KI-Tools, die außerhalb des Blickfelds der IT-Abteilung betrieben werden, in Verbindung mit ihrer Fähigkeit, Daten schnell zu durchsuchen, erhöhen das Risiko exponentiell. Infolgedessen wird die Kluft zwischen Sicherheit und KI immer größer.
Sensitive Daten bewegen sich schneller und auf unvorhersehbarere Weise als je zuvor – herkömmliche Schutzmechanismen wurden nicht für diese Realität entwickelt. KI kann trotz ihrer Produktivitätsvorteile sensitive Daten offenlegen, die in Sekundenschnelle extrahiert werden können.
Eine sichere Nutzung von KI bedeutet, dass Unternehmen ihren Sicherheitsschwerpunkt auf den Bereich verlagern müssen, in dem das Risiko tatsächlich liegt: die Daten selbst. In diesem Artikel gehen wir darauf ein, warum Datensicherheit die Grundlage von KI-Sicherheit ist und wie Sie Ihre KI-Pipelines sichern können, bevor Sie zu tief eintauchen.
Die KI-Sicherheitsherausforderung
Die Einführung von KI in Unternehmen brachte Herausforderungen mit sich, die viele Organisationen nicht bewältigen können, darunter:
- KI-Agenten, die ohne ordnungsgemäße Governance auf sensitive Daten zugreifen
- Generative KI-Lösungen, die mit hoher Geschwindigkeit neue sensitive Daten erstellen
- Shadow AI-Tools, die ohne IT-/Sicherheitsfreigabe übernommen werden
- KI-Copiloten, die isolierte Daten ohne ausreichende Schutzmaßnahmen verbinden
- Daten- und Modellvergiftung, die die Integrität des Modells bedrohen
Herkömmliche Sicherheitsansätze und DLP-Lösungen können mit diesen Herausforderungen nicht Schritt halten – sie erzeugen zu viel Lärm und bieten oft keine Unterstützung für neue Datenspeicher, in denen KI arbeitet. Moderne Datensicherheitslösungen müssen Identitäts-, Cloud-, Endpoint- und SaaS-Umgebungen in ihre Abdeckung einbeziehen.
Warum Datensicherheit die Grundlage der KI-Sicherheit ist
KI-Systeme sind von Natur aus datengetrieben. Die KI benötigt eine große Menge an Daten, um zu trainieren, zu arbeiten und zu lernen. Diese Daten schaffen ein bidirektionales Sicherheitsproblem, bei dem sowohl eingehende als auch ausgehende Daten in KI-Systemen effektiv überwacht und verwaltet werden müssen.
Organisationen müssen sicherstellen, dass vertrauliche Informationen nicht versehentlich in KI-Modelle eingespeist werden (was zu Datenlecks oder Compliance-Verstößen führen könnte) und dass die von der KI generierten Ergebnisse keine vertraulichen Informationen enthalten oder neue Sicherheitslücken schaffen.
Darüber hinaus müssen Organisationen auf einen größeren „Schadensradius“ achten, der durch KI ausgelöst wird. Der Schadensradius bezieht sich auf das potenzielle Ausmaß des möglichen Schadens, wenn Ihre KI-Systeme kompromittiert oder missbraucht werden.
Unkontrollierter KI-Zugriff kann aus einem kleinen Fehltritt ein katastrophales Datenleck verursachen. Durch die Begrenzung von Berechtigungen und die Überwachung von Konfigurationen können Unternehmen den Umfang und die Auswirkungen eines Vorfalls drastisch reduzieren.
Sicherung von KI-Pipelines: ein umfassender Ansatz
Um Ihre Daten effektiv vor KI zu schützen, ist ein ganzheitlicher Ansatz erforderlich, der die gesamte KI-Pipeline von der Datenaufnahme bis zur Ausgabeverwaltung berücksichtigt. Mit dieser Strategie wird sichergestellt, dass ihre KI unter Berücksichtigung der Datensicherheit implementiert wird.
Den Zugriff der KI auf Ihre sensitiven Daten visualisieren
Der erste Schritt zur Verwaltung von KI-Risiken besteht darin, die sensitiven Daten zu kartieren, auf die Ihre KI-Tools und -Agenten zugreifen können. Zum Beispiel ist es wichtig zu verstehen, dass Microsoft 365 Copilot die Berechtigungen des Benutzers nutzt, wenn Sie es für Ihre Organisation aktivieren. Indem Sie Ihre Berechtigungen festlegen und visualisieren, worauf KI möglicherweise zugreifen kann, bevor Sie ein Tool aktivieren, können Sie das potenzielle Risiko der Exposure besser verstehen. Von dort aus können Sie das mit jedem Datenspeicher verbundene Risikoniveau bewerten, Strategien zur Risikominderung priorisieren und entsprechende Zugriffskontrollen implementieren.
