Was ist Generative KI-Sicherheit?

Die Sicherheit von Generativer KI (GenAI) befasst sich mit den Sicherheitsrisiken, die mit LLM-Chatbots wie ChatGPT oder Claude verbunden sind. Zu den wichtigsten Risiken gehören die Möglichkeit von Datenverletzungen, Eingabeinjektionen und Fehlern, die von den LLMs erzeugt werden. Diese Risiken werden durch Schatten-KI verschärft, wenn Mitarbeiter GenAI-Tools ohne Unternehmensgenehmigung oder -aufsicht verwenden.

Die GenAI-Sicherheit ist ein Teilbereich des umfassenderen Feldes der KI-Sicherheit. Während Unternehmen zunehmend LLMs übernehmen, haben andere Anwendungen von KI, wie prädiktive KI, unterschiedliche Anwendungsfälle und damit verbundene Sicherheitsanforderungen.

Mit dem Wachstum der GenAI-Nutzung wächst auch der Bedarf, diese Systeme effektiv zu sichern. Unternehmensprogramme zur GenAI-Sicherheit sollten verfügbare Rahmenwerke, potenzielle Kontrollen und regulatorische Leitlinien berücksichtigen, um die mit der Technologie verbundenen Risiken zu managen.

Was fällt unter den Bereich der Generativen KI-Sicherheit?

Die GenAI-Sicherheit umfasst die Sicherung aller Aspekte der GenAI-Nutzung innerhalb des Unternehmens, einschließlich Zugangsmanagement, Überwachung und akzeptable Nutzung. Ein ausgereiftes GenAI-Sicherheitsprogramm wird verschiedene Richtlinien und Kontrollen umfassen, darunter:

• Richtlinien zur akzeptablen Nutzung und zum Nutzerverhalten
• Governance von Eingabeaufforderungen und Daten
• Überprüfung von Ausgaben und Kontrollen zur Authentizität von Inhalten
• Zugriffsmanagement
• Überwachung und Protokollierung von KI-Interaktionen
• Einhaltung und Nachvollziehbarkeit für KI-bezogene Datenflüsse
• Risikomanagement über interne und externe LLMs

Ein GenAI-Sicherheitsprogramm sollte alle potenziellen Anwendungen der Technologie in einer Organisation berücksichtigen. Dazu gehören öffentliche Modelle, interne LLMs, KI, die in SaaS-Tools, Browsererweiterungen und API-Integrationen eingebettet ist.

Ein GenAI-Sicherheitsprogramm betrifft alle Bereiche des Unternehmens und behandelt Cybersicherheit, Datenschutz, rechtliche Aspekte und Compliance. Programme sollten in Zusammenarbeit mit allen betroffenen Geschäftsbereichen entwickelt werden, aber die Verantwortung für das Programm kann sich ändern, während das Programm und die Nutzung von GenAI durch das Unternehmen sich entwickeln und reifen.

Kernkonzept

Die Sicherheit von GenAI umfasst die Richtlinien, Prozesse und technischen Kontrollen, die erforderlich sind, um die Nutzung von GenAI durch die Organisation zu schützen. Vermögenswerte, die unter den Sicherheitsrahmen von GenAI fallen, umfassen:

• Prompts
• Eingaben
• Ausgaben
• Zugriff auf Modelle
• APIs
• Identitäten
• Kontextuelle Metadaten
• Protokolle

Für jeden dieser Punkte muss eine Organisation das „CIA-Dreieck“ aus Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit berücksichtigen und wie es sowohl öffentliche LLMs als auch interne Implementierungen betrifft. Zum Beispiel muss eine Organisation sensible Daten davor schützen, unangemessen von GenAI verarbeitet zu werden, während sie auch die Bedürfnisse des Unternehmens berücksichtigt.

Protokollierung und Überwachung sind ebenfalls kritische Komponenten eines GenAI-Programms. Unternehmen benötigen Einblick in die Nutzung von GenAI, um die Einhaltung von Richtlinien und gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen und Kontrollen gegen neue potenzielle Bedrohungen zu entwickeln.

