Was ist KI-Sicherheit?
KI-Sicherheit ist eine Schlüsselkomponente der Cybersicherheit von Unternehmen, die sich auf den Schutz der KI-Infrastruktur vor Cyberangriffen konzentriert. Der Fokus auf KI-Sicherheit ist von entscheidender Bedeutung, da zahlreiche KI-Technologien in die Struktur von Organisationen eingebunden sind. KI ist der Motor hinter modernen Entwicklungsprozessen, Workload-Automatisierung und Big Data-Analysen . Sie wird auch zunehmend zu einem integralen Bestandteil vieler Produkte und Dienstleistungen. Beispielsweise bietet eine Banking-App Finanzdienstleistungen an, aber KI-gestützte Technologien wie Chatbots und virtuelle Assistenten in diesen Apps sorgen für den besonderen Faktor.
Prognosen zufolge wird der globale Markt für KI-Infrastrukturen bis 2027 mehr als 96 Milliarden US-Dollar erreichen . McKinsey zufolge ist die Nutzung von KI zwischen 2017 und 2022 um 250 % gestiegen . Zu den wichtigsten Anwendungsfällen zählen die Optimierung von Serviceabläufen, die Entwicklung neuer KI-basierter Produkte, Kundendienstanalysen und Kundensegmentierung. Leider ist jeder einzelne dieser KI-Anwendungsfälle anfällig für Cyberangriffe und andere Schwachstellen.
Das ist nur die Spitze des Eisbergs. Dateningenieure und andere agile Teams nutzen GenAI-Lösungen wie große Sprachmodelle (LLMs), um Anwendungen schnell und in großem Maßstab zu entwickeln. Viele Cloud-Service-Provider (CSPs) bieten KI-Dienste an, um diese Entwicklung zu unterstützen. Sie haben vielleicht schon von KI-Diensten wie Azure Cognitive Services, Amazon Bedrock und GCPs Vertex AI gehört oder diese bereits verwendet. Während solche Dienste und Technologien es Teams ermöglichen, KI-Anwendungen schneller zu entwickeln und bereitzustellen, bergen diese Pipelines zahlreiche Risiken. Unterm Strich ist KI nicht ganz so sicher, wie viele glauben, und erfordert robuste Schutzmaßnahmen.
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Wie (un)sicher ist künstliche Intelligenz?
Die Diskussion um KI konzentriert sich häufig auf ethische Fragen und die Möglichkeit, dass KI menschliche Arbeitskräfte ersetzt. Forrester behauptet jedoch, dass den 11 Millionen Arbeitsplätzen in den USA , die bis 2032 durch KI ersetzt werden, andere neue Beschäftigungsmöglichkeiten gegenüberstehen werden. Die relativ übersehene Komplexität liegt an der Schnittstelle zwischen KI und Cybersicherheit. Bedrohungsakteure nutzen KI, um Malware zu verbreiten und Code und Datensätze zu infizieren. KI-Schwachstellen sind ein häufiger Vektor für Datenschutzverletzungen, und Softwareentwicklungslebenszyklen (SDLCs), die KI integrieren, sind zunehmend anfällig für Schwachstellen.
Insbesondere GenAI birgt viele Risiken. Das gefährliche Potenzial von GenAI zeigt sich in Tools wie WormGPT , das ChatGPT ähnelt, sich aber auf die Durchführung krimineller Aktivitäten konzentriert. Glücklicherweise wird die Anwendung von KI in der Cybersicherheit genutzt, um solche Bedrohungen abzuwehren, da sich die ChatGPT-Sicherheit weiterentwickelt. Der KI-Markt in der Cybersicherheit wird bis 2028 60,6 Milliarden US-Dollar erreichen, was zeigt, dass menschliche Sicherheitsteams Schwierigkeiten haben werden, groß angelegte Cyberangriffe, die durch KI ermöglicht werden, zu identifizieren und zu beheben, ohne selbst KI zu nutzen.
