Die wichtigsten Bedenken zu KI und Datenschutz

F5 Newsroom Staff

Das Wichtigste in Kürze:

• Datenschutzrisiken bestehen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Sie müssen in jeder Phase der Entwicklung und Bereitstellung erkannt und berücksichtigt werden, um eine ethische und sichere Nutzung von KI-Daten zu gewährleisten.
• Generative KI-Systeme wie LLMs, die zur Erstellung von Texten, Bildern, Code oder Audioinhalten eingesetzt werden, bergen besonders hohe Datenschutzrisiken.
• Vorschriften wie die DSGVO und der CCPA bilden einen grundlegenden Rahmen für den Schutz personenbezogener Daten, auch wenn neue KI-spezifische Regelungen hinzukommen.
• Mit der Einführung neuer Funktionen und Anwendungsfälle müssen Teams die Auswirkungen auf den Datenschutz stets im Blick behalten und kontinuierlich prüfen, wie sie sensible Daten schützen können.

KI bringt neue Risiken und Datenschutzbedenken mit sich

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Realität: 78 % der für den F5 2026 State of Application Strategy Report befragten Unternehmen betreiben bereits einen eigenen Inferenzdienst.

KI verspricht Unternehmen, intelligenter, schneller und effizienter zu arbeiten, bringt jedoch auch Bedenken und Risiken mit sich. KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen und großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basieren, werden mit riesigen Datenmengen betrieben. Diese dienen dazu, KI-Modelle zu trainieren und zu optimieren sowie KI-Engines mit Daten zu versorgen. Dabei kann es sich um sensible Informationen wie personenbezogene Identifikationsdaten, Verhaltensmuster, Standortdaten sowie Finanz- und Gesundheitsdaten handeln. Da KI zunehmend in alltägliche Anwendungen integriert wird, steigt auch das Risiko, dass personenbezogene Daten offengelegt oder missbräuchlich verwendet werden. Der Datenschutz im Zusammenhang mit KI ist daher inzwischen ein zentrales Anliegen.

Dieser Blogbeitrag beleuchtet das Konzept des Datenschutzes bei KI und untersucht, welche Datenschutzrisiken und -bedenken durch KI entstehen. Außerdem befasst sich der Beitrag mit Datenschutzgesetzen für KI und erläutert, wie sich der Datenschutz in KI-Anwendungen gewährleisten lässt.

Was bedeutet Datenschutz bei KI?

KI-Datenschutz umfasst alle Maßnahmen zum Schutz der Daten, die von KI-Systemen erfasst, gespeichert und verarbeitet werden. KI-Datenschutz steht in engem Zusammenhang mit dem allgemeinen Datenschutz, dem zufolge eine Person die Kontrolle über ihre personenbezogenen Daten haben sollte. Dennoch handelt es sich beim KI-Datenschutz um ein eigenständiges Konzept, das sich in wesentlichen Punkten davon unterscheidet.

KI-Systeme nutzen riesige Datenmengen. Je mehr Daten diese Systeme verarbeiten, desto genauer und leistungsfähiger werden sie in der Regel. Schätzungen zufolge verfügt GPT-6 Astra beispielsweise über insgesamt etwa 10 Billionen Parameter. Diese Schätzung basiert auf Preis- und Kontextangaben. Die schiere Menge der erhobenen Daten wirft jedoch Datenschutzbedenken auf. Da diese Systeme mit derart großen Datensätzen trainiert werden, die häufig aus dem Internet oder anderen umfangreichen Datenbeständen stammen, lässt sich nur schwer sicherstellen, dass keine privaten oder personenbezogenen Daten verwendet wurden beziehungsweise dass bei deren Verwendung eine Einwilligung vorlag.

Darüber hinaus sind KI-Pipelines – von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung von Anwendungen – weitgehend automatisiert. Dadurch lassen sich Datenschutzprobleme nur schwer erkennen, sofern nicht von Anfang an entsprechende Schutzmechanismen in das System integriert werden. Entwickler müssen potenzielle Probleme frühzeitig berücksichtigen, da ein Versäumnis erhebliche Auswirkungen auf den Datenschutz haben kann, die sich im Nachhinein nur schwer beheben lassen. Welche Folgen hat es für das KI-Modell, wenn personenbezogene Daten in einem Trainingsdatensatz verwendet wurden und die betroffene Person deren Löschung verlangt?

