Was ist KI-Sicherheit?

KI hat der Welt unglaubliche Innovationen in einem noch nie dagewesenen Tempo beschert. Leider haben sich Cyberkriminelle die KI-Technologie genauso schnell zu eigen gemacht wie der Rest der Welt, was neue Sicherheitslücken, Bedrohungen und Herausforderungen mit sich bringt.

KI-Sicherheit, oder Sicherheit der künstlichen Intelligenz, bezieht sich auf die Maßnahmen und Praktiken, die KI-Systeme vor diesen Bedrohungen schützen sollen. Genau wie herkömmliche IT-Systeme vor Hackerangriffen, Viren und unbefugtem Zugriff geschützt werden müssen, benötigen KI-Systeme ihre eigenen Sicherheitsmaßnahmen, damit sie funktionsfähig, zuverlässig und sicher bleiben.

KI-Sicherheit ist aus mehreren Gründen wichtig, unter anderem:
 

• Schutz vertraulicher Daten. KI-Systeme verarbeiten enorme Mengen vertraulicher Daten, darunter finanzielle, medizinische, persönliche und finanzielle Informationen. 

• Verwalten der Systemintegrität. Unkontrollierte Schwachstellen in KI-Systemen können zu kompromittierten Modellen führen, die wiederum ungenaue oder schädliche Ergebnisse liefern können.

• Schutz der Verfügbarkeit von KI-Diensten. Wie jeder andere Dienst müssen auch KI-Systeme verfügbar und einsatzbereit bleiben, insbesondere wenn immer mehr Menschen und Organisationen auf sie angewiesen sind. Sicherheitsverletzungen führen häufig zu Downtime, was wichtige Dienste unterbrechen kann. 

• Verantwortlichkeit. Damit KI auf globaler Ebene eingeführt werden kann, müssen Menschen und Organisationen darauf vertrauen können, dass KI-Systeme sicher und zuverlässig sind.

• Vertraulichkeit: Stellen Sie sicher, dass vertrauliche Daten nur autorisierten Personen oder Systemen zugänglich sind. 

• Integrität: Gewährleisten Sie die Genauigkeit und Konsistenz der KI-Systeme.

• Verfügbarkeit: Stellen Sie sicher, dass KI-Systeme betriebsbereit und zugänglich bleiben. 
  
  
• Verantwortlichkeit: Die Möglichkeit, Aktionen von KI-Systemen nachzuverfolgen.

 

Es ist wichtig, zwischen zwei verwandten, aber unterschiedlichen Konzepten zu unterscheiden: KI-Sicherheit und KI für Cybersicherheit.

KI-Sicherheit konzentriert sich auf den Schutz von KI-Systemen selbst. Es geht um Sicherheit für KI, die die Strategien, Tools und Praktiken umfasst, die darauf abzielen, KI-Modelle, Daten und Algorithmen vor Bedrohungen zu schützen. Dazu gehört, dass das KI-System wie vorgesehen funktioniert und dass Angreifende keine Schwachstellen ausnutzen können, um Ergebnisse zu manipulieren oder vertrauliche Informationen zu stehlen.

KI für Cybersicherheit bezieht sich hingegen auf die Verwendung von KI-Tools und -Modellen, um die Fähigkeit einer Organisation zu verbessern, Bedrohungen für alle ihre Technologiesysteme zu erkennen, darauf zu reagieren und sie zu mindern. So können Unternehmen große Mengen von Ereignisdaten analysieren und Muster erkennen, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen. KI für die Cybersicherheit kann Ereignis- und Cyberbedrohungsdaten aus verschiedenen Quellen analysieren und korrelieren.

Zusammengefasst geht es bei der KI-Sicherheit um den Schutz von KI-Systemen, während KI für Cybersicherheit sich auf die Verwendung von KI-Systemen bezieht, um den allgemeinen Sicherheitsstatus einer Organisation zu verbessern.

Die Gewährleistung der Sicherheit von KI-Systemen erfordert einen umfassenden Ansatz, der sowohl technische als auch betriebliche Herausforderungen angeht. Hier sind einige Best Practices für die Sicherheit von KI-Systemen:

Um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, sollten Organisationen stabile Maßnahmen zur Datensicherheit implementieren, die Folgendes umfassen: 

• Verschlüsseln vertraulicher Daten, um nicht autorisierten Zugriff auf KI-Trainingsdatensätze zu verhindern.

• Überprüfen von Datenquellen: Es ist wichtig sicherzustellen, dass die für das Training verwendeten Daten aus vertrauenswürdigen und überprüfbaren Quellen stammen. So wird das Risiko von Data Poisoning verringert.

• Das regelmäßige Bereinigen von Daten, um schädliche oder unerwünschte Elemente zu entfernen, kann dazu beitragen, KI-Sicherheitsrisiken zu mindern.

Der Schutz von KI-Modellen vor Angriffen ist ebenso wichtig wie der Schutz von Daten. Zu den wichtigsten Techniken zum Sicherstellen der Modellsicherheit gehören:

• Das regelmäßige Testen von KI-Modellen, um potenzielle Sicherheitsrisiken für gegnerische Angriffe zu identifizieren, ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Sicherheit.