Beziehung zur umfassenderen KI-Governance

GenAI ist ein Bestandteil einer umfassenderen Strategie zur KI-Governance im Unternehmen. Während die Nutzung von GenAI weit verbreitet ist, übernehmen Unternehmen auch andere Formen von KI, die maßgeschneiderte Richtlinien und Kontrollen erfordern. Jedoch gelten grundlegende Governance-Prinzipien wie Transparenz, Verantwortlichkeit, Sorgfaltspflicht und Risikomanagement allgemein.

Die Rolle der GenAI-Sicherheit im größeren KI-Sicherheitsökosystem wird durch Rahmenwerke wie das NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF) und ISO/IEC 42001 definiert und klargestellt, die angeben, wie effektive Programme zum Risikomanagement von KI entwickelt werden können. Diese Programme sind funktionsübergreifend, wobei Sicherheitsteams Kontrollen definieren, die Rechtsabteilung die zulässige Nutzung sicherstellt und die Compliance-Abteilung Audits verwaltet.

Warum ist die Sicherheit von generativer KI für Unternehmen heute wichtig?

Die Nutzung von GenAI wächst schnell, einschließlich Schatten-KI, bei der Mitarbeiter die Technologie ohne geschäftliche Aufsicht verwenden. Während dies Vorteile für das Unternehmen mit sich bringt, führt es auch zu verschiedenen Risiken, wie dem Potenzial für Verstöße gegen sensible Kunden- oder Unternehmensdaten.

Ohne Sichtbarkeit und Kontrolle über die Nutzung von KI im Unternehmen ist eine Organisation diesen Risiken ausgesetzt. Durch die Entwicklung eines Sicherheitsprogramms für GenAI kann das Unternehmen seine aktuelle KI-Nutzung verwalten und ein Programm entwickeln, das mit der Nutzung der Technologie skaliert.

Unternehmensadoption und -exposition

Die Unternehmensadoption von GenAI wächst schnell, wahrscheinlich schneller als das Unternehmen denkt. Viele Anbieter integrieren KI in ihre Produkte, was bedeutet, dass bestehende Lösungen plötzlich KI-gesteuerte Funktionen aufweisen können.

Mitarbeiter können auch nicht autorisierte Lösungen übernehmen, wodurch die KI-Exposition des Unternehmens durch Schatten-KI erweitert wird. Dies kann über verschiedene Kanäle geschehen, einschließlich:

• Browser Extension
• Kopierte und eingefügte Eingaben in LLM-Chatbots
• KI, die in SaaS-Plattformen eingebettet ist
• Ungeprüfte APIs
• Mobile KI-Apps
• Nicht verwaltete Plug-ins für Unternehmenssoftware

Jeder dieser potenziellen Expositionspunkte bringt das Risiko von Sichtbarkeits- und Sicherheitslücken mit sich. Ohne ein vollständiges Bild seiner KI-Nutzung kann eine Organisation die damit verbundenen Cybersecurity- und Compliance-Risiken nicht effektiv verwalten.

Governance- und Vertrauensimplikationen

Die Sicherheit von KI ist eine der wichtigsten Sicherheitsüberlegungen für Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen. Wenn ein Unternehmen seine KI-Nutzung nicht verwaltet, kann dies das Vertrauen untergraben und eine Vielzahl von Bedrohungen einführen, einschließlich:

• Regulatorische Verstöße
• IP-Leckagen
• Probleme mit der Authentizität von Inhalten
• Fehlinformationen
• Verlust der Integrität interner Entscheidungsprozesse

Mit der Weiterentwicklung der Vorschriften erwarten die Regulierungsbehörden zunehmend explizite AI-bezogene Dokumentationen und Aufsicht. Darüber hinaus kann eine schwache GenAI-Governance die Reaktion auf Vorfälle behindern, da die Organisation keine Sichtbarkeit über nicht protokollierte Datenflüsse in und aus AI-Tools hat.

Was sind die wichtigsten Sicherheitsrisiken und Bedrohungen von Generative AI?

GenAI ist ein nützliches Werkzeug, bringt jedoch eine Vielzahl von Sicherheitsrisiken mit sich. Zu den wichtigsten Risiken gehören Datenlecks, Halluzinationen, Missbrauch, Manipulation und Governance-Lücken. Diese Liste ist jedoch bei weitem nicht umfassend, und die Bedrohungslandschaft entwickelt sich mit der Technologie und ihren Anwendungen weiter.

