Sicherheitsrisiken in generativen KI-Workloads
Generative KI (GenKI) Workloads haben die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten interagieren, neu definiert. Von der Inhaltserstellung bis hin zu automatisierten Entscheidungsprozessen erzeugen diese Modelle enormen Mehrwert – bringen aber auch einzigartige Sicherheitsrisiken mit sich. Da die Einführung generativer KI in allen Branchen zunimmt, wird das Verständnis, wie diese Workloads gesichert werden können, unerlässlich. Für einen Überblick über aufkommende Bedrohungen im Bereich generative KI, konsultieren Sie MITRE’s Generatives KI-Sicherheits-Framework.
Warum generative KI-Workloads von Natur aus ein hohes Risiko darstellen
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die mit statischen Eingaben arbeiten, interagieren generative KI-Modelle mit dynamischen, oft sensiblen Daten. Diese Modelle können Trainingsdaten speichern, auf natürliche Sprachaufforderungen reagieren und synthetische Ausgaben erzeugen, die unbeabsichtigt regulierte oder proprietäre Informationen preisgeben können.
Die inhärenten Risiken umfassen:
| Risikokategorie | Beschreibung |
|---|---|
| Weitergabe sensibler Daten | GenKI-Modelle können vertrauliche Trainingsdaten speichern und reproduzieren. |
| Offenlegung personenbezogener Daten | Personenbezogene Informationen könnten in den Modellausgaben erscheinen. |
| Prompt Injection | Böswillige Benutzer könnten Eingabeaufforderungen so gestalten, dass sie die Sicherheitsanweisungen des Modells außer Kraft setzen. |
| Ausnutzung über Modellausgabe | Angreifer können das Modell dazu verleiten, interne oder geschützte Daten preiszugeben. |
Diese Angriffsvektoren erfordern fortgeschrittene Schutzmaßnahmen, die über den standardmäßigen API-Schutz hinausgehen. Die Komplexität steigt weiter, wenn große Sprachmodelle (LLMs) über kundenorientierte Schnittstellen eingesetzt oder mit internen Systemen mit Echtzeit-Datenzugriff verbunden werden.
Echtzeit-Audit für Modellinteraktionen
Um Missbrauch oder Anomalien in den Interaktionen mit generativer KI zu erkennen, ist ein Echtzeit-Audit unerlässlich. Während herkömmliche Protokollierung das „Was“ erfassen kann, decken Echtzeit-Audit-Systeme das „Warum“ und „Wie“ hinter der Anfrage auf. Siehe auch Google Clouds Anleitung zum Sichern von KI-Workloads mit Audit-Logging.
Beispiel: Angenommen, ein Benutzer gibt eine Eingabeaufforderung wie folgt ein:
SELECT user_id, endpoint, timestamp
FROM api_logs
WHERE endpoint LIKE '%admin%' AND response_code = 200;
In einem von generativer KI betriebenen Assistenten, der mit Ihrer Datenbank verbunden ist, könnte dies betriebliche Abläufe offenbaren, sofern nicht Logging und regelbasierte Alarme implementiert sind.
Plattformen wie DataSunrise Audit Logs bieten Echtzeit-Benachrichtigungen und detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten, die es Sicherheitsteams ermöglichen, Zugriffsmuster nachzuverfolgen und Anomalien zu erkennen, bevor Schaden entsteht.
Dynamische Maskierung: Leitplanken in Live-Interaktionen
Dynamische Maskierung ist unerlässlich, wenn generative KI-Tools Antworten auf Basis von Live-Daten erzeugen. Durch das Abfangen von Abfragen und Antworten können Sie sensible Felder schwärzen oder verschleiern, bevor sie das Modell oder den Endbenutzer erreichen.
-- Ursprünglicher Wert: 1234-5678-9012-3456
-- Maskierte Ausgabe: XXXX-XXXX-XXXX-3456
Dies erfüllt nicht nur die Datenschutzanforderungen, sondern verhindert auch, dass die KI „Lernmuster“ entwickelt, die mit sensiblen Identitäten verbunden sind.
Erfahren Sie mehr über dynamische Datenmaskierung und deren Rolle im Datenschutz für generative KI-Workloads.
Datenentdeckung vor dem Einsatz
Generative KI-Modelle werden oft auf großen, föderierten Datensätzen trainiert. Ohne zu wissen, was darin enthalten ist, agiert man im Dunkeln. Mithilfe von Datenentdeckungstools können Sicherheitsteams Datenbanken, Data Lakes und Dateisysteme durchsuchen, um regulierte Daten zu klassifizieren, bevor sie LLMs zugänglich gemacht werden. Dies ist entscheidend, wenn benutzerdefinierte generative KI-Modelle auf Unternehmensdokumenten oder Kundenhistorien trainiert werden. Zur Orientierung bietet IBM einen Leitfaden zur automatisierten Datenklassifizierung und -entdeckung für KI.
