Was sind die Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit KI?

Die wachsende Akzeptanz von KI bringt neue Sicherheitsrisiken für Unternehmen mit sich, da Firmen KI-Modelle, Co-Piloten und Automatisierung in ihren Sicherheitsoperationen und IT-Workflows einsetzen. KI-Tools werden zunehmend vertraut, um kritische Entscheidungen bezüglich des Managements von IT-Ressourcen und der Reaktion auf potenzielle Angriffe zu treffen.

KI-Systeme sind nützliche Werkzeuge; sie sind jedoch nicht perfekt. KI-Systeme können Fehler machen und können Ziel von Angriffen werden, die darauf abzielen, sie und ihre Entscheidungsfindung zu manipulieren. Das Verständnis der mit KI verbundenen Risiken ist entscheidend für die Implementierung von Sicherheitskontrollen und Governance-Richtlinien zu deren Management.

Welche Arten von Risiken fallen unter die Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit KI?

KI-gestützte Werkzeuge bringen eine Reihe potenzieller Sicherheitsbedenken mit sich. Drei der bedeutendsten sind Angreifer, die das KI-Modell manipulieren, ausgeklügelte Eingabeaufforderungen, die ein KI-Tool dazu bringen, falsche Entscheidungen zu treffen, und Datenlecks aus KI-Tools.

Modellvergiftung und Fehlinformationsinjektion

KI-Modelle werden trainiert, indem man ihnen Trainingsdaten zuführt und ihnen erlaubt, Informationen und Muster aus diesem Datensatz zu extrahieren. Im Allgemeinen hängt die Qualität des KI-Modells von der Qualität der bereitgestellten Daten ab. Angreifer können dies ausnutzen, indem sie Trainingsdaten korrumpieren, um falsche Informationen einzuführen, entweder während des anfänglichen Trainings oder des fortlaufenden Lernens. Indem sie dies tun, können sie das zugrunde liegende Modell ändern, um falsche Entscheidungen zu treffen, was potenziell zu falsch positiven oder falsch negativen Erkennungen führen kann.

Die meisten KI-Modelle sind nicht erklärbar, was es schwierig macht zu bestimmen, wie sie zu einem bestimmten Schluss gekommen sind und ob dieser Denkprozess korrekt war. Aus diesem Grund ist es entscheidend, falsche oder korrumpierte Trainingsdaten zu identifizieren und herauszufiltern, bevor sie im Modell kodiert werden, um dieses Risiko zu managen.

Modellmanipulation und Eingabeaufforderungsinjektion

Angriffe zur Modellmanipulation und Eingabeaufforderungsinjektion zielen auf Produktions-KI-Systeme ab und versuchen, sie in Richtung falscher Klassifikationen oder schlechter Ratschläge zu lenken. Diese Angriffe beinhalten, dass der Angreifer sein Verständnis darüber, wie ein Modell funktioniert, missbraucht, um eine Eingabeaufforderung zu erstellen, die unerwartete Ergebnisse im KI-Modell verursacht.

Bei KI können die Ausgaben stark variieren, abhängig von den Details der Eingabeaufforderung und anderen Faktoren, wie der Temperatur (Grad der gewünschten Zufälligkeit) der Ausgaben. Durch die Ausnutzung dieses Faktums können Angreifer möglicherweise eine Schwachstelle in den KI-Schutzmaßnahmen identifizieren und ausnutzen oder das KI-Modell in einen unerwünschten Zustand zwingen.

Datenexposition und Leckage sensibler Informationen

KI-Systeme haben häufig Zugang zu hochsensiblen Informationen, die eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung von Vorteilen für das Unternehmen spielen. Einige Datenzugriffe können absichtlich sein, aber Mitarbeiter können auch sensible Informationen in KI-Tools, sowohl interne als auch externe, eingeben oder kopieren und einfügen.

Dieser Zugang zu sensiblen Daten birgt das Risiko von Datenlecks über Protokolle, Trainingsartefakte, schlecht verwaltete Chat-Schnittstellen und die fortlaufende Schulung von KI-Systemen. Organisationen sollten den Zugang von KI zu sensiblen Daten verwalten und Datenverlustprävention (DLP) implementieren, um die Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen.

Wie wirken sich KI-Sicherheitsprobleme auf die SOC-Workflows aus?

KI-Tools unterstützen zunehmend die Workflows von Sicherheitsoperationsteams (SOC), indem sie helfen, die Alarmtriage und -korrelation, die Vorfalluntersuchung und das Reporting zu automatisieren und zu optimieren. Obwohl diese Tools helfen können, das Rauschen zu reduzieren, können sie auch Fehler machen, indem sie wichtige Informationen übersehen oder falsche Entscheidungen treffen. Aus diesem Grund sollte KI verwendet werden, um die Effektivität menschlicher Analysten zu verbessern, anstatt sie vollständig durch Automatisierung zu ersetzen.