Hauptkategorien von Risiken

Während GenAI verschiedene Risiken birgt, sind einige bedeutender als andere. Einige der Haupt Risiken von GenAI sind:

• Datenexfiltration: Sensible Daten, die in Eingabeaufforderungen und Eingaben verwendet werden, können verwendet werden, um das Modell zu trainieren und unbefugten Benutzern angezeigt zu werden.
• Eingabeaufforderungsinjektion: Angreifer oder Insider-Bedrohungen können Eingabeaufforderungen erstellen, um unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu erlangen oder das AI-Tool zu unerwünschten Aktionen zu bewegen.
• Modell-Inversion: Die Analyse eines AI-Modells kann die sensiblen und persönlichen Daten offenbaren, die zu dessen Training verwendet wurden.
• Synthetic Content Abuse: Die Nutzung von GenAI zur Erstellung von missbräuchlichen oder bösartigen KI-generierten Inhalten.
• Schatten-KI Die Verwendung von nicht autorisierten GenAI-Tools im geschäftlichen Kontext.
• Modellmissbrauch: Die Nutzung von GenAI-Tools für betrügerische Aktivitäten oder im Rahmen eines Cyberangriffs.
• Halluzinationen: Falsche Ausgaben, die von GenAI erstellt werden, können negative Auswirkungen auf Geschäftsabläufe haben.

Organisatorische Auswirkungen

Über direkte Sicherheitsrisiken von KI hinaus kann die unregulierte Nutzung von GenAI verschiedene negative Folgen für das Unternehmen haben. Die größten Bedrohungen sind:

• Regulatorische Strafen
• IP-Verlust
• Fehlinformationen
• Schaden am Markenimage
• Betriebliche Störungen

Zum Beispiel können sensible Geschäftsdaten einer Organisation in ein öffentliches GenAI-Tool eingegeben werden, wodurch sie in den Ausgaben eines anderen Nutzers erscheinen. Alternativ könnte die Abhängigkeit von GenAI für wichtige Geschäftsentscheidungen dem Unternehmen schaden, wenn das Tool halluziniert. Die Verwaltung dieser Risiken erfordert eine kontinuierliche Überwachung der GenAI-Eingaben und -Ausgaben sowie das Protokollieren von Sitzungen zur Unterstützung von Vorfallreaktivitätsaktivitäten.

Aufkommende Bedrohungen durch generative KI

GenAI ist ein leistungsstarkes und sich entwickelndes Werkzeug, das böswillig auf verschiedene Weise eingesetzt werden kann. Angreifer nutzen zunehmend GenAI, um Phishing- und andere Social-Engineering-Angriffe zu verbessern und zu skalieren sowie neuartige Malware-Varianten zu entwickeln. Mit der Verbesserung der GenAI-Modelle wird diese Bedrohung zunehmen, da die Werkzeuge realistischere Phishing-Nachrichten und Deepfakes generieren und qualitativ hochwertigeren bösartigen Code produzieren können.

Was steuert und welche Best Practices helfen, die Sicherheit von generativer KI zu verwalten?

Unternehmen können die Sicherheitsrisiken von GenAI am besten verwalten, indem sie den Zugang zu KI-Tools kontrollieren und die Daten, die in diese Tools einfließen und aus ihnen herausfließen, verwalten. Während Organisationen daran arbeiten, Governance, Überwachung, Zugangskontrollen und Lebenszyklusmanagement für GenAI zu implementieren, variieren die Kontrollen in ihrer Wirksamkeit aufgrund von Reifegraden, begrenztem internem Fachwissen und inkonsistenter Durchsetzung von Richtlinien.

Sichtbarkeit und Inventar

Sichtbarkeit und ein umfassendes Inventar sind die Grundlage eines GenAI-Sicherheitsprogramms, da Organisationen keine GenAI-Tools sichern können, von denen sie nicht wissen, dass sie existieren. Unternehmen können diese Inventare mithilfe von Endpunktprotokollen, Audits von Browsererweiterungen, Firewall-Protokollen und SaaS-Entdeckungstools erstellen. Diese Inventare können jedoch schnell veralten, da sich die Nutzung von GenAI weiterentwickelt, was kontinuierliche Überwachung und Aktualisierungen notwendig macht.

