Risikomanagement für künstliche Intelligenz (KI) ist ein Prozess, bei dem Risiken in KI-Systemen identifiziert, überprüft und reduziert werden.
Inhalt
Bedeutung und Notwendigkeit des KI-Risikomanagements
KI-Risikomanagement unterscheidet sich aufgrund seiner einzigartigen Herausforderungen vom regulären IT-Risikomanagement. Dazu gehören zum Beispiel schlechte Trainingsdaten, gestohlene Modelle, voreingenommene Algorithmen und unerwartete Verhaltensweisen. Da die Entwicklung der KI laut Forrester niemals endet, „muss kontinuierliches Risikomanagement erfolgen mit dem Ziel, kontinuierliche Sicherheit zu gewährleisten“1.
KI verändert weiterhin die Arbeitsweise von Unternehmen, einschließlich der Art und Weise, wie sie mit den neuen, hoch dynamischen Sicherheitsrisiken umgehen, die damit verbunden sind. Angreifer können KI-Modelle beschädigen, indem sie Trainingsdaten verfälschen, wertvolle Algorithmen stehlen oder KI-Entscheidungen manipulieren, um unfaire Ergebnisse zu erzielen. Diese Probleme erfordern besondere Überwachung und technische Schutzmaßnahmen, die speziell für KI entwickelt wurden, um die potenziellen Risiken angemessen zu begrenzen und zu steuern.
Eine unzureichende Überwachung künstlicher Intelligenz (KI) kann mehr als nur technische Ausfälle zur Folge haben. Unternehmen müssen bei Fehlfunktionen von KI-Systemen mit Bußgeldern, Reputationsschäden, finanziellen Verlusten und Rechtsstreitigkeiten rechnen.
Untersuchungen zeigen, dass Sicherheits- und Compliance-Bedenken für 37 %2 der Unternehmen, die ihre KI-Systeme bewerten, die größte Herausforderung sind. Unter IT-Führungskräften steigt dieser Wert auf 44 %, was die große Kluft zwischen der Einführung von KI und dem effektiven Management ihrer Risiken deutlich macht.
Erkennen von KI-Sicherheitsbedrohungen
KI-Systeme sind mit verschiedenen Sicherheitsrisiken konfrontiert, die von herkömmlichen Sicherheitstools nicht erkannt oder gestoppt werden können. Das Wissen um diese Gefahren hilft bei einem guten Risikomanagement.
Schlechte Trainingsdaten
Kriminelle fügen Trainingsdatensätzen schädliche Daten hinzu, um KI-Modelle zu schädigen. Das zwingt Modelle dazu, Dinge falsch zu klassifizieren oder unfaire Entscheidungen zu treffen, die Angreifern helfen können.
Gestohlene Modelle
Intelligente Angreifer können wertvolle KI-Modelle kopieren, indem sie deren Ergebnisse untersuchen und wichtige Geschäftsvorteile stehlen.
Widersprüchliche Beispiele
Eingaben werden absichtlich so gestaltet, dass sie KI-Systeme zu falschen Vorhersagen verleiten. Beispielsweise können kleine Änderungen dazu führen, dass selbstfahrende Autos Verkehrszeichen falsch interpretieren oder Gesichtserkennungssysteme die falsche Person identifizieren.
Extraktion von Trainingsdaten
Angreifer nutzen die Ergebnisse des Modells, um sensible Attribute oder sogar bestimmte Beispiele aus den Trainingsdaten abzuleiten oder zu rekonstruieren und so private Informationen über Personen offenzulegen.
Verhaltensanalyse
KI-Systeme zeigen vorhersehbare Muster im Normalbetrieb. Wenn Sie auf Änderungen dieser Muster achten, können Sie Sicherheitsprobleme oder Systemprobleme erkennen.
Überwachung der Leistung
Plötzliche Veränderungen in der Genauigkeit oder Leistung eines KI-Modells können auf Angriffe oder andere Sicherheitsprobleme hinweisen. Durch automatisierte Überwachung können Sie die Leistung nachverfolgen und Sicherheitsteams auf Probleme aufmerksam machen.
Protokollierung von Aktivitäten
Die vollständige Protokollierung von KI-Systemaktivitäten zeigt das Systemverhalten auf und hilft bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen. Dazu gehören die Verfolgung von Modellanfragen, Datenzugriff und administrative Maßnahmen.
