Was ist KI-Datenexfiltration?

KI-Datenexfiltration ist der unbefugte Transfer oder die Offenlegung sensibler Informationen über KI-Systeme, -Werkzeuge, -Eingaben, -Ausgaben, -Plugins, -Verbindungen oder -Agenten. Dies umfasst alle Formen von KI, die im Unternehmen verwendet werden, einschließlich öffentlicher GenAI-Tools, eingebetteter KI in SaaS-Tools, interner Co-Piloten, autonomer KI-Agenten und modellverbundener Arbeitsabläufe.

Während Datenexfiltration eine langjährige Bedrohung darstellt, bringt KI neue Risiken und Exfiltrationswege durch Eingaben, Abrufschichten, Speicher, Ausgaben und Integrationen von Drittanbietern mit sich. Sensible Daten können absichtlich oder versehentlich aufgrund von Benutzerfehlern oder unsicherem Systemdesign exfiltriert werden.

Wichtige Highlights

• KI-Datenexfiltration ist die unbefugte Offenlegung oder der Transfer sensibler Informationen durch KI-Systeme oder KI-gestützte Arbeitsabläufe.
• Dies kann durch Eingaben, Ausgaben, Verbindungen, Speicher, Trainingspipelines oder Aktionen von Agenten geschehen.
• Sowohl versehentliches Benutzerverhalten als auch absichtliche Angriffe können zu KI-bezogenem Datenverlust führen.
• Shadow-KI erhöht das Risiko, da Organisationen möglicherweise keine Sichtbarkeit, Protokollierung und Durchsetzung von Richtlinien haben.
• Eine effektive Prävention hängt von der Datenklassifizierung, Zugangskontrollen, Überwachung und Ausgabe-Filterung ab.
• KI-Datenexfiltration steht im Zusammenhang mit Datenleckagen, umfasst jedoch häufig KI-spezifische Wege und Verhaltensweisen.

Was bedeutet KI-Datenexfiltration?

KI-Datenexfiltration ist, wenn sensible Daten die Unternehmensumgebung über KI-Eingaben, -Antworten, -Einbettungen und andere Mittel verlassen. Dies umfasst sowohl absichtliche Exfiltration als auch versehentliche Lecks aufgrund von Missbrauch, Fehlkonfiguration oder schwachen Sicherheitskontrollen.

KI-Datenexfiltration unterscheidet sich hauptsächlich von allgemeiner Datenexfiltration durch die Mittel der Exfiltration, z.B. KI-Tools. KI kann die Exfiltration weniger offensichtlich machen, indem sie Daten in kleinen Fragmenten, durch konversationelle Anfragen oder über werkzeugvermittelte Aktionen sendet. Darüber hinaus kann KI Daten „versehentlich“ exfiltrieren, wenn sie Opfer von Eingabeinjektionen, Halluzinationen oder ähnlichen Problemen wird.

Welche Arten von Daten sind am stärksten gefährdet?

KI kann jede Art von sensiblen Daten, die sie verarbeitet, einschließlich folgender, leaken:

• PII
• Finanzdaten
• Gesundheitsdaten
• Quellcode
• Interne Dokumente
• Zugangsdaten
• Kundenakte
• Rechtliche Inhalte
• Geschäftsgeheimnisse

KI kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten leaken, da KI-Tools häufig Freitexte, Dokumente, Screenshots und eingefügten Inhalt verarbeiten. Infolgedessen können sensible Daten, die Benutzer in Eingabeaufforderungen oder Uploads leichtfertig behandeln, geleakt werden und können weiterhin sensibel sein, auch wenn es sich nicht um regulierte Daten handelt.

Arten der KI-Datenextraktion

KI bringt neue Bedrohungen der Datenexfiltration mit sich, da Daten auf konversationelle, eingebettete oder automatisierte Weise in und aus Systemen bewegt werden können. Während Hacking eine Möglichkeit ist, beginnen viele Leaks mit gewöhnlichen Arbeitsabläufen und schlechter Governance. 

Einige häufige Arten der Datenexfiltration durch KI sind:

