und der jeweiligen Risikoimplikationen.
• Verständnis der einzigartigen Bedrohungen für Ihre KI-Anwendungsfälle und Zuordnung Ihrer Risiken zu diesen KI-Bedrohungen.
• Verständnis der einzigartigen Risiken, die für Ihren KI-Anwendungsfall gelten, und Filtern dieser Risiken auf der Grundlage Ihrer Anwendungsfälle.
• Identifizieren und implementieren Sie Kontrollen, die für Ihren Anwendungsfall und Ihr Bereitstellungsmodell erforderlich sind, und ordnen Sie dabei jedes Risiko den KI-Komponenten und Kontrollen zu.

Vorteile des Einsatzes von KI in der Cybersicherheit   

Der Einsatz von KI-Technologie in Ihren gesamten SecOps kann Ihnen helfen, Ihre Sicherheits- und Risikomanagement-Betrieb zu skalieren, um den gestiegenen Datenmengen und den immer komplexeren KI-Lösungen gerecht zu werden. Sie können auch von Kosten- und Ressourcennutzungsvorteilen profitieren, die sich aus der Reduzierung von routinemäßigen manuellen Tasks sowie von Audit- und Compliance-Kosten ergeben.

Die betriebliche Effizienz wird durch KI-basierte Verhaltensanalyse und Anomalieerkennung verbessert, um die Reaktionszeiten und die Genauigkeit bei der Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen zu verbessern.

Durch den Einsatz von KI zur Automatisierung von Sicherheitsmanagementprozessen können Sie schnell Einblick in Ihre Angriffsfläche gewinnen. KI-Modelle können für die kontinuierliche Überwachung, die Nachverfolgung und Untersuchung von IP-Adressen sowie die Identifizierung und Priorisierung von Schwachstellen auf der Grundlage ihrer Auswirkungen zur proaktiven Minderung trainiert werden.

KI kann Bestandsanalysen, Tagging und Tracking für das Compliance-Management durchführen und Patching und Upgrades automatisieren. Dies trägt zur Reduzierung menschlicher Fehler bei und optimiert die Risikobewertung und das Compliance-Reporting.

Automatisierung und KI können auch Echtzeit-Reaktionen auf Cyberangriffe ermöglichen und Fehlalarme reduzieren, während sie gleichzeitig kontinuierlich über die sich wandelnde Bedrohungslandschaft lernen.

Die Zukunft der KI-Sicherheit   

Aufkommende Trends in der KI-Sicherheit versprechen eine Abkehr von reaktiven Maßnahmen hin zu proaktiver Absicherung. Zu diesen Änderungen gehören:    

• Machine learning Algorithmen werden für Predictive Analytics eingesetzt, um basierend auf Historischen Daten Muster und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Bedrohungen und Schwachstellen zu erkennen.
• KI-gestützte Bedrohungserkennung, die Verhaltensanalysen nutzt, um verdächtige Anomalien und Angriffsmuster zu identifizieren.
• KI-automatisierte Sicherheitsorchestrierung und -reaktion (SOAR) zur schnellen Analyse großer Datenmengen, um Incident-Tickets zu erstellen, Reaktionsteams zuzuweisen und Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
• KI-gestützte Penetrationstests oder „Ethical Hacking“ zur Beschleunigung der Analyse potenzieller Bedrohungen.
• Die Integration von KI in Zero-Trust-Frameworks zur kontinuierlichen Authentifizierung und Autorisierung.
• Entscheidungsfindung für selbstheilende Systeme, die KI-gesteuerte Logik verwenden, um die besten Lösungen zu finden.

Es gibt auch mehrere Innovationen, die generative KI für das Sicherheitsmanagement nutzen, wie die Schaffung von „adversarialer KI“ zur Bekämpfung KI-gesteuerter Angriffe und GenAI-Modelle zur Reduzierung von False Positives. Außerdem wird an der Post-Quanten-Kryptografie gearbeitet, um der drohenden Gefahr durch Quantencomputer zu begegnen.

Die Vorbereitung auf zukünftige Sicherheitsherausforderungen erfordert die kontinuierliche Weiterentwicklung von Sicherheitsplattformen mit KI. Zudem müssen Fachleute im Security Operations Center (SOC) neue Techniken erlernen und sich im Bereich KI weiterbilden. In Kombination mit KI-gestützten Technologien zur Risikobewertung wird die Blockchain dazu beitragen, unveränderliche Risikoaufzeichnungen zu gewährleisten und transparente sowie nachvollziehbare Audit-Trails bereitzustellen.

Fazit: Gewährleistung einer sicheren und ethischen KI-Implementierung   

Die schnelle Dynamik bei der Nutzung von KI lässt Unternehmen die Notwendigkeit erkennen, die Technologie zu demokratisieren und Vertrauen in ihre Anwendungen aufzubauen. Um das zu erreichen, sind wirksame Leitplanken, die Rechenschaftspflicht der Stakeholder und neue Sicherheitsniveaus erforderlich. Wichtige gemeinsame Anstrengungen sind im Gange, um den Weg zu ebnen. Die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) hat das Joint Cyber Defense Collaborative (JCDC) Artificial Intelligence (KI) Cybersecurity Collaboration Playbook zusammen mit Partnern auf Bundesebene sowie mit internationalen und privatwirtschaftlichen Partnern, einschließlich Databricks, entwickelt.

Die Verbesserung der Sicherheit von KI-Systemen erfordert Investitionen in Training und Tools. Das Databricks AI Security Framework (DASF) kann dabei helfen, ein End-to-End-Risikoprofil für Ihre KI-Bereitstellungen zu erstellen, die Technologie für Ihre Teams im gesamten Unternehmen zu entmystifizieren und umsetzbare Empfehlungen für Kontrollen zu geben, die für jede Daten- und KI-Plattform gelten.

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI umfasst kulturelle und verhaltensbezogene Schulungen sowie eine Führung, die Eigenverantwortung und kontinuierliches Lernen betont. Veranstaltungen, Webinare, Blogs, Podcasts und mehr zur sich wandelnden Rolle der KI-Sicherheit finden Sie unter Databricks Security Events. Besuchen Sie auch Databricks Learning für von Lehrkräften geleitete Trainings und Kurse zum Selbststudium.

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