• Verwenden sie Differential Privacy, um zu verhindern, dass Angreifende vertrauliche Informationen aus KI-Modellen zurückentwickeln.

• Implementieren von Training gegen Angriffe. So werden KI-Modelle mit Algorithmen trainiert, die Angriffe simulieren, um sie dabei zu unterstützen, echte Angriffe schneller zu erkennen. 

Durch die Implementierung starker Mechanismen der Zugriffssteuerung wird sichergestellt, dass nur autorisierte Personen mit KI-Systemen interagieren oder diese ändern. Schritte, die Organisationen durchführen sollten: 

• Verwenden Sie eine rollenbasierte Zugriffssteuerung, um den Zugriff auf KI-Systeme auf der Grundlage von Benutzerrollen zu beschränken.

• Implementieren Sie eine mehrstufige Authentifizierung, um eine zusätzliche Sicherheitsebene für den Zugriff auf KI-Modelle und -Daten bereitzustellen.

• Überwachen und protokollieren Sie alle Zugriffsversuche, um sicherzustellen, dass nicht autorisierter Zugriff schnell erkannt und unterbunden wird.

Die kontinuierliche Überwachung von KI-Systemen ist wichtig, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Schritte, die Organisationen durchführen sollten: 

• Überwachen Sie KI-Systeme regelmäßig, um Sicherheitsrisiken oder Beeinträchtigungen der Systemleistung zu identifizieren. 

• Verwenden Sie automatisierte Überwachungstools, um ungewöhnliches Verhalten oder Zugriffsmuster in Echtzeit zu erkennen. 

• Aktualisieren Sie KI-Modelle regelmäßig, um Sicherheitsrisiken zu patchen und die Resilienz gegenüber neuen Bedrohungen zu verbessern. 

Es gibt mehrere Tools und Technologien, die zur Verbesserung der Sicherheit von KI-Systemen beitragen können. Dazu gehören Sicherheitsframeworks, Verschlüsselungstechniken und spezielle KI-Sicherheitstools.

Frameworks wie das NIST AI Risk Management Framework stellen Richtlinien für Organisationen bereit, um Risiken im Zusammenhang mit KI zu verwalten und zu mindern. Diese Frameworks bieten bewährte Methoden zum Schutz von KI-Systemen, zum Identifizieren potenzieller Risiken und zum Sicherstellen der Zuverlässigkeit von KI-Modellen.

Die Verwendung von Verschlüsselungstechniken trägt zum Schutz von Daten- und KI-Modellen bei. Durch die Verschlüsselung vertraulicher Daten können Unternehmen das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern und sicherstellen, dass die Daten selbst dann unbrauchbar bleiben, wenn Angreifende Zugang zu ihnen erhalten.

Verschiedene Tools und Plattformen wurden entwickelt, um KI-Anwendungen zu schützen. Diese Tools helfen Organisationen dabei, Sicherheitsrisiken zu erkennen, KI-Systeme auf potenzielle Angriffe zu überwachen und Sicherheitsprotokolle durchzusetzen. 

Mit zunehmender Verbreitung von KI werden die Bedrohungen für diese Systeme immer komplexer. Eine große Gefahr ist der Einsatz von KI zur Automatisierung von Cyberangriffen, was es den Angreifenden erleichtert, sehr gezielte und effiziente Kampagnen durchzuführen. So verwenden Angreifende beispielsweise umfangreiche Sprachmodelle und KI-Phishing-Techniken, um überzeugende, personalisierte Nachrichten zu erstellen, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass das Opfer getäuscht wird. Das Ausmaß und die Präzision dieser Angriffe stellen neue Herausforderungen für die herkömmliche Cybersicherheitsabwehr dar.


Als Reaktion auf diese sich entwickelnden Bedrohungen beginnen viele Organisationen, KI-gesteuerte Verteidigungssysteme einzusetzen. Diese Tools, z. B. die KI-gesteuerte Unified SecOps-Plattformen von Microsoft, erkennen und minimieren Bedrohungen in Echtzeit, indem sie ungewöhnliches Verhalten erkennen und Reaktionen auf Angriffe automatisieren..

Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Herausforderungen für die KI-Sicherheit müssen Unternehmen ihre Sicherheitsstrategien proaktiv an die sich ständig verändernde Bedrohungslandschaft anpassen, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer KI-Systeme zu gewährleisten. Zu den wichtigsten Strategien gehören die Einführung eines umfassenden Sicherheitsrahmens, Investitionen in Verschlüsselungstechnologien und Zugangskontrolle sowie die kontinuierliche Kommunikation über neue Bedrohungen und neue Lösungen.

Moderne KI-Sicherheitslösungen, die KI schützen und steuern, verbessern den Schutz einer Organisation vor diesen neuen Bedrohungen erheblich. Durch die Integration dieser leistungsstarken KI-Sicherheitslösungen können Organisationen ihre vertraulichen Daten besser schützen, die Compliance mit gesetzlichen Bestimmungen gewährleisten und die Resilienz ihrer KI-Umgebungen vor zukünftigen Bedrohungen sicherstellen.