Richtlinien und Zugangskontrollen

Mit Sichtbarkeit in die Nutzung von GenAI im Unternehmen kann eine Organisation akzeptable Nutzungsrichtlinien und Zugangskontrollen entwickeln, um diese Nutzung mit den Unternehmenssicherheitsrichtlinien in Einklang zu bringen. Unternehmen können Prinzipien des Zero Trust auf ihr GenAI-Sicherheitsprogramm anwenden durch:

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC): RBAC passt den Zugang und die Berechtigungen an die Rolle eines Benutzers im Unternehmen an, was die Bereitstellung und Verwaltung vereinfacht.
• Identitätsvalidierung: Starke Authentifizierungsmechanismen, wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), verringern das Risiko von Kontoübernahmeangriffen.
• Minimaler Zugriff: Zugriffskontrollen mit minimalem Zugriff beschränken die Nutzung von GenAI auf das, was für die Rolle des Benutzers im Unternehmen notwendig ist.

Datenschutz und Überwachung

Die Kontrolle von Datenströmen für GenAI-Tools ist entscheidend für das Management der wichtigsten Sicherheitsrisiken, wie Datenverletzungen und Eingabeinjektionen. Tools, die Organisationen zur Implementierung von Datenschutz und Überwachung für GenAI verwenden können, umfassen:

• Inhaltsfilterung: Gesicherte Web-Gateways (SWGs), Datenverlustprävention (DLP) und ähnliche Werkzeuge können den Datenverkehr zu web-basierten GenAI-Tools überwachen und die Informationen in Eingaben und Antworten kontrollieren.
• Eingabeebene Schwärzung und Klassifizierung: Organisationen können Eingaben inspizieren, sensible Informationen schwärzen und eine Klassifizierungsstufe für die Eingabe anwenden, bevor sie die Eingabe zulassen oder blockieren.
• Eingabelogging: Das Protokollieren von Eingaben in GenAI-Systeme kann helfen, Versuche zur Eingabeinjektion zu identifizieren und nach einem GenAI-unterstützten Cyberangriff zu untersuchen.
• Anomalieerkennung: Die Überwachung ungewöhnlicher Datenzugriffe oder Aktionen von GenAI-Systemen kann helfen, Missbrauch des Modells und ähnliche Bedrohungen zu erkennen.

Viele Vorschriften, wie die DSGVO, PCI DSS und HIPAA, setzen Einschränkungen für die Verwendung geschützter Daten und Anforderungen an deren Sicherheit um. Datenschutz und Überwachung sind entscheidend, um die Nutzung von GenAI mit diesen Anforderungen in Einklang zu bringen.

Lebenszyklus-Governance und Compliance

GenAI-Sicherheitsrisiken können in jeder Phase ihres Lebenszyklus auftreten, einschließlich Bewertung, Einarbeitung, Überwachung, Überprüfung und Ausmusterung von KI-Tools. Organisationen müssen diese Risiken in jeder Phase steuern, Audits durchführen, Prozesse dokumentieren und Verfahren sowie zugehörige Kontrollen regelmäßig aktualisieren. Die Reife wird im Laufe der Zeit wachsen, da die Mitarbeiter mit Risiken und Best Practices vertrauter werden und die Organisation in der Lage ist, ihre Kontrollen zu verbessern, zu skalieren und zu verfeinern.

Wie Generative KI-Sicherheit in der Praxis funktioniert

Ein GenAI-Sicherheitsprogramm ist ein Element einer umfassenderen Cybersecurity- und Datensicherheitspraktik. Ohne die Implementierung von GenAI-Sicherheitspolitiken als technische Kontrollen sind diese Politiken nicht durchsetzbar und schaffen ein falsches Sicherheitsgefühl. Ein reifes GenAI-Sicherheitsprogramm ist eines, bei dem alle betroffenen Geschäftsbereiche – Recht, Sicherheit, IT, Datenwissenschaft und Compliance – zusammenarbeiten, um Richtlinien zu definieren, die ihren Bedürfnissen entsprechen und effektiv in großem Maßstab umgesetzt und durchgesetzt werden können.

