Die neuen Risiken von KI: Die Vereinigung von Unternehmenscybersicherheit und KI-Sicherheit
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensdaten bietet aufregende Möglichkeiten zur Verbesserung der Ergebnisse für Mitarbeiter, Kunden und Partner. Allerdings wird die tiefere Verwebung von KI in Systeme auch zu einem attraktiveren Ziel für Cyberkriminelle und andere Gegner.
Insbesondere Generative KI erweitert die Angriffsfläche eines Unternehmens erheblich und bringt neue Risiken mit sich. Daher müssen Unternehmen potenzielle Bedrohungen, Schwachstellen und die Risiken, die sie für die Geschäftsabläufe mit sich bringen, sorgfältig bewerten. Eine starke Sicherheitsarchitektur für KI, die den Vorschriften entspricht und vertrauenswürdig ist, erfordert mehr als patchworkartige Abwehrmaßnahmen; es bedarf eines strategischen Wandels.
KI-Sicherheit vs. KI-Sicherheit
KI-Sicherheit und KI-Sicherheit sind verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Beide sind notwendig, um Risiken zu minimieren, sprechen jedoch verschiedene Herausforderungen an.
KI-Sicherheit
KI-Sicherheit konzentriert sich auf den Schutz der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von KI-Systemen. Ziel ist es, zu verhindern, dass böswillige Akteure diese Systeme angreifen oder manipulieren. Bedrohungen können auftreten durch:
- Ausnutzung von Schwachstellen in Softwarekomponenten
- Fehlkonfigurierte Systeme oder gebrochene Authentifizierung, die unbefugten Zugriff auf sensible Unternehmensdaten erlauben
- Prompt-Injection oder „Jailbreaking“ von Modellen
KI-Sicherheit ähnelt in vielerlei Hinsicht der traditionellen IT-Sicherheit, angewendet auf neue Systemtypen.
KI-Sicherheit
KI-Sicherheit hilft, das beabsichtigte Verhalten von KI-Systemen aufrechtzuerhalten, um sie im Einklang mit Unternehmensrichtlinien, Vorschriften und ethischen Standards zu halten. Die Risiken hier betreffen nicht die Kompromittierung des Systems, sondern was das System produziert. Sicherheitsprobleme umfassen:
- Schädliche oder toxische Sprache
- Voreingenommenheit oder Diskriminierung in den Antworten
- Halluzinationen (plausibel klingende, aber falsche Antworten)
- Gefährliche oder irreführende Empfehlungen
Eine Sicherheitslücke kann das Vertrauen untergraben, zu Rufschäden führen und sogar rechtliche oder ethische Haftungen schaffen.
Beispiele für Sicherheits- und Sicherheitsrisiken
KI-Sicherheit
- Speichersicherheitsprobleme: Inferenzsoftware und andere Komponenten von KI-Systemen können anfällig für traditionelle Speicherprobleme sein.
- Unsichere Konfigurationen: Ein Server ist ohne Authentifizierung dem Internet ausgesetzt, was es Angreifern ermöglicht, auf sensible Informationen zuzugreifen.
KI-Sicherheit
- Voreingenommenheit: Die Modellantworten diskriminieren gegen eine soziale Gruppe basierend auf Rasse, Religion, Geschlecht oder anderen persönlichen Merkmalen.
- Harmvolle Antworten: Das Modell gibt Antworten, die den Nutzern schaden können, z.B. unsichere medizinische Ratschläge.
Die neue Risiko-Frontier: Entmystifizierung der „Sicherheit“
Während grundlegende Sicherheit entscheidend ist, bringen große Sprachmodelle (LLMs) ein zusätzliches Risiko mit sich: die Sicherheit. In KI-Kontexten bedeutet Sicherheit Vertrauen, Fairness und ethische Ausrichtung.
Ein Sicherheitsversagen könnte sensible Daten offenlegen, während ein Sicherheitsversagen voreingenommene Einstellungsempfehlungen oder toxische Antworten in einem Kunden-Chatbot produzieren könnte.
Um diese Risiken zu managen, ist ein neues Werkzeugset erforderlich:
- Vorbereitung und Ausrichtung, die sich auf Sicherheit konzentrieren
- Kontinuierliche Bewertung und Benchmarking von Sicherheitsresultaten
- „LLM-Bewertungswerkzeuge“ zur Messung der Wahrscheinlichkeit schädlicher Ausgaben
Die richtige Strategie für KI-Sicherheit
Ein integrierter Ansatz ist entscheidend – bestehende Unternehmenssicherheitspraktiken stärken und zusätzliche Schutzmaßnahmen für die neuartigen Risiken, die generative KI mit sich bringt, hinzufügen.
Die Prinzipien, die die traditionelle Unternehmenssicherheit untermauern, sind auch hier anwendbar. Es geht darum, Risiken zu managen – die Wahrscheinlichkeit eines Bedrohungsvorfalls zu verringern und die Auswirkungen zu minimieren, wenn es dazu kommt.
Fazit
Zusammenfassend sollten Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz für KI-Sicherheit und -Sicherheit verfolgen. Die Kombination von Sicherheit, Governance und Compliance mit KI-spezifischen Schutzmaßnahmen ist unerlässlich, um das Vertrauen von Kunden, Mitarbeitern und Aufsichtsbehörden aufrechtzuerhalten.
