Künstliche Intelligenz Sicherheit: Schutz Ihrer KI-Systeme

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einer unverzichtbaren Technologie für Unternehmen jeder Größe und in jeder Branche geworden. Tatsächlich gaben Anfang 2025 71 % der Unternehmen an, bereits regelmäßig generative KI (GenAI) einzusetzen.

Während Organisationen bestrebt sind, KI in sämtliche Bereiche – von Kundendienst bis Cyberabwehr – zu integrieren, sind Angreifer gleichermaßen eifrig bemüht, die neu entstandenen Systeme, Datenwege und Entscheidungsmechanismen dieser KI-Anwendungen zu missbrauchen.

Die Frage der KI-Sicherheit hat sich von einer theoretischen zu einem praktischen Imperativ entwickelt. Der Schutz von Modellen, Daten und Infrastruktur bedeutet, die Vertrauenswürdigkeit jener Systeme zu wahren, die zunehmend Wirtschaft, Behörden und Forschung voranbringen.

Warum es wichtig ist, KI-Systeme abzusichern

KI erweitert die Angriffsfläche

Herkömmliche Anwendungen haben klar definierte Grenzen: Webserver, APIs und Benutzeroberflächen. KI-Systeme eröffnen jedoch ein Geflecht neuer Angriffsflächen, die untersucht und ausgenutzt werden können:

 
• Modelle: Trainierte Gewichtungen können geschütztes Wissen preisgeben oder durch Reverse Engineering zurückentwickelt werden, um geistiges Eigentum offenzulegen.
 
• Trainingsdaten: Datensätze, die häufig aus verschiedenen Quellen stammen, können sensible oder schädliche Inhalte umfassen oder absichtlich von Angreifern manipuliert werden.
 
• APIs: Modell-Endpunkte, die für Inferenz offengelegt werden, sind oft unzureichend authentifiziert, was böswillige Abfragen, übermäßige Nutzung oder Modell-Extraktion ermöglicht.
 
• Inferenz-Pipelines: Der Prozess der Verbindung von Eingaben, Vorverarbeitung, Modellaufrufen und Ausgaben kann Wege für Injektionsangriffe oder Datenexfiltration schaffen.

KI-Systeme sind hochwertige Ziele

KI-Systeme leisten zunehmend wichtigere Arbeit, wodurch ihre Inputs und Outputs zu attraktiven Zielen werden. Angreifer zielen auf KI-Modelle und -Anwendungen ab, um geistiges Eigentum zu stehlen oder zu replizieren, Entscheidungspipelines zu manipulieren, sensible Informationen durchsickern zu lassen und das öffentliche Vertrauen in KI-gestützte Dienste zu untergraben. Je stärker eine Organisation von KI abhängt, desto entscheidender wird es, sie wie jedes andere Kronjuwel zu schützen.

Was sind die größten Sicherheitsrisiken im Bereich der KI?

Zwar teilen KI-Systeme viele traditionelle IT-Schwachstellen, doch entstehen zusätzlich neuartige Risiken, die auf ihre spezifische Struktur und Funktionslogik zurückzuführen sind.

Schatten-KI

Schatten-KI bezeichnet die Verwendung von KI-Tools oder -Systemen außerhalb der formalen Aufsicht der IT-Abteilung, genauso wie „Schatten-IT“ nicht genehmigte Cloud-Anwendungen beschreibt. Abgesehen von der standardmäßigen IT-Beschaffung experimentieren Mitarbeitende mit externen GenAI-Tools, verbinden diese mit internen Datenquellen oder stellen sogar eigene Open-Source-Modelle auf lokalen Servern bereit. Ohne Transparenz können Unternehmen keine konsistenten Kontrollen oder Compliance durchsetzen, wodurch Lücken entstehen, die von Angreifern ausgenutzt werden können.

Data Poisoning

Data Poisoning (Datenmanipulation bzw. Datenvergiftung) tritt auf, wenn ein Angreifer die Trainingsdaten eines Modells verändert, um dessen Ergebnisse zu manipulieren. Dies ist ein besonders problematisches Thema bei der Absicherung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die darauf trainiert werden, Texte in menschlicher Sprache zu verstehen und zu erstellen.

