Von Vorhersagen zu Warnhinweisen und Warnungen … Meteorologen geben nicht für jede Wolke, die sie sehen, Warnungen aus. Sie stellen sie aus, wenn eine sinnvolle Kombination von Bedingungen eine Schwelle überschreitet und eine glaubwürdige Möglichkeit von Auswirkungen signalisiert. Die meisten Unternehmen akzeptieren inzwischen eine grundlegende Wahrheit über KI-Sicherheit: Man kann nicht schützen, was man nicht sehen kann.
Diese Erkenntnis hat eine Welle von Investitionen in KI-Bestand und Sichtbarkeit ausgelöst, um zu entdecken, wo KI vorhanden ist, wie sie eingesetzt wird und welche Systeme und Komponenten sie ermöglichen. Doch Sichtbarkeit allein reduziert Risiken nicht. Native Lösungen werden ebenfalls eingeführt, um Sichtbarkeit zu bieten und gleichzeitig einen einzelnen Vektor der Risikoanalyse hinzuzufügen, hauptsächlich durch Fehlkonfigurationen.
An dieser Stelle kommt das spezialisierte AI Security Posture Management (AI-SPM) zum Einsatz.
KI-SPM ist die Disziplin, die KI-Sichtbarkeit in Aktion umwandelt. Es bewertet KI-Systeme kontinuierlich in Bezug auf mehrere Bedingungen (nicht nur eine), die Sicherheits-, Compliance- und operative Risiken schaffen und unterstützt Teams bei der Behebung dieser Probleme, bevor sie zu Vorfällen werden
Das Wetter oder ob Sie KI-SPM benötigen
Bei der modernen Wettervorhersage geht es nicht darum, aus dem Fenster zu schauen.
Es geht um Instrumentierung – Radar, Satelliten, atmosphärische Modelle und Frühwarnsysteme. Meteorologen verhindern Stürme nicht, aber sie verhindern Überraschungen. Sie verfolgen Bedingungen nach, lange, bevor sich ein Sturm bildet, modellieren, wie sich diese Bedingungen entwickeln und geben Warnungen aus, solange noch Zeit zum Handeln bleibt.
KI-Sicherheit ist eine ähnliche Disziplin.
KI-Bestand und Sichtbarkeit sind der Radar und die Satelliten der KI-Sicherheit. Sie beantworten grundlegende Fragen:
- Welche KI-Systeme gibt es?
- Welche Modelle, Pipelines und Agenten werden verwendet?
- Wo fließen die Daten in und aus KI-Systemen?
KI‐SPM baut auf dieser Grundlage auf, mit einer schwierigeren Frage: Was wird angesichts dessen, was wir entdeckt haben, höchstwahrscheinlich als Nächstes schiefgehen?
Wenn man einen Sturms auf dem Radar sieht, weiß man nicht aus, ob er stärker wird, wo er landen wird oder wie schwerwiegend die Auswirkungen sein werden. Dazu benötigt man Prognosen, die rohe Sichtbarkeit in Risikosignale und die Risikosignale in priorisierte Aktionen umwandeln.
Risikosignale können mehrere Vektoren beinhalten:
- Bekannte Sicherheitslücken in KI-Code und Modellen
- Fehlkonfigurationen in KI‑unterstützender Cloud-Infrastruktur oder Endpoints
- Sensitive Daten, eingebettet in KI-Entwicklungsartefakte
- Möglicherweise vergiftete Werkzeuge
- Falsch ausgerichtetes Verhalten von MCP-Servern
Varonis Atlas verwandelt rohe Sichtbarkeit in Risikosignale und Risikosignale in priorisierte Maßnahmen.
Varonis Atlas verwandelt rohe Sichtbarkeit in Risikosignale und Risikosignale in priorisierte Maßnahmen.
Dies sind keine theoretischen Bedrohungen. Sie sind die KI-spezifischen Äquivalente zur atmosphärischen Instabilität – Bedingungen, die isoliert betrachtet harmlos erscheinen mögen, aber in Kombination gefährlich sind.