Triage-Beschleunigung mit Unterstützung durch KI-Copiloten

Für SOC-Teams fungieren KI-Copiloten als Assistenten, die Alarme zusammenfassen, nächste Schritte empfehlen und Untersuchungen unterstützen. Dies reduziert die Arbeitslast, die mit der Vorfalltriage und -untersuchung verbunden ist, und verringert die durchschnittliche Reaktionszeit (MTTR).

Copiloten sind gut geeignet für bekannte und häufige Situationen, wie große Mengen repetitiver Alarme mit klaren Mustern. Ein Copilot kann Abweichungen von diesem Muster identifizieren, die potenzielle Bedrohungen anzeigen, während er den Rest des Rauschens herausfiltert. Copiloten sind jedoch weniger geeignet für Situationen, in denen eine Organisation mit einem seltenen, hochgradigen Vorfall konfrontiert ist. In diesen Situationen können selbst kleine Details wichtig für die ordnungsgemäße Bedrohungstriage und -reaktion sein, könnten jedoch versehentlich von einem KI-Copiloten herausgefiltert oder zusammengefasst werden.

Übermäßige Abhängigkeit von Analysten und Entscheidungsdrift

KI-Copiloten sind nützliche Werkzeuge, und Analysten können im Laufe der Zeit von ihnen abhängig werden. Dies wird gefährlich, wenn KI-Empfehlungen akzeptiert und genehmigt werden, ohne eine ordnungsgemäße Überprüfung, insbesondere wenn Analysten unter Zeitdruck arbeiten.

AI-Sicherheit Werkzeuge können aufgrund von halluzinierten Indikatoren, falschen Schweregradklassifikationen und einem Mangel an wichtigen Kontextinformationen über die Umgebung einer Organisation falsche Empfehlungen abgeben. Sobald eine KI die Erzählung festlegt, können menschliche Analysten unbewusst unter Bestätigungsfehler leiden, indem sie nach Beweisen suchen, die die Theorie unterstützen, anstatt die wahre Ursache zu ermitteln. Obwohl KI nützlich sein kann, um Reaktionsprozesse zu optimieren, sollten ihre Empfehlungen nicht als 100 % genau betrachtet werden.

Welche Governance-Kontrollen reduzieren Bedenken hinsichtlich der KI-Sicherheit?

Die Ausnutzung von KI erfordert, dass Angreifer mit den Trainingsdaten der KI oder einem Produktionsmodell interagieren. Eine starke Governance kann helfen, Bedenken hinsichtlich der KI-Sicherheit zu verringern, indem der Zugang zu sensiblen Ressourcen kontrolliert und Interaktionen auf Anzeichen verdächtiger oder bösartiger Aktivitäten überwacht werden.

Zugriffskontrollen und Durchsetzung von Richtlinien

Starke Zugriffskontrollen sind die Grundlage einer KI-Sicherheitsrichtlinie, die den Zugang zu KI-Datenquellen und -Werkzeugen auf autorisierte Benutzer beschränkt. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) setzt dies um, indem der Zugang basierend auf dem, was ein Benutzer benötigt, um seine Rolle im Unternehmen zu erfüllen, zugewiesen wird.

Zugriffskontrollen können durch Richtlinien ergänzt werden, die definieren, was legitime Benutzer mit KI-Werkzeugen tun können. Dies umfasst die Einschränkung der Art von Daten, die in KI-Werkzeuge eingegeben werden können, um das Risiko und die Auswirkungen potenzieller Datenlecks zu verringern.

Überwachung und Verhaltensbewertung

Neben der Verhinderung von Bedrohungen für KI-Systeme benötigen Organisationen auch die Fähigkeit, diese zu erkennen und zu beheben. Aus diesem Grund ist es unerlässlich, Eingabeaufforderungen, Antworten und wichtige Entscheidungen, die mit KI-Empfehlungen verbunden sind, zu protokollieren, um Zugang zu den Daten zu erhalten, die für die Untersuchung und Reaktion auf Vorfälle erforderlich sind.

Diese Protokolle sollten auf verdächtige Anomalien oder Muster überwacht werden, wie z. B. versuchte Eingabeinjektionen oder ungewöhnlichen Datenzugriff. Darüber hinaus sollte das Unternehmen das Modellverhalten regelmäßig anhand bekannter Testfälle bewerten, um Modellabweichungen zu identifizieren und Red-Teaming durchzuführen, um potenziell ausnutzbare Schwächen zu erkennen.

Welche Unternehmensszenarien erhöhen die Exposition?

Die Sicherheitsrisiken von KI sind am größten, wenn KI eine wichtige Rolle im Unternehmen spielt, indem sie kritische oder risikobehaftete Aktivitäten automatisiert, wie z. B. Arbeitsabläufe zur Reaktion auf Vorfälle, kundenorientierte Werkzeuge oder Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM). Die Risiken sind auch erhöht bei unbekannter Nutzung von KI, wie z. B. Schatten-KI, bei der Mitarbeiter KI-Werkzeuge ohne ordnungsgemäße Genehmigung oder Verwaltung verwenden.