Das Ziel von Data Poisoning ist es, die Modellausgaben zugunsten des Angreifers zu manipulieren oder die Gesamtperformance des Modells zu verschlechtern. Die Auswirkungen sind möglicherweise nicht sofort sichtbar, aber manipulierte Daten können mit der Zeit sowohl die Performance als auch das Vertrauen untergraben.

Feindliche Angriffe

Sogar ein gut trainiertes Modell kann ausgetrickst werden. Angriffe können Perturbationen – kleine, sorgfältig ausgearbeitete Änderungen – in Eingabedaten einführen, um das Modell auszutricksen. Das Hinzufügen einiger zufälliger Pixel zu einem Foto eines Stoppschilds könnte beispielsweise dazu führen, dass ein Bilderkennungsmodell es falsch identifiziert. Bei Modellen für natürliche Sprache können leicht umformulierte Prompts unbefugte oder schädliche Ausgaben hervorrufen. Diese Änderungen sind für Menschen oft nicht wahrnehmbar, können aber ausreichen, um das Modell zu falschen Vorhersagen oder Klassifizierungen zu veranlassen.

Prompt-Injection und -Manipulation

GenAI-Modelle sind in besonderem Maße anfällig für Prompt-basierte Angriffe. Ein böswilliger Benutzer kann Anweisungen erstellen, die System-Prompts außer Kraft setzen, interne Daten preisgeben oder das Verhalten manipulieren. Beispiele hierfür sind:

 
• Indirekte Prompt-Injection, bei der externe Inhalte (z. B. eine Webseite oder ein Dokument) versteckte Anweisungen enthalten. Laut dem Open Web Application Security Project (OWASP) ist Prompt-Injection eine der häufigsten Arten von LLM-Angriffen.
• „Jailbreak“-Prompts, die Modelle dazu verleiten, Sicherheitsregeln zu ignorieren.
 
• Langzeit-Speichermanipulation bei autonomen KI-Agenten.

Verstärkung traditioneller Bedrohungen

KI ersetzt keine herkömmlichen Cybersicherheitsprobleme – sie verstärkt sie. Da KI beispielsweise auf riesige Ökosysteme von Datenanbietern, Modell-Repositorys, vortrainierten Gewichtungen und Open-Source-Bibliotheken angewiesen ist, können KI-Systeme anfällig für Supply-Chain-Angriffe sein.

Angreifer nutzen KI jetzt zur Verbesserung ihrer eigenen Operationen. GenAI-Modelle können schnell eine große Menge überzeugender Phishing-E-Mails oder Deepfakes erstellen. Reinforcement-Learning-Agenten können Strategien der lateralen Bewegung in Netzwerken optimieren. Sogar DDoS-Angriffe lassen sich mit KI-Modellen optimieren, die Abwehrmaßnahmen vorhersagen.

Fünf Wege zum Schutz Ihrer KI-Systeme

Die Absicherung von KI-Systemen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Assets, Daten, Zugriff und Richtlinie berücksichtigt. Hier sind fünf wesentliche Schritte:

1. KI-Bestandsaufnahme

Was Sie nicht kennen, können Sie nicht schützen. Der erste Schritt ist ein umfassender Einblick sowohl in die KI-Tools, die von Mitarbeitenden verwendet werden, als auch in die KI-Komponenten, die in Anwendungen integriert sind:

 
• Alle Modelle katalogisieren, die in Entwicklung und Produktion sind – ob in der Cloud, On-Premise oder in Anwendungen eingebettet.
 
• Zugehörige Metadaten verfolgen: Trainingsdatensätze, APIs, Abhängigkeiten und Verantwortliche.
 
• KI-Dienste und Integrationen von Drittanbietern einbeziehen, die möglicherweise eigene Gefährdungsprofile aufweisen.

Automatisch arbeitende Tools zur Erkennung oder eine Plattform für das Management der KI-Sicherheit helfen bei der Identifizierung von „Schatten-KI“, Modellversionen und Datenströmen in verschiedenen Umgebungen.