Integration mit umfassenderen Cybersecurity-Programmen

GenAI ist Teil eines umfassenderen Cybersecurity-Programms, und viele der größten GenAI-Bedrohungen sind lediglich eine neue Version bestehender Risiken. Zum Beispiel sind Datenverletzungen ein wichtiges Sicherheitsanliegen für die meisten Unternehmen, und GenAI stellt einfach eine neue Möglichkeit dar, wie sensible Daten an unbefugte Dritte weitergegeben werden können.

GenAI-Sicherheitsprogramme sind am effektivsten und skalierbar, wenn sie in bestehende Cybersicherheitsprogramme integriert werden. Die Implementierung neuer Regeln für Identitätsmanagement, DLP und andere Aspekte der GenAI-Sicherheit innerhalb bestehender Tools setzt diese Richtlinien effektiv um, ohne betriebliche Komplexität und Sichtbarkeitslücken hinzuzufügen.

Zukünftige Trends und sich entwickelnde Kontrollen

Das Feld der GenAI-Sicherheit befindet sich in der Anfangsphase, da sich die Technologie schnell verändert und Organisationen daran arbeiten, die damit verbundenen Risiken zu identifizieren und anzugehen. Infolgedessen werden neue Lösungen, wie Browser-Isolierung, KI-Dashboards, Eingabe-Guidelines, Modellzugriffsrestriktionen und richtliniengesteuerte Eingabeverwaltungssysteme, angepasst, entwickelt und implementiert, um eine größere Kontrolle über GenAI-Bedrohungen für das Unternehmen zu bieten.

Mit der Reifung und Akzeptanz von GenAI werden auch die Sicherheitsrisiken, die es schafft, zunehmen. Die Annahme maßgeschneiderter, fortschrittlicher Lösungen für das Management von KI-Bedrohungen wird entscheidend sein, um eine effektive Sichtbarkeit aufrechtzuerhalten und potenzielle Missbräuche und Fehlanwendungen dieser Systeme zu verhindern.

Zusammenfassung und Ausblick

GenAI-Sicherheit befasst sich mit den verschiedenen Risiken, die mit der Nutzung von GenAI im Unternehmen verbunden sind. Dazu gehört der Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch, das Vertrauen in das Unternehmen zu wahren und die Einhaltung der geltenden Vorschriften sicherzustellen.

GenAI bietet erhebliche potenzielle Geschäftsvorteile, aber Organisationen müssen auch daran arbeiten, die Risiken, die es mit sich bringt, zu kontrollieren. Wesentliche Elemente einer effektiven und skalierbaren GenAI-Sicherheitsstrategie umfassen umfassende KI-Sichtbarkeit, klare KI-Governance, kontrollierten Zugang zu GenAI-Tools und -Daten sowie die Durchsetzung eines verantwortungsvollen Umgangs mit diesen Technologien.

Die Nutzung von GenAI und anderen KI-Tools wird nur zunehmen, da Unternehmen Anwendungsfälle für die Technologie identifizieren. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Sicherheit Schritt hält, um zu vermeiden, dass GenAI mehr Probleme schafft, als es löst.

Häufig gestellte Fragen zur Generativen KI-Sicherheit

Was unterscheidet die generative KI-Sicherheit von der traditionellen KI-Sicherheit?

Die generative KI (GenAI)-Sicherheit ist ein einzelner Bestandteil eines umfassenderen KI-Sicherheitsprogramms. Während sich die GenAI-Sicherheit auf die Nutzung von GenAI-Tools konzentriert, umfasst die traditionelle KI-Sicherheit auch den Aufbau dieser Modelle und die Nutzung nicht-generativer KI-Tools, wie prädiktive KI. Die GenAI-Sicherheit konzentriert sich stärker darauf, die Eingaben und Ausgaben dieser Tools gegen Datenlecks, Eingabeinjektionen und ähnliche Bedrohungen abzusichern.

Was sind die häufigsten Risiken der generativen KI-Sicherheit?