-- Beispielregel in der Discovery Engine
IF column_name LIKE '%ssn%' OR column_name LIKE '%dob%' THEN classify AS 'PII'
Diese Metadaten ermöglichen eine regelbasierte Maskierung und Echtzeitwarnungen, wenn generative KI-Interaktionen auf markierte Datentypen zugreifen.
Compliance & Governance: Wo KI auf Regulierung trifft
Die Sicherheit generativer KI betrifft nicht nur die Vermeidung technischer Exploits – es geht darum, die Einhaltung von Rahmenwerken wie GDPR, HIPAA und PCI DSS sicherzustellen. Diese Rahmenwerke verlangen:
- Datenminimierung
- Zugriffsprotokollierung
- Nutzerzustimmung zur Verarbeitung
Das Versäumnis, entsprechende Kontrollen zu implementieren, kann rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen, insbesondere wenn KI-generierte Ausgaben geschützte Daten reproduzieren.
Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) und Audit-Trails helfen dabei, Compliance-Bemühungen zu dokumentieren und die Absicht im Falle einer Untersuchung nachzuweisen.
Code Injection & Prompt Hacking
Prompt Injection ist ein zunehmender Bedrohungsvektor in generativen KI-Systemen. Angreifer können schädliche Anweisungen in scheinbar harmlose Prompts einbetten, wodurch das Modell dazu verleitet wird, sensible Daten preiszugeben oder die Standardeinstellungen zu überschreiben. Die OWASP Foundation hat eine Top 10 Liste für LLM-Anwendungsrisiken veröffentlicht, die auch Prompt-Injection-Vektoren umfasst.
Die Kombination von Audit-Regelsätzen mit Prompt-Sanierungspipelines ist ein effektiver Ansatz zur Abschwächung dieser Angriffe.
Ein praktisches Beispiel: Einsatz von SQL-Audit und Maskierung in LLM-betriebenen Systemen
Wenn diese Anfrage über ein SQL-Generierungsmodul geleitet wird, könnte das Backend eine Abfrage wie folgt generieren:
-- Überprüfung überfälliger Salden
SELECT customer_name, balance_due FROM billing WHERE status = 'overdue';
Ohne Maskierung könnten finanzielle Felder im Klartext angezeigt werden. Mit Maskierungsrichtlinien werden sensible Beträge teilweise geschwärzt.
Um nachzuvollziehen, wer wann auf was zugegriffen hat, protokolliert Database Activity Monitoring die Interaktion und verknüpft sie mit einer Benutzersitzung oder einem API-Schlüssel.
Shifting Left: Generative KI sicher gestalten
Viele Sicherheitslücken in generativen KI-Workloads entstehen, weil Teams sich auf die Modellleistung konzentrieren und nicht auf das Systemdesign. Durch Shifting Left – also das frühzeitige Anwenden von Sicherheitskontrollen im Lebenszyklus – kann Governance in jede Komponente integriert werden:
- Datenaufnahme: Scannen und Kennzeichnen sensibler Eingaben
- Modellabstimmung: Beschränkung der Exponierung gegenüber sensiblen Datenbeständen
- Bereitstellungs-Stack: Inline-Maskierung und Zugriffskontrollen anwenden
- Ausgabeschicht: Modellantworten bereinigen und prüfen
Dieser Ansatz steht im Einklang mit modernen DevSecOps- und datenbasierten Sicherheitspraktiken, die sowohl Transparenz als auch Schutz erhöhen.
Fazit: Ein neues Sicherheitsparadigma für KI
Der Aufstieg generativer KI führt zu einer völlig neuen Risikokategorie, mit der herkömmliche Sicherheitsmodelle nicht umzugehen wissen. Aber durch die Kombination von Echtzeit-Audit, dynamischer Maskierung, Datenentdeckung und richtlinienbasierter Governance ist es möglich, sichere und konforme generative KI-Systeme zu entwickeln, ohne dabei Innovationen zu opfern. Erfahren Sie, wie NIST das Risikomanagement für KI in ihrem AI RMF 1.0 angeht.
Für einen tieferen Einblick, wie Tools wie DataSunrise in diesem Transformationsprozess unterstützen können, erkunden Sie deren Leitfäden zum Audit, Datenmaskierung und Datenbank-Firewall-Funktionen.
