Modell-Guardrails reichen nicht aus: Warum Runtime-Guardrails für die KI-Sicherheit unverzichtbar sind

Jessica BrennanSenior Product Marketing Manager, KI-Sicherheit | F5

Modell-Guardrails allein können KI-Systeme nicht schützen. Das stellt unser Forschungsteam jeden Monat bei Tests von Frontier-Modellen fest (die Ergebnisse werden in unseren KI-Sicherheitsrankings veröffentlicht). Modell-Guardrails sind zwar hilfreich, um Verhaltensgrenzen festzulegen, doch Angreifer lassen nicht locker. Durch die ständige Flut von Prompt-Injections, Jailbreak-Versuchen und neuartigen Exploits sind Unternehmen Datenlecks, Compliance-Verstößen und feindlichen Manipulationen ausgesetzt, die diese Guardrails nicht abwehren können. Um KI-Anwendungen und -Agenten wirklich abzusichern, benötigen Unternehmen Runtime-Guardrails, die in Echtzeit Schutz bieten, indem sie Bedrohungen unmittelbar erkennen und blockieren.

Warum Unternehmen sich nicht allein auf Guardrails für Modelle verlassen können

Schutzmechanismen für KI-Modelle sind präventive Maßnahmen, die in der Regel in das Training, das Reinforcement Learning oder in Prompt-Regeln integriert sind. Sie prägen das beabsichtigte Verhalten von KI-Systemen, indem sie festlegen, was Modelle tun dürfen und was nicht. Sobald ein Modell jedoch produktiv eingesetzt wird, zeigen sich seine Grenzen im realen Einsatz unter anderem durch:

• Angreifer entwickeln neue Prompts und Exploits, mit denen sich die Einschränkungen der Schutzmechanismen umgehen lassen
• Vertrauliche Informationen wie personenbezogene Daten oder Quellcode können offengelegt werden, selbst wenn die Ausgaben unbedenklich erscheinen
• Langsame Anpassung, da Schutzmechanismen für Modelle häufig neu trainiert oder konfiguriert werden müssen, bevor sie neue Bedrohungen bewältigen können

Mit anderen Worten: Schutzmechanismen für Modelle dienen als Orientierung, garantieren jedoch keine Sicherheit.

Runtime-Guardrails erkennen, was Modell-Guardrails übersehen

F5 AI Guardrails schließen die Lücke, die modellbasierte Guardrails hinterlassen. Während der Laufzeit prüfen Laufzeit-Guardrails sowohl Prompts als auch Ausgaben in Echtzeit und blockieren oder kennzeichnen riskante Interaktionen, bevor Probleme entstehen. Beispielsweise können Guardrails gegen Prompt-Injection und Jailbreaks manipulative Prompts erkennen, die versuchen, Richtlinien außer Kraft zu setzen. Ebenso verhindern Guardrails zur Vermeidung von Datenverlusten, dass sensible Daten das Unternehmen verlassen.

Laufzeit-Guardrails können im Blockierungsmodus (Verstöße werden verhindert) oder im Auditmodus (Ereignisse werden zur Überwachung protokolliert) betrieben werden. Im Gegensatz zu Modell-Guardrails werden diese Laufzeit-Guardrails kontinuierlich aktualisiert, sodass die Schutzmaßnahmen mit den sich weiterentwickelnden Angriffen Schritt halten.

Einfach ausgedrückt: Modell-Schutzmechanismen sind wie Zäune, die festlegen, wo sich Menschen rund um ein Gebäude bewegen dürfen. Laufzeit-Schutzmechanismen sind die Sicherheitskontrollen am Eingang – sie überprüfen alles, was die Schwelle überschreitet. Die einen setzen die Grenzen, die anderen sorgen dafür, dass nichts Schädliches hindurchgelangt.

Wesentliche Unterschiede

Obwohl sowohl Laufzeit-Guardrails als auch Modell-Guardrails zur KI-Sicherheit beitragen, funktionieren sie auf grundlegend unterschiedliche Weise. Diese Tabelle zeigt die Unterschiede auf einen Blick.

Dieser Gegensatz macht eines deutlich: Modell-Guardrails helfen dabei, KI zu steuern, doch erst Laufzeit-Guardrails sorgen dafür, dass sie im Produktivbetrieb wirklich sicher bleibt.

Warum Unternehmen Runtime-Guardrails zur Absicherung von KI benötigen

Während Laufzeit-Schutzmechanismen bei der Inferenz stärkere Schutzebenen bieten, entfalten sie ihren wahren Wert erst in Kombination mit Modell-Schutzmechanismen, wenn beide zusammen eine mehrschichtige Verteidigungsstrategie bilden.

Modell-Guardrails legen die grundlegenden Grenzen für das Verhalten eines Modells fest. Laufzeit-Guardrails erweitern diesen Schutz, indem sie neuartige Bedrohungen und Umgehungsversuche erkennen, die Modell-Guardrails nicht vorhersehen können. Beispielsweise könnte eine Modell-Guardrail einem Modell verbieten, medizinische Ratschläge zu erteilen, während eine Laufzeit-Guardrail Versuche erkennt und blockiert, diese Regel durch indirekte Formulierungen oder manipulative Prompts zu umgehen.

Dieser mehrschichtige Ansatz bietet den stärksten Schutz für die KI-Sicherheit, sodass Unternehmen vertrauensvoll Innovationen vorantreiben und zugleich gegenüber sich ständig weiterentwickelnden Risiken widerstandsfähig bleiben können.

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Jessica BrennanSenior Product Marketing Manager, KI-Sicherheit | F5

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