KI für die Cybersicherheit wird weiterhin eine große Rolle bei der Bekämpfung KI-gestützter Sicherheitsbedrohungen spielen. Das ist wichtig, weil Bedrohungsakteure LLM-Eingabeaufforderungen als Vektor verwenden werden, um GenAI-Modelle zu manipulieren und vertrauliche Informationen preiszugeben. CSPs werden die KI-Revolution wahrscheinlich bald vollständig annehmen, was bedeutet, dass wichtige Infrastruktur- und entwicklungsbezogene Entscheidungen durch KI-Chatbots erleichtert werden. Der Einsatz von Chatbots als Waffen (wie WormGPT oder FraudGPT) lässt darauf schließen, dass Unternehmen mit vielen unvorhersehbaren KI-bezogenen Cybersicherheitsherausforderungen rechnen müssen.
Man darf nicht vergessen, dass KI geschützt werden kann. Allerdings ist sie nicht grundsätzlich sicher.
Gartner® Emerging Tech: Die 4 größten Sicherheitsrisiken von GenAI
In diesem Bericht bietet Gartner Erkenntnisse und Empfehlungen für Sicherheits- und Produktleiter, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie die wichtigsten Transformationsmöglichkeiten nutzen, die diese Risiken bieten.
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KI-Sicherheitsrisiken
Der beste Weg, KI-Sicherheit anzugehen, besteht darin, die Risiken genau zu verstehen. Werfen wir einen Blick auf die größten KI-Sicherheitsrisiken .
Größere Angriffsfläche
Die Integration von KI, wie GenAI, in SDLCs verändert die IT-Infrastruktur eines Unternehmens grundlegend und bringt viele unbekannte Risiken mit sich. Dies bedeutet im Wesentlichen eine Ausweitung der Angriffsfläche. Die übergreifende Sicherheitsherausforderung von KI besteht darin, sicherzustellen, dass die gesamte KI-Infrastruktur unter der Aufsicht von Sicherheitsteams steht. Vollständige Transparenz der KI-Infrastruktur kann dazu beitragen, Schwachstellen zu beheben, Risiken zu reduzieren und Ihre Angriffsfläche einzuschränken.
Stand der KI in der Cloud 2024
Wussten Sie, dass über 70 % der Unternehmen verwaltete KI-Dienste in ihren Cloud-Umgebungen nutzen? Das ist vergleichbar mit der Popularität verwalteter Kubernetes-Dienste, die wir in über 80 % der Unternehmen sehen! Sehen Sie, was unser Forschungsteam bei der Analyse von 150.000 Cloud-Konten sonst noch über KI herausgefunden hat.
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Höhere Wahrscheinlichkeit von Datenpannen und -lecks
Zu den Risiken einer breiteren Angriffsfläche gehören Ausfallzeiten, Störungen, Gewinneinbußen, Reputationsschäden und andere schwerwiegende langfristige Folgen. Laut The Independent wurden allein im August 2023 43 Millionen vertrauliche Datensätze kompromittiert. Eine nicht optimale KI-Sicherheit kann Ihre Kronjuwelen gefährden und Sie zu den Opfern von Datendiebstählen machen.
Diebstahl von Chatbot-Anmeldeinformationen
Gestohlene ChatGPT- und andere Chatbot-Anmeldeinformationen sind das neue heiße Gut auf illegalen Marktplätzen im Dark Web. Zwischen 2022 und 2023 wurden mehr als 100.000 ChatGPT-Konten kompromittiert , was ein gefährliches KI-Sicherheitsrisiko verdeutlicht, das wahrscheinlich noch zunehmen wird.
Anfällige Entwicklungspipelines
KI-Pipelines neigen dazu, das Spektrum der Schwachstellen zu erweitern. Beispielsweise geht der Bereich der Datenwissenschaft, der Daten- und Modelltechnik umfasst, oft über die Grenzen der traditionellen Anwendungsentwicklung hinaus, was zu neuen Sicherheitsrisiken führt.
Der Prozess des Sammelns, Verarbeitens und Speicherns von Daten ist im Bereich des maschinellen Lernens von grundlegender Bedeutung. Die Integration in Modellierungsaufgaben erfordert robuste Sicherheitsprotokolle, um Daten vor Verstößen, Diebstahl geistigen Eigentums, Angriffen auf die Lieferkette sowie Datenmanipulation oder -vergiftung zu schützen. Die Gewährleistung der Datenintegrität ist entscheidend, um sowohl absichtliche als auch versehentliche Datendiskrepanzen zu reduzieren.
