Verwaltung der Sicherheitslage in KI- & LLM-Umgebungen

Im Zeitalter der Generativen KI (GenKI) und großer Sprachmodelle (LLMs) ist Daten nicht nur eine Ressource, sondern ein lebendiger Teilnehmer an jeder Interaktion. Diese Modelle analysieren, merken sich und reagieren auf Eingabeaufforderungen mit erstaunlicher Flüssigkeit, wobei sie jedoch tief mit sensiblen, regulierten oder proprietären Informationen verwoben werden. Die traditionelle Sicherheits-Checkliste reicht nicht mehr aus. Stattdessen ist eine dynamische und adaptive Strategie erforderlich – und diese beginnt mit dem Fokus auf Verwaltung der Sicherheitslage in KI- & LLM-Umgebungen.

Was macht die Sicherheit in KI- & LLM-Umgebungen anders?

Im Gegensatz zu statischen Softwaresystemen arbeiten LLMs mit wahrscheinlichkeitserzeugten Ergebnissen, die aus riesigen Datensätzen abgeleitet werden. Dies bringt neue Herausforderungen mit sich. Trainingsdaten können personenbezogene Daten (PII) oder Geschäftsgeheimnisse enthalten. Die Ausgaben der Inferenz könnten solche Informationen versehentlich preisgeben. Bösartige Eingabeaufforderungen können sogar unbeabsichtigte oder schädliche Verhaltensweisen auslösen. Diese Risiken bedeuten, dass das Management der Sicherheitslage den gesamten KI-Lebenszyklus umfassen muss – von der Dateneingabe und dem Training bis hin zur Bereitstellung und Benutzerinteraktion.

Echtzeit-Audit für LLM-Interaktionen

Audit-Protokolle sind das Rückgrat jedes effektiven Sicherheitsmanagement-Rahmens. Aber in GenKI benötigen wir Echtzeit-Audit-Fähigkeiten, die über grundlegende Operationen hinausgehen. Zum Beispiel, betrachten Sie dieses SQL-ähnliche Abfragemuster, um den Zugang zu KI-Eingabeaufforderungen zu protokollieren:

INSERT INTO audit_logs (user_id, prompt, timestamp, model_version)
SELECT CURRENT_USER, :prompt_text, NOW(), :model_id;

Die Kombination mit einem Echtzeit-Überwachungstool stellt sicher, dass Eingaben, Abschlüsse und sogar Einbettungen von Eingabeaufforderungen erfasst, markiert und darauf reagiert wird. Mit Datenbank-Aktivitätsüberwachung können Sicherheitsteams alarmiert werden, wenn eine Eingabeaufforderung sensible Datensätze berührt oder risikoreiche Ausgaben erzeugt.

Erkennen sensibler Daten, bevor sie Ihr Modell erreichen

LLMs sind datenhungrig, aber nicht alle Daten sollten in ein Modell eingespeist werden. Hier kommt die Datenerkennung ins Spiel. Sie ermöglicht es Organisationen, sensible Inhalte zu identifizieren, zu klassifizieren und zu kennzeichnen, bevor sie überhaupt in die Trainingspipeline gelangen. Ein verhaltensbasierter Scanner kann Klartext-Anmeldeinformationen oder gesundheitsbezogene Formulierungen erkennen und sicherstellen, dass problematische Daten in Quarantäne gestellt werden.

Datenerkennungstools, die in Pipelines integriert sind, helfen dabei, rollenbasierte Zugriffssteuerungen durchzusetzen, sodass nur autorisierte Benutzer Datensätze freigeben können. Externe Plattformen wie AWS Macie bieten ebenfalls fortschrittliche Inhaltsanalysen, um PII in großen Data Lakes zu erkennen.

Dynamische Maskierung für Schutz auf Eingabeebene

Eine Eingabeaufforderung wie “Erzählen Sie mir von meinem Konto” mag harmlos erscheinen, bis sie tatsächliche Kundendetails abruft. Dynamische Maskierung unterbricht diesen Prozess, indem sie sensible Werte in Echtzeit bereinigt oder ersetzt. Dadurch wird verhindert, dass vertrauliche Informationen während der Kommunikationszyklen zwischen Eingabe und Antwort preisgegeben werden.

# Beispiel: Maskierung der Kontonummer in der Eingabe, bevor sie an das Modell gesendet wird
if "account_number" in prompt:
    prompt = prompt.replace(user_account_number, "***-****-1234")

In Systemen mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) stellt die dynamische Maskierung sicher, dass vektorisierte Dokumentenergebnisse keine geschwärzten Inhalte wieder einführen. LangChain unterstützt zudem Richtliniendurchsetzungsebenen zur Verwaltung maskierter Ein- und Ausgaben.

Entwicklung einer konformen und adaptiven Sicherheitsstrategie

Sicherheitskonformität wird zunehmend zentral für den Einsatz von LLMs. Vorschriften wie GDPR, HIPAA und vorgeschlagene KI-Governance-Gesetze verlangen eine klare Verantwortlichkeit.

Ein solides Sicherheitsprofil umfasst Audit-Trails, Echtzeitwarnungen, Maskierung, die an Compliance-Regeln gekoppelt ist, sowie automatisierte Berichterstattung. DataSunrises Compliance Manager erleichtert die Verfolgung von Verstößen. Ebenso liefert Googles Secure AI Framework (SAIF) Prinzipien zur Absicherung von KI-Ökosystemen.

Beispiel: Absicherung eines RAG-basierten internen Assistenten

Betrachten Sie einen unternehmensinternen LLM-Assistenten, der RAG nutzt, um HR-Fragen zu beantworten. Eine Eingabeaufforderung wie “Zeigen Sie mir die Gehaltsaufteilung für Führungskräfte” könnte eingeschränkte Informationen zutage fördern.

Um dem entgegenzuwirken:

• Echtzeitprotokolle verfolgen Anfragen und erkennen Schlüsselwörter.
• Maskierung entfernt numerische Werte in der Antwort.
• Datenerkennung markiert sensible Dateien wie Gehaltsabrechnungen.
• Sicherheitsregeln beschränken den Zugriff basierend auf der Benutzerrolle.

Das System wird kontextsensitiv und konform, wodurch sowohl Funktionalität als auch Sicherheit gewährleistet werden.

Die Zukunft der Sicherheitslage in GenKI

Das Management der Sicherheitslage in LLMs muss sich parallel zu den Modellen weiterentwickeln. Es geht nicht nur darum, den Zugang per Firewall zu sichern – es geht darum, KI-Systeme mit eingebauter Widerstandsfähigkeit zu gestalten. Das bedeutet, klassische Techniken wie Datenschutz mit Echtzeit-Bedrohungserkennung und Analyse des Benutzerverhaltens zu kombinieren.

Immer mehr Werkzeuge entstehen, um diese Lücken zu schließen, von Microsofts Azure AI-Inhaltsfiltern bis hin zur konstitutionellen KI von Anthropic, die ethische Einschränkungen auf Modellebene durchsetzt.

Organisationen müssen GenKI nicht als eine Blackbox betrachten, sondern als ein lebendiges System. Überwachung, Auditierung, Maskierung und Compliance müssen integraler Bestandteil des KI-Designprozesses sein.

Für weitere Einblicke, sehen Sie, wie DataSunrise über 40 Datenbankplattformen mit Sicherheitsmanagement-Tools sowohl für traditionelle als auch für GenKI-Systeme unterstützt.