Threat Intelligence
Wenn Unternehmen über neue KI-Sicherheitsbedrohungen auf dem Laufenden bleiben, können sie ihre Systeme frühzeitig schützen. Threat Intelligence liefert Informationen über neue Angriffsmethoden und Schwachstellen.
Wichtige Komponenten einer KI-Risikobewertung
Jede gute Risikobewertung erfordert eine klare Methode, die sowohl technische Schwachstellen als auch geschäftliche Auswirkungen einbezieht. Folgende wichtige Komponenten sollten Sie berücksichtigen, wenn Sie Ihre KI-Risikobewertung durchführen:
Identifizierung von Assets
Ihr Unternehmen muss Ihren gesamten KI-Stack erfassen, von den Modellen und Datensätzen bis hin zu den Entwicklungstools und -systemen. Sie können automatisierte Tools nutzen, die KI-bezogene Cloud-Ressourcen finden und diese nach Risiko und geschäftlicher Bedeutung einstufen.
KI-Bedrohungsanalyse
Die KI-Bedrohungsanalyse reicht weiter als die herkömmliche Softwaresicherheit. Sie umfasst verschiedene KI-Angriffsmethoden, darunter auch Machine Learning. Dadurch lassen sich potenzielle Angriffspunkte für KI-Modelle, Trainingsdaten und Systeme aufspüren.
Prüfung der Auswirkungen
Unternehmen müssen beurteilen, wie sich Ausfälle oder Verstöße von KI-Systemen auf Menschen, Gruppen und die Gesellschaft auswirken könnten. Das erfordert die Überprüfung auf Voreingenommenheit, Datenschutzverletzungen und Sicherheitsprobleme.
Risikomessung
Die Messung von Risiken hilft Unternehmen dabei, ihre Sicherheitsausgaben zu fokussieren und fundierte Entscheidungen über akzeptable Risikolevel zu treffen. Dazu gehört auch die Berechnung potenzieller finanzieller Verluste aufgrund von Sicherheitsproblemen im Zusammenhang mit KI und Verstößen gegen Compliance-Vorschriften.
So generieren Sie eine starke KI-Governance
Wie jeder andere Governance-Standard erfordert eine starke KI-Governance Teamarbeit in verschiedenen Unternehmensbereichen und technischen Bereichen sowie klare und konsistente Regeln, Kontrollen und Überwachung.
Regeln erstellen
Unternehmen benötigen vollständige Richtlinien für die Entwicklung, Nutzung und den Betrieb von KI. Diese Richtlinien sollten den Geschäftszielen entsprechen und gleichzeitig die regulatorischen Anforderungen und die Erwartungen von Interessensvertretern erfüllen.
Klare Jobs festlegen
Klare Verantwortung stellt sicher, dass KI-Risiken während des gesamten Systemlebenszyklus ordnungsgemäß verwaltet werden. Das bedeutet, dass KI-Risikoverantwortliche benannt, Aufsichtsgremien eingerichtet und Eskalationsverfahren festgelegt werden müssen.
Technische Kontrollen hinzufügen
KI-spezifische Sicherheitskontrollen bewältigen einzigartige Risiken, die herkömmliche Cybersicherheit nicht angehen kann. Dazu gehören das Scanning von KI-Modellen, Laufzeitschutz und spezielle Überwachung.
Ständige Überwachung
KI-Systeme brauchen ständige Überwachung, damit Leistungsveränderungen, Sicherheitsprobleme und Verstöße gegen Vorschriften erkannt werden können. Automatisierte Überwachung kann Modellverhalten nachvollziehen und Sicherheitsteams auf Probleme aufmerksam machen.
Wichtige Sicherheitskontrollen für KI-Systeme
Sicherheit ist ein entscheidender Bestandteil jedes guten Risikomanagements, insbesondere in der Welt der KI. Der Schutz von KI-Systemen erfordert mehrere Sicherheitsebenen, die Risiken während des gesamten KI-Lebenszyklus abdecken.
Entwicklungssicherheit
Sichere Entwicklung stellt sicher, dass KI-Systeme von Anfang an Sicherheit beinhalten. Dies umfasst Code-Scanning, Schwachstellenprüfungen und sichere Codierung für KI-Anwendungen.
Datenschutz
KI-Systeme verarbeiten viele sensible Daten, die besondere Schutzmaßnahmen benötigen. Dazu gehören Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datenschutztechniken.
