KI-Red-Teaming und wie es GenAI-Systeme schützt

KI-Red-Teaming ist ein Verfahren zur Sicherheitsbewertung, bei dem eine spezialisierte Gruppe – das Red Team – gegnerische Angriffe auf KI-Systeme, -Modelle, -Richtlinien und -Anwendungen simuliert. Ziel ist es, Schwachstellen zu identifizieren, die Auswirkungen potenzieller Angriffe aufzuzeigen und bestehende Schutzmaßnahmen gründlich zu testen.

Was ist AI Red Teaming?

Beim AI Red Teaming werden Angriffe simuliert, um Verhaltensrisiken aufzudecken, die sich daraus ergeben, wie KI-Lösungen Schlussfolgerungen ziehen, Inhalte generieren und mit Benutzern sowie anderen Systemen interagieren. Dieser Prozess hilft IT- und Sicherheitsverantwortlichen zu verstehen, auf welche Weise KI-Systeme versagen können und wie sich solche Fehler auf Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit, Sicherheit und Compliance auswirken könnten. Bei großen Sprachmodellen (LLMs) und multimodaler KI umfasst AI Red Teaming sowohl die Prüfung technischer Schwachstellen als auch logischer, ethischer und richtlinienbezogener Fehler.

Warum ist AI Red Teaming wichtig?

KI-Red-Teaming spielt eine entscheidende Rolle bei der Eindämmung von adversarieller KI und anderen fortschrittlichen Cyberangriffen. Es ist unverzichtbar, da sich Bedrohungen rasant weiterentwickeln, agentische KI auf dem Vormarsch ist, neue Vorschriften eingeführt werden und LLMs sowie generative KI-Systeme unvorhersehbar sind.

Insgesamt setzen Unternehmen auf KI-Red-Teaming, wobei unter anderem folgende Faktoren ausschlaggebend sind:

• Emergentes Verhalten: LLMs können Ausgaben erzeugen, die nicht explizit programmiert wurden, sodass statische Tests nicht ausreichen.
• Wachsende Angriffsfläche: APIs, Plug-ins, Agenten, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Integrationen von Drittanbietern schaffen neue potenzielle Schwachstellen.
• Regulatorischer Druck: Rahmenwerke und branchenspezifische Leitlinien verlangen zunehmend Nachweise für proaktive Risikotests.
• Geschäftliche Auswirkungen: KI-Fehlfunktionen können zu Datenschutzverletzungen, Reputationsschäden, rechtlichen Risiken und einem Verlust des Kundenvertrauens führen.

Für CISOs und CIOs entwickelt sich KI-Red-Teaming zu einer grundlegenden Kontrollmaßnahme – vergleichbar mit Penetrationstests für Anwendungen oder der Bedrohungsmodellierung für Infrastrukturen.

Führende KI-Frameworks der Branche

Unternehmen stützen sich auf verschiedene Frameworks, um ihre KI-Red-Teaming-Aktivitäten zu unterstützen. MITRE ATLAS ist eine weitverbreitete Wissensdatenbank zu Bedrohungen, mit der sich taktische Verhaltensweisen von Angreifern Red-Teaming-Maßnahmen zuordnen und neueste Bedrohungsvektoren identifizieren lassen. Die OWASP Top 10 for LLMs bieten Red Teams nützliche Erkenntnisse zu Schwachstellen und Bedrohungen. Ebenso kann das NIST AI Risk Management Framework als Grundlage für Tests in den Bereichen Compliance und Risiko-Governance dienen.

Wie funktioniert KI-Red-Teaming?

KI-Red-Teaming folgt in der Regel einem wiederholbaren Prozess, der darauf ausgelegt ist, umsetzbare und belastbare Ergebnisse zu liefern.

1. Ziele definieren: Ermitteln Sie die zu testenden Risikoarten, darunter Jailbreaks, Datenextraktion, Datenvergiftung, Halluzinationen und Sicherheitsmängel. In dieser Phase werden außerdem die Modellarchitektur, Datenflüsse, APIs, Integrationen, Richtlinien und Benutzerrollen erfasst, um einen gezielten und realistischen Angriffsplan zu erstellen.
2. Durchführung von Angriffen: Führen Sie Angriffssimulationen mit Techniken wie Prompt-Injection, mehrstufiger Manipulation, Tests mit adversariellen Eingaben und Szenariogenerierung durch. Red Teams können auch böswillige Insider, externe Angreifer oder neugierige Endnutzer simulieren.
3. Ergebnisse analysieren: Kategorisieren, priorisieren und dokumentieren Sie Schwachstellen zusammen mit reproduzierbaren Nachweisen. Die Ergebnisse umfassen häufig Beispiel-Prompts, Angriffsketten, Screenshots, Protokolle und Folgenabschätzungen in Bezug auf geschäftliche und sicherheitsrelevante Auswirkungen.
4. Bereitstellung von Empfehlungen zur Risikominderung: Teams nutzen die gewonnenen Erkenntnisse, um Governance, Feinabstimmung, Richtlinien, Zugriffskontrollen, Überwachung und Reaktionsabläufe zu verbessern. Wirksame Programme verstehen Red Teaming als iterativen Feedbackprozess und nicht als einmalige Maßnahme.