Wie sich KI-SPM von Data Security Posture Management und CSPM unterscheidet
Der Begriff AI-SPM wird häufig fälschlicherweise als Bezeichnung für vorhandene Statusmanagementlösungen verwendet, aber die Unterscheidung ist wichtig.
Data Security Posture Management (DSPM) konzentriert sich hauptsächlich auf Daten: wo sich sensible Daten befinden, wie sie klassifiziert sind und wer Zugriff darauf hat. KI-SPM überschneidet sich mit Data Security Posture Management (DSPM), wenn sensitive Daten innerhalb von KI-Assets vorkommen. Aber KI-Systeme speichern nicht nur Daten. Sie schlussfolgern daraus, rufen sie ab und generieren neue Daten. Dadurch entstehen Exposure-Pfade, die DSPM allein nicht sanieren kann.
Cloud Security Posture Management (CSPM) konzentriert sich auf die Cloud-Infrastruktur: Identität, Netzwerk, Speicherzugriff und Basiskonfiguration. KI-SPM beinhaltet diese Prüfungen, erweitert aber das Statusmanagement auf Bereiche, für die CSPM nicht konzipiert wurde, wie beispielsweise KI-Code-Abhängigkeiten, Modellartefakte, Inferenz-Endpoins und Agenten-Toolchains.
In Wetter-Begriffen bezeichnet, modelliert AI‑SPM das gesamte Sturmsystem und die Wettermuster.
KI-SPM untersucht jeden Teil eines Systems, um festzustellen, wo ein KI-„Sturm“ auftreten könnte.
KI-SPM untersucht jeden Teil eines Systems, um festzustellen, wo ein KI-„Sturm“ auftreten könnte.
Warum KI-SPM für Governance und Regulierung wichtig ist
KI‑SPM ist nicht nur eine Best Practice für Sicherheit. Es wird zu einer Governance-Anforderung.
Frameworks wie ISO/IEC 42001 unterstreichen Lebenszyklus-basiertes KI-Risikomanagement. Das geht von der Annahme aus, dass Unternehmen technische Risiken kontinuierlich identifizieren und mindern können und nicht nur Richtlinien darüber verfassen.
Das NIST AI Risk Management Framework hängt für seine Messen - und Verwalten -Fähigkeiten vom Statusmanagement ab. Man kann das KI-Risiko nicht messen oder sinnvoll verwalten, ohne eine kontinuierliche Bewertung von Sicherheitslücken, Fehlkonfigurationen und nicht sicherem Verhalten.
Und im Rahmen des EU-KI-Gesetzes wird der Status durchsetzbar. KI-Systeme mit hohem Risiko müssen ihre Cyber-Security-Resilienz, Protokollierung und den Schutz vor Ausnutzung nachweisen. KI‑SPM bietet den Nachweis, dass diese Kontrollen tatsächlich in der Praxis vorhanden sind.
Worauf AI-SPM angewendet wird
Eines der häufigsten Missverständnisse über KI-Sicherheit ist, dass es „nur um das Modell geht“.
In Wirklichkeit bestehen KI-Systeme aus mehreren Komponenten, und daher muss sich ein effektives KI-SPM über vier Schichten erstrecken:
- KI-Anwendungen: Chatbots, Copiloten, Agenten und eingebettete Anwendungen.
- Modelle und Inferenz-Endpoint: Kommerzielle, Open-Source-, optimierte Modelle und gehostete APIs.
- Agentic Komponenten und Tools: Agenten und MCP-Server, die Tools, die sie aufrufen können, und Orchestrierung-Frameworks.
- Daten, Code und unterstützende Infrastruktur: Datensätze, Notizbücher, Pipelines, Speicher, Zugangsdaten und Cloud-Dienste.
Wenn eine Komponente das KI-Verhalten beeinflusst, trägt sie zum KI-Risiko bei und fällt in den Anwendungsbereich des Statusmanagements.
