Wenn neue Möglichkeiten zur Interaktion mit der Geschäftslogik eingeführt werden, hat dies erhebliche Auswirkungen darauf, wie Anwendungen konzipiert, bereitgestellt und letztendlich ausgeliefert werden.
Der Webbrowser beispielsweise war die treibende Kraft bei der Auflösung monolithischer Architekturen und brachte uns die Grundlage für das Internet, wie wir es heute kennen: dreischichtige Webanwendungen. Die primäre Benutzeroberfläche wurde schnell zu einer grafischen Oberfläche, die wesentlich einfacher zu bedienen war als ihre Vorgänger mit monochromem Bildschirm und Befehlszeile.
Diese Benutzeroberfläche verändert sich dank generativer KI erneut. Und dieses Mal werden die Auswirkungen enorm sein.
“„Die Art und Weise, wie wir das Internet nutzen, steht vor einem tiefgreifenden Wandel. … Statt von Website zu Website zu springen, werden wir uns schon bald einfach mit dem Internet unterhalten können, um das zu bekommen, was wir brauchen.“ – Laurent Querel & Gilad Bracha, Das Web im Wandel: Das Ende der App-Silos”
Tatsächlich werden die grafischen Benutzeroberflächen, die wir lieb gewonnen haben – und manchmal auch verabscheuen –, durch eine neue Art der Interaktion mit Anwendungen ersetzt: die dialogorientierte Benutzeroberfläche.
Dank der Fähigkeit von generativer KI unsere Anfragen zu analysieren und scheinbar zu verstehen, entwickelt sich die natürlichsprachliche Benutzeroberfläche schnell zu „der“ Art und Weise, mit Ihren Kunden Geschäfte zu machen.
Abgesehen davon, dass dieser Wandel die Benutzererfahrung grundlegend verändert, hat er erhebliche Auswirkungen auf die technischen Details der Anwendungsentwicklung, die Kommunikation zwischen Anwendungen sowie die Bereitstellung und Absicherung dieser Anwendungen.
Drei wesentliche Veränderungen
Es gibt drei wesentliche technische Veränderungen bei Anwendungen generativer KI, die auch Veränderungen in anderen Bereichen vorantreiben.
Interaktionsmuster
Interaktionsmuster beschreiben, wie der Datenverkehr zwischen einem Benutzer und der Anwendung, die Anfragen verarbeitet, hin- und herfließt. Bei herkömmlichen Anwendungen sind diese Interaktionen statisch. Das heißt, wir wissen, was jede Seite und jede API-Anfrage senden und empfangen wird. Wir legen fest, welche Daten ausgetauscht werden können, und können im Rahmen unserer Sicherheitsmaßnahmen Art und Umfang dieser Daten begrenzen.
Bei dialogorientierten Anwendungen ändert sich dieses Muster. Die Unterhaltung kann kurz und knapp sein oder lange dauern und umfangreiche Anfragen umfassen. Da multimodale KI die Fähigkeiten generativer KI kontinuierlich um neue Datentypen erweitert, kann die Unterhaltung Bilder, Audio- oder Videoinhalte umfassen – muss sie aber nicht. Wir wissen es schlichtweg nicht. Das erschwert nicht nur die Absicherung, sondern auch die Einschätzung, wie sich die Anwendung skalieren und ihre Leistung optimieren lässt. Der Ressourcenverbrauch lässt sich nicht mehr vorhersagen, da er äußerst variabel und dynamisch ist.
Die Auswirkungen auf die Anwendungsbereitstellung
Herkömmliche Skalierungsmethoden mittels Ingress-Steuerung, Gateway API und Load-Balancern auf lokaler und globaler Ebene müssen selbst dynamischer werden. Diese kritischen Komponenten jeder modernen Unternehmensarchitektur benötigen mehr Einblick in und Verständnis für das Verhalten von Anwendungen und Benutzern in Echtzeit und müssen Entscheidungen über die Weiterleitung von Anfragen auf Grundlage aktuellerer Bedingungen statt überwiegend statischer Algorithmen treffen können.
Anwendungsentwicklung
Zweitens wird sich die Anwendungsentwicklung verändern. Wenn Entwickler herkömmliche Anwendungen erstellen, verwenden sie APIs. Das vorherrschende Datenverkehrsmuster war jedoch das, was wir als „Nord-Süd“ bezeichnen. Das heißt, der größte Datenverkehr und die höchsten Sicherheitsanforderungen konzentrierten sich auf die öffentlich zugängliche „Eingangstür“ der Anwendung.
