Pillar Securitys Rahmenwerk stärkt die wachsende AI-Sicherheitsdynamik der Branche
Am 8. Juli 2025 hat Pillar Security ein neues AI-Sicherheitsrahmenwerk vorgestellt, das einen weiteren entscheidenden Schritt in den Bemühungen der Branche darstellt, Strategien, Governance und Werkzeuge bereitzustellen, die sichere Operationen für KI und Agenten gewährleisten.
Das Secure AI Lifecycle Framework (SAIL) wurde unter der Mitwirkung von Cybersecurity-Experten aus mehr als zwei Dutzend Unternehmen entwickelt, darunter führende Firmen wie AT&T, Corning, Microsoft und Google Cloud.
Entwicklung und Ziele von SAIL
Das SAIL-Rahmenwerk folgt auf andere wichtige Entwicklungen im Bereich der KI-Sicherheit, die darauf abzielen, Daten und Anwendungen während der zunehmenden Nutzung der zugrunde liegenden KI-Technologie zu sichern. Die Ziele von SAIL umfassen:
- Adressierung der Bedrohungslandschaft durch Bereitstellung einer detaillierten Bibliothek der kartierten, KI-spezifischen Risiken.
- Definition der benötigten Fähigkeiten und Kontrollen für ein robustes KI-Sicherheitsprogramm.
- Erleichterung und Beschleunigung der sicheren KI-Einführung unter Einhaltung der Compliance-Anforderungen von KI-Nutzern und deren spezifischen Branchen.
Die Kernprinzipien von SAIL
Das SAIL-Rahmenwerk harmonisiert mit bestehenden Standards, insbesondere mit dem NIST AI Risk Management Framework und der ISO 42001. Es dient als übergeordnete Methodologie, die Kommunikationslücken zwischen KI-Entwicklung, MLOps, LLMOps, Sicherheit und Governance-Teams überbrückt.
Die sieben Phasen von SAIL
1. Plan: KI-Politik & sichere Experimente
Diese Phase betont die Notwendigkeit, KI mit Geschäftszielen, regulatorischen Anforderungen und internen Datenschutzanforderungen in Einklang zu bringen. Zu den Risiken zählen unzureichende KI-Politiken und Governance-Missalignment.
2. Code/No Code: KI-Asset-Entdeckung
Diese Phase konzentriert sich auf die Entdeckung und Dokumentation jedes Modells, Datensatzes und KI-Assets. Risiken umfassen unvollständige Asset-Inventare und die Bereitstellung von Shadow AI.
3. Build: KI-Sicherheitsmanagement
Hier liegt der Fokus auf der Modellierung der gesamten Sicherheitslage. Risiken umfassen Datenvergiftung und Integritätsprobleme.
4. Test: KI-Rotteam-Tests
Rotteam-Tests simulieren Angriffe, um Annahmen zu hinterfragen und Schwachstellen zu identifizieren. Risiken umfassen ungetestete Modelle und unvollständige Rotteam-Abdeckung.
5. Deploy: Runtime-Schutzmaßnahmen
Diese Phase führt Echtzeitschutzmaßnahmen ein, um Anomalien und bösartige Eingaben zu erkennen. Risiken umfassen unsichere API-Konfigurationen.
6. Operate: Sichere Ausführungsumgebungen
Hier wird die Schaffung von isolierten Umgebungen für risikobehaftete Aktionen betont. Risiken umfassen Missbrauch autonomer Codeausführung.
7. Monitor: KI-Aktivitätsverfolgung
Durch kontinuierliches Monitoring können Drift und Vorfälle erkannt werden. Risiken umfassen unzureichendes Logging von KI-Interaktionen.
Das SAIL-Rahmenwerk stellt somit eine umfassende Ressource für Geschäfts- und IT-Leiter dar, um die Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten und die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern.