• Eingabe- und Eingabeaufforderungsexposition: Benutzer können sensible Daten (vertrauliche Aufzeichnungen, Code, Kundeninformationen usw.) in öffentliche oder nicht genehmigte KI-Tools eingeben oder einfügen, die diese Daten für das Training verwenden. Daten können auch von browserbasierten Chatbots, eingebetteten KI-Funktionen in SaaS-Anwendungen und Entwickler-Co-Piloten gesammelt werden. Eingabeaufforderungen sollten auf sensible Daten überwacht und protokolliert werden.
• Ausgabe-basierte Offenlegung: KI-Tools mit Zugang zu sensiblen Daten können diese Informationen in ihren Antworten auf Eingabeaufforderungen offenlegen. Schwache Kontrollen können dies durch zu breite Abfragen, schwache Autorisierung, Gedächtnisexposition oder unsichere Antwortgenerierung ermöglichen. Diese Offenlegung kann sogar unbeabsichtigt geschehen, wenn die KI Daten bereitstellt, die der Benutzer nicht extern teilen wollte.
• Verbindungen, Plugins und Agentenaktionen: KI-Agenten und verbundene Werkzeuge erweitern die Risikofläche aufgrund der Fähigkeit der KI, Werkzeuge aufzurufen, Datenbanken abzufragen oder Aktionen durchzuführen. Verbindungen, Plugins, API-Integrationen, Dateizugriff und Zugriff auf Wissensdatenbanken können das Risiko von Leaks erhöhen, wenn keine geringsten Berechtigungen und Autorisierungsprüfungen vorhanden sind.
• Speicher-, Abruf- und Datenpersistenzrisiken: Empfindliche Daten können in den Speicherschichten von KI-Workflows, Abrufsystemen, Vektorspeichern, Protokollen oder anderen Persistenzschichten gespeichert werden. Daten, die auf diese Weise in das System gelangen, könnten als Teil der Modellausgaben geleakt werden. Organisationen sollten starke Zugriffskontrollen für sensible Daten sowie Richtlinien zur Aufbewahrung, Protokollierung und Governance implementieren.

Das Risiko von Shadow AI

Shadow AI ist die nicht genehmigte oder unverwaltete Nutzung von KI für geschäftliche Zwecke, was zu blinden Flecken für Sicherheitsteams führen kann. Mitarbeiter könnten kostenlose KI-Tools oder SaaS-Anwendungen mit eingebetteter KI nutzen und sensible Daten in diese kopieren, wenn sie nicht durch Zugriffskontrollen, Klassifizierung und genehmigte Richtlinien daran gehindert werden. Diese nicht genehmigte Nutzung von KI erhöht das Risiko der Datenexfiltration und ist aufgrund des Mangels an Sichtbarkeit und Prüfpfaden schwer zu untersuchen.

Häufige Szenarien der Datenexfiltration durch KI

Die Datenexfiltration durch KI kann auf verschiedene Arten erfolgen, einschließlich:

• Öffentliche GenAI-Tools: Verträge, Kundendaten, Quellcode und andere sensible Daten können in öffentliche GenAI-Tools zur Analyse oder zur Unterstützung anderer Workflows kopiert werden. Wenn diese Werkzeuge nicht genehmigt und überwacht werden, könnten Sicherheitsteams diese Interaktion nicht sehen, was zu Datenexfiltration führt. Datenklassifizierung und Richtlinien sind entscheidend, um diese Bedrohung zu managen.
• Chatbots und Co-Piloten: KI-Assistenten könnten Zugriff auf interne Dokumente, Tickets, Repositories und Wissensdatenbanken haben. Schwache Autorisierung oder zu breite Abrufmöglichkeiten können dazu führen, dass sensible Inhalte versehentlich dem falschen Benutzer angezeigt werden. Ausgabekontrollen und Zugriffsprüfungen sollten verwendet werden, um dies zu verhindern.
• Prompt-Injection: Prompt-Injection-Angriffe verwenden gestaltete Eingabeaufforderungen, um KI dazu zu bringen, sensible Informationen preiszugeben oder unerwünschte Aktionen auszuführen. Dies kann direkt oder durch das Einbetten bösartiger Anweisungen in externe Inhalte oder verlinkte Ressourcen erfolgen. Prompt-Injection kann auch zur Offenlegung interner Daten, Geheimnisse oder Inhalte aus verbundenen Systemen führen, insbesondere bei autonomen KI-Agenten und Abruf-Workflows.
• Externe Werkzeuge und Aktionen: KI-Agenten mit Tool-Zugriff können sensible Daten über externe Werkzeuge senden, hochladen, zusammenfassen oder übertragen. Berechtigungen und Aktionsumfang sind entscheidend, um eine Exfiltration über nachgelagerte Systeme zu verhindern.

Wie können Organisationen das Risiko der Datenexfiltration durch KI erkennen und reduzieren?

Die Datenexfiltration durch KI ist ein erhebliches Risiko für das Unternehmen, insbesondere da KI zunehmend integriert und autonom wird. 

Best Practices zur Verwaltung dieser Risiken umfassen:

• Datenklassifizierung und DLP-Kontrollen: Organisationen müssen sensible Daten identifizieren, bevor sie angemessen geschützt werden können. Daten sollten klassifiziert werden, bevor sie KI-Systemen ausgesetzt werden, um den Zugriff auf die Daten zu verwalten und Eingabeaufforderungen sowie Modellausgaben ordnungsgemäß zu bereinigen. Mit KI ist DLP entscheidend, um Datenlecks über unstrukturierte Daten zu verhindern.
• Zugriffskontrolle und geringste Privilegien: Der Zugriff auf KI-Tools, -Connectoren, -Speicher und Unternehmensdatenquellen sollte nach Rolle und Bedarf eingeschränkt werden, um das Risiko der Datenexfiltration zu verringern. Datenklassifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) und Sicherheitsrichtlinien sollten vorhanden sein und durchgesetzt werden, bevor Daten abgerufen oder bearbeitet werden, um das Risiko der Offenlegung sensibler Daten zu verringern.
• Überwachung, Protokollierung und Anomalieerkennung: Organisationen sollten Eingabeaufforderungen, Antworten, Tool-Nutzung und Datenflüsse auf verdächtige oder anomale Ereignisse überwachen, wie ungewöhnliche Zugriffsverhalten, große Eingabeaufforderungslasten, seltsames Ausgabeverhalten oder nicht genehmigte Anwendungsnutzung. Wo möglich, sollte die KI-Telemetrie breitere Sicherheitsoperationen unterstützen, um eine detectionsorientierte Strategie zu fördern.
• Ausgabefilterung und Richtliniendurchsetzung: Sowohl Eingaben als auch Ausgaben können bei der Datenexfiltration durch KI verwendet werden. Die Durchsetzung von Richtlinien sollte Eingabeaufforderungen, Uploads, Downloads, clipboard-ähnliche Verhaltensweisen und generierte Antworten abdecken, wo dies anwendbar ist, um zu verhindern, dass sensible Daten in Modell- oder Assistentenausgaben offengelegt werden.