Datenvergiftung
Unter Datenvergiftung versteht man die Manipulation von GenAI-Modellen. Dabei werden bösartige Datensätze eingegeben, um Ergebnisse zu beeinflussen und Verzerrungen zu erzeugen. Der Trojaner Puzzle , ein von Forschern entwickelter Angriff, ist ein Beispiel dafür, wie Bedrohungsakteure Datensätze beeinflussen und infizieren können, aus denen ein GenAI-Modell lernt, bösartige Nutzlasten zu choreografieren.
Direkte Sofortinjektionen
Direkte Eingabeaufforderungsinjektionen sind eine Art von Angriff, bei der Bedrohungsakteure absichtlich LLM-Eingabeaufforderungen entwerfen, um vertrauliche Daten zu kompromittieren oder zu exfiltrieren. Mit der direkten Eingabeaufforderungsinjektion sind zahlreiche Risiken verbunden, darunter die Ausführung von Schadcode und die Offenlegung vertraulicher Daten.
Cybersicherheit im Zeitalter der KI: Podiumsdiskussion
Sehen Sie sich an, wie Anna McAbee, Senior Solutions Architect, Security bei AWS, Rami McCarthy, Security Engineer bei Figma, und Alon Schindel, Director of Data & Threat Research bei Wiz, die Auswirkungen von KI auf die Sicherheit abwägen und über die beste Möglichkeit zum Einsatz dieser leistungsstarken neuen Technologie diskutieren.
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Indirekte Sofortinjektionen
Bei einer indirekten Prompt-Injektion schleust ein Bedrohungsakteur ein GenAI-Modell zu einer nicht vertrauenswürdigen Datenquelle, um dessen Aktionen zu beeinflussen und zu manipulieren. Diese externe, nicht vertrauenswürdige Quelle kann von Bedrohungsakteuren individuell gestaltet werden, um absichtlich bestimmte Aktionen auszulösen und Nutzdaten zu beeinflussen. Zu den Folgen indirekter Prompt-Injektionen gehören die Ausführung von Schadcode, Datenlecks und die Bereitstellung von Fehlinformationen und bösartigen Informationen für Endbenutzer.
Halluzinationsmissbrauch
KI neigt seit jeher dazu, bestimmte Informationen zu halluzinieren, und Innovatoren auf der ganzen Welt arbeiten daran, das Ausmaß der Halluzinationen zu reduzieren. Doch bis dies gelingt, stellen KI-Halluzinationen weiterhin erhebliche Cybersicherheitsrisiken dar. Bedrohungsakteure beginnen, potenzielle KI-Halluzinationen zu registrieren und zu „legitimieren“, sodass Endbenutzer Informationen erhalten, die von bösartigen und illegitimen Datensätzen beeinflusst sind.
KI-Sicherheitsrahmen und -standards
Nachdem Sie nun die größten KI-Sicherheitsrisiken kennen, werfen wir einen kurzen Blick darauf, wie Unternehmen diese eindämmen können. Cybersicherheits-Frameworks sind für Unternehmen schon seit langem ein wirksames Instrument, um sich vor zunehmenden Bedrohungen zu schützen, und diese KI-Sicherheits-Frameworks bieten einen konsistenten Satz von Standards und Best Practices zur Behebung von Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen:
Das Artificial Intelligence Risk Management-Framework des NIST unterteilt die KI-Sicherheit in vier Hauptfunktionen: Steuern, Abbilden, Messen und Verwalten.
Mitres Sensible Regulatory Framework for AI Security und ATLAS Matrix analysieren Angriffstaktiken und schlagen bestimmte KI-Vorschriften vor.
Die Top 10 für LLMs von OWASP identifiziert und schlägt Standards zum Schutz vor den kritischsten Schwachstellen im Zusammenhang mit LLMs vor, wie z. B. Prompt Injections, Schwachstellen in der Lieferkette und Modelldiebstahl.
Das Secure AI Framework von Google bietet einen sechsstufigen Prozess zur Bewältigung der mit KI-Systemen verbundenen Herausforderungen. Dazu gehören automatisierte Cybersicherheitsverbesserungen und ein risikobasiertes KI-Management .
Unser eigenes PEACH-Framework betont die Mandantenisolation durch Privilegienhärtung, Verschlüsselungshärtung, Authentifizierungshärtung, Konnektivitätshärtung und Hygiene (PEACH). Mandantenisolation ist ein Designprinzip, das Ihre Cloud-Umgebungen in granulare Segmente mit engen Grenzen und strengen Zugriffskontrollen aufteilt.