2. Bewertung des Risikos in Ihrer KI-Umgebung

Sobald Sie eine Bestandsaufnahme der in Ihrem Unternehmen verwendeten Modelle, Datenquellen und KI-Anwendungen erstellt haben, können Sie jede Komponente auf Schwachstellen und Fehlkonfigurationen hin untersuchen. Häufige Risiken sind u. a.:

 
• Modellrisiken: Offenlegung von Gewichtungen, unsichere Endpunkte, Anfälligkeit für Inferenzangriffe
 
• Datenrisiken: Verlust von persönlich identifizierbaren Informationen (PII), Nichteinhaltung gesetzlicher Bestimmungen, Verwendung von Daten aus nicht verifizierten Quellen
 
• Pipeline-Risiken: mangelhafte Bereinigung der Eingabedaten, fehlende Isolation zwischen den Datenstufen (Sammlung, Vorbereitung, Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe)
 
• Infrastrukturrisiken: Schwache Authentifizierung, ungepatchte Systeme und übermäßige Berechtigungen.

Jede Organisation hat ihr eigenes Maß an Risikotoleranz und ihren eigenen Ansatz zur Risikominderung. In der Regel sollten Sie KI-Risiken jedoch genauso sorgfältig angehen wie die Verwaltung von Software-Schwachstellen – durch Scannen, Priorisieren und Beheben von Schwachstellen.

Wenn Ihr Unternehmen oder Ihre Behörde ihr Verständnis von KI-Risiken noch entwickelt, sind Modellrahmenwerke der International Organization for Standardization (ISO) und des National Institute of Standards and Technology (NIST) nützliche Ressourcen.

3. Daten vor Datenverlust schützen

Da Modelle aus Trainingsdaten lernen und diese mitunter reproduzieren, ist der Schutz dieser Daten von grundlegender Bedeutung. Zu den wichtigsten Praktiken gehören:

 
• Datenklassifizierung: Kennzeichnen Sie sensible Daten und beschränken Sie deren Verwendung beim Modelltraining.
 
• Implementierung von differenziellen Datenschutzmaßnahmen: Fügen Sie während des Trainings kontrolliertes Rauschen hinzu, um einzelne Datenpunkte zu verschleiern.
 
• Verschlüsselung von Pipelines: Schützen Sie Daten während der Übertragung und im Ruhezustand durch starke Verschlüsselung
 
• Ergebnisse überwachen: Erkennen Sie potenziellen Datenverlust von vertraulichen Informationen in Modellantworten oder Einbettungen.

Wenden Sie in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen die Prinzipien der Datenminimierung an – z. B. trainieren Sie nur mit den notwendigen Daten – und führen Sie Prüfprotokolle über Datenquellen und Transformationen.

4. Stärkere Zugriffskontrollen einführen

Die Zugriffsverwaltung für KI-Systeme sollte der von kritischen Anwendungen entsprechen, sich aber auf neue Ebenen erstrecken:

 
• Schreiben Sie rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC) für die Modellbereitstellung und Inferenz vor.
 
• Verwenden Sie API-Gateways und Authentifizierungs-Token, um Inferenz-Endpunkte einzuschränken.
 
• Isolieren Sie Umgebungen für Entwicklung, Tests und Produktion.
 
• Überwachen Sie Benutzer mit Zugriffsrechten, die Modelle neu trainieren oder verändern können, da ihre Handlungen folgenreiche Auswirkungen haben können.

Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), Schlüsselrotation und detaillierte Protokollierung sind entscheidend, um sowohl externe Verstöße als auch Missbrauch durch Insider zu verhindern.

5. Einheitliche Richtliniendurchsetzung erzwingen

KI führt zu besonderen Herausforderungen in der Governance. Einheitliche Richtlinien und Praktiken können dazu beitragen, Sicherheits- und ethische Aspekte sowohl in die Modelle selbst als auch in die Benutzerinteraktionen zu integrieren. Erwägen Sie die Implementierung von:

 
• Governance des Modelllebenszyklus: Definieren Sie Richtlinien für Datenbeschaffung, Modell-Retraining und Stilllegung.
 