Modellsicherheit
KI-Modelle müssen vor Diebstahl, Manipulation und Angriffen geschützt werden. Modellverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überprüfungen tragen zum Schutz wertvoller KI-Ressourcen bei.
Laufzeitschutz
KI-Anwendungen müssen während des Betriebs in Echtzeit vor Angriffen geschützt werden. Dazu gehören die Validierung von Eingaben, die Filterung von Ausgaben und die Überwachung des Verhaltens mit dem Ziel, ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen.
Regeln und Vorschriften für KI-Risikomanagement
Die Einhaltung von Vorschriften wird immer wichtiger, da Regierungen spezifische Regeln für KI schaffen. Forrester zufolge „führt agentenbasierte KI eine autonome Entscheidungsfindung ein, die sich ändernden Vorschriften entsprechen und gleichzeitig die regulatorische Angleichung über mehrere Gerichtsbarkeiten hinweg gewährleisten muss“3. Neue Vorschriften wie der EU AI Act erfordern spezifische Kriterien für die Entwicklung und Verwendung von KI-Systemen. Unternehmen und Organisationen müssen die geltenden Vorschriften in ihren Bereichen verstehen und befolgen. Branchenstandards wie ISO 42001 bieten Frameworks für KI-Managementsysteme, mit denen Unternehmen verantwortungsvolle KI-Praktiken demonstrieren können. Die Einhaltung dieser Standards kann regulatorische Risiken reduzieren und das Vertrauen der Interessensvertreter verbessern.
KI-Systeme verarbeiten häufig personenbezogene Daten und machen Datenschutzbestimmungen wie DSGVO direkt relevant. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den Datenschutzanforderungen entsprechen. Dazu müssen sie detaillierte Unterlagen über die Entwicklung, die Tests und die Nutzung der KI-Systeme führen, um bei Audits Compliance nachweisen zu können.
Aufbau eines KI-Sicherheitsteams
Wenn Sie eine starke Strategie für KI-Risikomanagement aufbauen möchten, brauchen Sie fundierte KI-Kenntnisse in Kombination mit einer proaktiven Cybersicherheitslösung.
Erforderliche Fähigkeiten
Fachleute für KI-Sicherheit benötigen fundierte Kenntnisse im Bereich Cybersicherheit und grundlegendes Wissen darüber, wie Modelle für Machine Learning aufgebaut, eingesetzt und überwacht werden. Wer KI-Systeme absichern will, muss nicht nur die herkömmlichen Sicherheitsrisiken kennen, sondern auch wissen, wie das Verhalten von Modellen, Datenpipelines und Bereitstellungsoptionen neue Schwachstellen schaffen. Diese Kombination ist ungewöhnlich, also sollten Sie geeignete Personen einstellen und entsprechend weiterbilden. Setzen Sie auf funktionsübergreifende Teams, statt zu erwarten, dass ein einzelner Mensch alles weiß.
Schulungsprogramme
Schulungsprogramme zum Thema KI-Sicherheit vermitteln Sicherheitsteams Kenntnisse über KI-spezifische Bedrohungen. Dazu gehören sichere Praktiken für den Machine-Learning-Lebenszyklus, Red Teaming und Incident Response, Compliance und Datenschutz sowie praktische Übungen. Am besten ist es, rollenbasierte Pfade für Ingenieure, Analysten und Führungskräfte anzubieten und diese durch regelmäßige Auffrischungskurse zu ergänzen. Auf diese Weise können sie mit den ständig wechselnden Risiken Schritt halten.
Externe Unterstützung
Viele Unternehmen arbeiten mit spezialisierten Anbietern von KI-Sicherheitslösungen zusammen, um ihre internen Kapazitäten zu ergänzen. Diese Partnerschaften ermöglichen den Zugang zu Fachwissen und Tools, deren interne Entwicklung kostspielig wäre.
Kontinuierliches Lernen
Der Bereich der KI-Sicherheit verändert sich schnell und erfordert kontinuierliche Weiterbildung und Qualifizierung. Unternehmen müssen in fortlaufende Lernprogramme investieren, um ihre Teams über neue Bedrohungen und Technologien auf dem Laufenden zu halten.