Red teaming bei generativer KI im Vergleich zu traditioneller KI

Im Vergleich zu herkömmlichem maschinellem Lernen und Sicherheitstests für Software muss das Red Teaming von LLMs und generativer KI grundlegend neue Verhaltensweisen und Herausforderungen berücksichtigen.

Zu den wichtigsten Unterschieden gehören:

• Nichtdeterministische Ausgaben: Dieselbe Eingabe kann bei verschiedenen Durchläufen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
• Angriffsvektoren in natürlicher Sprache: Prompts werden sowohl zur Schnittstelle als auch zum Angriffsmittel.
• Kontextbezogenes Gedächtnis und Schlussfolgern: Mehrstufige Dialoge können im Laufe der Zeit als Waffe eingesetzt werden.
• Risiken bei der Ausrichtung an Richtlinien und Sicherheitsvorgaben: Fehler können logischer oder ethischer Natur sein und nicht rein technischer Art.

Daher vereint KI-Red-Teaming Elemente aus Anwendungssicherheit, Social Engineering, Modellbewertung und Governance-Prüfung in einer einzigen Disziplin.

Techniken und Beispiele für KI-Red-Teaming

Beim AI Red Teaming kommen verschiedene Techniken zum Einsatz, um das Verhalten von Modellen unter adversen Bedingungen zu untersuchen. Zu den häufig verwendeten Ansätzen gehören Jailbreaks, adversariales Prompting, automatisierte Tests und Belastungstests der Sicherheitsmechanismen.

• Prompt-Injection- und Jailbreak-Angriffe: Direkte, indirekte und mehrstufige Prompt-Injection-Techniken, die Modellkontrollen umgehen oder Systemanweisungen außer Kraft setzen.
• Generierung adversarialer Inhalte: Bösartige oder manipulierte Eingaben, die darauf ausgelegt sind, unbeabsichtigte, unsichere oder nicht regelkonforme Ausgaben auszulösen.
• Verhaltensmanipulation und rollenbasierte Angriffe: Wechsel der Persona, kontextuelle Fallen und mehrstufige Schlussfolgerungsangriffe, die ausnutzen, wie Modelle Anweisungen befolgen.
• Automatisierte LLM-basierte Angriffsgenerierung: Einsatz von KI-Modellen zur skalierbaren Generierung dynamischer, sich kontinuierlich weiterentwickelnder Angriffstests.
• Tests auf Vertraulichkeit und Datenlecks: Versuche, System-Prompts, proprietäre Daten oder vertrauliche Trainingsinformationen zu extrahieren.
• Tests auf Voreingenommenheit und toxische Inhalte: Belastungstests der Ausgaben auf schädliches, diskriminierendes oder gegen Richtlinien verstoßendes Verhalten.
• Fehler in agentenbasierten Workflows: Ermittlung, wie autonome oder teilautonome Agenten bei der Nutzung verschiedener Tools und Systeme unsichere Aktionen ausführen können.
• Tests auf Systemebene: Dabei wird versucht, verbundene Tools, Datenbanken und APIs mithilfe neuer Protokolle wie dem Model Context Protocol (MCP) zu manipulieren, um sicherzustellen, dass ein Agent nicht dazu verleitet werden kann, unbefugte Aktionen auszuführen.

Tools und Frameworks für KI-Red-Teaming

Ein wachsendes Ökosystem aus Open-Source-Tools, kommerziellen Plattformen und Frameworks für Sicherheitsbewertungen unterstützt das Red Teaming von KI-Systemen. Das Spektrum reicht von schlanken Tools zum Testen von Prompts bis hin zu Unternehmensplattformen, die Tests in CI/CD- und MLOps-Pipelines integrieren.

Open-Source- und Community-Tools werden häufig für Experimente und Forschungszwecke eingesetzt, während kommerzielle Angebote die von großen Unternehmen benötigte Automatisierung, Berichterstattung, Governance-Konformität und Skalierbarkeit bieten.

KI-Red-Teaming im Unternehmensmaßstab

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI benötigen Unternehmen Möglichkeiten, Red Teaming über mehrere Modelle, Teams und Geschäftsbereiche hinweg in die Praxis umzusetzen. Plattformen für den Unternehmenseinsatz unterstützen dabei durch:

• Standardisierung von Testmethoden
• Automatisierung der Generierung und Ausführung von Angriffen
• Verfolgung von Risikotrends im Zeitverlauf
• Integration der Erkenntnisse in Sicherheits-, Compliance- und Risikomanagement-Workflows

Im großen Maßstab wird KI-Red-Teaming zu einer kontinuierlichen Kontrollmaßnahme, die fortlaufende Modellaktualisierungen, neue Anwendungsfälle und sich wandelnde Bedrohungslandschaften unterstützt.

