Wie man KI-Infrastruktur absichert: Best Practices

Die größten Sicherheitsrisiken für KI-Infrastrukturen

Zu den Risiken, denen Unternehmen mit ihren KI-Systemen ausgesetzt sind, gehören unter anderem:

• Erweiterte Angriffsfläche. KI-Systeme basieren häufig auf komplexen, verteilten Architekturen mit Cloud-Diensten, APIs und Integrationen von Drittanbietern, die alle ausgenutzt werden können.
• Injektionsangriffe. Angreifer manipulieren Trainingsdaten oder Prompts, um das Verhalten der KI zu verändern, was zu falschen Vorhersagen, verzerrten Ergebnissen oder böswilligen Folgen führt.
• Datendiebstahl und -verlust. KI-Systeme verarbeiten riesige Mengen sensibler Daten; ungesicherte Übertragungswege können zu Verstößen oder Missbrauch führen.
• Modelldiebstahl. Angreifer können Modelle reverse-engineeren oder geistiges Eigentum durch manipulatives Vorgehen extrahieren.

Um diesen Risiken zu begegnen, sind umfassende und proaktive Strategien erforderlich, die auf die KI-Infrastruktur zugeschnitten sind.

Wie man die Sicherheit von KI-Umgebungen verbessert

KI-Anwendungen sind zwar erstaunlich vielversprechend, weisen aber auch große Sicherheitslücken auf. Die jüngsten Berichte über die Sicherheitslücken von DeepSeek kratzen nur an der Oberfläche; die meisten generativen KI-Systeme (GenAI) weisen ähnliche Schwachstellen auf. Um die KI-Infrastruktur richtig abzusichern, sollten Unternehmen diese Best Practices befolgen:

• Zero Trust implementieren.
• Den Datenlebenszyklus sichern.
• KI-Modelle absichern.
• KI-spezifische Bedrohungen überwachen.
• Die Lieferkette sichern.
• Starke API-Sicherheit aufrechterhalten.
• Kontinuierliche Compliance gewährleisten.

Zero Trust implementieren

Zero Trust ist ein grundlegender Ansatz zur Sicherung der KI-Infrastruktur. Dieses Konzept basiert auf dem Prinzip „Niemals vertrauen, immer überprüfen“ und stellt sicher, dass alle Benutzer und Geräte, die auf Ressourcen zugreifen, authentifiziert und autorisiert sind. Zero-Trust-Mikrosegmentierung minimiert Risiken der Seitwärtsbewegungen innerhalb des Netzwerks, während andere Zero-Trust-Prozesse es Unternehmen ermöglichen, Netzwerke zu überwachen und unbefugte Anmeldeversuche zu melden, um Anomalien zu erkennen.

Den Datenlebenszyklus sichern

KI-Systeme sind nur so sicher wie die Daten, die sie aufnehmen, verarbeiten und ausgeben. Zu den wichtigsten Maßnahmen zur KI-Datensicherheit gehören:

Verschlüsselung. Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand, während der Übertragung und während der Verarbeitung mithilfe fortschrittlicher Verschlüsselungsstandards. Heutzutage bedeutet dies quantensichere Verschlüsselung. Zwar können aktuelle Quantencomputer bestehende Verschlüsselungssysteme noch nicht knacken, doch das muss in den nächsten Jahren nicht unbedingt so bleiben.

Datenintegrität sicherstellen. Verwenden Sie Hash-Verfahren und digitale Signaturen, um Manipulationen zu erkennen.

Zugriffskontrolle erzwingen. Wenden Sie strenge rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) an, um den Zugriff auf sensible Datensätze zu beschränken.

Daten minimieren. Reduzieren Sie die Menge der gesammelten und gespeicherten Daten, um potenzielle Schäden durch Verstöße zu minimieren.

KI-Modelle härten

Um die Integrität und Vertraulichkeit von KI-Modellen zu schützen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Adversarial Training. Integrieren Sie während des Modelltrainings gegensätzliche Beispiele, um die Widerstandsfähigkeit gegen Manipulationen zu verbessern. Führen Sie dies mindestens vierteljährlich durch. Bewährte Verfahren sind die Durchführung von Nachbesprechungen nach Abschluss des Trainings sowie die Weiterentwicklung zukünftiger Bedrohungsszenarien. Durch kontinuierliche Umsetzung können Unternehmen dynamische, anpassungsfähige Sicherheitsteams aufbauen.