KI und Cybersicherheit: Der aktuelle Stand der Technik und wohin die Reise geht
Clint Gibler hat Hunderte von Stunden damit verbracht, die Anwendung von KI in der Cybersicherheit zu verfolgen. Jetzt wird Clint die besten Artikel, Aufsätze und Vorträge zu den Themen Cloud-Sicherheit, Web-Sicherheit, AppSec, offensive Sicherheit und mehr in einem Vortrag zusammenfassen, damit Sie sich schnell mit der Materie vertraut machen können.
Jetzt ansehenEinige einfache KI-Sicherheitsempfehlungen und Best Practices
Der Schlüssel zum Schutz Ihrer KI-Infrastruktur liegt in der Festlegung und Befolgung einer Reihe von Best Practices . Hier sind 10 unserer Best Practices, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:
1. Wählen Sie ein Framework zur Mandantenisolierung
Das PEACH-Framework zur Mandantenisolation wurde für Cloud-Anwendungen entwickelt, aber die gleichen Prinzipien gelten auch für die KI-Sicherheit. Die Mandantenisolation ist eine wirksame Methode, um die Komplexität der GenAI-Integration zu bekämpfen.
2. Passen Sie Ihre GenAI-Architektur an
Ihre GenAI-Architektur muss sorgfältig angepasst werden, um sicherzustellen, dass alle Komponenten über optimierte Sicherheitsgrenzen verfügen. Einige Komponenten benötigen möglicherweise gemeinsame Sicherheitsgrenzen, andere benötigen möglicherweise dedizierte Grenzen und bei manchen hängt dies möglicherweise von verschiedenen Kontexten ab.
3. Konturen und Komplexitäten von GenAI bewerten
Es ist ein Muss, die Auswirkungen der Integration von GenAI in die Produkte, Dienstleistungen und Prozesse Ihres Unternehmens abzubilden. Einige wichtige Überlegungen sind, dass die Antworten Ihrer KI-Modelle an Endbenutzer privat, genau und mit legitimen Datensätzen erstellt sind.
4. Vernachlässigen Sie nicht die traditionellen Cloud-agnostischen Schwachstellen
Denken Sie daran, dass sich GenAI nicht von anderen Multi-Tenant-Anwendungen unterscheidet. Es kann immer noch unter traditionellen Herausforderungen wie API-Schwachstellen und Datenlecks leiden. Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen bei seinem Bestreben, KI-spezifische Herausforderungen zu mildern, übergreifende Cloud-Schwachstellen nicht vernachlässigt.
5. Sorgen Sie für eine effektive und effiziente Sandbox
Beim Sandboxing werden Anwendungen, die GenAI enthalten, in isolierte Testumgebungen gebracht und dort einer genauen Prüfung unterzogen. Dies ist eine wirksame Methode, um KI-Schwachstellen zu minimieren. Stellen Sie jedoch sicher, dass Ihre Sandboxing-Umgebungen optimal konfiguriert sind. Nicht optimale Sandbox-Umgebungen und in Eile erstellte Prozesse können KI-Sicherheitsschwachstellen verschlimmern.
6. Führen Sie Isolationsüberprüfungen durch
Eine Überprüfung der Mandantenisolierung liefert eine umfassende Topologie der kundenorientierten Schnittstellen und internen Sicherheitsgrenzen. Dies kann dabei helfen, Sicherheitslücken in der KI zu identifizieren und die Mandantenisolierung weiter zu optimieren, um Cybersicherheitsvorfälle zu verhindern.
7. Priorisieren Sie die Eingabebereinigung
Legen Sie bestimmte Einschränkungen für die Benutzereingabe in GenAI-Systemen fest, um Sicherheitslücken in der KI zu verringern. Diese Einschränkungen müssen nicht extrem kompliziert sein. Sie können beispielsweise Textfelder durch Dropdown-Menüs mit eingeschränkten Eingabeoptionen ersetzen. Die größte Herausforderung bei der Eingabebereinigung wird darin bestehen, ein Gleichgewicht zwischen robuster Sicherheit und einem reibungslosen Endbenutzererlebnis zu finden.
