Adversarielle KI

Was ist adversarielle KI?

Während Unternehmen bestrebt sind, das Vertrauen ihrer Kunden und der Öffentlichkeit in ihre KI-Systeme zu stärken – sei es durch eine gleichbleibend hohe Genauigkeit der Ergebnisse, den Schutz proprietärer Daten oder einen zuverlässigen Betrieb –, stellen Angriffe mit adversarieller KI eine wachsende Bedrohung für Unternehmensanwendungen dar. Diese Angriffe untergraben zentrale Säulen des Vertrauens und führen zu einem geringeren Vertrauen in KI-Ergebnisse, Datenschutzverletzungen und Störungen kritischer Betriebsabläufe. Da sich adversarielle Taktiken kontinuierlich weiterentwickeln, ist der Schutz von KI-Systemen zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Cybersicherheitsstrategien geworden.

Wie funktioniert adversarielle KI?

Adversarial AI nutzt Schwachstellen in Systemen für maschinelles Lernen während der Trainings- oder Inferenzphase aus. Angreifer erstellen schädliche Eingaben, die für Menschen oft nicht wahrnehmbar sind und beeinflussen, wie Modelle lernen oder arbeiten, sodass diese ungenaue oder schädliche Ergebnisse liefern. Hinter solchen Angriffen können Motive wie finanzieller Gewinn, Betrug, die Sabotage von Wettbewerbern oder ideologische Bestrebungen stehen, gezielt bestimmte Verzerrungen in diese weithin einflussreichen Systeme einzuschleusen.

Bei adversariellen Eingaben werden Daten geringfügig und häufig unmerklich verändert, sodass Angreifer Modelle für maschinelles Lernen manipulieren können. Diese Manipulationen lassen sich entweder durch die Nutzung interner Systemkenntnisse im Rahmen sogenannter White-Box-Angriffe oder durch die Untersuchung des Systemverhaltens erreichen, um bei Black-Box-Angriffen Schwachstellen mittels Reverse Engineering aufzudecken. Mithilfe von Techniken wie gradientenbasierter Optimierung und Perturbationsanalyse können Angreifer kritische Informationen ermitteln, darunter Trainingsdaten, Modellverhalten und Architektur, und diese anschließend ausnutzen, um Systeme zu kompromittieren.

Praxisbeispiele für adversarielle KI sind unter anderem Data-Poisoning-Angriffe und Umgehungstaktiken. Bei einem Poisoning-Angriff könnten beispielsweise die Kennzeichnungen betrügerischer Transaktionen in einem Trainingsdatensatz so verändert werden, dass sie legitim erscheinen, oder Falschmeldungen in vertrauenswürdige Datenquellen eingeschleust werden, um Desinformationen zu verbreiten. Bei Umgehungsangriffen während der Inferenz könnten Bilder auf Pixelebene verändert werden, um Erkennungssysteme zu täuschen, oder Metadaten manipuliert werden, um KI-gestützte Tools zur Inhaltsmoderation zu umgehen.

Warum das Risiko durch adversarielle KI relevant ist

Adversarial AI macht KI-Systeme zu Angriffsflächen. Statt Softwarefehler auszunutzen, manipulieren adversariale Techniken die Eingaben und das Verhalten von Modellen, sodass KI-Systeme falsche oder unsichere Entscheidungen treffen. Für Unternehmen, die KI in den Bereichen Sicherheit, Betrugserkennung, Zugriffskontrolle und Automatisierung einsetzen, können solche Fehlentscheidungen zentrale Schutzmechanismen untergraben.

Angriffe können zu Modellversagen und Fehlklassifizierungen führen, sodass bösartige Aktivitäten harmlos erscheinen oder legitime Aktivitäten blockiert werden. Adversariale Techniken können zudem KI-gestützte Sicherheitskontrollen umgehen, sensible Daten über Modellausgaben oder Inferenz offenlegen und die Wirksamkeit von Überwachungs- und Reaktionsabläufen beeinträchtigen. Diese Fehlfunktionen können den Ruf schädigen, regulatorische Risiken verursachen und bei Kunden, Partnern und internen Stakeholdern zu einem Vertrauensverlust in KI-Systeme führen.

