KI-Sicherheit umfasst den Schutz der KI-Infrastruktur sowie den Einsatz von KI zur Stärkung der Cybersicherheit – etwa zur besseren Erkennung von Schwachstellen und zur proaktiven Reaktion auf Bedrohungen.
Inhalt
KI-Sicherheit
Der Begriff „künstliche Intelligenz“ (KI) wurde erstmals in den 1950er-Jahren geprägt. Er bezeichnet Computer und maschinelle Systeme, die die Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen, um anspruchsvolle Aufgaben zu erfüllen, komplexe Probleme zu lösen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und aus Erfahrungen zu lernen.
KI-Sicherheit (auch als „Sicherheit für künstliche Intelligenz“ oder „Sicherheit für KI“ bezeichnet) ist ein Teilbereich der Cybersicherheit. Er umfasst alle Prozesse, Praktiken und Maßnahmen, die Unternehmen einsetzen, um ihre KI-Stacks zu sichern und ihre KI-Systeme, Daten und Anwendungen vor potenziellen Bedrohungen zu schützen. Dazu gehört die Verwendung KI-gestützter Tools und Technologien, die folgende Aufgaben erfüllen:
- Sie sichern jeden Aspekt des KI-Netzwerks eines Unternehmens – von Endpunkten bis hin zu KI-Modellen.
- Sie schützen KI-Modelle, Systeme und Anwendungen vor einer Vielzahl von Cyberbedrohungen, Cyberkriminellen und Cyberangriffen.
- Sie identifizieren und beheben Lücken oder Schwachstellen in KI-Sicherheit und Cybersicherheitsmaßnahmen, bevor sie ausgenutzt werden können.
- Sie schützen KI-Infrastruktur und -Trainingsdaten, um die Beschädigung, Vergiftung oder den Diebstahl von KI-Modellen zu verhindern.
- Sie sorgen für Datenqualität und Integrität von KI-gestützten Large Language Models (LLMs), generativen KI-Engines (GenAI) und Deep-Learning- und Machine-Learning-Pipelines (ML).
- Sie behandeln potenzielle ethische Probleme und Bedenken in Bezug auf Fragen von Voreingenommenheit, Transparenz, Datenschutz und Erklärbarkeit.
- Sie stellen sicher, dass die KI-Nutzung, Daten und Entwicklung vollständig konform mit den relevanten Gesetzen, Unternehmensrichtlinien und Branchenvorschriften sind.
KI-Sicherheit versus KI-Cybersicherheit
Auch wenn die beiden Begriffe fast identisch klingen, gibt es einen wesentlichen Unterschied zwischen KI-Sicherheit und KI-Cybersicherheit.
Bei KI-Sicherheit geht es um die Sicherung der KI selbst – also um den Schutz der KI-Infrastruktur eines Unternehmens und die Sicherung seiner KI-Systeme, Komponenten, Netzwerke und Anwendungen.
KI-Cybersicherheit (auch: KI für Sicherheit) befasst sich mit dem Einsatz von KI-Tools und -Technologien zum Schutz von IT-Infrastrukturen vor Cyberkriminellen, Cyberangriffen und anderen Cyberbedrohungen. Dazu gehört auch die Nutzung von KI zu folgenden Zwecken:
- Analyse großer Datenmengen, um Muster zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und potenzielle Sicherheitsrisiken hervorzuheben
- Aufspüren und Beseitigung von Schwachstellen in den Cybersicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens
- Identifikation und Abwehr von Datenschutzverletzungen und anderen Cyberangriffen in Echtzeit
- Automatisierung von Tools zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen, um die Belastung der Sicherheitsteams zu reduzieren und die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Cyberabwehr zu verbessern
- Nutzung der neuesten Bedrohungsinformationen, um böswilligen Akteuren einen Schritt voraus zu sein und neue oder aufkommende Angriffsvektoren im Blick zu behalten
- Verbesserung der allgemeinen Strategien und Fähigkeiten eines Unternehmens in Bezug auf das Management von Cyberbedrohungen
Bedeutung der Absicherung von KI-Systemen
Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie alles in ihrer Macht Stehende tun, um die Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit ihrer KI-Daten zu gewährleisten. Sie müssen ihre KI-Tools und -Anwendungen gegen neue und aufkommende Cyberrisiken und Cyberangriffe absichern und ihre KI-Modelle, -Systeme und -Algorithmen vor einer Vielzahl sich stetig weiterentwickelnder Cyberbedrohungen schützen.
