ÐаÑеÑина ÐвÑеÑов
Mit einem KI-Gateway Modelle und Anwendungen absichern
KI-Gateways bieten wichtige Sicherheitskontrollen für KI-Anwendungen in Unternehmen, können Datenverluste verhindern und verwalten gleichzeitig den Zugriff auf die Anwendung.
Die Entwicklung von KI-Anwendungen hat sich rasch von einer Ausnahmeerscheinung zu einer unverzichtbaren Unternehmensaufgabe entwickelt. Angesichts der Art von Daten, auf die KI-Agenten, große Sprachmodelle (LLM) und Anwendungen zugreifen, ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, geeignete Sicherheitskontrollen zu implementieren.
Wie können Unternehmen KI-Modelle und -Anwendungen sowohl vor immer raffinierteren Angreifern als auch vor unbeabsichtigten Vorfällen schützen, die die Datenausgabe gefährden? Eine Möglichkeit besteht darin, KI-Gateways zu verwenden, um den Zugriff auf KI-Dienste zu autorisieren und zu beschränken und so Datenlecks zu verhindern.
Wie funktionieren KI-Gateways?
KI-Gateways funktionieren ähnlich wie API-Gateways und dienen als Proxy zwischen KI-Anwendungen, KI-Modellen, Benutzern und anderen Anwendungen. Diese Gateways können alle Dateneingaben sammeln und bewerten und nur korrekte Daten an die Cloud weiterleiten.
Mithilfe von Authentifizierung und Verschlüsselung schützen KI-Gateways Daten, während diese zwischen Geräten und über das Netzwerk übertragen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass nur autorisierte und authentifizierte Geräte mit KI-Systemen und -Diensten interagieren können. Wenn eine Anwendung auf einen KI-Dienst zugreifen muss, sendet sie eine Anfrage an das Gateway. Mithilfe von Regeln oder einem Algorithmus authentifiziert das Gateway dann die Anfrage und leitet sie an das entsprechende KI-Modell oder den entsprechenden KI-Dienst weiter.
KI-Gateways verfolgen die Kommunikation zwischen Geräten und Netzwerken in Echtzeit und beschleunigen so die Erkennung verdächtiger Aktivitäten, die auf eine potenzielle Sicherheitsverletzung hindeuten könnten. Sie können auch Anfragen und Antworten protokollieren und so KI-Nutzungsmuster erstellen. Da gilt es immer alle Aspekte des Datenschutzes und der Nachverfolgbarkeit sicherzustellen und zu klären.
Wie KI-Gateways KI-Modelle sichern
KI-Gateways nutzen mehrere Methoden, um KI-Modelle, große Sprachmodelle und KI-Anwendungen vor Cyberrisiken zu schützen.
Verwaltung von Authentifizierung und Autorisierung
KI-Gateways arbeiten mit IAM-Diensten zusammen, um den Zugriff auf Daten zu verwalten. Sie beschränken oder erlauben den Zugriff basierend auf dem Benutzer- oder Geräteprofil und der Netzwerkaktivität.
Richtlinien zur Verhinderung von Datenverlusten implementieren
KI-Gateways wenden DLP-Richtlinien an, um die Übertragung sensibler und vertraulicher Informationen zu beschränken und so Datenlecks innerhalb und außerhalb der Unternehmensfirewall zu verhindern. Die Gateways interagieren auch mit Intrusion-Prevention-Systemen, um bösartigen Datenverkehr zu erkennen und abzuwehren, beispielsweise durch Deep Packet Inspection, um eine Übertragung von einem Bedrohungsakteur zu identifizieren.
Sichere APIs zur Anbindung an KI-Tools
Da APIs eine einheitliche Schnittstelle bieten, können Anwendungen über eine Standard-API mit mehreren KI-Modellen kommunizieren. KI-Gateways, wie beispielsweise die KI-Gateway-Funktion von Microsoft in Azure API Management, verwalten APIs, die eine Verbindung zu KI-Tools und -Modellen herstellen, um eine versehentliche Offenlegung von Daten zu verhindern. Dazu gehören die Verfolgung von Authentifizierungstoken über mehrere Anwendungen hinweg und die sichere Freigabe des API-Schlüssels.
Verbesserung der Compliance- und Governance- Maßnahmen
Durch die Weiterleitung des gesamten Datenverkehrs zu und von KI-Modellen oder -Tools ermöglichen KI-Gateways Unternehmen die Einhaltung der KI-Vorschriften ihrer Branche. Konkret nutzen KI-Gateways Datenverkehrsmanagement, Orchestrierung und die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien, um Compliance-Vorgaben wie DSGVO, KI-VO (KI-Verordnung), HIPAA und andere Datenschutzbestimmungen sowie KI-Vorschriften zu erfüllen.
Weitere Funktionen eines KI-Gateways
Über die Sicherheit hinaus bieten KI-Gateways Leistungsvorteile. Beispielsweise können KI-Gateways so eingerichtet werden, dass häufig abgerufene Daten zwischengespeichert werden, um die Effizienz und Leistung zu verbessern. Sie können auch die Lasten über Service-Instanzen hinweg ausgleichen und die Antwortgenauigkeit messen, um potenzielle Serviceprobleme zu identifizieren und anschließend die Arbeitslasten zu verteilen, um die Betriebszeit zu verbessern.
KI-Gateways sind nur ein Baustein der KI-Sicherheit
KI-Gateways sind ein wichtiges Schutzelement bei der Sicherung von KI-Modellen und -Anwendungen, aber nicht die einzige KI-Sicherheitstechnologie. Eine wirksame Verteidigung ist mehrschichtig und bündelt viele Ressourcen, um KI-Systeme und deren Ergebnisse zu schützen. Zu den zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen gehören beispielsweise die Implementierung eines MLSecOps-Frameworks zur Einrichtung von KI-Sicherheitsvorkehrungen, die Verwendung geeigneter Datentrainings und KI-Härtungen zur Verhinderung von Data Poisoning, die Einführung von Zero Trust und die Befolgung von Best Practices für die Datensicherheit.