• Prompt Management: Erzwingen Sie Einschränkungen für System-Prompts, Kontextinjektion und Toolzugriff.
 
• Teamübergreifende Abstimmung: Koordinieren Sie sich zwischen den Data Science-, DevSecOps- und Compliance-Teams, damit die Standards einheitlich bleiben.

Die Richtliniendurchsetzung kann durch Configuration-as-Code, fortlaufendes Compliance-Scanning und die Integration in Continuous Integration- und Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines automatisiert werden. Ziel ist es, Sicherheit als grundlegendes Merkmal des KI-Systems zu verankern, statt sie erst im Nachhinein zu berücksichtigen.

Wie Sie mit KI Ihre allgemeine Sicherheit verbessern können

KI kann auch ein starker Verteidiger sein. KI-gestützte Cybersicherheitslösungen, die ordnungsgemäß gesichert und verwaltet werden, können Ihnen helfen, Bedrohungen effektiver denn je zu erkennen, darauf zu reagieren und sie sogar vorherzusehen.

Bedrohungen systemweit erkennen

KI ist hervorragend in der Mustererkennung. Moderne Security Operations Centers (SOCs) mit ihren Modellen bieten viele Möglichkeiten:

• Identifizieren Sie Anomalien im Netzwerk-Traffic oder im Nutzerverhalten
 
• Erkennen Sie Zero-Day-Angriffe durch Verhaltens-Baselining
 
• Korrelieren Sie Warnungen aus mehreren Telemetriequellen

GenAI geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht über natürliche Spracheingaben den Zugriff auf komplexe Datensätze, wodurch rohe Telemetriedaten in wenigen Sekunden zu verwertbaren Informationen werden.

Antworten automatisieren

Automatisierung reduziert Reaktionszeit und menschliche Ermüdung. KI-gestützten Plattformen für Sicherheitsorchestrierung, Automatisierung und Reaktion ermöglichen vieles:

 
• Routinevorfälle (wie das Isolieren von Endpunkten oder Zurücksetzen von Anmeldeinformationen) können autonom bearbeitet werden.
• Playbooks lassen sich dynamisch auf Grundlage sich wandelnder Bedrohungsdaten generieren.
• LLMs können Vorfälle für Analysten zusammenfassen und so die Effizienz der Erstbewertung verbessern.

KI-gesteuerte Automatisierung ermöglicht es menschlichen Analysten, sich auf höherwertige Untersuchungen und strategische Verteidigung zu konzentrieren.

Vorausschauende Sicherheit praktizieren

Über die Erkennung hinaus ermöglicht KI eine proaktive Haltung. Prädiktive Sicherheit nutzt KI, um potenzielle Schwachstellen oder Angriffspfade vorherzusagen, bevor diese von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden.

Die Anwendung von Predictive Analytics auf Konfigurationsdaten kann Systeme aufdecken, die in riskante Zustände abdriften. Generative Simulationen können modellieren, wie sich Angreifer lateral in Ihrer Umgebung bewegen könnten. Historische Daten zu Sicherheitsverletzungen können zur Risikobewertung, Priorisierung des Patch-Managements und für Investitionen in die Verteidigung verwendet werden. Mit der Zeit können diese Erkenntnisse Ihre KI-Sicherheitsstrategie von einer Reaktion auf Prävention verlagern.

Stärken Sie Ihre menschlichen Sicherheitsteams

KI-Modelle sollen menschliche Expertise ergänzen, nicht ersetzen. Mit Hilfe von KI können Analysten, die von Warnmeldungen und Protokollen überlastet sind, ihren Blick auf das Wesentliche richten.

Sprachbasierte Assistenten geben Analysten die Möglichkeit, Sicherheitsvorfälle in natürlicher Sprache zu analysieren. Modelle zur Mustererkennung reichern den Kontext an, indem sie Bedrohungsindikatoren automatisch mit bekannten Techniken oder Angriffskampagnen verbinden. KI-Copiloten können Junior-Analysten durch gezielte Empfehlungen auf ein fast expertenähnliches Leistungsniveau bringen.

