KI-Innovationen nutzen, ohne das Cyberrisiko zu erhöhen

Frank StrobelSenior Director, Technologieallianzen | F5

Die Entwicklung von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist einfacher denn je, und Sie (oder Ihr Vorstand) möchten diese Technologie vielleicht so schnell wie möglich einsetzen. Die Einführung von KI bietet beispiellose Möglichkeiten, Ihr Unternehmen zu modernisieren. So kann sie beispielsweise:

• Gewinnen Sie neue geschäftliche Erkenntnisse, um Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern
• Erschließen Sie innovative Visionen für neue Produkte und Dienstleistungen
• Erschließen Sie neue Märkte und sichern Sie sich einen First-Mover-Vorteil

Die KI-Entwicklung schreitet jedoch unglaublich schnell voran, und die Wartung von KI-Systemen in komplexen Hybrid- oder Multicloud-Infrastrukturen ist schwierig und kostspielig. Wenn Ihre IT- und Sicherheitsteams wie so viele bereits stark ausgelastet sind, kann die Aussicht, Ihren ohnehin schon umfangreichen Technologie-Stack um neue und komplexe Technologien zu erweitern, abschreckend wirken. Doch das muss nicht so sein. Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über Lösungen, die bereits heute verfügbar sind und Ihnen dabei helfen, Multicloud-KI-Workloads mühelos zu entwickeln, zu warten und abzusichern.

Schritt 1: KI-Risiken verstehen

KI-basierte Apps verfügen zwar möglicherweise über einige hochentwickelte Funktionen im Hintergrund, sind aber wie jede andere moderne, datengesteuerte App einer Vielzahl von durch Menschen oder Bots verursachten Cyberrisiken und -gefahren ausgesetzt, darunter:

• Unbefugter Zugriff: Nicht überprüfte Schnittstellen von KI-Anwendungen (Schatten-APIs) könnten unbemerkt für böswillige Akteure sichtbar und zugänglich sein, wodurch diese unbefugt auf das Modell und die Trainingsdaten zugreifen und sie missbrauchen könnten.
• Ausnutzung von Modellen: Böswillige Akteure können ein KI-Modell replizieren, indem sie es wiederholt abfragen. So können sie eine Kopie erstellen, die zu Wettbewerbszwecken oder in böswilliger Absicht eingesetzt werden könnte. Darüber hinaus können sie mithilfe der Modellinversion Eigenschaften des KI-Modells rekonstruieren oder neue Trainingsdatensätze zusammenstellen und dadurch möglicherweise vertrauliche Informationen offenlegen.
• Ratenbegrenzung und Kostenüberschreitungen: Einige KI-Modelle können ohne strikte Ratenbegrenzung übermäßig genutzt werden. Dies kann zu einer Beeinträchtigung des Dienstes, Brute-Force-Angriffen oder umfassenden Denial-of-Service-Angriffen führen. Ein Missbrauch kann neben Störungen auch erhebliche Kosten verursachen.
• Neue Bereitstellungsmodelle: Die für erfolgreiche KI-Workloads erforderlichen verteilten Architekturen oder Edge-Bereitstellungen sind möglicherweise noch ungewohnt. Die Gewährleistung von Konsistenz und Sicherheit in diesen unterschiedlichen Umgebungen stellt eine Herausforderung dar.

Um diesen Risiken zu begegnen, müssen in der gesamten Infrastruktur geeignete Zugriffsebenen, Datenschutzmaßnahmen, Sicherheitskontrollen für Anwendungen, API-Autorisierungsmethoden und leistungssteigernde Konfigurationen festgelegt und durchgesetzt werden.

Schritt 2: Komplexität minimieren

Jede Phase des Entwicklungslebenszyklus erhöht die Komplexität beim Aufbau, bei der Vernetzung und bei der Wartung der verteilten Umgebungen, die für den Betrieb einer sicheren, leistungsstarken KI-Lösung erforderlich sind. Eine Möglichkeit, diese Komplexität deutlich zu reduzieren, ist der Einsatz von Containern. Sie benötigen weniger Ressourcen und ermöglichen zugleich eine schnellere Bereitstellung in zahlreichen Umgebungen.

Ein weiterer Schlüssel zur Verringerung der Komplexität ist eine einheitliche Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform. Sie unterstützt die zahlreichen Teams, die an der Entwicklung von KI-Modellen und -Anwendungen beteiligt sind, dabei, effizient zusammenzuarbeiten. Zudem vereinfacht sie den aufwendigen Prozess, KI-Modelle zu trainieren und KI-Daten sowie -Anwendungen in Ihrer vielschichtigen Infrastruktur bereitzustellen.

Eine einheitliche Plattform kann Ihre Teams dabei unterstützen, die Herausforderungen bei Entwicklung und Verwaltung durch einfache Konfigurationen und die Bereitstellung in der Cloud oder vor Ort zu bewältigen. Allerdings muss diese Plattform auch in jedem Prozessschritt für Sicherheit sorgen.

Schritt 3: Sicherheit integrieren

APIs können ein erhebliches Risiko für KI-basierte Anwendungen darstellen, da diese Verbindungen für deren Betrieb unerlässlich sind. Die Integration von API-Sicherheit in die Bereitstellung von KI-Modellen und Anwendungen sorgt nicht nur dafür, dass diese sicher und verfügbar bleiben, sondern verbessert auch die Governance.

Verteilte oder am Edge ausgeführte Anwendungen benötigen sichere Konnektivität, um einen reibungslosen Betrieb über verschiedene Clouds oder Kundenstandorte hinweg zu gewährleisten und gleichzeitig Anwendungen und Daten vor Bedrohungen oder unbefugtem Zugriff zu schützen. Anwendungen und KI-Modelle müssen zudem vor Sicherheitsbedrohungen geschützt werden, die von Bots bis hin zu Schwachstellen reichen. Die Bereitstellung einer zusätzlichen, speziell für Webanwendungen konzipierten Schutzebene verhindert Angriffe, die zu Leistungseinbußen oder einer Datenschutzverletzung führen können.

Schützen Sie Ihre KI-Lösungen noch heute

KI-gestützte Apps sind bahnbrechend, haben aber auch vieles mit den modernen Apps gemeinsam, mit denen Sie bereits vertraut sind. Schon heute stehen Lösungen zur Verfügung, die Ihnen dabei helfen können, die Risiken bei der Bereitstellung einer KI-Lösung zu bewältigen, die Ihre Ziele für die Modernisierung Ihres Unternehmens erfüllt.

F5 und Red Hat arbeiten eng zusammen, damit Ihre IT-, Data-Science-, Anwendungsentwicklungs- und Sicherheitsteams leichter zusammenarbeiten und sich auf die sichere und schnelle Bereitstellung leistungsstarker Lösungen konzentrieren können.

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