Auch bei Anwendungen mit generativer KI werden Entwickler weiterhin APIs nutzen. Das gilt jedoch ebenso für den KI-Orchestrator – eine etwas hochtrabende Bezeichnung für einen Anwendungs-Proxy, der Benutzeranfragen entgegennimmt, analysiert und anschließend über klar definierte APIs die passenden Dienste aufruft. Dabei handelt es sich teils um maßgeschneiderte Dienste, teils um Angebote von Anbietern und teils um verschiedene Instanzen von LLMs. Dadurch wird der „Ost-West“-Datenverkehr erheblich zunehmen, da der KI-Orchestrator mit Diensten kommuniziert, die faktisch Komponenten der „KI-Anwendung“ sind.
Die Auswirkungen auf die Anwendungsbereitstellung
Bei dialogorientierten Anwendungen wird es weiterhin erheblichen Nord-Süd-Datenverkehr geben. Gleichzeitig werden jedoch der Datenverkehr sowie der Bedarf an Bereitstellung und Sicherheit innerhalb des „Ost-West“-Datenpfads zunehmen. Daher müssen Anwendungsbereitstellung und -sicherheit künftig nicht mehr nur die Eingangstür, sondern alle Türen eines Hauses überwachen – innen wie außen.
Die zunehmende Verbreitung von Multicloud-Umgebungen, deren Anwendungskomponenten über Rechenzentrum, Cloud und Edge verteilt sind, wird zudem erfordern, dass die Anwendungsbereitstellung ihre Nord-Süd-Funktionen auf den sich rasch entwickelnden Nordost-Südwest-Datenpfad ausweitet, der den Datenverkehr zwischen verschiedenen Standorten mithilfe sicherer Multicloud-Netzwerkmethoden abdeckt.
Eingabe und Ausgabe
Zu guter Letzt – und vielleicht am offensichtlichsten – vollzieht sich der Wandel von strukturierten zu unstrukturierten Ein- und Ausgaben. Während des größten Teils der Technologiegeschichte haben wir uns bei der Entwicklung von allem – von Netzwerken über Datenbanken bis hin zu Anwendungen – auf strukturierte Ein- und Ausgaben verlassen.
All das ändert sich gerade. Ein- und Ausgaben entsprechen nun dem, „wonach dem Benutzer gerade war“, und Entwickler können sich ebenso wenig auf Datentypen oder Längen verlassen, wie Sicherheitsteams Richtlinien auf der Grundlage erwarteter Ein- und Ausgaben erstellen können. Dies verändert die Kommunikation von Anwendungen grundlegend und wird sich erheblich auf die Anwendungsbereitstellung und -sicherheit auswirken.
Die Auswirkungen auf die Anwendungsbereitstellung
Die größten Auswirkungen der Verarbeitung unstrukturierter Daten betreffen die Sicherheit. Bisher konnten wir uns darauf stützen, zu verstehen, wie Angreifer bestehende Datenstrukturen und Logik ausnutzen können, da es eine klar definierte Reihe von Schwachstellen gab, die sich aus der Art und Weise ergeben, wie strukturierte Daten verarbeitet werden.
Angesichts der nahezu unendlichen Möglichkeiten natürlicher Sprache wird es außerordentlich schwierig, Angriffe zu erkennen, da sich die Angriffsfläche von der lexikalischen (syntaktischen) auf die semantische Ebene (Kontext und Bedeutung) verlagert. Dies erfordert eine andere Art der Prüfung und Bewertung von Anfragen und Antworten. Deshalb entwickelt sich KI schnell zu einem der besten Werkzeuge im Sicherheitsarsenal: Ihre Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und riesige Datenmengen zu analysieren, liefert Erkenntnisse über Anomalien und Ausreißer, die auf einen Angriff hindeuten können.
Dadurch halten Datensicherheitstechniken auch Einzug in den Bereich der Anwendungssicherheit, sodass die Sicherheit von Anwendungen und APIs Ein- und Ausgaben ebenfalls unter dem Gesichtspunkt der Datensicherheit prüfen und bewerten muss.
Generative KI verändert alles
Es gibt praktisch keinen Bereich, der nicht bereits jetzt oder in naher Zukunft von der Einführung generativer KI betroffen sein wird. Änderungen an Anwendungen mögen von den Nutzern begrüßt werden, stellen jedoch Fachleute für Sicherheit und Bereitstellung vor Herausforderungen, da Lösungen angepasst werden müssen, um neue Datenverkehrsmuster und Anforderungen zu berücksichtigen und die neue Bedrohungslandschaft zu verstehen.
Generative KI verändert alles, denn sie verändert alles an Anwendungen.
Über den Autor
Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.
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