Das Ergebnis ist ein Sicherheitsteam, das schneller, besser informiert und resilienter ist und dieselbe KI-Revolution nutzt, die auch von Angreifern eingesetzt wird.

Der Mehrwert von Cloudflare

Mit der Cloudflare AI Security Suite erhalten Führungskräfte die nötigen Transparenzwerkzeuge und Sicherheitskontrollen, um Teams und KI-Tools einfach und einheitlich zu schützen. Diese Plattform konsolidiert Konnektivität, Netzwerksicherheit, Anwendungssicherheit und Entwicklertools in einer einzigen Lösung, die es Ihnen ermöglicht, Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein, indem Sie schnellere und intelligentere Sicherheitsentscheidungen während des gesamten KI-Lebenszyklus treffen.

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FAQs

Warum ist die Sicherung von KI-Systemen wichtig?

KI-Sicherheit ist unerlässlich, da Angreifer aktiv versuchen, die neuen Systeme, Datenflüsse und Entscheidungsfindungslogiken, die durch KI entstehen, auszunutzen. Der Schutz von Modellen, Daten und Infrastruktur ist entscheidend, um die Vertrauenswürdigkeit der Systeme zu erhalten, die Wirtschaft, Behörden und Forschung unterstützen.

Welche primären Methoden nutzen KI-Systeme, um die Angriffsfläche eines Unternehmens zu vergrößern?

KI-Systeme bieten mehrere neue Angriffsflächen für Ausnutzung, einschließlich der Modelle selbst, Trainingsdaten, APIs und Inferenz-Pipelines.

Was ist „Schatten-KI“ und warum stellt sie ein Sicherheitsrisiko dar?

Schatten-KI bezeichnet die Verwendung von KI-Tools oder -Systemen außerhalb der formalen Aufsicht der IT-Abteilung. Diese mangelnde Transparenz, oft aufgrund von Mitarbeitenden, die mit externen GenAI-Tools experimentieren oder Open-Source-Modelle einsetzen, hindert Unternehmen daran, durchgängige Sicherheitskontrollen oder Compliance durchzusetzen, wodurch Schwachstellen entstehen, die Angreifer ausnutzen können.

Wie manipulieren sogenannte feindliche Angriffe („adversarial attacks“) KI-Modelle?

Feindliche Angriffe führen zu Störungen – kleinen, sorgfältig ausgearbeiteten Änderungen – an den Eingabedaten. Diese sind für Menschen oft nicht wahrnehmbar, führen aber dazu, dass das Modell falsche Vorhersagen oder Klassifizierungen trifft. In Sprachmodellen kann dies eine leichte Umformulierung von Prompts beinhalten, um nicht autorisierte oder schädliche Outputs hervorzurufen.

Welches sind die fünf wesentlichen Schritte zur Absicherung von KI-Systemen?

Die Absicherung von KI-Systemen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Folgendes umfasst: Bestandsaufnahme aller KI-Assets; Bewertung des Risikos in der KI-Umgebung; Schutz der Daten vor Datenverlust; Einführung strengerer Zugriffskontrollen; und Durchsetzung der Einheitlichkeit auf Richtlinienebene.

Wie können Organisationen Daten in KI-Systemen vor Datenverlust schützen?

Organisationen können Daten schützen, indem sie sensible Daten klassifizieren, um ihre Verwendung beim Training einzuschränken, differenzielle Datenschutzmaßnahmen implementieren, Pipelines für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsseln und die Modellausgabe auf mögliche Offenlegung vertraulicher Informationen überwachen.

Wie kann KI über die Erkennung hinaus die Fähigkeiten eines Sicherheitsteams verbessern?

KI kann die Sicherheit verbessern, indem sie Reaktionen auf Routinevorfälle automatisiert und Playbooks erstellt, prädiktive Sicherheit ermöglicht, um Schwachstellen vor ihrer Ausnutzung zu erkennen, und menschliche Teams mit konversationellen Assistenten unterstützt, um die Effizienz der Analysten zu steigern.

Wie hilft die Cloudflare AI Security Suite bei der Sicherung von KI-Systemen?

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