KI ist von Natur aus auch äußerst gut darin, Muster zu erkennen. Daher könnte ein KI-System unverbundene Daten zusammenführen und daraus sehr genaue Rückschlüsse auf die privaten Informationen einer Person ziehen. KI merkt sich Informationen nicht nur, sondern lernt auch Zusammenhänge. Dadurch steigt das Risiko, dass das Modell anhand einer Kombination von Merkmalen auf die Identität einer Person schließen oder Datenfragmente zusammensetzen kann, um sensible Informationen zu rekonstruieren.

Diese Probleme werfen ernsthafte ethische und regulatorische Bedenken auf, selbst wenn die Daten im KI-System anonymisiert sind.

Datenschutzprobleme bei KI-Daten

Die Öffentlichkeit ist einerseits sehr besorgt über den Datenschutz, weiß andererseits aber nur wenig darüber, wie sie sich schützen kann. Laut einer Studie des Pew Research Center, vertrauen etwa 60 % der US-Amerikaner Unternehmen nicht zu, KI verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen. Zudem geben 71 % der Erwachsenen an, dass der zunehmende Einsatz von KI ihre personenbezogenen Daten weniger sicher machen wird. Tatsächlich nutzen 79 % aus Datenschutzbedenken keine KI-Chatbots.

Organisationen müssen nicht nur regulatorische Anforderungen in Bezug auf KI und Datenschutz berücksichtigen, sondern auch die öffentliche Meinung und das Vertrauen der Menschen in die Verwendung personenbezogener Daten.

Wie KI Datenschutzrisiken schafft

KI-Systeme sind während ihres gesamten Lebenszyklus Datenschutzrisiken ausgesetzt. Diese Risiken müssen in jeder Phase der Entwicklung und Bereitstellung erkannt und berücksichtigt werden, um eine ethische und sichere Nutzung von Daten durch KI zu gewährleisten.

• Datenerfassung. KI-Modelle benötigen für das Training riesige Datensätze, und die Phase der Datenerhebung birgt häufig das größte Datenschutzrisiko, insbesondere wenn sensible Daten wie Gesundheitsinformationen, persönliche Finanzdaten und biometrische Daten enthalten sind. Personenbezogene Daten wurden möglicherweise ohne ordnungsgemäße Einwilligung oder auf eine für die betroffenen Personen nicht vollständig transparente Weise erhoben.
• Training von KI-Modellen. Während der Trainingsphase lernt ein KI-Modell Muster aus den aufgenommenen Daten. Selbst wenn personenbezogene Daten mit Einwilligung erhoben werden, können KI-Modelle diese Daten für Zwecke verwenden, die über die ursprüngliche Absicht hinausgehen. Die Trainingsphase kann Bedenken hinsichtlich Vertrauen und Transparenz hervorrufen, insbesondere wenn sich Personen darüber getäuscht oder unzureichend informiert fühlen, wie ihre Daten von KI-Systemen verwendet werden. Beispielsweise sind Personen möglicherweise damit einverstanden, dass Organisationen zur Kontoverwaltung auf ihre Daten zugreifen, hätten der Weitergabe ihrer Informationen jedoch nicht zugestimmt, wenn sie gewusst hätten, dass diese zum Trainieren eines KI-Systems verwendet werden.
• Inferenz-Engine. In der Inferenzphase wird das trainierte KI-Modell verwendet, um aus neuen Daten Erkenntnisse oder Vorhersagen abzuleiten. Dabei entstehen Datenschutzrisiken, da KI-Systeme auf der Grundlage scheinbar harmloser, anonymisierter Eingabedaten äußerst präzise Rückschlüsse auf Personen ziehen oder in den Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen aufdecken beziehungsweise verstärken können. Diese Situation ähnelt der Open Source Intelligence (OSINT), also der Gewinnung von Erkenntnissen aus öffentlich zugänglichen Quellen. OSINT spielt eine wichtige Rolle in den Bereichen Cybersicherheit, Bedrohungserkennung, Ermittlungen und Wettbewerbsforschung, indem offene Daten in strategische Erkenntnisse umgewandelt werden. OSINT umfasst jedoch weder unbefugte Zugriffe noch Hacking, sondern ausschließlich die Erhebung von Daten, die rechtmäßig und öffentlich zugänglich sind.
• Anwendungsebene. KI-Anwendungen sind ein attraktiver Einstiegspunkt für Hacker, da sie den sichtbarsten und am leichtesten zugänglichen Teil eines KI-Systems darstellen. Angreifer können APIs oder Webdienste ausnutzen, um auf große Mengen sensibler Daten zuzugreifen. KI-Anwendungen können sensible Daten auch unbeabsichtigt gegenüber legitimen Nutzern offenlegen, etwa durch unzureichende Zugriffskontrollen, zu detaillierte Fehlermeldungen oder übermäßig ausführliche KI-Antworten.

