Lernressourcen zur Sicherheit künstlicher Intelligenz
KI-Sicherheit ist zu einem zentralen Schwerpunkt der Cybersicherheit in Unternehmen geworden. Da sich KI-Technologien kontinuierlich weiterentwickeln, müssen Unternehmen einem robusten Risikomanagement und dem Schutz sensibler Daten während ihres gesamten Lebenszyklus höchste Priorität einräumen. Schwachstellen müssen erkannt und behoben werden, bevor Anwendungen kompromittiert werden können. Erfahren Sie anhand der nachfolgenden umfangreichen Ressourcen von F5, wie Sie Sicherheitsrisiken bewältigen und die Widerstandsfähigkeit von KI-Anwendungen gegenüber Cyberbedrohungen erhöhen können.
Was ist KI-Sicherheit?
KI-Sicherheit bezeichnet den Schutz von KI-Modellen, -Anwendungen, -Agenten und -APIs vor böswilligen Angriffen, Datenlecks und anderem unbefugtem Verhalten. Ein mehrschichtiger Ansatz für die KI-Sicherheit umfasst häufig das Filtern der Ein- und Ausgaben von KI-Systemen, die Implementierung von Schutzmechanismen sowie das Erkennen und Beheben von Schwachstellen, bevor es zu Angriffen kommt.
Bei der Absicherung von KI-Systemen können Unternehmen zugleich KI-Funktionen in ihre Cybersicherheitsmaßnahmen integrieren. So können beispielsweise Cybersicherheitstools, die maschinelles Lernen (ML) – eine Form der KI – nutzen, die Bedrohungserkennung verbessern, indem sie ungewöhnliches Verhalten identifizieren und Reaktionen automatisieren.
KI-API-Sicherheit
Der Schutz von APIs ist der erste Schritt zur Absicherung von Anwendungen, die mit KI-Modellen interagieren. Erfahren Sie, wie Sie Anwendungen vor unbefugtem Zugriff, Datenschutzverletzungen und Missbrauch schützen.
Cybersicherheitsrisiken durch generative KI
Informieren Sie sich über die besonderen Schwachstellen und Risiken generativer KI-Technologien und erfahren Sie, wie Sie diese neuartigen Bedrohungen eindämmen können.
ML-Sicherheit
Erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle und die zugehörigen Daten schützen und so Modelldiebstahl, Manipulation und andere Bedrohungen für LLMs verhindern können.
KI-Inferenz
Erfahren Sie, wie Sie den KI-Inferenzprozess schützen und optimieren, um zuverlässige und sichere Ergebnisse zu gewährleisten. Schützen Sie Daten und verhindern Sie die Manipulation oder den Missbrauch von KI-Modellen.
Abwehr von KI-Angriffen und -Bedrohungen
Erfahren Sie mehr über gängige Angriffsvektoren auf KI-Systeme und darüber, wie Sie wirksame Abwehrstrategien implementieren, um sensible Daten zu schützen und Anwendungen abzusichern.
KI-Einführung und Innovation
Erfahren Sie, wie Sie KI sicher in Ihr Unternehmen integrieren und dabei Innovation und notwendige Sicherheitsmaßnahmen in Einklang bringen, um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz zu gewährleisten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen der Sicherheit herkömmlicher Webanwendungen und der Sicherheit generativer KI?
Herkömmliche Websicherheit schützt deterministischen Anwendungscode, feste API-Endpunkte und strukturierte Datenbanken. Die Sicherheit generativer KI schützt probabilistische Modelle, die natürliche Sprache sowohl als Eingabe als auch als auszuführenden Code interpretieren. Die Absicherung generativer KI kann schwierig sein, da sich Benutzereingaben und bösartige Anweisungen miteinander vermischen können – anders als bei typischen Bedrohungen für Webanwendungen.
Wie lassen sich Prompt-Injection-Angriffe auf LLMs in Unternehmen verhindern?
Prompt Injection tritt auf, wenn Angreifer schädliche Anweisungen in Benutzereingaben oder Quellen von Drittanbietern einschleusen. Unternehmen sollten zur Prävention einen mehrschichtigen Sicherheitsansatz verfolgen, der die Implementierung von Schutzmechanismen, Red Teaming (um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben) sowie die Filterung von Ein- und Ausgaben umfasst.
Was sind die wichtigsten Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit autonomer oder agentischer KI?
Laut dem Open Web Application Security Project (OWASP) sind die drei größten Sicherheitsrisiken für KI-Agenten die Manipulation der Zielsetzung, der Missbrauch von Tools und der Missbrauch von Identitäten. Bei der Manipulation der Zielsetzung bringen Angreifer Agenten dazu, sich auf unzulässige Ziele zu konzentrieren. Ein Missbrauch von Tools liegt vor, wenn Angreifer einen Agenten dazu bringen, die falschen Tools auszuwählen oder Tools auf unbeabsichtigte Weise zu verwenden. Beim Missbrauch von Identitäten nutzen Angreifer gültige Berechtigungen aus, um böswillige Aktionen auszuführen.
Welches Rahmenwerk sollten Organisationen für den Umgang mit Sicherheitslücken in KI-Systemen verwenden?
Das AI Risk Management Framework (AI RMF) des National Institute of Standards and Technology (NIST) kann Organisationen dabei unterstützen, KI-Systeme verantwortungsvoll und sicher zu konzipieren, einzusetzen und zu steuern. Es handelt sich um einen strukturierten, freiwilligen Leitfaden, der sich auf die Steuerung von KI, die Erfassung von Schwachstellen, die Bewertung der Sicherheit und das Management von KI-Risiken konzentriert.
Was ist Schatten-KI und wie können Unternehmen sie kontrollieren?
Als Schatten-KI wird die Nutzung nicht genehmigter KI-Tools durch Mitarbeitende ohne Zustimmung oder Aufsicht der IT- oder Sicherheitsabteilung bezeichnet. Um Schatten-KI zu kontrollieren, benötigen Unternehmen eine Lösung, die selbst verschlüsselten Datenverkehr sichtbar machen, den Datenverkehr durch Prüfwerkzeuge leiten und granulare Richtlinien anwenden kann, um den Zugriff auf bestimmte Tools oder Websites zuzulassen oder zu blockieren.