OWASP LLM Risiken und Gegenmaßnahmen

Das zunehmende Interesse an großen Sprachmodellen (LLMs) hat revolutioniert, wie Organisationen mit Daten interagieren, Entscheidungen automatisieren und Erkenntnisse gewinnen. Doch mit dieser transformativen Fähigkeit geht ein neues Set an Sicherheits- und Compliance-Risiken einher. Die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen hebt diese Schwachstellen hervor und bietet Gegenmaßnahmen, die für jede Organisation, die generative KI verwendet, von entscheidender Bedeutung sind.

Dieser Artikel untersucht diese Risiken mit einem praktischen Fokus auf Echtzeit-Auditing, dynamische Maskierung, Datenerkennung und darauf, wie die Dateneinhaltung in GenAI-gestützten Umgebungen aufrechterhalten werden kann.

Das Umfeld verstehen: Kategorien von LLM-Risiken

OWASP kategorisiert LLM-spezifische Risiken in Bereiche wie Prompt-Injektion, Datenleckagen, Modellmissbrauch, unsichere Plugins und Vergiftung von Trainingsdaten. Diese Bedrohungen nutzen die Stärken von GenAI – seine Anpassungsfähigkeit und sein kontextbezogenes Lernen – aus und können das Modell dazu verleiten, interne Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen und sensible Ausgaben preiszugeben.

Echtzeitaudit: Alles überwachen, sofort reagieren

Die Minderung von Risiken in dynamischen LLM-Umgebungen beginnt mit Sichtbarkeit. Echtzeit-Audit-Fähigkeiten ermöglichen es Organisationen, Abfragen, Antworten und Muster des Datenzugriffs in Echtzeit zu überwachen. Tools wie DataSunrise Audit Logs können unautorisierte Datenzugriffsversuche oder verdächtige Eingabeaufforderungsmuster sofort melden.

Zum Beispiel könnte eine Sicherheitsregel wiederholte Versuche, sensible Schemafelder zu enumerieren, erkennen und über Slack oder MS Teams Warnungen auslösen:

{
  "event_type": "query_attempt",
  "query": "SELECT * FROM information_schema.columns WHERE ...",
  "action": "alert_and_block"
}

Mit Unterstützung für Echtzeit-Benachrichtigungen und lernbasierte Audit-Regeln können Teams die Audit-Logik an sich wandelnde LLM-Bedrohungen anpassen.

Dynamische Maskierung: Nicht nur blockieren – verdecken

Die dynamische Datenmaskierung schützt personenbezogene Informationen (PII) und sensible Felder während LLM-Interaktionen, ohne die Funktionalität der Anwendung zu beeinträchtigen. Anstatt den Zugriff vollständig zu entfernen, werden echte Werte durch maskierte Platzhalter ersetzt.

Beispielsweise könnte die Antwort auf eine Vektorabfrage lauten:

SELECT name, credit_card_number FROM customers LIMIT 1;

und könnte zurückgeben:

John Doe | XXXX-XXXX-XXXX-1234

Diese Funktionalität ist entscheidend für Anwendungsfälle, bei denen Prompt-Augmentation oder RAG (Retrieval-Augmented Generation) zum Einsatz kommt und das LLM Unternehmensdaten abrufen sowie synthetisieren muss, ohne Datenschutzregeln zu verletzen. Dynamische Maskierung in DataSunrise ermöglicht feinabgestimmte Richtlinien je nach Rolle oder Modellverhalten.

Datenentdeckung: Wissen, was Sie haben, bevor es LLMs tun

Bevor Sicherheitsmaßnahmen für LLM implementiert werden, ist es entscheidend zu verstehen, wo sich sensible Daten befinden. Hier kommen automatisierte Datenentdeckung-Tools ins Spiel.

Die Erfassung von Datenbeständen über unstrukturierte Quellen, relationale Datenbanken und Vektorindizes hinweg kann dabei helfen, Kontrollen zu priorisieren und die Angriffsfläche zu reduzieren. Die Integration in LLM-Pipelines stellt sicher, dass nur konforme und klassifizierte Daten für Augmentation oder Inferenz in Betracht gezogen werden.

Daten-Compliance: Den Einsatz von LLMs mit globalen Standards in Einklang bringen

DSGVO, HIPAA, PCI DSS und andere Vorschriften gelten unabhängig davon, ob Daten von Menschen oder Maschinen verarbeitet werden. Daher erfordert die Integration von LLMs in Datenworkflows Rückverfolgbarkeit, Zugriffskontrollen und klare Audit-Trails.

Lösungen wie der DataSunrise Compliance Manager bieten ein zentrales Dashboard zur Verwaltung von Compliance-Artefakten, Maskierungsrichtlinien und Audit-Ausgaben. Dies unterstützt Organisationen dabei, Audits zu bestehen und einen verantwortungsvollen Einsatz von LLMs nachzuweisen.

Darüber hinaus ist die Unterstützung für DSGVO und HIPAA in die Audit- und Maskierungsschichten integriert, sodass LLM-Ausgaben niemals geschützte Gesundheits- oder personenbezogene Daten preisgeben.

Sichere Eingabeaufforderungsoberflächen und rollenbasierte Kontrollen

Die Anwendung von rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) stellt sicher, dass Eingabeaufforderungen von verschiedenen Benutzertypen (Admin, Analyst, externe API) durch unterschiedliche Richtlinien geregelt werden. In Kombination mit datengestützten Sicherheitstechniken trägt dies dazu bei, den Einsatz von LLMs mit unternehmensweiten Standards in Einklang zu bringen.

Sichere Plug-in-Systeme, isolierte Ausführungsumgebungen und Sicherheitsregeln gegen SQL-Injection spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle beim Schutz vor gängigen LLM-Ausnutzungen.

Fazit: Eine ausgewogene, auditierte und maskierte Zukunft für GenAI

Die Integration von GenAI in Unternehmensumgebungen ist unvermeidlich, muss jedoch verantwortungsvoll erfolgen. Durch die Annahme des LLM-Risikorahmens von OWASP, die Durchsetzung von Echtzeitaudits, den Einsatz dynamischer Maskierung, die Ermöglichung umfassender Datenentdeckung und die Einhaltung von Compliance-Normen können Organisationen das volle Potenzial der generativen KI sicher freisetzen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie sichere GenAI-Systeme mit Auditierung und Maskierung aufgebaut werden können, entdecken Sie unsere Ressourcen zu Database Activity Monitoring und Data Security.