Die Risiken, die AI‑SPM erfassen soll
AI-SPM-Lösungen sollten sowohl nach einzelnen Schwachstellen als auch nach Mustern suchen.
KI-SPM-Lösungen sollten in der Lage sein, zu erkennen, wie scheinbar isolierte Probleme sich zu einem relevanten Risiko verbinden. Veraltete Abhängigkeiten können um Beispiel in Kombination mit permissiven Cloud-Identitäten den Weg eines Angreifers zur Ausnutzung erweitern.
Sensitive Daten, in Notebooks eingebettet, die Abrufpipelines speisen, können Informationen auf eine Weise offenlegen, die Teams möglicherweise nicht sofort erkennen. Und Agenten mit Zugriff auf Tools, die nicht für den vorgesehenen Zweck bestimmt sind, können diese missbrauchen oder unbeabsichtigt agieren.
Für sich genommen mögen diese Probleme geringfügig erscheinen, aber zusammen schaffen sie die Voraussetzungen für schwerwiegende Ausfälle.
Aus diesem Grund bringt KI-SPM Ergebnisse aus Kategorien wie CVEs, Fehlkonfigurationen, Daten-Exposure, Modellintegritätsprobleme, Endpoint-Schwachstellen und Agentic Bedrohungen zum Vorschein und verbindet diese Ergebnisse dann zurück mit den betroffenen Systemen. Das Ziel ist nicht nur, Probleme aufzuzählen, sondern dazu beizutragen dass Teams verstehen, welche Kombinationen von Risiken am wichtigsten sind und wo zuerst Aktionen durchgeführt werden müssen.
Dann müssen KI-SPM-Lösungen aktiv werden. Varonis Atlas gibt Sicherheitsteams die Möglichkeit, Sanierungen von der Plattform aus durchzuführen oder bietet Anweisungen und Anleitungen, wenn Teams Änderungen in der spezifischen betroffenen Umgebung vornehmen möchten.
Werden Sie basierend auf AI-SPM-Ergebnissen aktive, anstatt eine endlose To-do-Liste zu erstellen.
Werden Sie basierend auf AI-SPM-Ergebnissen aktive, anstatt eine endlose To-do-Liste zu erstellen.
Von Vorhersagen zu Warnhinweisen und Warnungen
Meteorologen geben nicht für jede Wolke, die sie sehen, Warnungen heraus. Sie stellen sie aus, wenn eine sinnvolle Kombination von Bedingungen eine Schwelle überschreitet und eine glaubwürdige Chance auf einen Einschlag signalisiert.
AI‑SPM bringt dieselbe Disziplin in die KI-Sicherheit, indem es Teams hilft, zwischen Hintergrundgeräuschen und den Kombinationen von Bedingungen zu unterscheiden, die Aufmerksamkeit verdienen. Es verwandelt Bestand in Einblick, Sichtbarkeit in Priorisierung und Risiko in Aktion, solange noch Zeit zum Reagieren bleibt.
Varonis Atlas bietet Sicherheitsteams den Kontext, um das gesamte Risikoprofil jedes Befunds zu kennen und wie man saniert.
Varonis Atlas bietet Sicherheitsteams den Kontext, um das gesamte Risikoprofil jedes Befunds zu kennen und wie man saniert.
Da KI-Systeme autonomer, verbundener und stärker reguliert werden, ist AI-SPM für vollständige KI-Sicherheitsplattformen nicht länger optional. Es ist der Mechanismus, der die KI-Sicherheit von einer reaktiven Bereinigung in ein proaktives Risikomanagement umwandelt.
Der Radar zeigt Ihnen, was vorhanden ist.Prognosen sagen Ihnen, was kommt.
Meteorologen ergreifen auf Grundlage der Informationen Maßnahmen.
AI Security Posture Management erledigt das alles – und darum ist es wichtig.
Hinweis: Dieser Blog wurde mit Hilfe von KI übersetzt und von unserem Team überprüft.
