Sicherheitsbewertung für generative KI-Modelle

Generative KI hat sich von einer Forschungsneuheit zu einem zentralen Unternehmenswerkzeug entwickelt. Von der Erstellung von Marketinginhalten über die Steuerung virtueller Assistenten bis hin zur Zusammenfassung von Kundenanfragen verarbeiten diese Modelle große Mengen sensibler Informationen. Dieses Maß an Zugriff erfordert eine robuste Sicherheitsbewertungsstrategie, die auf das einzigartige Verhalten generativer KI-Systeme zugeschnitten ist.

Eine angemessene Sicherheitsbewertung für generative KI-Modelle bezieht sich nicht nur auf die Sicherung der Infrastruktur. Es bedeutet, zu überwachen, wie diese Modelle mit Daten interagieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und Kontrollen anzupassen, um ein versehentliches Leaken oder den Missbrauch sensibler Ergebnisse zu verhindern.

Warum Sicherheitsbewertungen für GenAI wichtig sind

Generative KI-Systeme können Trainingsdaten speichern, unerwartete Antworten erzeugen und über natürliche Sprache mit Benutzern interagieren – all dies stellt Sicherheitsherausforderungen dar, mit denen herkömmliche Systeme nicht konfrontiert werden. Ein einziges Eingabebeispiel könnte proprietäre Informationen oder personenbezogene Daten extrahieren, sofern nicht starke Datenschutzmaßnahmen implementiert sind.

Sie bringen auch Compliance-Herausforderungen mit sich. Wenn das Modell auf regulierte Daten (wie PHI oder PCI-DSS-geschützte Felder) zugreift, muss diese Interaktion gemäß Rahmenwerken wie den HIPAA-Compliance-Richtlinien oder dem GDPR-Rahmenwerk verfolgt, maskiert und auditiert werden. Für einen umfassenderen Überblick über verantwortungsbewusste KI-Praktiken siehe Microsofts Leitfaden zu Responsible AI.

Echtzeit-Audit von GenAI-Eingaben und -Ausgaben

Echtzeit-Audit-Funktionen sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass GenAI-Systeme nicht als Blackbox agieren. Jede Eingabe und jede generierte Antwort sollte mit kontextbezogenen Metadaten wie Benutzerrolle, Zeitstempel, IP-Adresse und verwendetem Modell erfasst werden. Diese Protokolle müssen sicher gespeichert und für Compliance-Prüfungen und forensische Ermittlungen abrufbar gemacht werden.

Hier ist ein einfaches SQL-ähnliches Beispiel, wie ein GenAI-Ausgabe-Audit strukturiert sein könnte:

Um mehr zu erfahren, lesen Sie diese Logging-Referenz von DataSunrise.

Dynamische Maskierung in KI-Ausgaben

Generative Modelle können sensible Daten unbeabsichtigt durch Vervollständigungen oder abrufergänzte Antworten preisgeben. Um dem entgegenzuwirken, sollte auf zwei Ebenen dynamische Datenmaskierung angewendet werden:

• Maskierung vor der Inferenz, bei der die Eingabe für das LLM dynamisch maskiert wird, wenn sie sensible Felder enthält.
• Maskierung nach der Inferenz, bei der die Modellausgaben überprüft und zensiert werden, bevor sie dem Endbenutzer zugestellt werden.

Die dynamische Maskierung kann sich auch auf die rollenbasierte Zugriffskontrolle stützen, sodass nur autorisierte Rollen die Rohwerte sehen. Beispielsweise, wenn ein Modell die letzten vier Ziffern der SSN eines Kunden abruft:

Ein komplementäres Konzept ist die Durchsetzung von Zero Trust, die in diesem Überblick von NISTs Zero Trust Architecture erklärt wird.

Datenentdeckung vor dem Modelltraining

Bevor ein LLM auf internen Datensätzen trainiert oder feinabgestimmt wird, müssen Unternehmen alle Datenfelder, die sensible Inhalte enthalten könnten, klassifizieren und kartieren. Die Integration automatisierter Data Discovery-Tools sorgt für Transparenz über strukturierte und semi-strukturierte Quellen.

Beispielsweise können Felder markiert werden als:

• PII (z. B. Name, E-Mail, Telefon)
• PHI (z. B. medizinische Vorgeschichte)
• PCI (z. B. Kartennummer)

… was Maskierungs- und Audit-Richtlinien automatisch aktiviert.

In Kombination mit der Aktivitätsüberwachung stellt dies sicher, dass das Modell niemals nicht protokollierte oder hochriskante Felder verarbeitet.

Weitere Best Practices zur Datenklassifikation finden Sie in Google Clouds Data Governance Guide.

Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Richtlinien für GenAI

Um GenAI-Einsätze mit den Richtlinien des Unternehmens in Einklang zu bringen, sollten sie in eine Datensicherheitsplattform integriert werden, die Folgendes ermöglicht:

Tools wie der DataSunrise Compliance Manager automatisieren einen Großteil dieses Aufwands.

Weitere betriebliche Leitlinien finden Sie auch im Whitepaper von IBM zu AI Governance Principles.

Beispiel: Blockierung des KI-Zugriffs auf finanzielle Felder

Angenommen, Ihr generatives Modell fragt eine PostgreSQL-Datenbank nach Finanzaufzeichnungen ab. Sie können verhindern, dass KI-Eingaben jemals auf Spalten wie salary oder card_number zugreifen, indem Sie eine Maskierungsrichtlinie verwenden:

Solche Kontrollen sind wesentlich, um interne Daten-Compliance-Anforderungen einzuhalten.

Moderne Bedrohungen in der GenAI-Sicherheit

KI-Systeme sehen sich neuen Bedrohungsklassen gegenüber:

• Prompt-Injektion: Benutzer bringen das Modell dazu, Daten preiszugeben
• Training-Leakage: Sensible Daten werden während der Feinabstimmung gespeichert
• Shadow Access: Unbefugte Abfragen, die über KI-Wrappers ausgeführt werden

Die Verhinderung dieser Bedrohungen erfordert Verhaltensanalysen, Ratenbegrenzungen und Erkennungsmodelle, die speziell auf GenAI-Kontexte abgestimmt sind. Techniken wie Benutzerverhaltensanalysen helfen, Anomalien über Benutzer-Sitzungen hinweg zu identifizieren.

Um tiefer einzutauchen, lesen Sie OWASPs LLM Top 10 und OpenAIs Hinweise zu Sicherheitsbest Practices.

Abschließende Gedanken

Eine moderne Sicherheitsbewertung für generative KI-Modelle muss über statische Kontrollen hinausgehen. Es erfordert dynamischen Schutz, Echtzeit-Überwachbarkeit und kontextbasierte Richtliniendurchsetzung. Mit den richtigen Werkzeugen – von der Datenentdeckung über Maskierung bis hin zu Audit-Trails – können Organisationen den Einsatz von GenAI sicher skalieren, ohne Vertrauen oder Compliance zu opfern.

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