Wenn KI-Systeme nicht vor diesen Bedrohungen geschützt und gesichert werden, kann dies dazu führen, dass ein Unternehmen Angriffen ausgesetzt ist, die auch seine Kunden und Partner gefährden. Letztendlich kann dies Millionen von Dollar an Kosten für Abhilfemaßnahmen, Lösegeldforderungen, Umsatzverluste und Produktivitätsausfälle verursachen.
Risiken für die KI-Sicherheit
Künstliche Intelligenz hat eindeutig das Potenzial, den Bereich der Cybersicherheit zu revolutionieren. Es gibt jedoch eine wachsende Anzahl von KI-Sicherheitsrisiken und Herausforderungen, die Unternehmen bei der Implementierung einer effektiven KI-Sicherheitsstrategie berücksichtigen müssen. Dazu zählen folgende:
- Risiko einer vergrößerten Angriffsfläche – Die Integration proprietärer KI-Modelle und KI-Modelle von Drittanbietern in die IT-Infrastruktur eines Unternehmens kann seine Angriffsfläche erheblich vergrößern. Das erhöht die Anzahl der Schwachstellen, die Angreifer ausnutzen können, und macht KI-Systeme anfälliger für stärkere oder häufigere Cyberangriffe.
- Risiko bösartiger oder feindlicher Angriffe auf KI-Daten und -Algorithmen – Böswillige Akteure können sich unbefugten Zugriff auf KI-Tools und -Daten verschaffen und KI-Daten und -Algorithmen manipulieren, um Lücken oder Verzerrungen einzufügen. Sie können die Fähigkeit von KI-Modellen gefährden, genaue Vorhersagen zu treffen oder sich gegen zukünftige Angriffe zu verteidigen, und können KI-Modelle und -Algorithmen manipulieren, missbrauchen oder stehlen.
- Risiko von Datenvergiftung, -korruption und -manipulation – Cyberkriminelle können Machine-Learning-Pipelines (ML) beschädigen oder KI-Modelle „vergiften“, indem sie absichtlich Eingabedaten verändern oder eigene Daten einfügen, um KI-Tools und -Systeme zu kompromittieren.
- Risiken für KI-Trainingsmodelle – Cyberkriminelle können proprietäre KI-Trainingsmodelle stehlen, manipulieren oder nachkonstruieren. Sie können auch die Daten, die zur Entwicklung und zum Training von KI-Modellen verwendet werden, beschädigen, verletzen oder manipulieren, um deren Genauigkeit, Wirksamkeit und Integrität zu beeinträchtigen.
- Risiko von Voreingenommenheit, Diskriminierung, Datenschutz und mangelnder Transparenz – Menschliches Versagen und Cyberangriffe können Datenschutzbedenken und Verzerrungen in KI-Modellen verstärken. Dadurch gefährden sie möglicherweise die Grundsätze der Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht.
- Risiko der Nichteinhaltung von Branchen- und behördlichen Vorschriften – Werden sensible, personenbezogene oder vertrauliche Daten nicht geschützt, kann dies zu hohen Strafen und Sanktionen wegen Nichteinhaltung von Vorschriften seitens staatlicher und brancheninterner Aufsichtsbehörden führen. Dazu gehört auch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
- Risiko von Angriffen auf Drittanbieter – Angreifer können KI-Systeme an jeder Stelle der Lieferkette eines Unternehmens ins Visier nehmen, um Schwachstellen in den KI-Netzwerken, Komponenten, Frameworks und Softwarebibliotheken von Drittanbietern auszunutzen. Anschließend können sie diese Schwachstellen nutzen, um andere KI-Modelle an jeder anderen Stelle der Lieferkette anzugreifen.
- Risiko der Abweichung und des Verfalls von KI-Modellen – Im Lauf der Zeit können alle KI-Modelle anfällig für Abweichung oder Verfall werden. Böswillige Akteure können veraltete oder abweichende KI-Modelle ausnutzen, um deren Verhalten zu verändern oder deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen.
- Risiko des Diebstahls von Chatbot-Anmeldedaten – Cyberkriminelle können Chatbot-Anmeldedaten von KI-Anbietern wie ChatGPT stehlen oder gestohlene Anmeldedaten im Dark Web kaufen und damit illegalen Zugriff auf proprietäre KI-Tools und -Systeme erlangen.
