Observability in der KI-Sicherheit: Wer nicht sieht, was passiert, kann es auch nicht stoppen

F5 Newsroom Staff

Observability verstehen

Im sich rasant entwickelnden Ökosystem der künstlichen Intelligenz (KI) haben sich große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) als die leistungsfähigsten und wegweisendsten Werkzeuge im KI-Instrumentarium etabliert. Diese Modelle wurden entwickelt, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Sie revolutionieren Bereiche wie Kundenservice, Technologie, Pharma, Finanzen, Einzelhandel und zahlreiche weitere Branchen und verändern zugleich das Erscheinungsbild von Software as a Service (SaaS).

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit und Komplexität bieten diese KI-Modelle ein beispielloses Potenzial für Produktivität und Innovation. Ihr Einsatz in Unternehmensumgebungen bringt jedoch auch besondere Herausforderungen mit sich. Die gravierendste davon ist eine erheblich vergrößerte Angriffsfläche, dicht gefolgt von einer isolierten Sichtbarkeit.

Einfach ausgedrückt: Wenn in einem Unternehmen mehrere Modelle, darunter auch multimodale Modelle, eingesetzt werden, arbeiten sie parallel, anstatt ineinander integriert zu sein, und bringen eine Vielzahl von Schwachstellen mit sich. Dadurch erhalten Sicherheitsteams nur einen fragmentierten Überblick über das System, das sie schützen und verteidigen müssen. Was sie jedoch wirklich benötigen, ist eine vollständige, nahtlose Transparenz über alle eingesetzten Modelle hinweg.

In einem Unternehmen könnten dazu beispielsweise große externe Modelle wie ChatGPT, spezialisierte Modelle wie BloombergGPT, in SaaS-Anwendungen wie Salesforce eingebettete Modelle, Modelle mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) sowie kleine, interne Modelle gehören, die anhand von Unternehmensdaten feinabgestimmt wurden. Insgesamt kann sich die Zahl dieser Modelle auf Dutzende oder sogar Hunderte belaufen – und dieses Wachstum wird sich so schnell nicht verlangsamen. 

Hier kommt das Konzept der Observability ins Spiel. Observability erfüllt die zwingende Anforderung, Einblicke in die Leistung und das Verhalten von Modellen zu gewinnen, zu bewerten und zusammenzuführen – beispielsweise in Bezug auf Entscheidungsprozesse, inhärente Einschränkungen, Zuverlässigkeit, Effizienz und Effektivität. Die Integration einer Observability-Schicht in das Framework für die Modellbereitstellung schafft eine solide Grundlage für den erfolgreichen Einsatz, die Sicherheit und die Wartung KI-gestützter Anwendungen.

Die Vorteile der Modellbeobachtbarkeit

Die Möglichkeit, das Verhalten von Modellen zu beobachten, kann Aufschluss über mögliche Angriffstrends und -muster geben und detailliertere Analysen zu Finanzen, Betriebsabläufen und potenziell sogar Personalfragen ermöglichen. Einblick in die folgenden zentralen Schwerpunktbereiche kann zu einer besseren Ressourcenverteilung, höheren Produktivität, mehr Innovation und Wettbewerbsvorteilen führen.

• Leistungssicherung: Durch die Beobachtung von Modellen im laufenden Betrieb – von der API-Verbindung bis zur Antwort des Modells auf eine Anfrage – können Unternehmen wichtige Leistungskennzahlen wie Latenz, Durchsatz und Genauigkeit kontinuierlich überwachen und vergleichen (sowohl innerhalb einzelner Modelle als auch modellübergreifend). Diese Echtzeitüberwachung ermöglicht es, Engpässe umgehend zu erkennen und zu beheben. So werden eine konsistente Benutzererfahrung mit KI-Systemen und die Einhaltung von Leistungskriterien gewährleistet.
• Fehlermanagement: Ein robustes Observability-Framework erfasst und protokolliert detaillierte Metriken, um Administratoren einen umfassenden Einblick in die Entscheidungsprozesse der Modelle zu geben. Dadurch können Fehler schnell erkannt und behoben werden, was das Vertrauen in die Leistungsfähigkeit der Modelle stärkt.
• Nutzungsanalyse: Observability-Tools ermöglichen die Auswertung realer Nutzungsszenarien – von der Erfassung von Antwortzeiten und API-Aufrufen bis hin zur Analyse von Datenverkehrsmustern und der Identifizierung wiederkehrender Anwendungsfälle. Die Echtzeitüberwachung der Modellfunktionalität (Fehlerraten, Token-Nutzung usw.) und der Benutzerinteraktionen (Prüfung von Prompts und Antworten auf sensible oder unzulässige Inhalte, Angriffsversuche usw.) kann Erkenntnisse liefern, die Unternehmen dabei helfen, Modelle auf Grundlage der tatsächlichen Nutzung kontinuierlich zu optimieren und neu auszurichten.
• Modelldrift: Eine klare Übersicht über die Leistung von KI-Modellen ermöglicht es Administratoren und Entwicklern, eine durch sich verändernde Datenlandschaften bedingte Verschlechterung – den sogenannten „Modelldrift“ – zu erkennen. Es ist entscheidend, zu wissen, wann dieser eingetreten ist, damit Modelle rechtzeitig neu trainiert oder feinabgestimmt werden können und die Vertrauenswürdigkeit ihrer Ergebnisse gewährleistet bleibt.
• Ressourcenoptimierung und Skalierung: Die unternehmensweite Bereitstellung von LLMs kann hohe Rechenanforderungen mit sich bringen, etwa hinsichtlich des Arbeitsspeichers und der CPU-/GPU-Auslastung. Erkenntnisse zur Ressourcennutzung sind daher wichtige Datenpunkte, wenn es um Kostenoptimierung oder die Skalierung bei steigenden Nutzerzahlen oder Lastspitzen geht.
• Compliance: Die Kenntnis des Stands der System- und Benutzerkonformität mit internen Richtlinien zur akzeptablen Nutzung, zum Datenschutz und zu anderen Bereichen sowie mit Branchenstandards und gesetzlichen Vorschriften ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung – insbesondere in regulierten Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen. Lösungen, die detaillierte Protokolle und andere Kennzahlen transparent und überprüfbar machen, können sicherstellen, dass Modellbereitstellungen die Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und sonstige Compliance-Vorgaben erfüllen.