Datenschutzrisiken generativer KI

Generative KI-Systeme wie LLMs, die zur Erstellung von Texten, Bildern, Code oder Audioinhalten eingesetzt werden, bergen besonders hohe Datenschutzrisiken. Die meisten KI-Modelle werden mit Datensätzen trainiert, die aus dem öffentlichen Internet ausgelesen wurden – häufig ohne ausdrückliche Erlaubnis oder informierte Einwilligung der Quellen oder Urheber der Inhalte. Darüber hinaus können die ausgelesenen Daten personenbezogene Informationen enthalten, die das generative KI-System während der Inferenz offenlegen könnte.

Anwendungen mit generativer KI, insbesondere öffentlich zugängliche Schreibassistenten, Chatbots und Bildgeneratoren, sind in der Regel interaktiv und über das Internet erreichbar. Dadurch sind sie anfällig für Prompt-Injections, bei denen Angreifer Eingaben erstellen, die darauf abzielen, das Verhalten des Modells zu manipulieren, Kontrollmechanismen zu umgehen oder die KI dazu zu bringen, unzulässige, anstößige oder vertrauliche Inhalte zu erzeugen. Darüber hinaus können Nutzer persönliche oder sensible Informationen in KI-Tools einfügen, ohne sich darüber im Klaren zu sein, dass diese Inhalte möglicherweise im KI-System gespeichert und zum Trainieren oder Optimieren künftiger KI-Modelle verwendet werden. Dadurch besteht die Gefahr, dass die Informationen unbeabsichtigt offengelegt werden.

Zusammengenommen führen diese beiden Faktoren zu Hochrisikoszenarien, in denen ein LLM, das mit Inhalten trainiert wurde, für deren Nutzung keine Einwilligung vorlag oder die vertraulich sind, durch entsprechende Eingaben dazu veranlasst werden könnte, diese Inhalte zu reproduzieren und personenbezogene Daten offenzulegen. Ebenso könnten Nutzer unbeabsichtigt vertrauliche Daten in Prompts eingeben und sie dadurch unbefugtem Zugriff oder einer unbefugten Wiederverwendung aussetzen.

Modellinversion

Modellinversion ist eine Technik, mit der böswillige Akteure durch promptbasiertes Reverse Engineering die Trainingsdaten eines Modells extrahieren. Dazu werden in wiederholten Versuchen äußerst spezifische Abfragen gestellt. Anhand der daraus resultierenden Ausgaben setzen Angreifer nach und nach Erkenntnisse über die Trainingsdaten des Modells zusammen. Modellinversion wurde unter anderem bereits eingesetzt, um Gesichtsbilder zu rekonstruieren, die Vertraulichkeit medizinischer Patientendaten zu verletzen und sensible Finanzdaten abzuleiten.

Nachdem Unternehmen Ziel eines Modellinversionsangriffs geworden sind, sehen sie sich häufig mit Ausfallzeiten und Betriebsunterbrechungen konfrontiert, während sie Modelle neu trainieren, zusätzliche Governance-Maßnahmen umsetzen, ihre anderen Modelle auf ähnliche Risiken prüfen und Aufsichtsbehörden sowie betroffene Personen benachrichtigen.