8. Optimieren Sie die zeitnahe Abwicklung
Die Handhabung von Eingabeaufforderungen ist bei Anwendungen, die GenAI enthalten, von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen Eingabeaufforderungen der Endbenutzer überwachen und protokollieren und alle Eingabeaufforderungen, die verdächtig erscheinen, als Warnhinweise kennzeichnen. Wenn eine Eingabeaufforderung beispielsweise Anzeichen für die Ausführung von Schadcode aufweist, sollte sie als Warnhinweis gekennzeichnet und bearbeitet werden.
9. Verstehen Sie die Sicherheitsimplikationen von Kundenfeedback
Dies mag als relativ risikoarme KI-Sicherheitsherausforderung angesehen werden, aber Ihre KI-Sicherheitslage und -praktiken sollten keine Schwachstellen aufweisen. Tatsache ist, dass ein Feedback-Textfeld es Bedrohungsakteuren ermöglichen kann, bösartige Inhalte in eine Anwendung einzubringen, die GenAI enthält. Eine einfache bewährte Methode besteht darin, Freitext-Feedbackoptionen durch Dropdown-Felder zu ersetzen.
10. Arbeiten Sie mit renommierten KI-Sicherheitsexperten zusammen
KI wird im nächsten Kapitel des technischen Fortschritts eine zentrale Rolle spielen. Deshalb ist KI-Sicherheit von entscheidender Bedeutung und kann nicht als nachträglicher Einfall behandelt werden. Die Zusammenarbeit mit renommierten und hochqualifizierten Cloud-Sicherheitsexperten ist der beste Weg, Ihre KI- und Cybersicherheitsposition zu stärken.
KI mit Wiz sichern
Wiz ist die erste CNAPP, die native KI-Sicherheitsfunktionen bietet, die vollständig in die Plattform integriert sind. Wiz for AI Security führt die folgenden neuen Funktionen ein:
AI Security Posture Management (AI-SPM) : Gibt Sicherheitsteams und KI-Entwicklern Einblick in ihre KI-Pipelines, indem jede Ressource und Technologie in der KI-Pipeline identifiziert wird, ohne dass Agenten erforderlich sind.
Erweiterung von DSPM auf KI: Erkennt automatisch sensible Trainingsdaten und hilft Ihnen, deren Sicherheit zu gewährleisten, mit neuen sofort einsatzbereiten DSPM-KI-Steuerelementen
Ausweitung der Angriffspfadanalyse auf KI : Der vollständige Cloud- und Workload-Kontext rund um die KI-Pipeline hilft Unternehmen dabei, Angriffspfade in der Umgebung proaktiv zu entfernen
KI-Sicherheits-Dashboard: Bietet einen Überblick über die wichtigsten KI-Sicherheitsprobleme mit einer priorisierten Risikoliste, sodass sich Entwickler schnell auf das kritischste konzentrieren können.
Wiz bietet auch KI-Sicherheitsunterstützung für Amazon SageMaker- und Vertex AI- Benutzer, die dabei helfen können, die mit der Verwaltung von KI-/ML-Modellen verbundenen Sicherheitsrisiken zu überwachen und zu mindern. Zu den maßgeschneiderten Funktionen von Wiz für Vertex AI- und Amazon SageMaker-Integrationen gehören robuste Sandboxing-Umgebungen, vollständige Transparenz über Cloud-Anwendungen hinweg, die Absicherung von KI-Pipelines und die agile Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion. Holen Sie sich eine Demo, um herauszufinden, wie Sie die vollen Möglichkeiten der KI nutzen können, ohne sich um die Sicherheit sorgen zu müssen.
Wiz ist außerdem stolz darauf, Gründungsmitglied der Coalition for Secure AI zu sein . Durch den Zusammenschluss mit anderen Pionieren auf diesem Gebiet setzt sich Wiz dafür ein, die Mission der Koalition für eine sichere und ethische KI-Entwicklung voranzutreiben. Als Gründungsmitglied spielt Wiz eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der strategischen Ausrichtung der Koalition, trägt zur Politikentwicklung bei und fördert innovative Lösungen, die die Sicherheit und Integrität von KI-Technologien verbessern.
KI-Anwendungen sicher entwickeln
Erfahren Sie, warum CISOs der am schnellsten wachsenden Unternehmen Wiz wählen, um die KI-Infrastruktur ihres Unternehmens zu sichern.