Automatisiertes Red Teaming

Automatisierte Angriffstests nutzen KI, um Angriffe zu generieren, Simulationen durchzuführen und Schwachstellen von Modellen zu bewerten. Die Automatisierung ermöglicht eine breitere Abdeckung, schnelleres Feedback und eine einheitliche Bewertung über verschiedene Umgebungen hinweg, während sich menschliche Fachleute auf neuartige Angriffswege und solche mit besonders großen Auswirkungen konzentrieren. Für Führungskräfte in Unternehmen ist Automatisierung der Schlüssel, um KI-Red-Teaming wiederholbar, messbar und kosteneffizient zu gestalten.

Wenn Automatisierung im Rahmen eines unternehmensweiten Red-Teaming-Programms eingesetzt wird, können Unternehmen Modelle bei jeder Änderung kontinuierlich testen – über verschiedene Versionen, Bereitstellungen und Geschäftsbereiche hinweg –, ohne sich ausschließlich auf manuelle Arbeit verlassen zu müssen. So lässt sich das Red Teaming parallel zur Einführung von KI skalieren und sicherstellen, dass Sicherheits- und Risikokontrollen mit dem Wachstum und der zunehmenden Komplexität unternehmensweiter KI-Systeme Schritt halten.

Wie F5 robustes KI-Red-Teaming ermöglicht

F5 AI Red Team kombiniert drei automatisierte Testarten – agentenbasierte Resistenztests, Signaturangriffe und operative Angriffe – für eine umfassende Validierung. Agentenbasierte Resistenztests führen dynamische, mehrstufige Kampagnen durch, die ausgefeilte reale Angreifer nachahmen und agentenbasierte Fingerabdrücke für eine transparente Nachvollziehbarkeit erzeugen. Signaturangriffe nutzen jeden Monat Zehntausende aktueller Prompts, damit die Tests mit neuen Angriffstechniken Schritt halten. Operative Angriffe wiederum prüfen die Widerstandsfähigkeit unter Belastungen wie Abstürzen, Ressourcenerschöpfung oder Latenz. Zusammen ermöglichen diese Methoden die zuverlässige Erkennung von Schwachstellen in Modellen, Anwendungen und Integrationen.

Mit dieser Lösung erhalten Sicherheitsteams priorisierte Empfehlungen zur Behebung in detaillierten Berichten, die erfolgreiche schädliche Prompts, Modellantworten, Sicherheitsbewertungen und Schweregrade enthalten. Durch die regelmäßige Planung von Kampagnen und die CI/CD-Integration können Unternehmen kontinuierliche, automatisierte Tests einführen und so die Lücke zwischen Entwicklung und sicherer Produktivsetzung schließen. Diese Erkenntnisse fließen auch in F5 AI Guardrails ein, sodass Sicherheitsteams die Erkenntnisse von F5 AI Red Team schnell in Laufzeitrichtlinien und Schutzmaßnahmen umsetzen können.

KI-Red-Teaming: Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen manuellem und automatisiertem KI-Red-Teaming?

Beim manuellen KI-Red-Teaming testen Mitarbeitende KI-Modelle und -Systeme mithilfe gezielter Prompts, um Schwachstellen und mögliche Exploits aufzudecken. Automatisiertes KI-Red-Teaming verfolgt dieselben Ziele, setzt dafür jedoch Agenten und Modelle ein.

Wie unterscheidet sich KI-Red-Teaming von herkömmlichen Penetrationstests in der Cybersicherheit?

KI-Red-Teaming konzentriert sich darauf, Fehlverhalten von Modellen zu identifizieren, die Wirksamkeit von Schutzmechanismen zu beurteilen und die Verarbeitung von Prompts zu bewerten, um die gesamte KI-Sicherheitslage eines Unternehmens umfassend zu testen. Herkömmliche Penetrationstests konzentrieren sich dagegen stärker auf die Bewertung bekannter Schwachstellen in Infrastrukturen oder Anwendungen.

Welche Hauptrisiken werden bei einer LLM-Red-Teaming-Übung getestet?

Bei Red-Teaming-Übungen für LLMs wird in der Regel die Sicherheit gegenüber Prompt-Injection-Angriffen, Jailbreaks, Datenlecks, unbefugten Aktionen von Tools oder Agenten sowie schädlichen Ausgaben bewertet.

Wie unterstützt KI-Red-Teaming die Einhaltung regulatorischer Anforderungen (etwa des EU AI Act oder der NIST-Richtlinien)?

KI-Red-Teaming hilft dabei, Nachweise dafür zu erbringen, dass KI-Systeme vor böswilligen Akteuren und unbefugter Nutzung geschützt sind. Viele regulatorische Rahmenwerke schreiben Stresstests und Risikobewertungen vor; mithilfe von KI-Red-Teaming können diese Anforderungen erfüllt werden.