Bedrohungen durch adversarielle KI nehmen zu, da KI immer leichter zugänglich und zunehmend in kritische Systeme integriert wird. Allgemein verfügbare KI-Tools, Open-Source-Modelle und die begrenzte Transparenz von Modellen senken die Hürden für Angreifer und vergrößern zugleich die blinden Flecken aufseiten der Verteidiger. Gleichzeitig wird KI immer häufiger eingesetzt, um Entscheidungen mit weitreichenden Folgen zu treffen oder zu automatisieren, wodurch sich die potenziellen Auswirkungen von Manipulationen erhöhen.

Mit Blick auf die Zukunft ist davon auszugehen, dass Angriffe zunehmend automatisiert und ausgefeilter werden, angetrieben durch KI-gestützte Verfahren und Tools zur Generierung adversarieller Angriffe. Gleichzeitig nimmt die regulatorische Kontrolle zu, während die Komplexität der Modelle und Abhängigkeiten in der Lieferkette es erschweren, Transparenz und Kontrolle aufrechtzuerhalten. Daher wird der Umgang mit adversariellen KI-Risiken zu einer zentralen Voraussetzung für die sichere Einführung von KI im Unternehmensmaßstab.

White-Box- vs. Black-Box-Angriffe auf KI-Systeme

Böswillige Akteure verfolgen zwei grundlegende Ansätze, um das Verhalten von Modellen auszunutzen: White-Box- und Black-Box-Angriffe. Der entscheidende Unterschied zwischen beiden liegt darin, wie gut die Angreifer die internen Funktionsweisen ihres Ziels kennen. Bei einem White-Box-Angriff haben sie vollständigen Zugriff auf die Modellarchitektur, die Gewichtungen oder andere wichtige Informationen und können dadurch präzise Strategien entwickeln. Black-Box-Angriffe bezeichnen das gegenteilige Szenario: Angreifer ohne tiefgehende Kenntnisse untersuchen öffentliche und über APIs angebundene Endpunkte durch wiederholte Trial-and-Error-Abfragen. Ihr Ziel ist es, das Modellverhalten zu extrahieren oder nachzubilden, Schwachstellen zu identifizieren oder Governance-Richtlinien zu umgehen.

Häufige Arten von Angriffen auf KI-Systeme

Adversarial AI ist ein Oberbegriff, der adversarielles maschinelles Lernen (Adversarial ML) und adversarielles Targeting umfasst und eine breitere Klasse von Techniken beschreibt, mit denen KI-gestützte Systeme manipuliert, umgangen oder kompromittiert werden. Adversarial ML konzentriert sich darauf, Schwachstellen beim Modelltraining und bei der Inferenz auszunutzen, während beim adversariellen Targeting diese Techniken eingesetzt werden, um bestimmte Ergebnisse oder Entscheidungen in realen Systemen zu beeinflussen, die auf KI angewiesen sind.

Insgesamt verschärft adversarielle KI herkömmliche Herausforderungen der Cybersicherheit, indem sie ausnutzt, dass Modelle des maschinellen Lernens auf Daten angewiesen sind, die zu einem großen Teil aus öffentlich zugänglichen oder externen Systemen stammen. Diese Techniken ermöglichen es Angreifern, KI-basierte Authentifizierungsmechanismen zu umgehen, sich der Bedrohungserkennung zu entziehen oder Empfehlungsalgorithmen zu manipulieren. Dadurch entstehen erhebliche Risiken für Anwendungen, die KI etwa zur Bot-Abwehr, Betrugserkennung oder für APIs einsetzen. Indem adversarielle KI überzeugende Benutzerprofile imitiert und Eingaben erstellt, die gezielt darauf ausgelegt sind, der Erkennung zu entgehen, erhöht sie die Anfälligkeit kritischer Systeme, darunter KI-gestützte Web Application Firewalls (WAFs) und Tools zur Verhaltensanalyse. Darüber hinaus können Angreifer Modelle unter anderem durch folgende Methoden kompromittieren:

• Datenvergiftung: Beschädigte oder irreführende Daten, die während der Trainingsphase eingeschleust werden und die Integrität eines Modells beeinträchtigen.
• Modellmanipulation: Veränderung des Modellverhaltens, um Fehlklassifizierungen oder ungenaue Vorhersagen herbeizuführen.
• Umgehungstechniken: Implementierung subtiler Muster, die darauf ausgelegt sind, das KI-System während der Inferenz zu Fehlentscheidungen zu verleiten.
• Prompt-basierte Angriffe auf LLMs: Adversariales Prompting, Jailbreaks und gezielte Manipulationen großer Sprachmodelle.

