Informationssicherheit in GenAI & LLM-Anwendungen

Generative KI (GenAI) und große Sprachmodelle (LLMs) verändern Branchen, indem sie die Inhaltserstellung automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und konversationelle Intelligenz bereitstellen. Allerdings bringt ihre Fähigkeit, Daten aufzunehmen, zu analysieren und zu generieren, auch erhebliche Risiken mit sich. Wenn sensible oder regulierte Informationen durch diese Systeme fließen, wird die Informationssicherheit zu einer unverhandelbaren Priorität.

Verständnis der Sicherheitsherausforderungen bei GenAI

Anders als herkömmliche Software sind GenAI-Systeme probabilistisch. Sie erlernen Muster aus Daten und generieren Antworten ohne deterministische Logik. Dies führt zu unvorhersehbarem Verhalten und undurchsichtigen Entscheidungswegen. Sensible Daten können unbeabsichtigt in generierten Ausgaben erscheinen oder aus Trainingssätzen gespeichert werden. Zu diesen Risiken zählen die Offenlegung personenbezogener Informationen (PII), die Anfälligkeit für Prompt-Injection-Angriffe, das Einprägen proprietärer Daten und mangelnde Auditierbarkeit in Inferenz-Pipelines.

Diese Herausforderungen erfordern ein Umdenken hinsichtlich der Durchsetzung von Datenschutz, Compliance und Zugangskontrolle in GenAI-Anwendungen.

Echtzeit-Audit zur Überwachung

Audit-Trails bilden die Grundlage dafür, wie GenAI-Systeme mit Daten interagieren. Echtzeit-Audit-Logging ermöglicht es Sicherheitsteams, nachzuvollziehen, welche Eingabeaufforderungen welche Datenabfragen auslösen, wer das LLM aufgerufen hat und auf welche Datensätze oder Metadaten während der Inferenz zugegriffen wurde.

Die Implementierung von Echtzeit-Datenbankaktivitätsüberwachung hilft dabei, Muster wie wiederholte Datenexpositionen oder verdächtige Zugriffsversuche aufzudecken.

Wenn eine Eingabeaufforderung wiederholte Abfragen wie die oben genannten zur Folge hat, kann dies auf ein Abtasten gesundheitsbezogener Daten hindeuten. Echtzeit-Audits können solches Verhalten erkennen und blockieren, sodass die Inferenz innerhalb sicherer Grenzen bleibt.

Dynamische Maskierung während der Inferenz

Dynamisches Datenmasking ist eine wesentliche Maßnahme, die verhindert, dass sensible Felder offengelegt werden – selbst wenn das LLM sie abfragt. Es funktioniert, indem es Abfrageergebnisse in Echtzeit umschreibt, um Daten je nach Benutzerrolle oder Kontext zu verbergen oder zu verschleiern.

Wenn beispielsweise ein Forscher über eine GenAI-Schnittstelle auf Mitarbeitergehaltsdaten zugreift, könnte das System zurückgeben:

Beim Einsatz von dynamischen Maskierungstechniken werden sensible Werte ersetzt, ohne die Originaldaten zu verändern. Dies verhindert unautorisierten Zugriff und ermöglicht gleichzeitig dem Modell, ohne Unterbrechung zu funktionieren.

Erkennung sensibler Daten in LLM-Pipelines

Bevor Maskierungs- oder Audit-Regeln angewendet werden, ist es entscheidend zu wissen, mit welchen Daten das Modell in Berührung kommen könnte. LLM-Pipelines verarbeiten oft strukturierte Datenbanken, unstrukturierte Dokumente, E-Mails und Wissensdatenbanken.

Tools zur Datenerkennung helfen dabei, diese Eingaben zu klassifizieren, indem sie PII, PHI, Finanzdaten und mehr identifizieren. Erkennungsscans können Tabellen oder Dokumente kennzeichnen und die Durchsetzung von Richtlinien nur dort ermöglichen, wo es notwendig ist, wodurch die Leistungsbeeinträchtigung und Fehlalarme reduziert werden.

Sobald die sensiblen Daten ermittelt wurden, können sie in automatisierte Workflows einbezogen werden – indem Audit-Regeln, Maskierungsstrategien und Zugriffsrichtlinien über einen zentralen Compliance Manager verknüpft werden.

Durchsetzung von rollenbasierter Zugriffskontrolle und Minimalprivilegien

Viele GenAI-Einführungen vernachlässigen das Prinzip der Minimalprivilegien. Backend-Systeme oder Prompt-APIs sind oft zu umfassend berechtigt, wodurch LLMs oder Anwendungen uneingeschränkten Zugriff auf sensible Informationen erhalten.

Um dem entgegenzuwirken, sollte der Zugriff durch rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), zeilenbasierte Filter nach Kontext und eine strikte Trennung der Aufgaben zwischen Modelltraining und Inferenz geregelt werden.

Diese Maßnahmen helfen, die Angriffsfläche zu verkleinern und Missbrauch sowohl von internen als auch externen Quellen zu verhindern.

Datenkonformität in KI-Workflows

LLMs sind nicht von Vorschriften wie GDPR, HIPAA oder PCI-DSS ausgenommen. Wenn ein Modell auf regulierte Daten zugreift, muss das System die Einhaltung gesetzlicher Verarbeitungsanforderungen sicherstellen, Datenminimierung durchsetzen, das Recht auf Löschung unterstützen und die Auditierbarkeit von Datenzugriffen und -entscheidungen gewährleisten.

Strategien zur Datenkonformität in GenAI-Pipelines sollten die Berichtserstellung automatisieren und in umfassendere Compliance-Systeme des Unternehmens integriert werden. Echtzeitwarnungen, Compliance-Dashboards und automatisch generierte Beweisführungen vereinfachen Audits und reduzieren den manuellen Aufwand.

Neugestaltung der GenAI-Sicherheitsarchitektur

Sicherheit in GenAI beschränkt sich nicht nur auf das Absichern von Endpunkten. Es geht darum, die Pipelines so zu gestalten, dass Risiken sichtbar und kontrollierbar werden. Das bedeutet, Werkzeuge wie Datenbankfirewalls zu integrieren, Discovery-Engines einzusetzen, um nicht genehmigte Eingaben zu erkennen, und in jedem Schritt dynamische Zugriffskontrollen durchzusetzen.

Externe Rahmenwerke wie das AI RMF der NIST und Forschungen von Organisationen wie OECD.AI bieten hilfreiche Richtlinien für den Aufbau vertrauenswürdiger KI. Diese sollten an die Risikobereitschaft und Datenflüsse Ihrer Organisation angepasst werden.

Fazit

Das Potenzial von GenAI- und LLM-Anwendungen ist enorm, ebenso wie die damit verbundene Verantwortung. Systeme müssen mit Echtzeit-Audit-Logging, dynamischem Masking, Datenerkennung und Compliance-Automatisierung ausgestattet sein, um sensible Informationen zu schützen. Die Integration dieser Werkzeuge in die LLM-Pipeline schafft eine sichere Grundlage, die Innovation unterstützt, ohne das Vertrauen zu beeinträchtigen.

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