Geschäftliche Vorteile der Implementierung von KI-Risikomanagement
Investitionen in KI-Risikomanagement bieten einen erheblichen geschäftlichen Mehrwert, der über die Risikominderung hinausgeht, darunter:
Wettbewerbsvorteil: Unternehmen mit einer starken KI-Governance können KI-Systeme sicherer und schneller einsetzen und so Innovationen schneller vorantreiben. Das verschafft Ihnen einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern, die kein angemessenes Risikomanagement implementiert haben.
Aufbau von Vertrauen: Umfassendes KI-Risikomanagement schafft Vertrauen bei Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden. Dadurch entsteht mehr Raum für neue Geschäftsmöglichkeiten und Partnerschaften, die bewährte KI-Governance-Fähigkeiten erfordern.
Kostenvermeidung: Werden KI-Sicherheitsvorfälle verhindert, lassen sich erhebliche Kosten aufgrund von Datenverstößen, Bußgeldern und Reputationsschäden vermeiden. Die durchschnittlichen Kosten einer Datenverletzung belaufen sich auf 4,45 Millionen US-Dollar. Vorfälle im Zusammenhang mit KI können sogar noch höhere Kosten verursachen.
Bessere Effizienz: Automatisierte KI-Sicherheitskontrollen reduzieren den manuellen Überwachungsaufwand und bieten gleichzeitig einen besseren Schutz. Dadurch kann Ihr Unternehmen den Einsatz von KI skalieren, ohne dass die Sicherheitskosten proportional steigen.
Erste Schritte mit KI-Risikomanagement
Der Aufbau eines umfassenden KI-Risikomanagements erfordert einen strukturierten Ansatz, der mit der Zeit immer mehr Fähigkeiten entwickelt. Die Frage ist nicht, ob ein umfassendes KI-Risikomanagement implementiert werden soll. Vielmehr geht es darum, wie schnell Ihr Unternehmen durch strategische Investitionen in KI-Sicherheitsfunktionen eine effektive Governance und Wettbewerbsvorteile erzielen kann.
- Bewertung und Planung
Beginnen Sie mit einer vollständigen Bewertung Ihrer aktuellen KI-Landschaft und Ihrer Sicherheitslage. Finden Sie Kompetenzlücken und entwickeln Sie einen Plan, um diese zu beheben. - Schnelle Gewinne
Konzentrieren Sie sich auf grundlegende KI-Sicherheitskontrollen, einen unmittelbaren Mehrwert bieten. Dazu gehören die Erkennung von KI-Assets, eine grundlegende Überwachung und die Entwicklung von Richtlinien. - Schrittweise Einrichtung
Bauen Sie schrittweise Funktionen für das KI-Risikomanagement auf, zunächst für die Systeme mit dem höchsten Risiko, und erweitern Sie den Umfang im Lauf der Zeit. Dieser Ansatz fördert das Lernen und die Verbesserung und bietet gleichzeitig sofortigen Schutz. - Ständige Verbesserung
KI-Risikomanagement ist ein fortlaufender Prozess, der kontinuierliche Verfeinerung und Verbesserung erfordert. Regelmäßige Bewertungen und Updates stellen sicher, dass die Funktionen effektiv und resilient gegenüber sich ändernden Bedrohungen bleiben.
Hilfeangebote zum Thema KI-Risikomanagement
Da sich die KI ständig weiterentwickelt, benötigen Sie eine Lösung, die ebenso schnell wächst, um Schritt zu halten. Trend Vision One™ AI Security bietet einen mehrschichtigen Ansatz zum Schutz des gesamten KI-Stacks und nutzt KI in der Plattform, um die betriebliche Effizienz Ihrer Sicherheitsteams zu verbessern. Erfahren Sie mehr über KI-Cybersicherheit unter https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Quellen:
Quelle 1: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Einführung des AEGIS Framework von Forrester: Agentic AI Enterprise Guardrails für Informationssicherheit. Forrester Research, Inc.
Quelle 2: Leone, M., und Marsh, E. (2025 Januar). Navigating Build-versus buy Dynamics for Enterprise-ready AI. Enterprise Strategy Group.
Quelle 3: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Introducing Forrester’s AEGIS: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso ist Vice President of Product Management bei Trend Micro. Er konzentriert sich auf die hoch dynamische Welt der KI und Cloud. Seine Laufbahn begann er als Network und Sales Engineer. In dieser Zeit entwickelte er seine Kompetenzen in den Bereichen Rechenzentren, Cloud, DevOps und Cybersicherheit weiter – Bereiche, denen nach wie vor seine Leidenschaft gilt.
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