Datenexfiltration durch KI vs. Datenleckage vs. Datenverletzung

Datenexfiltration durch KI, Datenleckage und Datenverletzung sind alles verwandte Begriffe. Wesentliche Elemente sind:

• Datenexfiltration: In der Regel absichtlicher, unautorisierter Datentransfer, -extraktion oder -entfernung.
• Datenleckage: In der Regel unbeabsichtigte oder unkontrollierte Offenlegung.
• Datenverletzung: Ein breiterer Sicherheitsvorfall, der unautorisierten Datenzugriff, -offenlegung oder -exposition umfasst.

In KI-Umgebungen können sich diese Begriffe überschneiden. Zum Beispiel kann eine Eingabeaufforderung unbeabsichtigt Antworten mit unautorisierten Daten generieren, oder ein Eingabeaufforderungsinjektionsangriff kann dasselbe Ziel absichtlich erreichen. Beide könnten zu einer Datenverletzung führen und ähnliche Auswirkungen auf das Unternehmen haben.

Datenexfiltration durch KI ist ein Anliegen auf Vorstandsebene.

Die Datenexfiltration durch KI ist ein Problem der Datensicherheit und Governance, nicht nur ein Modellproblem. Das Risiko steigt, wenn die Nutzung von KI schneller zunimmt als die Sichtbarkeit, die Zugangskontrolle und die Durchsetzung von Richtlinien.

Da KI-Tools zunehmend sensible Geschäftsprozesse, internes Wissen und regulierte Daten berühren, kann eine schwache Kontrolle der KI-Nutzung die Privatsphäre, die Compliance, den Schutz des geistigen Eigentums und das Vertrauen beeinträchtigen. Organisationen benötigen Richtlinien, um die Risiken von Schatten-KI und Datenexfiltration über Eingabeaufforderungen, Ausgaben und verbundene Tools zu verwalten.

FAQ

Was ist Datenexfiltration durch KI?

Datenexfiltration durch KI ist die unbefugte Offenlegung oder Übertragung sensibler Daten durch KI-Eingabeaufforderungen, Ausgaben, Modelle, Agenten oder verbundene Systeme. Dies umfasst sowohl absichtlichen Datendiebstahl als auch versehentliche Lecks durch Benutzer oder KI-Systeme.

Ist Datenexfiltration durch KI dasselbe wie Datenleckage?

Datenexfiltration durch KI steht im Zusammenhang mit Datenleckage, jedoch ist Leckage oft unbeabsichtigt. Im Gegensatz dazu ist Datenexfiltration in der Regel absichtlich; jedoch können KI-Systeme die Grenzen verwischen, da sie unabhängig agieren können.

Wie können KI-Tools sensible Informationen offenlegen?

KI-Systeme können sensible Informationen auf verschiedene Weise offenlegen, einschließlich über Eingabeaufforderungen, Ausgaben, Verbindungen, Speicher, Abrufsysteme und Aktionen von Agenten. Das Risiko der Datenexfiltration kann aus Missbrauch, Fehlkonfiguration oder Angriffen wie Eingabeaufforderungsinjektionen resultieren.

Warum erhöht Schatten-KI das Exfiltrationsrisiko?

Schatten-KI erhöht das Exfiltrationsrisiko, da nicht genehmigte Tools nicht überwacht werden und nicht den Unternehmensrichtlinien und Datenexfiltrationstools unterliegen. Infolgedessen ist es schwierig, Exfiltration zu identifizieren und zu untersuchen.

Wie können Organisationen das Risiko der Datenexfiltration durch KI reduzieren?

Die Risiken der Datenexfiltration durch KI können durch gängige Best Practices der Datensicherheit reduziert werden, wie z.B. Datenklassifizierung, DLP, Zugangskontrollen, Überwachung, Protokollierung, Ausgabe-Filterung und Governance. Schatten-KI und der wachsende Einfluss von KI im Unternehmen bedeuten, dass keine einzelne Kontrolle ausreicht, und eine mehrschichtige Verteidigung ist unerlässlich, um das Risiko von Datenverlusten zu minimieren.