Deanonymisierung und Reidentifizierung

KI kann auch dazu eingesetzt werden, die Identität anonymer oder unter Pseudonym auftretender Online-Nutzer durch den Abgleich von Datensätzen zu ermitteln. Auf diese Weise können Angreifer sensible Informationen wie Gesundheitszustand oder finanzielle Verhältnisse ableiten. Dabei nutzen böswillige Akteure LLMs, um Datenquellen nach Gemeinsamkeiten, Trends und Mustern zu durchsuchen, anhand derer sie anonymisierte Daten realen Identitäten zuordnen können.

KI-Datenschutzgesetze

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI erlassen oder aktualisieren Regierungen Gesetze, um den mit KI-Systemen verbundenen Datenschutzrisiken zu begegnen. Dies gilt insbesondere für Systeme, die personenbezogene oder sensible Daten verwenden oder speichern. Derzeit haben 144 Länder nationale Datenschutzgesetze erlassen, während in anderen Ländern wie den USA ein Flickenteppich lokaler Datenschutzgesetze besteht. Nicht alle diese Datenschutzvorschriften beziehen sich speziell auf KI, doch in den meisten Fällen müssen KI-Systeme sie einhalten.

Beispiele für Datenschutzgesetze sind unter anderem die folgenden.

• Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO)
  Die DSGVO schreibt vor, dass personenbezogene Daten auf faire und transparente Weise sowie für eindeutig festgelegte Zwecke erhoben und verwendet werden, die zum Zeitpunkt der Erhebung bestimmt wurden. Organisationen dürfen nur die für den vorgesehenen Zweck erforderlichen Daten erheben, müssen sicherstellen, dass diese nur so lange wie nötig gespeichert werden, und strenge Maßnahmen ergreifen, um ihre Sicherheit und Vertraulichkeit zu gewährleisten. Obwohl die DSGVO nicht ausdrücklich auf künstliche Intelligenz Bezug nimmt, muss jedes KI-System, das personenbezogene Daten erhebt, verarbeitet oder speichert, die Grundsätze der DSGVO vollständig einhalten und so während des gesamten KI-Lebenszyklus einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten gewährleisten.
• Verordnung der Europäischen Union über künstliche Intelligenz
  Die EU-KI-Verordnung ist der weltweit erste umfassende Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz, der von einem bedeutenden Gesetzgeber eingeführt wurde. Sie verbietet KI-Anwendungen, die als „unannehmbares Risiko“ eingestuft werden, etwa staatlich betriebenes Social Scoring oder das wahllose Auslesen von Gesichtsbildern aus Videoüberwachungsaufnahmen. Darüber hinaus erlegt sie KI-Systemen mit „hohem Risiko“ strenge rechtliche Verpflichtungen auf, darunter auch Tools zur Sichtung von Lebensläufen in Einstellungsverfahren. Entwickler von Hochrisiko-KI-Systemen müssen robuste Verfahren zur Daten-Governance implementieren und sicherstellen, dass sämtliche Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze festgelegte Qualitätsstandards erfüllen.
• Vorschriften der US-Bundesstaaten
  Der California Consumer Privacy Act (CCPA) und der Texas Data Privacy and Security Act geben Einzelpersonen mehr Kontrolle über ihre personenbezogenen Daten. Diese Gesetze verankern zentrale Rechte, darunter das Recht zu erfahren, wie Organisationen ihre Daten erheben, verwenden und weitergeben, das Recht, die Löschung personenbezogener Daten zu verlangen, sowie das Recht, dem Verkauf oder der Weitergabe dieser Daten zu widersprechen.
  
  Der Utah Artificial Intelligence and Policy Act befasst sich speziell mit risikoreichen Anwendungen generativer KI. Er schreibt vor, dass KI-Systeme klar darauf hinweisen müssen, wenn Nutzer mit generativer KI interagieren. Dadurch werden Transparenz und eine informierte Nutzung KI-gestützter Anwendungen gewährleistet.