Hochwirksame Automatisierungspipelines

Die vollständige Automatisierung kann verschiedene Prozesse erheblich optimieren und die Belastung des Sicherheitspersonals verringern. Ein KI-System kann beispielsweise eine potenzielle Bedrohung identifizieren oder ein Ticket überprüfen, Änderungen vornehmen, um das Problem zu beheben, und das Problem schließen.

Dies wird problematisch, wenn die KI Fehler macht. Dies könnte zu verpassten Vorfällen, unangemessener Zugriffsverwaltung oder zu Änderungen führen, die die IT-Umgebung der Organisation beeinträchtigen. Aus diesem Grund sollte die Automatisierung kritischer oder risikobehafteter Prozesse einen Menschen im Prozess behalten oder starke Sicherheitsvorkehrungen gegen Unfälle aufrechterhalten.

Ungeprüfte Nutzung von Shadow AI

Shadow AI ist die Nutzung von KI-Tools im Unternehmen ohne formelle Genehmigung oder Aufsicht. Mitarbeiter können bequeme „kostenlose“ Tools annehmen, die es ihnen ermöglichen, sensible Informationen zu verarbeiten.
Wenn Sicherheitsteams erst nachträglich von dieser Praxis erfahren, können Risiken von Shadow AI zu Datenlecks, fehlenden Prüfpfaden, inkonsistenter Durchsetzung von Richtlinien und Nichteinhaltung von Vorschriften führen. Aus diesem Grund sollten Unternehmen proaktiv nach unbefugter KI-Nutzung suchen und Kontrollen implementieren, die verhindern, dass sensible Daten in diese Tools eingegeben werden.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Sicherheit

Was ist der Unterschied zwischen KI-Sicherheit und traditioneller Cybersicherheit?

KI-Sicherheit befasst sich mit Sicherheitsbedrohungen, die mit KI-Tools verbunden sind, wie der Möglichkeit nicht-deterministischer Antworten auf ähnliche Eingaben und Angreifern, die KI-Systeme anvisieren und ausnutzen. Dies baut auf der traditionellen Cybersicherheit auf und integriert Antworten auf diese Bedrohungen neben bestehenden Kontrollen für Anwendungs-, Daten- und Identitätssicherheit.

Sind KI-Copiloten sicher für SOC-Teams?

Die Sicherheit von KI-Copiloten für SOC-Teams hängt davon ab, wie das Tool verwendet, gesichert und verwaltet wird, und nicht vom Tool selbst. Copiloten sind gut geeignet für bestimmte Aufgaben, wie das Suchen nach Anomalien oder Mustern in häufigen Warnmeldungen, aber sie könnten weniger effektiv bei selteneren, risikobehafteten Vorfällen sein. Aus diesem Grund sollten Copiloten verwendet werden, um die Arbeit zu erleichtern und menschliche Betreiber zu unterstützen, während menschliche Analysten die Kontrolle über kritische Entscheidungen und die Verantwortung behalten.

Wie können Organisationen Missbrauch oder Fehlgebrauch von KI-Systemen erkennen?

Das Protokollieren von Interaktionen mit KI-Systemen, einschließlich Eingabeaufforderungen, Zugriffsversuchen und Zugriff auf Trainingsdaten, kann helfen, Einblicke in die Nutzung und den Missbrauch dieser Systeme zu geben. Diese Protokolle können auf Anomalien oder Muster des Missbrauchs überwacht und analysiert werden, wie z.B. versuchte Eingabeaufforderungsinjektionen oder ungewöhnlichen oder unangemessenen Zugriff auf sensible Daten. Die KI-Telemetrie sollte sich in bestehende SIEM-, NDR- und SOC-Workflows integrieren und nicht in einem separaten Silo leben, um wertvollen Kontext zu bieten und vorhandene Sicherheitskontrollen zu nutzen.

Warum sind Bedenken hinsichtlich der KI-Sicherheit heute wichtig?

Da Unternehmen zunehmend auf KI und Automatisierung angewiesen sind, können der Umfang und die Auswirkungen von KI-Fehlern und -Angriffen wachsen. Wenn Co-Piloten und Agenten wichtige Entscheidungen treffen dürfen, besteht das Risiko, dass ihre blinden Flecken, Halluzinationen und andere Fehler zu Datenverletzungen, Ausfallzeiten und anderen negativen Auswirkungen auf das Unternehmen führen können.

Da KI in alles integriert wird, haben Unternehmen nicht die Möglichkeit, sich vollständig „abzumelden“. Stattdessen müssen Sicherheitsteams Kontrollen und Richtlinien implementieren, um die Sicherheitsrisiken der KI zu managen. KI ist hilfreich, aber nur mit disziplinierter Governance, Überwachung und klarer Verantwortung für die menschlichen Entscheidungsträger.