OWASP LLM Sicherheitsrichtlinien
Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend in moderne Anwendungen und Workflows integriert und treiben alles von Kundenservice-Bots bis hin zur Echtzeit-Dateninterpretation an. Doch mit großer Macht kommen auch neue Angriffsflächen. Die OWASP LLM Top 10 hat weltweit Diskussionen darüber angestoßen, wie GenAI-Risiken angegangen werden können, und nun müssen Sicherheitsteams ihre Strategien erweitern.
Dieser Artikel untersucht, wie die OWASP LLM Sicherheitsrichtlinien genutzt werden können, um LLM-integrierte Systeme abzusichern und gleichzeitig Echtzeit-Audit, dynamische Maskierung, Datenerkennung und regulatorische Compliance zu erreichen.
Das OWASP LLM Umfeld verstehen
Die Initiative von OWASP rund um LLMs bietet einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung und Minderung von Schwachstellen, die speziell GenAI-Systeme betreffen. Einige der wichtigsten Bedrohungen sind Prompt-Injektion, ModelldoS (Denial-of-Service), die Offenlegung sensibler Daten und die unsichere Nutzung von Plugins.
Sicherheitsteams können sich auf die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen beziehen, um ihre GenAI-Einführung an einen Bedrohungsmodellierungsprozess anzupassen, der speziell auf LLM-Workflows zugeschnitten ist.
Echtzeit-Audit: Überwachung des KI-Verhaltens und des Datenzugriffs
Um Systeme, die von LLMs betrieben werden, zu schützen, ist es essenziell, Audit-Mechanismen zu implementieren, die sowohl Benutzerinteraktionen als auch interne vom System initiierte Prompts erfassen.
Lösungen wie DataSunrise-Audit-Regeln und die Überwachung der Datenbankaktivität können eine kontinuierliche Nachverfolgung der Interaktionen von LLMs mit strukturierten Datenquellen ermöglichen.
Hier ist ein PostgreSQL-Codeausschnitt zur Erfassung von Zugriffsmustern durch LLM-Agenten:
SELECT datname, usename, query, backend_start, state_change
FROM pg_stat_activity
WHERE application_name LIKE '%llm_agent%';
Audit-Protokolle, angereichert mit Benutzerkontext, Modell-Ein- und -Ausgaben sowie Zeitstempelmetadaten, helfen Organisationen, die forensische Bereitschaft zu verbessern und abnormales Verhalten zu erkennen.
Dynamische Datenmaskierung für die Sicherheit von Prompts
Wenn LLMs auf Produktionsdaten zugreifen, können unmaskierte sensible Felder versehentlich in der Ausgabe preisgegeben werden. Die Integration dynamischer Maskierung direkt in die Datenpipeline ist hierbei der Schlüssel.
Mithilfe der dynamischen Maskierung von DataSunrise können Sie personenbezogene Informationen (PII) redigieren oder tokenisieren, bevor sie in Prompts eingebunden werden.
Eine Maskierungsregel könnte echte E-Mail-Adressen durch Platzhalterwerte ersetzen, wie z. B.:
REPLACE(email, SUBSTRING(email, 1, POSITION('@' IN email)-1), 'user')
Dies gewährleistet die Einhaltung der DSGVO und HIPAA bei der Entwicklung von KI-Lösungen mit realen Daten.
Datenerkennung: Vertrauen in Ihr Eingabekorpus aufbauen
LLMs können Risiken verstärken, wenn sie mit unbekannten oder unklassifizierten Datensätzen trainiert oder feinjustiert werden. Tools zur Datenerkennung ermöglichen es Organisationen, sensible Daten automatisch zu scannen, zu kennzeichnen und zu katalogisieren, bevor diese in einer Einbettungs- oder Abrufschicht landen.
Ein robuster Erkennungsprozess hilft, Schatten-KI-Pipelines zu reduzieren und entspricht Sicherheitsrichtlinien wie rollenbasierten Zugriffskontrollen (RBAC).