GenAI birgt verschiedene Sicherheitsrisiken, darunter:

• Datenleck: Empfindliche Daten, die in öffentliche Tools eingegeben werden
• Prompt-Injektion: Bösartige Eingaben, die versuchen, Informationen zu extrahieren oder zu verändern
• Modellmissbrauch: Mitarbeiter, die KI-Systeme für Aufgaben nutzen, die über ihren vorgesehenen Umfang hinausgehen
• Missbrauch synthetischer Inhalte: Falsche Dokumente, Versuche der Identitätsanpassung, Deepfakes und Fehlinformationen
• Shadow AI: Unbefugte Nutzung von KI ohne Aufsicht

Ohne Sichtbarkeit, Aufsicht und Governance kann eine Organisation diese Risiken nicht managen. Infolgedessen ist sie stärker Angriffen ausgesetzt, die die Nutzung von GenAI ausnutzen, sowie dem Potenzial für regulatorische Nichteinhaltung und Durchsetzung.

Wie können Unternehmen die Nutzung von Shadow AI erkennen?

Shadow AI ist die unbefugte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeiter einer Organisation, was Sicherheitsrisiken mit sich bringt, da das Unternehmen diese Systeme nicht überwachen oder sichern kann. Unternehmen können Shadow AI auf verschiedene Weise erkennen, wie zum Beispiel:

• Netzwerkscans zur Erkennung unbekannter KI-Endpunkte
• SaaS-Prüfungen zur Identifizierung nicht genehmigter Tools
• Protokolle von sicheren Web-Gateways, die KI-bezogenen Datenverkehr zeigen
• Überprüfungen von Browsererweiterungen und Bestandsverzeichnissen von Endpunkten
• SaaS-Entdeckungstools in CASB/SSE-Lösungen

Diese technischen Kontrollen können helfen, die bestehende Nutzung von Shadow AI zu identifizieren, aber Organisationen können auch proaktiv sein. Die Bereitstellung von Schulungen und genehmigten Lösungen für verschiedene Aufgaben kann dazu beitragen, die Mitarbeiter über die Risiken von Shadow AI aufzuklären und nutzbare Alternativen anzubieten.

Welche Rahmenwerke leiten die Governance von generativer KI?

Viele Organisationen haben Rahmenwerke entwickelt, um die Governance von GenAI und die allgemeine Sicherheit von KI zu unterstützen. Einige der bedeutendsten sind:

• NIST-Rahmenwerk für das Risikomanagement von KI: Prinzipien der Vertrauenswürdigkeit, Verantwortlichkeit und Sicherheit.
• ISO/IEC 42001: Erster internationaler Standard für KI-Managementsysteme.
• EU-KI-Gesetz: Risikoabhängige Governance-Verpflichtungen für KI-Einsätze in der EU.
• DSGVO und branchenspezifische Datenschutzgesetze: Anforderungen an die rechtmäßige, prüfbare Datenverarbeitung.

Diese Rahmenwerke bieten Leitlinien zur Entwicklung effektiver, skalierbarer KI-Sicherheitsprogramme, die mit den regulatorischen Anforderungen übereinstimmen. Viele Organisationen übernehmen Elemente dieser Rahmenwerke, um GenAI- und KI-Sicherheitsprogramme zu entwickeln, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Ist die Sicherheit von generativer KI Teil von Zero Trust?

Obwohl die Sicherheit von GenAI nicht Teil von Zero Trust ist, kann die Annahme von Zero-Trust-Prinzipien die Effektivität eines GenAI-Sicherheitsprogramms erheblich verbessern. Einige Möglichkeiten, wie Zero Trust auf die Sicherheit von GenAI angewendet werden kann, sind: 

• Identitätsüberprüfung für alle, die Eingaben einreichen
• Rollenbasierter Zugriff auf Modelle oder KI-Tools
• Kontinuierliche Überwachung von KI-Interaktionen
• Minimaler Zugriff auf Dateneingaben und Modellzugriff

Die Annahme von Zero-Trust-Prinzipien für die Sicherheit von GenAI trägt dazu bei, die Sichtbarkeit zu erhöhen und eine granularere Kontrolle über die Nutzung von KI zu bieten. Dies kann die Exposition einer Organisation gegenüber verwandten Risiken verringern und die Einhaltung der geltenden Vorschriften vereinfachen.