So schützen Sie sich vor adversarialen KI-Angriffen

Die Abwehr adversarieller KI-Angriffe erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der das Modelldesign, Datenpipelines, die Erkennung und die kontinuierliche Validierung umfasst.

• Modelle durch adversariales Training und Robustheitsoptimierung härten: Beim adversarialen Training werden Modelle während des Trainings gezielt manipulierten oder bösartigen Eingaben ausgesetzt, um ihre Widerstandsfähigkeit zu erhöhen. Techniken wie Robustheitsoptimierung, Modelldestillation und defensive Architekturen tragen dazu bei, die Empfindlichkeit gegenüber adversarialen Störungen zu verringern und ausnutzbare Verhaltensweisen einzuschränken.
• Eingaben validieren: Durch die Bereinigung und Normalisierung von Eingaben wird das Risiko adversarialer Manipulationen verringert, indem standardisierte Formate, Kodierungen und Wertebereiche durchgesetzt werden. Anomalieerkennung und Beschränkungen des Eingaberaums helfen dabei, verdächtige Daten oder Daten außerhalb der erwarteten Verteilung zu identifizieren, bevor sie das Modell erreichen.
• Sichern Sie die Datenpipeline: Strenge Zugriffskontrollen, Datenvalidierung und Herkunftsverfolgung schützen Trainings- und Inferenzdaten vor Manipulation und Datenvergiftung. Eine sichere Datenverwaltung stellt sicher, dass kompromittierte oder nicht vertrauenswürdige Daten das Verhalten des Modells nicht beeinflussen.
• Modelle im Produktivbetrieb überwachen: Durch kontinuierliche Überwachung lassen sich Leistungseinbußen, Konzeptdrift und ungewöhnliche Ausgaben erkennen, die auf böswillige Aktivitäten hindeuten können. Die Protokollierung verdächtiger Interaktionen und Modellentscheidungen unterstützt Untersuchungen und die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.
• Modelle kontinuierlich testen und Belastungstests unterziehen: Adversarial Testing, KI-Penetrationstests sowie LLM- und KI-Red-Teaming simulieren reale Angriffe, um Schwachstellen zu identifizieren. Regelmäßige Belastungstests stellen sicher, dass die Schutzmaßnahmen auch bei der Weiterentwicklung von Modellen, Bedrohungen und Anwendungsfällen wirksam bleiben.

Wie F5 vor adversarialer KI schützt

Die F5 Application Delivery and Security Platform (F5 ADSP) bietet eine einheitliche Lösung für die wachsenden Herausforderungen durch Bedrohungen im Bereich der KI-Sicherheit. Durch die Bündelung von Anwendungsbereitstellungs- und Sicherheitsdiensten auf einer einzigen, erweiterbaren Plattform bietet F5 einen beispiellosen Schutz für Anwendungen, APIs und kritische Systeme. Die leistungsstarken Funktionen schützen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg – vom Training bis zur Inferenz – vor Schwachstellen. So können Unternehmen Risiken effektiv steuern und die Zuverlässigkeit in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen gewährleisten.