Die Anwaltskanzlei White & Case veröffentlicht den AI Watch: Globaler Regulierungs-Tracker, eine hilfreiche Informationsquelle, um über Datenschutzvorschriften für KI auf dem Laufenden zu bleiben.

Die Regulierungslandschaft 2026: Durchsetzung durch die FTC

Die US-amerikanische Federal Trade Commission (FTC) hat Maßnahmen gegen die nicht einvernehmliche Erfassung von Daten ergriffen. Ihre Bemühungen erstrecken sich auf drei Kategorien: Tracking-Pixel für Gesundheitsdaten, den Verkauf sensibler Geolokalisierungsdaten und nicht einvernehmlich genutzte digitale Inhalte. Viele dieser Maßnahmen richteten sich gegen Anbieter von Online-Gesundheitsdiensten und Online-Apotheken. Ziel der FTC ist es, sensible Verbraucherdaten zu schützen, die als Trainingsdaten für KI verwendet werden können.

Wenn festgestellt wird, dass Modelle mit illegal erhobenen Daten trainiert wurden, können die Aufsichtsbehörden deren vollständige Löschung verlangen. Dieses Verfahren wird als algorithmische Vernichtung bezeichnet.

Best Practices für den Datenschutz bei KI

Da KI-Systeme immer komplexer werden und eine größere Reichweite erzielen, ist der Schutz der Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus von entscheidender Bedeutung. Die folgenden Best Practices können dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, das Vertrauen der Nutzer zu wahren und Risiken zu reduzieren.

• Entwickeln Sie solide Richtlinien für die Data Governance. Umfassende Leitlinien sollten die Klassifizierung von Daten, rollenbasierte Zugriffskontrollen, Datensicherheitsstrategien wie Verschlüsselung und Pseudonymisierung, regelmäßige Audits sowie die Einhaltung einschlägiger Datenschutzvorschriften wie der DSGVO und des CCPA umfassen.
• Datenerhebung begrenzen. Erheben Sie nur die Daten, die für die vorgesehene Funktion des KI-Systems erforderlich sind. Die Minimierung der Daten verringert das Risiko und ist nach vielen Datenschutzgesetzen vorgeschrieben.
• Holen Sie eine ausdrückliche Einwilligung ein. Informieren Sie die Nutzer klar darüber, wie ihre Daten erhoben, verwendet und gespeichert werden. Holen Sie stets eine ausdrückliche und informierte Einwilligung ein, bevor Sie personenbezogene Daten erheben und verwenden. Diese Transparenz ist in vielen Rechtsordnungen nicht nur gesetzlich vorgeschrieben, sondern stärkt auch das Vertrauen der Nutzer.
• Überprüfen Sie die Lieferkette der Trainingsdaten. Stellen Sie sicher, dass Datensätze von Drittanbietern, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, vertrauenswürdig sind und unter Einhaltung strenger Datenschutzpraktiken erstellt wurden.
• Befolgen Sie allgemeine Best Practices für die Anwendungssicherheit. Stärken Sie das Fundament Ihrer KI-Systeme durch die Umsetzung bewährter Datensicherheitsmaßnahmen, darunter ein robustes Identitäts- und Zugriffsmanagement, die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand sowie die Anonymisierung von Daten zum Schutz personenbezogener Informationen.
• Führen Sie fortlaufende Risikobewertungen durch. Risikomanagement ist niemals eine einmalige Angelegenheit. Dies gilt umso mehr für KI, da sie sich rasant weiterentwickelt und Datenschutzrisiken daher regelmäßig neu bewertet werden müssen. Führen Sie kontinuierliche Prüfungen durch, um neu auftretende Bedrohungen zu erkennen, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und Governance-Richtlinien bei Bedarf zu aktualisieren.
• Nutzen Sie Software, um den Datenschutz zu verbessern. Nutzen Sie intelligente Tools wie die F5 Application Delivery and Security Platform, um die Transparenz zu erhöhen, die Einhaltung von Datenschutzvorschriften zu verbessern und den Fluss sensibler Daten durch KI-Anwendungen in Echtzeit zu überwachen.
• Bewerten Sie die Datenschutzrichtlinien von Anbietern und Partnern. Stellen Sie sicher, dass alle Technologiepartner und Dienstleister über solide Verfahren für Datenschutz und Datensicherheit verfügen. KI-Daten fließen häufig durch gemeinsam genutzte Ökosysteme, weshalb die Kontrolle von Drittanbietern für die Risikominimierung unerlässlich ist; hier finden Sie die Datenschutzerklärungen von F5.