Übermäßige Berechtigungen widerrufen
KI-Systeme erhalten oft mehr Berechtigungen als notwendig, weshalb die Implementierung des Least-Privilege-Prinzips für KI-Tools und -Dienste entscheidend ist. Zum Beispiel benötigt ein KI-Tool zur Verkaufsprognose wahrscheinlich keinen Zugriff auf Ihre HR-Daten, um seine Aufgabe zu erfüllen. Agenten, die auf überberechtigungsdaten trainiert wurden, können auch irrelevante Antworten liefern, was die Folgen eines potenziellen Datenlecks verschlimmern kann. Ohne Durchsetzung des Least-Privilege-Prinzips kann KI zu einer übermächtigen Insider-Bedrohung werden, die in Sekundenschnelle Terabytes an Daten offenlegen kann.
Riskante KI-Fehlkonfigurationen beheben
Durch regelmäßige Audits der KI-Systemkonfigurationen können Unternehmen Sicherheitslücken identifizieren und beheben, einschließlich der Überprüfung von Eingabeaufforderungsbeschränkungen, der Behebung von Authentifizierungsmechanismen oder der Behebung ungeeigneter Datenintegrationspunkte. Die proaktive Aufrechterhaltung einer regelmäßigen Audit-Kadenz hilft Unternehmen, sich an die sich entwickelnden Compliance-Anforderungen anzupassen und eine starke KI-Governance-Strategie zu festigen.
KI-erstellte Daten überwachen
KI-Systeme können riesige Mengen an neuen Daten für Ihr Unternehmen generieren, von denen einige sensitiv sind und eine Sicherheitsaufsicht erfordern. Wenn neue Daten generiert werden, sollten Sie klassifizieren, ob es sich um KI-generierte Daten handelt, Sensitivitätskennzeichnungen anwenden und auf verdächtige Aktivitäten achten.
Wenn es um die Klassifizierung von KI-generierten Inhalten geht, ist der beste Ansatz, Inhalte automatisch zu identifizieren und nach Sensitivitätsstufen zu kategorisieren. Zum Beispiel sollten die Ausgaben eines KI-Chatbots für den Kundenservice danach klassifiziert werden, ob sie sensitive Informationen wie Kundendaten oder Finanzdaten enthalten.
Stellen Sie als Nächstes sicher, dass alle KI-generierten Inhalte mit der entsprechenden Sensitivitätskennzeichnung versehen werden, um zu kontrollieren, wie auf sie zugegriffen, sie weitergegeben und genutzt werden können. Dazu gehört auch das automatische Labeling von Dokumenten, die von KI-Assistenten erstellt wurden, mit den Bezeichnungen „vertraulich“ oder „öffentlich“.
Verdächtige KI-Nutzung überwachen
Alle Benutzerinteraktionen mit KI sollten überwacht werden, um fragwürdige Eingaben und potenziellen Missbrauch zu identifizieren. Wenn ein Benutzer wiederholt versucht, Kreditkarteninformationen von Kunden aus einem KI-Assistenten zu extrahieren, kann die automatische Überwachung Ihr Sicherheitsteam alarmieren und/oder diesen Benutzer sperren, um ein Datenleck zu verhindern.
Sensitive Daten von KI-Systemen fernhalten
Eine der effektivsten Strategien zur Bewältigung des KI-Datenrisikos besteht darin, zu verhindern, dass sensitive Daten überhaupt in KI-Systeme gelangen. Um dies zu erreichen, ist ein mehrschichtiger Ansatz erforderlich.
Erstens müssen Unternehmen versteckte KI-Arbeitslasten aufdecken, da der Anstieg der Shadow AI den Explosionsradius unwissentlich erweitern und Schwachstellen einführen kann. Als Nächstes ist es wichtig, sensitive Daten zu identifizieren, indem Sie darstellen, wie sich die Daten durch die KI-Systeme und im gesamten Unternehmen bewegen – dies hilft dabei, potenzielle Exposure zu identifizieren und ermöglicht die Implementierung geeigneter Kontrollen.
Schließlich ist die Zuordnung von KI-Dienstkonten mit Zugriff auf sensitive Daten entscheidend, um zu verstehen, welche Konten auf bestimmte Repositories zugreifen können, was die Durchsetzung angemessener Zugriffskontrollen ermöglicht.
Eine sichere KI-Implementierungsstrategie festlegen
Befolgen Sie diese praktischen Schritte, um sicherzustellen, dass KI in Ihrem Unternehmen sicher implementiert wird:
- Risiken identifizieren: Führen Sie eine KI-Sicherheitsbewertung durch, um die Sicherheitslücken in Ihrer aktuellen KI-Implementierung zu identifizieren.