Externe Lösungen zur Datenverwaltung wie Open Policy Agent können ebenfalls mit diesen Erkenntnissen integriert werden, um dynamische Zugriffsbedingungen für Prompt-Erstellungsagenten durchzusetzen.
Sicherheitsrichtlinien: KI-Workflows mit Kontrollen in Einklang bringen
LLMs können nicht wie herkömmliche Anwendungen überwacht werden – ihr Verhalten ist probabilistisch, kontextsensitiv und oft nicht-deterministisch. Daher müssen Organisationen mehrschichtige Sicherheitsrichtlinien anwenden, die folgende Aspekte beinhalten:
- Eingabevalidierung und Ausgabe-Filterung
- Ratenbegrenzung und API-Nutzungsüberwachung
- Plugin-Sandboxing oder Überprüfungs-Workflows
Verweisen Sie auf den DataSunrise Sicherheitsleitfaden, um ein Verteidigung-in-Depth-Modell zu entwickeln, das auf GenAI-Betrieb zugeschnitten ist.
Um durch LLM verursachte Sicherheitsabweichungen zu reduzieren, setzen einige Teams eine leichte Firewall oder einen Proxy ein, der den Inhalt von Prompts analysiert und alle nicht konformen Daten redigiert, bevor sie an das Modell gesendet werden. Sicherheitsregeln gegen SQL-Injektionen können angepasst werden, um Exploits durch Prompt-Injektion zu verhindern.
OWASP-inspirierte Schutzmaßnahmen im Überblick
| Kategorie | Empfohlene Kontrollen | Zweck |
|---|---|---|
| Eingabehandhabung | Validierung, Längenprüfungen, Token-Filterung | Verhindern von Prompt-Injektion und Missbrauch |
| Datenzugriff | Rollenbasierter Zugang, Echtzeit-Audit, Maskierung | Durchsetzung des Prinzips der minimalen Rechte und Compliance |
| Ausgabe-Filterung | Regex-Filter, Toxizitätsprüfung, Redaktion | Begrenzung der Offenlegung schädlicher oder privater Daten |
| Verwendung von Plugins und Tools | Plugin-Whitelisting, Sandboxen, Ratenbegrenzung | Reduzierung der Kompromittierung des Modells durch Integrationen |
| Compliance-Logging | Audit-Trails, Alarmregeln, Datenklassifizierung | Unterstützung der Anforderungen von DSGVO, HIPAA, PCI DSS |
Compliance: Wenn KI auf Regulierung trifft
Die Übernahme von LLMs befreit eine Organisation nicht von der Einhaltung von Standards. Im Gegenteil, Vorschriften wie SOX, PCI DSS und HIPAA gelten sogar noch strenger, wenn automatisierte Agenten auf sensible Daten zugreifen oder diese verarbeiten.
Der Einsatz einer compliance-orientierten KI-Infrastruktur, die Audit-Protokolle, Maskierung und Berichtserstellung kombiniert, ermöglicht es Unternehmen, Nachweise für Audits zu dokumentieren und die Durchsetzung von Richtlinien nachzuweisen.
Mehrere Open-Source-Initiativen entstehen ebenfalls, um standardisierte KI-Audit-Trails zu etablieren, wie Microsofts PyRIT und die Bestrebungen der EU im Rahmen des AI Act.
Fazit: Aufbau sicherer und konformer LLM-Systeme
Die Befolgung der OWASP LLM Sicherheitsrichtlinien zielt nicht darauf ab, die Innovation einzuschränken – sie dient dem Zweck, Vertrauen, Verantwortlichkeit und die Einhaltung von unternehmensspezifischen Sicherheitsstandards sicherzustellen. Durch die Kombination von Echtzeit-Audit, dynamischer Maskierung und Datenerkennung können Organisationen die Komplexität von GenAI zähmen und dessen volles Potenzial ausschöpfen, ohne sich unnötigen Risiken auszusetzen.
Um tiefer in das Thema einzutauchen, erkunden Sie den Compliance-Manager von DataSunrise sowie die LLM/ML-Sicherheitsinformationen zum Schutz hybrider und KI-basierter Datenbanken.