Frameworkwerke für das KI-Risikomanagement

Ein gemeinsames Merkmal KI-spezifischer Vorschriften ist die Anforderung, KI-Anwendungen anhand ihres Risikoniveaus zu klassifizieren. Dieser risikobasierte Ansatz ermöglicht es Organisationen, je nach den potenziellen Auswirkungen des KI-Systems angemessene Schutz- und Kontrollmaßnahmen zu ergreifen.

Zu den Hochrisiko-KI-Anwendungen können gehören:

• Sicherheitskritische Systeme, bei denen KI-Funktionen in kritischen Infrastrukturen, im Verkehrswesen oder in Medizinprodukten eingesetzt werden und Ausfälle Personen- oder Sachschäden verursachen könnten.
• Beschäftigungs- und Bildungssysteme, in denen KI-Tools bei Einstellungen, Zulassungsverfahren, Leistungsbeurteilungen oder beim Zugang zu Bildungsangeboten eingesetzt werden und Vorurteile oder Fehler die Rechte und Zukunftschancen von Personen erheblich beeinträchtigen können.
• Öffentliche Sicherheit und Strafverfolgung, wobei Systeme zur Gesichtserkennung, vorausschauenden Polizeiarbeit, Überwachung oder Risikobewertung Bedenken hinsichtlich der Bürgerrechte und Diskriminierung aufwerfen können.
• Öffentlich zugängliche generative KI, wenn Anwendungen, die Texte, Bilder oder Videos generieren, für Nutzer direkt zugänglich sind, insbesondere in Situationen, in denen die Ausgaben das Verhalten beeinflussen, Fehlinformationen verbreiten oder unbeabsichtigt sensible Informationen offenlegen können.

Das National Institute of Standards and Technology (NIST) der USA veröffentlichte 2023 ein Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) mit allgemeinen praktischen Leitlinien für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle. Dieses Rahmenwerk kann sich für Entwickler von KI-Anwendungen als nützlich erweisen, da es statt einer pauschalen Einteilung von Anwendungskategorien mit hohem Risiko Leitlinien zur Ermittlung und Minderung von Risiken bietet.

Der Kern des AI RMF gliedert sich in vier übergeordnete Funktionen, die einen kontinuierlichen und zyklischen Ansatz für das KI-Risikomanagement widerspiegeln:

1. Steuern. Legen Sie organisatorische Richtlinien, Prozesse, Verfahren und Praktiken fest und überwachen Sie diese, um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu unterstützen sowie Transparenz und eine wirksame Umsetzung sicherzustellen.
2. Erfassen. Verstehen Sie den Kontext, in dem das KI-System eingesetzt wird, und bewerten Sie den gesamten KI-Lebenszyklus, um die Risiken und potenziellen Auswirkungen in jeder Phase der KI-Entwicklung zu verstehen.
3. Messen. Bewerten, überwachen und quantifizieren Sie Risiken und Auswirkungen von KI mithilfe geeigneter Werkzeuge, Metriken und Evaluierungsmethoden.
4. Steuern. Priorisieren Sie Risiken und reagieren Sie darauf, indem Sie Maßnahmen zur Risikominderung und Kontrollen anwenden, um Schäden zu reduzieren und Ergebnisse zu optimieren. Stellen Sie Ressourcen bereit, um KI-Systeme zu überwachen sowie auf Vorfälle zu reagieren, sich davon zu erholen und darüber zu kommunizieren.

KI-Innovation und Datenschutz in Einklang bringen

Da die Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz immer schneller voranschreitet, ist es von entscheidender Bedeutung, ein Gleichgewicht zwischen technologischem Fortschritt und der Wahrung eines starken Datenschutzes zu finden. Die geltenden Datenschutzvorschriften tragen der Notwendigkeit Rechnung, Raum für weitere Innovationen zu schaffen und gleichzeitig den Schutz und die Sicherheit von Daten zu gewährleisten.