- Daten klassifizieren: Implementieren Sie eine umfassende Datenerkennung und -klassifizierung, um sicherzustellen, dass alle Daten identifiziert und klassifiziert werden.
- KI-Governance-Richtlinien einrichten: Definieren Sie klare KI-Governance-Richtlinien, um die Benutzer darauf auszurichten, welche Daten für welche Zwecke und in welchen Tools verwendet werden dürfen.
- Technische Kontrollen implementieren: Setzen Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen ein, um Zugriffskontrollen, DLP und Überwachung durchzusetzen.
- Interne Schulungen anbieten: Informieren Sie all Ihre Benutzer über bewährte Methoden der KI für eine sichere Nutzung.
- Überwachen und verbessern: KI-Sicherheit ist kein einmaliges Projekt – kontinuierliche Überwachung und Verbesserung sind notwendig, um mit der sich verändernden Sicherheitslandschaft Schritt zu halten.
Ihre KI-Pipelines mit Varonis sichern
Die Zahl der öffentlich zugänglichen KI-Tools wächst ebenso wie das beispiellose Risiko, das sie für Unternehmen darstellen. Eine einfache Eingabeaufforderung oder ein falsch konfigurierter KI-Agent kann sensitive Daten innerhalb von Sekunden offenlegen.
Unsere neuesten Untersuchungen haben eine ernüchternde Wahrheit aufgedeckt: 99 % der Unternehmen haben sensitive Daten preisgegeben, die KI leicht auffinden kann. Nach der Analyse von fast 10 Milliarden Dateien in realen Umgebungen hat unser State of Data Security Report weit verbreitete Schwachstellen aufgedeckt. Von Shadow AI und fehlender MFA bis hin zu Geisterbenutzern und nicht gekennzeichneten Dateien wachsen die Risiken täglich. Der Bericht hebt nicht nur diese Bedrohungen hervor, sondern bietet auch umsetzbare Schritte und Tools zur Sicherung ihrer Daten in Vorbereitung auf die Implementierung von KI.
Varonis AI Security identifiziert kontinuierlich KI-Risiken, weist auf aktive Compliance-Verstöße hin und behebt automatisch Exposure, damit Ihr Unternehmen KI sicher nutzen kann.
KI schreitet rasant voran, aber im Großen und Ganzen haben wir gerade erst begonnen, wenn es um die Einführung in Unternehmen geht. Organisationen, die mit der Modernisierung ihrer Abwehrmaßnahmen warten oder an der traditionellen Sicherheit festhalten, sind mit eklatanten Sicherheitsrisiken konfrontiert, die nur noch zunehmen werden.
Durch die frühzeitige Einführung einer datenorientierten KI-Sicherheitsstrategie sind sie besser positioniert, um sicher und nachhaltig zu innovieren.
KI-Sicherheit beginnt mit Datensicherheit: FAQs
Warum ist Datensicherheit für die KI-Sicherheit von entscheidender Bedeutung?
KI-Systeme sind datengesteuert. Sie sind für Schulungen, Operationen und Ergebnisse auf große Mengen sensitive Daten angewiesen. Ohne robuste Datensicherheit kann KI diese Daten unbeabsichtigt durch Eingabeaufforderungen, Ausgaben oder falsch konfigurierten Zugriff preisgeben oder durchsickern lassen.
Was ist das größte Risiko bei KI-Copiloten und Agenten?
Das Hauptrisiko ist die übermäßige Offenlegung sensitiver Daten. Copiloten können zuvor isolierte Datenquellen miteinander verbinden und Benutzern oder KI-Agenten Zugriff auf Informationen gewähren, die sie niemals sehen sollten, oft ohne dass es jemand merkt, bis es zu einem Verstoß kommt.
Was ist „Shadow AI“ und warum ist sie gefährlich?
Shadow AI bezieht sich auf KI-Tools oder -Dienste, die außerhalb der IT- oder Sicherheitsüberwachung eingeführt werden. Diese unüberwachten Systeme können mit sensitiven Daten interagieren, Compliance-Verstöße verursachen und die Angriffsfläche der Organisation erweitern.
Wie kann ich sensitive Daten aus LLMs fernhalten?
Ermitteln und klassifizieren Sie zunächst alle sensitiven Daten in Ihrer Umgebung. Dann kontrollieren Sie, welche KI-Systeme und Benutzer darauf zugreifen können. Lösungen wie Varonis AI Security erkennen automatisch sensitive Datenströme und verhindern, dass sie in KI-Modelle oder Prompts gelangen.
Hinweis: Dieser Blog wurde mit Hilfe von KI übersetzt und von unserem Team überprüft.