- Risiko von Deepfake-Fotos, -Videos und -Audiodateien – Kriminelle können mithilfe von KI-generierten Deepfake-Bildern und -Videos Unternehmen betrügen. Sie können Einzelpersonen oder Firmen erpressen und Mitarbeitende dazu verleiten, ihnen Zugriff auf kritische Systeme zu gewähren, vertrauliche Informationen preiszugeben oder wertvolle Daten zu stehlen.
- Risiko direkter und indirekter Prompt-Injection-Angriffe – Prompt-Injection-Angriffe können mithilfe von Schadcode Large Language Models (LLMs) und andere KI-Tools dazu bringen, sensible Informationen preiszugeben, unbefugten Zugriff zu gewähren oder wichtige Dokumente zu löschen.
- Risiko des Missbrauchs von KI-Halluzination – Böswillige Akteure können gängige KI-Halluzinationen ausnutzen, um die Daten, auf denen KI-Modelle basieren, und die von ihnen getroffenen Entscheidungen absichtlich zu manipulieren.
- Risiko für Cloud-Assets und Infrastruktur – Cyberkriminelle können sich in Cloud-basierte KI-Modelle hacken und deren Daten und andere Assets beschädigen oder stehlen.
Unternehmen müssen darauf achten, dass ihre Maßnahmen zur KI-Sicherheit und Cybersicherheit so robust, umfassend und aktuell wie möglich sind. Andernfalls können böswillige Akteure diese und andere Risiken ausnutzen, um die Effektivität und Zuverlässigkeit von KI-Modellen zu untergraben und sensible oder private Daten zu stehlen. Dies kann zu erheblichen finanziellen Schäden und Reputationsverlusten führen.
Vorteile von KI-Sicherheit
Unternehmen, die KI-Sicherheitsmaßnahmen zur Absicherung ihrer KI-Stacks implementieren, profitieren von einer Reihe überzeugender Vorteile. Dazu gehören verbesserte Fähigkeiten in folgenden Bereichen:
- Schutz der KI-Daten vor Kompromittierung, Beschädigung, Manipulation, Verletzung oder Diebstahl
- Sicherung der KI-Modelle vor Hacks oder Cyberangriffen durch den Einsatz von Bedrohungserkennung und -reaktion in Echtzeit, Bedrohungssuche und das Scannen von Schwachstellen
- Schutz von KI-Infrastrukturen durch proaktives Schließen von Lücken oder Schwachstellen in der Cyberabwehr, Management und Minderung von Cyberrisiken sowie Schutz von KI-Assets
- Schutz von KI-Nutzern und lokalen Anwendungen vor Angriffen mit bösartigem Code, illegalem oder unbefugtem Zugriff, Betrug und Phishing-Angriffen sowie Malware- und Ransomware-Angriffen
- Kontrolle des Zugriffs auf private und öffentliche KI-Dienste, einschließlich Anwendungen für Large Language Models (LLM)
- Schutz vor Zero-Day-Angriffen, die auf bisher unbekannte Software- oder Hardware-Schwachstellen abzielen; diese Angriffe ermöglichen es Angreifern, Daten zu stehlen, vertrauliche Informationen zu kompromittieren, Malware und andere Viren zu installieren oder Zugriff auf die IT-Infrastruktur eines Unternehmens zu erlangen
Best Practices für KI-Sicherheit
Die effektivsten KI-Sicherheitslösungen folgen einer Reihe von branchenüblichen Best Practices, um ihre KI-Tools und -Ressourcen zu schützen und ihre Sicherheitslage zu verbessern. Zu diesen Best Practices gehören:
- Entwicklung einer umfassenden KI-Sicherheitsstrategie, die fortschrittliche Bedrohungsmodellierung und Bedrohungssuche mit KI-gestützten Funktionen zur Risikobewertung, umfassenden KI-Sicherheitskontrollen sowie detaillierten Plänen und Verfahren für die Reaktion auf Vorfälle kombiniert; damit werden die KI-Systeme und Daten eines Unternehmens geschützt;
- Sicherstellung der Qualität, Integrität und Zuverlässigkeit von KI-Trainingsdaten, um Probleme rund um Transparenz, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit anzugehen und sicherzustellen, dass KI-Modelle so genau und effektiv wie möglich sind
- Implementierung von branchenüblichen Regelwerken für KI-Sicherheit zur Festlegung klarer Standards und Richtlinien für die Sicherheit von KI-Systemen, zur Beseitigung von Lücken oder Schwachstellen in KI-Abwehrsystemen und zur Einhaltung aller relevanten KI-Sicherheitsvorschriften Integration von folgenden Sicherheitsregelwerken: Artificial Intelligence Risk Management Framework des National Institute of Standards and Technology (NIST), MITRE Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems (ATLAS) Matrix und Sensible Regulatory Framework for AI Security, Liste der Top 10 Best Practices for Large Language Model (LLM) Applications des Open Worldwide Application Security Project (OWASP), Secure AI Framework (SAIF) von Google und die ISO/IEC 27001 Standards for Information Security Management Systems