Allgemeine Datenschutzgesetze wie die DSGVO und der CCPA bilden einen grundlegenden Rahmen für den Umgang mit dem Datenschutz, auch wenn neue KI-spezifische Vorschriften entstehen. Unternehmen sollten die datenschutzrechtlichen Auswirkungen ihrer KI-Systeme kontinuierlich bewerten, insbesondere wenn sich deren Fähigkeiten weiterentwickeln oder neue Anwendungsfälle hinzukommen.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Datenschutzaspekte beim Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen kontinuierlich bewerten und die Richtlinien zur Data Governance regelmäßig aktualisieren, damit sie mit technologischen Entwicklungen, regulatorischen Anforderungen und gesellschaftlichen Erwartungen im Einklang bleiben.

Neue KI-Datenschutzrisiken mit F5 bekämpfen

Die F5 AI Security Platform ermöglicht anpassungsfähige KI-Sicherheit, mit der Teams KI-Systeme auch bei sich weiterentwickelnden Bedrohungen schützen können. Mit benutzerdefinierten Schutzmechanismen, automatisierten Angriffstests und der Behebung von Schwachstellen trägt F5 ADSP dazu bei, KI überall abzusichern – einschließlich in lokalen, isolierten, privaten Cloud- oder Hybridumgebungen. Darüber hinaus unterstützt die Plattform Unternehmen dabei, strenge Anforderungen an Datenschutz, Datenhoheit und Compliance zu erfüllen.

KI und Datenschutz: Häufig gestellte Fragen

Was sind die größten Datenschutzrisiken künstlicher Intelligenz?

Der Datenschutz ist für Organisationen, die KI-gestützte Funktionen trainieren und einsetzen, von entscheidender Bedeutung. Sensible Daten wie personenbezogene Daten oder Finanzinformationen können in die Trainingsdatensätze von Modellen einfließen. Diese Informationen können anschließend durch generative KI-Systeme offengelegt werden, oder Angreifer können die KI-Systeme so manipulieren, dass sie diese preisgeben. Auch Benutzer-Prompts und -Eingaben können Datenschutzrisiken bergen.

Was ist föderiertes Lernen und wie schützt es den Datenschutz?

Federated Learning ist ein dezentraler Ansatz für maschinelles Lernen, bei dem mehrere Server oder Clients gemeinsam ein KI-Modell trainieren. Entscheidend ist, dass dabei keine Daten zwischen den Clients ausgetauscht werden. Stattdessen wird das Modell selbst an die Server gesendet. Die Modellaktualisierungen der einzelnen Clients werden an den zentralen Server übermittelt und dort zusammengeführt.

Was ist der Unterschied zwischen föderiertem Lernen und differenzieller Privatsphäre?

Differential Privacy fügt Datensätzen kalibriertes, zufälliges mathematisches Rauschen hinzu, um die Privatsphäre einzelner Datenpunkte zu schützen. Federated Learning ist ein Ansatz, bei dem maschinelles Lernen auf dezentrale Geräte oder Server verteilt wird, sodass Daten nicht zentral zusammengeführt werden müssen. Differential Privacy kann im Rahmen von Federated Learning eingesetzt werden, um den Datenschutz weiter zu verbessern.

Wie können Unternehmen verhindern, dass generative KI-Modelle vertrauliche Unternehmensdaten preisgeben?

Der Schutz unternehmenseigener Daten beginnt mit einer sorgfältigen Absicherung der Datenaufnahme und des Modelltrainings. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Modelle nicht mit unternehmenseigenen oder sensiblen Informationen trainiert werden. Im Produktivbetrieb können Sicherheitslösungen für die KI-Laufzeit KI-Interaktionen daraufhin überwachen, ob Benutzer unternehmenseigene Informationen eingeben, und Maßnahmen ergreifen, um diese Eingabe zu verhindern. Mithilfe von KI-Laufzeitsicherheit lassen sich zudem Modellausgaben kontrollieren und die Weitergabe unternehmenseigener Informationen blockieren.

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