Sicherung von KI-Modell-Eingaben & Ausgaben
GenAI-Systeme transformieren nicht nur die Art und Weise, wie Daten verarbeitet werden – sie stellen auch die Durchsetzung der Sicherheit in Frage. Anders als statische Anwendungen passen sich KI-Modelle in Echtzeit an Eingaben an und erzeugen Ausgaben, die häufig traditionelle Sicherheitsprüfungen umgehen. Wenn Sie LLMs in Arbeitsabläufe einbinden, ist es keine Option mehr, die Sicherheit von Ein- und Ausgaben zu vernachlässigen. So können Organisationen Risiken mindern, während sie die Funktionsfähigkeit und Regelkonformität ihrer GenAI-Systeme aufrechterhalten.
Warum Eingabe- und Ausgabewege wichtig sind
LLMs beantworten nicht nur Fragen – sie interpretieren, rekonstruieren und halluzinieren manchmal sensible Details. Eine unzureichend gefilterte Eingabe könnte private Informationen extrahieren, während eine unüberwachte Ausgabe Daten preisgeben könnte, die den Compliance-Vorgaben unterliegen.
Betrachten Sie diese scheinbar harmlose Eingabe:
"Geben Sie mir eine Aufschlüsselung aller Beschwerden von EU-Kunden."
Ohne Schutzmaßnahmen könnte dies eine unautorisierte Datenexposition auslösen. Was wie eine hilfreiche Ausgabe erscheint, könnte persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder Gesundheitsdaten enthalten. In solchen Umgebungen muss die Sicherheit sowohl den Eingang als auch den Ausgang abdecken.
Erfassung des Kontexts mit Echtzeit-Audit
Man kann nicht beheben, was man nicht sieht. Echtzeit-Audit-Tools verfolgen jede Eingabeaufforderung, jedes Ergebnis und die zugehörigen Metadaten – sie bilden eine Grundlage für Alarmierungen und Nachfalluntersuchungen. Diese Werkzeuge tragen zudem dazu bei, Verantwortlichkeit bei Benutzern und Teams durchzusetzen.
Mit DataSunrise’s Protokollierungsmechanismen können Sicherheitsteams Abfragen während der Übertragung inspizieren und alles kennzeichnen, was bekannten Risikomustern entspricht. Dies ist insbesondere in Szenarien nützlich, in denen GenAI-Modelle mit sensiblen Backend-Daten interagieren.
Für weitere Praktiken werfen Sie einen Blick auf Microsofts Leitfaden zum sicheren Prompt-Engineering für LLMs.
Ausgaben maskieren mit dynamischer Maskierung
Auch wenn Eingaben sicher sind, können Ausgaben besondere Sorgfalt erfordern. Die dynamische Maskierung greift unmittelbar vor der Zustellung der Antwort ein und verbirgt oder anonymisiert sensible Felder im Ergebnissatz. Zum Beispiel sieht der Empfänger – selbst wenn ein Modell auf echte Daten zugreift – folgendes:
{"user": "Maria G.", "email": "[versteckt]", "passport": "***-**-9123"}
Dies stellt sicher, dass Sie niemals PII preisgeben – selbst wenn LLMs in Live-Systeme integriert sind. Erfahren Sie mehr über dynamische Maskierung, um Redaktionen auf der Antwortschicht anzuwenden.
Wissen, was Sie schützen – mit der Datenerkennung
Sicherheit ohne Übersicht ist reines Ratespiel. Bevor Sie etwas schützen, müssen Sie es kartieren. DataSunrise’s Discovery Engine durchforstet Repositorien, um sensible Vermögenswerte zu identifizieren – einschließlich Namen, Identifikatoren und regulatorischer Kennzeichnungen.
Sobald Sie Ihre Daten klassifiziert haben, können Sie GenAI-Systeme so konfigurieren, dass bestimmte Elemente nicht bearbeitet oder offengelegt werden. Dies ist entscheidend, wenn Modelle Kontext aus Live-Tabellen oder indizierten Wissensbasen abrufen.
Um Ihre Entdeckungsbemühungen zu ergänzen, lesen Sie das IBM AI Governance Whitepaper zur Abstimmung von Richtlinien in großem Maßstab.
Eingabekontrolle: Bereinigung vor der Verarbeitung
Benutzereingaben sind unvorhersehbar – und manchmal böswillig. Das Bereinigen von Eingabeaufforderungen stellt sicher, dass das Modell nicht dazu verleitet wird, unsichere Logik auszuführen oder sensible Kontexte zurückzugeben. Techniken umfassen Regex-Filterung, Prompt-Klassifizierung und die Durchsetzung struktureller Eingaberegeln.
Dies spiegelt Prinzipien der traditionellen Web-Sicherheit wider. Man kann es sich vorstellen wie den Schutz vor SQL-Injektionen – nun jedoch angewendet auf KI-Eingabeaufforderungen. DataSunrise’s Sicherheitsrichtlinien können unsichere Eingaben abfangen, bevor sie Ihr Modell erreichen.
Wenn Sie in Python entwickeln, ziehen Sie die OpenAI Prompt Injection Mitigation Examples in Betracht.
Regulatorischer Druck auf KI-Arbeitsabläufe
Compliance ist nicht nur für Prüfer – es ist ein Gestaltungsprinzip. Wenn Ihr GenAI-System mit PCI-, HIPAA- oder GDPR-regulierten Daten interagiert, müssen Sie die Kontrolle über Zugriff und Audit-Historie nachweisen.
Die Compliance-Engine von DataSunrise ordnet GenAI-Abfragen den regulatorischen Anforderungen zu. Sie können nachweisen, wer was wann und unter welcher Richtlinie abgerufen hat – und das automatisch.
Um zu verstehen, wie Compliance mit KI-Gerechtigkeit und Erklärbarkeit zusammenhängt, lesen Sie die KI-Prinzipien der OECD.
Praxisbeispiel: Steuerung einer Live-Abfrage
Angenommen, ein Benutzer gibt folgende Eingabe ein:
SELECT name, email, ssn FROM patients WHERE clinic = 'Berlin';
Ihre KI-Schnittstelle erfasst die Eingabeaufforderung, protokolliert sie mit der Benutzer-ID und leitet sie über eine Maskierungs-Engine weiter. Die endgültige Ausgabe, die dem Benutzer geliefert wird:
{"name": "E. Krause", "email": "[zensiert]", "ssn": "***-**-2210"}
Parallel dazu wird eine Alarmierung ausgelöst und ein Compliance-Eintrag mit vollständigen Metadaten erstellt. Dies bildet eine kontinuierliche Kette von der Eingabe über die Ausgabe bis zum Protokoll.
Schlussgedanken
Die Sicherung von KI-Modell-Eingaben & Ausgaben bedeutet, die gesamte Interaktion ernst zu nehmen – vom Moment, in dem ein Benutzer spricht, bis zur Antwort des Modells. Durch die Kombination von Echtzeit-Überwachung, intelligenter Maskierung, automatisierter Datenerkennung und Compliance-Abstimmung können Sie Ihre GenAI-Systeme leistungsstark halten, ohne sie gefährlich zu machen.
Für weitergehende Informationen sehen Sie sich das AI Risk Management Framework der NIST an – eine wesentliche Ressource, um Sicherheitsarchitekturen mit ethischem KI-Design in Einklang zu bringen.