- Integration von KI-Sicherheit in bestehende Maßnahmen für Sicherheit und Cybersicherheit, um einen nahtlosen End-to-End-Schutz vor Cyberbedrohungen für alle KI- und IT-Anwendungen, Tools, Systeme und Netzwerke zu schaffen
- Durchführung regelmäßiger Schulungs- und Sensibilisierungs,programme für die Belegschaft, um sowohl Cybersicherheitsteams als auch andere Mitarbeitende für die neuesten Bedrohungen und Sicherheitsmaßnahmen zu sensibilisieren und eine Unternehmenskultur zu fördern, die auf kontinuierlicher Verbesserung basiert
- Kontinuierliche Überwachung, Bewertung und Aktualisierung von KI-Modellen, um Schwachstellen in KI-Tools und -Systemen zu erkennen und zu beheben, neu auftretende Bedrohungen sofort zu identifizieren und KI-Modelle und -Anwendungen ständig zu verfeinern und so ihre Genauigkeit, Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern
Anwendungsbeispiele für KI-Cybersicherheit
Da künstliche Intelligenz immer weiter voranschreitet, wachsen auch die Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen für KI im Bereich Cybersicherheit fast täglich.
KI-basierte Cybersicherheitsanwendungen können unter anderem die Reichweite und Effektivität der Cybersicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens erheblich verbessern. Dies geschieht, indem sie ihre Aktivitäten zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen automatisieren, regelmäßig oder fortlaufend Schwachstellenscans und andere proaktive Maßnahmen durchführen und die neuesten Bedrohungsinformationen und Sicherheitsanalysen verwenden, um neue und aufkommende Cyberbedrohungen zu prognostizieren, ihnen vorzubeugen und Unternehmen davor zu schützen.
Einige der effektivsten und am weitesten verbreiteten Anwendungen von KI-Cybersicherheit umfassen den Einsatz künstlicher Intelligenz in den Bereichen Datenschutz, Endpunktsicherheit, Cloud-Sicherheit, erweiterte Bedrohungssuche, Betrugserkennung sowie Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM).
Datenschutz
Unternehmen können KI nutzen, um vertrauliche oder sensible Informationen zu klassifizieren und zu verschlüsseln und den Zugriff auf Systeme zu überwachen. Sie können Datenverstöße schneller und genauer erkennen, KI-Daten vor Verlust oder Beschädigung schützen und ihre KI-Infrastruktur vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Nutzung oder Offenlegung sichern. Allerdings können blinde Flecken in Bezug auf sensible Informationen in KI-Umgebungen zu schwerwiegenden Datenverstößen und Compliance-Problemen führen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, diese Schwachstellen proaktiv zu identifizieren und zu beheben.
Endpunktsicherheit
KI-gestützte Lösungen für Endpunkt-Erkennung und -Reaktion (EDR) können Laptops, Desktops, Computerserver, mobile Geräte und andere Netzwerkendpunkte in Echtzeit schützen. Sie erkennen und blockieren proaktiv Malware, Ransomware und andere Cyberangriffe, bevor diese auftreten.
Cloud-Sicherheit
KI-gestützte Cloud-Sicherheitstechnologien können den Zugriff auf Cloud-Umgebungen rund um die Uhr überwachen und kontrollieren. Sie erkennen Unregelmäßigkeiten oder verdächtige Aktivitäten, alarmieren Sicherheitsteams bei potenziellen Bedrohungen und schützen Cloud-basierte Daten und Anwendungen vor unbefugtem Zugriff und Datenverletzungen.
Erweiterte Bedrohungssuche
Fortschrittliche KI-Tools zur Bedrohungssuche können Datenprotokolle, Muster im Netzwerkverkehr sowie Benutzeraktivitäten und -verhalten schnell und einfach analysieren. So lassen sich böswillige Angriffe aufspüren, Cyberkriminelle auf frischer Tat ertappen, bevor sie dauerhaften Schaden anrichten können, und KI-Systeme und -Infrastrukturen vor APTs (Advanced Persistent Threats) und anderen Cyberangriffen schützen.