Modellverschlüsselung. Verschlüsseln Sie trainierte Modelle, um Diebstahl oder unbefugte Nutzung zu verhindern. Stellen Sie sicher, dass alle zukünftigen Verschlüsselungen quantensicher sind, um der neu entstehenden Möglichkeit einer Verschlüsselungsumgehung durch Quantencomputer vorzubeugen.

Laufzeitschutz. Verwenden Sie Technologien wie sichere Enklaven – beispielsweise Intel Software Guard Extensions –, um Modelle während der Inferenz zu schützen.

Wasserzeichen. Betten Sie einzigartige, schwer erkennbare Kennungen in Modelle ein, um unbefugte Nutzung zu verfolgen und zu identifizieren.

KI-spezifische Bedrohungen überwachen

Herkömmliche Überwachungstools erfassen möglicherweise keine KI-spezifischen Bedrohungen. Investieren Sie in eine spezialisierte Überwachung, die Folgendes erkennen kann:

Data Poisoning (Datenvergiftung). Verdächtige Muster oder Anomalien in Trainingsdaten, die auf Manipulation hindeuten könnten. Studien haben gezeigt, dass dies eine bedeutende und derzeit ausnutzbare Schwachstelle von KI ist.

Modelldrift. Unerwartete Abweichungen im Modellverhalten, die durch gegnerische Angriffe oder Leistungseinbußen verursacht werden können.

Unbefugter API-Zugriff. Ungewöhnliche API-Aufrufe oder Nutzdaten, die auf Ausnutzungsversuche hindeuten.

Inzwischen sind mehrere Lösungen am Markt verfügbar, die speziell zur Erkennung und Abwehr von KI-spezifischen Bedrohungen entwickelt wurden.

Die Lieferkette sichern

Die KI-Infrastruktur hängt oft von Komponenten von Drittanbietern ab, von Open-Source-Bibliotheken bis hin zu Cloud-basierten APIs. Zu den Best Practices für die Sicherung der KI-Lieferkette gehören die folgenden:

Abhängigkeitsprüfung: Scannen Sie regelmäßig Bibliotheken von Drittanbietern auf Schwachstellen und patchen Sie diese. Dies wurde in der Vergangenheit oft übersehen, wenn Bibliotheken über viele Jahre hinweg verwendet wurden und dann plötzlich schwerwiegende Schwachstellen entdeckt wurden, wie beispielsweise bei Log4j.

Risikobewertung von Lieferanten. Bewerten Sie die Sicherheitslage von Drittanbietern und setzen Sie strenge Service Level Agreements durch. Stellen Sie dies immer wieder auf den Prüfstand.

Herkunftsverfolgung. Führen Sie Aufzeichnungen über Datensätze, Modelle und Tools, die während des gesamten KI-Lebenszyklus verwendet werden.

Starke API-Sicherheit gewährleisten

APIs bilden die Grundlage für KI-Systeme und ermöglichen den Datenfluss und externe Integrationen. Um die KI-Infrastruktur zu sichern, sollten Sie API-Gateways zur Authentifizierung, Ratenbegrenzung und Überwachung einsetzen. Implementieren Sie außerdem OAuth 2.0 und TLS für eine sichere Kommunikation. Testen Sie APIs regelmäßig auf Schwachstellen wie fehlerhafte Authentifizierung oder unsachgemäße Eingabevalidierung.

Kontinuierliche Compliance sicherstellen

KI-Infrastrukturen durchsuchen häufig sensible Daten, die gesetzlichen Anforderungen wie der DSGVO, dem CCPA und dem HIPAA unterliegen, und stützen sich auf diese. Gehen Sie wie folgt vor, um Compliance-Prozesse zu automatisieren:

• Audit. Überprüfen Sie KI-Systeme kontinuierlich, um sicherzustellen, dass die Richtlinien eingehalten werden.
• Auswertung. Erstellen Sie detaillierte Berichte für Aufsichtsbehörden.
• Lücken schließen. Identifizieren Sie proaktiv Lücken und setzen Sie Korrekturmaßnahmen um.

Beachten Sie, dass Compliance zwar notwendig ist, der Prozess an sich jedoch nicht ausreicht, um Unternehmen beim Schutz ihrer KI-Infrastruktur zu unterstützen.

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI und generativer KI ist Sicherheit ein zentrales Thema. Verwenden Sie einen mehrschichtigen Ansatz, um Daten und Modelle zu schützen und APIs und Lieferketten zu sichern. Implementieren Sie Best Practices und setzen Sie fortschrittliche Sicherheitstechnologien ein. Diese Schritte helfen CISOs und Sicherheitsteams dabei, ihre KI-Infrastruktur vor neuen Bedrohungen zu schützen. Jetzt ist es Zeit zu handeln.