F5 AI Gateway bietet einen zentralen Kontrollpunkt für die Steuerung des Zugriffs auf KI-Modelle, Agenten und Tools und unterstützt Unternehmen dabei, Richtlinien bei allen KI-Interaktionen einheitlich durchzusetzen. F5 Workforce AI Security erweitert die Transparenz und Governance sowohl bei genehmigter als auch bei nicht genehmigter KI-Nutzung. So können Unternehmen Schatten-KI identifizieren, nachvollziehen, wie KI in der Belegschaft eingesetzt wird, und sensible Daten schützen. Zusammen mit F5 AI Guardrails und F5 AI Red Team sind diese Funktionen Teil der F5 AI Security Platform. Für einen umfassenderen und beispiellosen Schutz von Anwendungen, APIs und verteilten Umgebungen vereint F5 ADSP zudem Funktionen wie den Schutz von Webanwendungen und APIs, Bot-Management, DDoS-Abwehr und Anwendungsbereitstellung.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einem adversarialen KI-Angriff und einem herkömmlichen Softwarefehler?

Der Unterschied zwischen einem gezielten Angriff auf eine KI und einem herkömmlichen Softwarefehler besteht darin, dass Softwarefehler unbeabsichtigte Probleme im Code sind, die zu unerwünschtem Verhalten führen, während Angriffe auf KI-Systeme gezielte Versuche sind, diese zu manipulieren und auszunutzen.

Was ist der Unterschied zwischen adversarialen White-Box- und Black-Box-Angriffen?

Der Unterschied zwischen White-Box- und Black-Box-Angriffen liegt im Wissensstand der Angreifer. In einem White-Box-Szenario verfügen die Angreifer über detaillierte Kenntnisse der Modellarchitektur, der Trainingsdaten, der Parameter und weiterer Aspekte. Bei einem Black-Box-Angriff kennen die böswilligen Akteure hingegen die interne Funktionsweise ihres Zielmodells nicht. Stattdessen untersuchen sie öffentliche und über APIs verbundene Endpunkte, um Schwachstellen zu finden und Angriffsstrategien zu entwickeln.

Wie unterscheiden sich Umgehungsangriffe von Datenvergiftungsangriffen?

Ein entscheidender Unterschied zwischen Evasions- und Datenvergiftungsangriffen besteht darin, wann sie stattfinden. Bei Datenvergiftungsangriffen werden während der Trainingsphase schädliche Daten eingeschleust oder legitime Daten in böswilliger Absicht verändert. Evasionsangriffe, bei denen Modelle manipuliert werden, um unerwünschtes Verhalten zu erzwingen, finden hingegen in der Inferenzphase statt.

Wie zielen adversariale Angriffe auf LLMs ab?

Angreifer nehmen LLMs mit Techniken wie Prompt-Injection, Jailbreaks, schädlichen Kontextdaten, Modellextraktion sowie Angriffen auf verbundene Datenbanken oder Tools ins Visier.

Was ist adversariales Training und wie verbessert es die Robustheit von Modellen?

Adversariales Training erhöht die Robustheit von Modellen, indem diese während des Trainings mit gängigen Angriffstechniken konfrontiert werden. Dadurch lernen die Modelle, adversariale Angriffe zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren.

Wie schützen Sie produktive KI-APIs vor adversarialen Bedrohungen zur Laufzeit?

Um KI-APIs vor adversarialen Bedrohungen zur Laufzeit zu schützen, benötigen Unternehmen eine zentrale Lösung, mit der sie alle API-Endpunkte erkennen und Schatten-APIs identifizieren, Funktionen zur Bedrohungserkennung einsetzen können, die auf die neuesten Bedrohungen für KI-APIs abgestimmt sind, und einen robusten Schutz mit Inline-Sicherheitsfunktionen implementieren können. Kontinuierliche Transparenz, Überwachung und Anomalieerkennung sind unerlässlich, um API-Risiken in Echtzeit und in großem Maßstab zu minimieren.

Wie lassen sich KI-Systeme während der Inferenz und zur Laufzeit absichern?

Die Absicherung von KI-Systemen während der Inferenz und Laufzeit erfordert Kontrollen, die Prompts, Antworten, Agentenaktionen und die Nutzung von Tools unmittelbar bei jeder Interaktion überprüfen. Eine KI-spezifische Laufzeitsicherheit kann dazu beitragen, Prompt-Injection-Angriffe zu blockieren, die Offenlegung sensibler Daten zu verhindern, Richtlinien durchzusetzen und zu steuern, wie Modelle und Agenten mit Benutzern, Daten und verbundenen Tools interagieren.