Betrugserkennung
Unternehmen aus dem Banken- und Finanzdienstleistungssektor können Algorithmen für Machine Learning (ML), neuronale Netze und andere fortschrittliche KI-Technologien einsetzen. Damit lassen sich potenziell betrügerische Aktivitäten erkennen, unbefugter Zugriff auf Bank- oder andere Online-Konten blockieren und Identitätsdiebstahl bei Finanz- und E-Commerce-Transaktionen verhindern.
Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)
KI-fähige Lösungen für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) können Unternehmen dabei unterstützen, jeden Schritt ihrer Authentifizierungs-, Autorisierungs- und Zugriffsmanagementprozesse zu überwachen und zu sichern. So stellen sie sicher, dass alle KI-Unternehmensrichtlinien und -Playbooks eingehalten werden, die Einhaltung branchenrelevanter Vorschriften gewährleistet ist, unbefugter Zugriff auf sensible Daten verhindert wird und Hacker aus den Systemen ferngehalten werden.
Hilfeangebote zur KI-Sicherheit
Trend Vision One™ ist eine All-in-one-Plattform für KI und Cybersicherheit.
Trend Vision One bietet eine leistungsstarke Reihe branchenführender KI-Tools und Technologien, mit denen Cyber-Bedrohungen weitaus schneller und effektiver erkannt, vorhergesagt und verhindert werden können als mit herkömmlichen, von Menschen geführten Sicherheitsteams. Um eine effektive KI-Stack-Sicherheit zu erreichen, muss jede Ebene geschützt werden, von den Daten über die Infrastruktur bis hin zu den Benutzern. Dazu müssen Schatten-KI-Implementierungen sichtbar gemacht, strenge Zugriffskontrollen zur Einhaltung von Vorschriften durchgesetzt und Schutzvorkehrungen für KI-APIs eingerichtet werden, um Missbrauch und Modellvergiftung zu verhindern. Mit diesen Funktionen können Unternehmen ihre gesamte KI-Infrastruktur sichern und ihre KI-Daten, Anwendungen und Systeme vor den meisten Cyberangriffen schützen, bevor diese überhaupt stattfinden.
Trend Vision One umfasst auch die unübertroffenen KI-gestützten Funktionen von Trend Cybertron,der weltweit ersten wirklich proaktiven KI für Cybersicherheit. Auf der Grundlage einer bewährten Sammlung von Large Language Models (LLM), Datensätzen, fortschrittlichen KI-Agenten und mehr als 20 Jahren Erfahrung im Bereich KI-Sicherheit kann Trend Cybertron historische Muster und Daten analysieren, um kundenspezifische Angriffe vorherzusagen. Damit können Unternehmen die Reaktionszeiten bei Sicherheitsvorfällen verglichen mit herkömmlichen Incident-Response-Lösungen um 99 % verkürzen und ihre Sicherheitsabläufe praktisch über Nacht von reaktiv auf proaktiv umstellen.
Trend Cybertron wurde außerdem so konzipiert, dass es sich kontinuierlich weiterentwickelt und anpasst. Es hält mit den sich ändernden Anforderungen von Unternehmen Schritt und ist stets auf dem neuesten Stand der von Cyberkriminellen eingesetzten Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs). Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass sowohl ihre KI-Sicherheit als auch ihre KI-Cybersicherheit stets so robust, vollständig und aktuell sind wie möglich.
Michael Habibi ist ein führender Experte für Cybersicherheit mit über 12 Jahren Erfahrung. Er ist spezialisiert auf Produktentwicklung und strategische Innovation. Als Vice President of Product Management bei Trend Micro steuert Michael die Ausrichtung der Endpunkt-Produktstrategie auf die rasant fortschreitende Bedrohungslandschaft.
Michaels Ansatz baut auf kundenorientiertes Design, datengestützte Erkenntnisse und agile Methoden – Prinzipien, die seine Führungsrolle in der Produktentwicklung nachhaltig geprägt haben.
Seine Expertise in den Bereichen Produktstrategie, Benutzererfahrung, Wettbewerbsanalyse, Datenanalyse und technische Führung eröffnet Michael eine vielseitige und wirkungsvolle Sicht auf die Schnittstelle zwischen Sicherheit und Technologie.
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