Die Bedeutung von Observability im Unternehmen

Innovationen werden den Bedarf an umfassenderer Observability erhöhen. LLMs und andere generative KI-Modelle werden immer komplexer und stärker automatisiert, sodass die Echtzeitüberwachung sämtlicher Aspekte von Leistung, Nutzung und Sicherheit zunehmend an Bedeutung gewinnt. 

Gleichzeitig haben staatliche Stellen ihre Anstrengungen verstärkt: Sie haben Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union in geltendes Recht überführt, Verordnungsentwürfe wie das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz vorgelegt und Orientierungshilfen bereitgestellt, etwa die Durchführungsverordnung der Biden-Regierung über sichere und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz sowie das Rahmenwerk für das Risikomanagement (RMF) des National Institute of Standards and Technology (NIST). Zusätzlich zu diesen Vorgaben und Leitlinien gelten in regulierten Branchen eigene komplexe Regelwerke, in nicht regulierten Branchen einzuhaltende Standards, und Unternehmen verfügen über Richtlinien, die ihre eigenen Unternehmenswerte widerspiegeln und stärken.

Da immer mehr Institutionen Richtlinien für die Bereitstellung und Nutzung von LLMs im geschäftlichen Umfeld erlassen, wird es von entscheidender Bedeutung sein, die Einhaltung dieser Richtlinien zu ermöglichen, durchzusetzen, zu überwachen und darüber Bericht zu erstatten. Verstöße könnten erhebliche finanzielle Folgen und Reputationsschäden nach sich ziehen und sich unter anderem auf das Vertrauen der Anteilseigner und Kunden sowie auf Wettbewerbsvorteile auswirken. Daher wird es immer wichtiger zu wissen, wie, wie gut und wie sicher Modelle in der Produktionsumgebung arbeiten.

KI-Sicherheit mit vollständiger Observability

Es liegt auf der Hand, dass die Beobachtung, Analyse und Bewertung der Leistung und des Verhaltens von KI-Modellen entscheidend sind, um deren Leistung zu verbessern und zuverlässige, vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen. Die Integration einer Plattform, die nahtlos eine umfassende Observability in der gesamten digitalen Sicherheitsinfrastruktur des Unternehmens ermöglicht, ist geradezu der Inbegriff einer wegweisenden Entscheidung. Unsere Lösung für KI-Laufzeitsicherheit und -Enablement ist genau dieser Gamechanger.

Unsere Lösung ist weit mehr als nur eine Vertrauensebene, die Modelle mit wegweisenden Funktionen vor internen und externen Bedrohungen schützt. Dazu gehören mehr als ein Dutzend anpassbare Inhaltsscanner sowie eine detaillierte Nachvollziehbarkeit von Benutzern und Nutzung. Sie verfügt über eine übersichtliche, intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche, die für einen breiten Nutzerkreis konzipiert ist. Gleichzeitig bietet sie einen ebenso unkomplizierten API-Zugriff, der Entwicklern und anderen technisch versierten Benutzern eine effiziente Nutzung ermöglicht.

Die Nutzung von APIs, einschließlich solcher, die für bestimmte Personen und festgelegte Teams eingerichtet wurden, bietet zusätzliche Möglichkeiten, Einblicke in das System zu gewinnen sowie den Sicherheitsstatus, die Modellleistung und Benutzeranalysen zu überwachen und auszuwerten. Administratoren können API-Aufrufe nachverfolgen und Endpunkte überprüfen, um die am häufigsten verwendeten zu ermitteln, Latenz- und Fehlerraten zu verfolgen, die Versionskompatibilität zu überwachen, neue oder ungewöhnliche Verhaltensmuster zu erkennen, Abhängigkeiten zu kontrollieren und den Datenverkehr zu analysieren, um potenzielle Engpässe zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Routing-Regeln intakt sind.

Unsere Plattform fungiert als praktisch unsichtbare, bidirektionale Sicherheitsarchitektur, die Ihre gesamte KI-Systemkonfiguration umschließt, ohne die Reaktionszeiten der Modelle zusätzlich zu belasten oder die Latenz zu erhöhen. Unsere Lösung ist skalierbar, modellunabhängig und anpassbar und bietet richtlinienbasierte Zugriffskontrollen, die auf Einzelpersonen-, Team- oder Organisationsebene angewendet werden können. Sie ist die robuste, flexible und reaktionsfähige Komponente, die jedes KI-Sicherheitsframework benötigt, um die gegenwärtigen und zukünftigen Herausforderungen bei der Bereitstellung generativer KI-Modelle zu bewältigen.

Über den Autor

F5 Newsroom Staff

Weitere Blogbeiträge von F5 Newsroom Staff