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GenAI Sicherheits & Governance Checkliste für LLMs

GenAI Sicherheits & Governance Checkliste für LLMs

Generative KI (GenAI), insbesondere Modelle, die durch große Sprachmodelle (LLMs) unterstützt werden, eröffnen ein neues Feld der Innovation – und des Risikos. Diese Modelle verarbeiten, generieren und verarbeiten Daten im großen Stil, oft unter Zuhilfenahme vielfältiger und sensibler Quellen. Mit großer Macht kommt die dringende Notwendigkeit für starke Sicherheit und Governance.

Diese Checkliste skizziert, wie Sie GenAI-Pipelines durch mehrschichtige Kontrollen sichern: Sichtbarkeit, Schutz, Verantwortlichkeit und Automatisierung.

Echtzeitüberwachung für LLM-Arbeitslasten

LLMs sehen womöglich nicht wie traditionelle Datenbanken aus, aber ihr Verhalten sollte ebenso gründlich protokolliert werden. Die Erfassung jeder Interaktion – von Eingabeaufforderungen bis hin zu generierten Antworten – ermöglicht es, sensible Datenexposition nachzuverfolgen, Missbrauch zu erkennen und Compliance-Prüfern gerecht zu werden. Werkzeuge wie Database Activity Monitoring bieten diese Sichtbarkeit in Echtzeit.

SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE datname = 'llm_logs';

Dieses PostgreSQL-Beispiel zeigt, wie Datenbanksitzungen mit LLM-Nutzungsmetadaten in Beziehung gesetzt werden können.

Siehe auch: Learning Rules and Audit zum Feinabstimmen von Audit-Richtlinien.

Echtzeit-Datenmaskierung in GenAI-Pipelines

Sensible Daten wie Kunden-E-Mails, Tokens oder Gesundheitsakten dürfen nicht in Eingabeaufforderungen, Antworten oder Protokollen auftauchen. Die dynamische Datenmaskierung agiert in Echtzeit und passt sich basierend auf der Benutzerrolle oder dem Zugriffslevel an.

Sie ist insbesondere wertvoll in Umgebungen wie Prompt-Engineering-Tools, RAG-basierten Systemen und geteilten Inferenz-APIs – wo Benutzerinteraktionen häufig sind und das Datenrisiko hoch ist.

Für einen tieferen Einblick in den Schutz sensibler Felder besuchen Sie den Artikel über In-Place Masking.

DataSunrise UI mit dynamischen Maskierungsregeln zum Schutz der LLM-Pipeline — Schnittstelle von DataSunrise, die dynamische Datenmaskierungsregeln anzeigt, maßgeschneidert zum Schutz sensibler Informationen in GenAI-Pipelines. Dies gewährleistet eine kontextabhängige Schwärzung von PII und eine kontrollierte Sichtbarkeit in den Echtzeit-Ausgaben des Modells.

Automatisierte Erkennung sensibler Daten

Was man nicht findet, kann man nicht steuern. Automatisierte Data Discovery-Scans sind entscheidend, um sensible Felder zu lokalisieren, insbesondere in Vektorstores oder multimodalen Pipelines.

Diese Scans klassifizieren Eingabeaufforderungen und Benutzerdaten, kennzeichnen Ausgaben zur Richtliniendurchsetzung und unterstützen regulatorische Anforderungen wie DSGVO oder HIPAA. Sie helfen Teams, die Kontrolle darüber zu behalten, was das Modell lernt und ausgibt.

Informieren Sie sich unter Treating Data as a Valuable Asset, um Ihre Erkennungsstrategie zu verstärken.

Zugangskontrolle und Eingabeaufforderungsbeschränkungen

LLMs sind anfällig für Missbrauch durch Prompt Injection oder Plugin-Eskalation. Um diese Risiken zu reduzieren, implementieren Sie rollenbasierte Zugangskontrolle (RBAC) und Eingabefilterung. Diese Maßnahmen verhindern Lecks von Nutzern mit geringem Vertrauen, begrenzen missbräuchliche Eingaben, die administrative Aktionen auslösen, und helfen dabei, den Zugriff über Teams und Abteilungen hinweg zu steuern.

Sie können auch Access Controls und das Least Privilege Principle untersuchen, um LLM-Implementierungen weiter zu sichern.

SAP AI Launchpad zeigt die Governance-Struktur für die GenAI-Integration — SAP AI Launchpad Architektur, die Governance-Schichten innerhalb eines GenAI-Ökosystems zeigt. Das Diagramm hebt Orchestrierung, Zugangskontrolle, die Integration von Foundation Models und Vertrauenselemente hervor, die für den unternehmensgerechten Einsatz von LLMs entscheidend sind.

Optimiertes Compliance-Management

Manuelle Überprüfungen sind nicht skalierbar. Werkzeuge wie Compliance Manager helfen dabei, regulatorische Zuordnungen zu definieren, Zugriffs- und Aufbewahrungsregeln durchzusetzen und Berichte auf Abruf zu erstellen.

Beispielsweise:

CREATE MASKING RULE mask_email
  ON llm_prompt_logs(email)
  USING FULL;

Diese Regel stellt sicher, dass E-Mail-Daten maskiert werden, bevor sie analysiert oder exportiert werden.

Weitere Informationen über die Bedeutung dieses Schrittes finden Sie in Report Generation.

Ressourcen, die einen Blick wert sind

Erkunden Sie diese Referenzen für weitere Einblicke in die Sicherung von LLM-Pipelines:

Auf Sichtbarkeit und Vertrauen bauen

Die Sicherung von GenAI bedeutet, intelligente Kontrollen zu schichten und nicht Innovation zu blockieren. Ihr Governance-Stack sollte Echtzeit-Prüffähigkeit, rollenbasierte Maskierung, kontinuierliche Erkennung und automatisierte Compliance-Prüfungen umfassen.

Um tiefer einzutauchen, lesen Sie über Audit Trails, Datensicherheit, LLM- und ML-Tools für Datenbanksicherheit und synthetische Datengenerierung als Alternative zum sicheren Testen oder Trainieren von GenAI-Systemen.