Was ist KI-Compliance?
KI-Compliance bezeichnet Ihre Einhaltung rechtlicher, regulatorischer und branchenspezifischer Standards, die die verantwortungsvolle Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-Technologien regeln.
Zu den wichtigen Compliance-Standards gehören der EU AI Act und die DSGVO. Da neue KI-Regulierungen entstehen, entwickelt sich die globale Landschaft kontinuierlich weiter. Beispiele hierfür sind die Continental AI Strategy der Afrikanischen Union und Kanadas aktueller Vorschlag für den Artificial Intelligence and Data Act (AIDA).
KI-Compliance vs. KI-Governance
Obwohl KI-Compliance eng mit KI-Governance verbunden ist, sind beide nicht identisch:
KI-Compliance stellt die Einhaltung rechtlicher, ethischer und sicherheitsbezogener Standards sicher.
KI-Governance ist ein umfassenderes Konzept, das Risikomanagement, Aufsicht und die strategische Bereitstellung von KI-Technologien umfasst.
Hier finden Sie einen schnellen Vergleich beider Praktiken:
| Aspect | AI governance | AI compliance |
|---|---|---|
| Fokus | Risikomanagement, Aufsicht, strategische Bereitstellung und ethische Nutzung | Anforderungen von Aufsichtsbehörden und branchenspezifische Standards |
| Umfang | Interne Richtlinien, Unternehmensführung, Risikobewertungen und strategische langfristige KI-Praktiken | Audit-Bereitschaft und Ausrichtung an regulatorischen Frameworks |
| Zielsetzung | Verantwortungsvolles und ethisches KI-Management | Prävention rechtlicher Risiken und Sicherstellung für Stakeholder |
| Ansatz | Überwachung von KI über den gesamten SDLC hinweg | Dokumentation und Prüfung KI-bezogener Aktivitäten |
| Beispiel | Ausrichtung von Modellen an ethischen Grundsätzen, Bewertung von Risiken und Bildung von Aufsichtskomitees | Durchführung von Bewertungen, Pflege von Dokumentationen und Beantwortung von Audit-Anfragen |
Durch die Integration von Compliance in ein Governance-Framework kann Ihre Organisation KI-Systeme schaffen, die nicht nur rechtmäßig, sondern auch sicher, fair, transparent und rechenschaftspflichtig sind.
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Warum KI-Compliance im Jahr 2026 wichtig ist
Laut Gartner erwarten bis 2026 die Hälfte der Regierungen weltweit, dass Unternehmen KI-Gesetze, Vorschriften und Datenschutzanforderungen einhalten, die eine sichere und verantwortungsvolle Nutzung von KI gewährleisten. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um Compliance-Praktiken und -Systeme zu implementieren, um diese und zukünftige Standards zu erfüllen.
Die Aufrechterhaltung der Compliance ist ein zentraler Aspekt moderner technologiegetriebener Abläufe. Sie fördert das Vertrauen der Stakeholder und ist essenziell für starke KI-Sicherheit in einer Cloud-Umgebung. So wichtig KI-Compliance jetzt ist, da 85 % der Organisationen KI-Services nutzen, wird sie mit der weiteren Verbreitung von KI noch wichtiger werden.
Leider haben Governance und Compliance Schwierigkeiten, mit der rasanten Entwicklung der Technologie Schritt zu halten. Mangelndes Bewusstsein, schlechte Priorisierung und technische Governance-Lücken führen zu ernsthaften Risiken, insbesondere da KI-Systeme auf sensiblen Daten und sich entwickelndem Code basieren. Hier sind einige wichtige Gründe, Compliance zu priorisieren:
Sensible Daten sind gefährdet: KI-Modelle benötigen große Datenmengen, weshalb die Ausrichtung an Datenschutzvorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA essenziell ist. Prinzipien wie Datenminimierung, Speicherbegrenzungen und Integrität helfen, die Exposition zu reduzieren.
Cyber- und Cloud-Risiken nehmen weiter zu: Da KI neue Angriffsflächen eröffnet, helfen Compliance-Frameworks dabei, Sicherheit in Entwicklungs-Pipelines zu integrieren. Gartner identifizierte KI-gestützte Cyberangriffe und Fehlinformationen als wichtigste aufkommende Risiken im Jahr 2024.
KI-Praktiken benötigen ethische Leitplanken: Compliance stellt sicher, dass Organisationen KI-Systeme mit Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht im Blick entwerfen, entwickeln und bereitstellen.
Organisationen müssen Vertrauen aufbauen: Verantwortungsvolle KI-Nutzung ist heute eine Reputationsfrage. Die Erfüllung von Compliance-Standards zeigt, dass Sie Sicherheits-, Datenschutz- und ethische Risiken ernst nehmen.
Verantwortlichkeiten für KI-Compliance
Kein einzelnes Team ist für KI-Compliance verantwortlich. Sie erfordert Zusammenarbeit zwischen Sicherheits-, Rechts-, Governance- und Engineering-Teams, um sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher und ethisch sind und den regulatorischen Erwartungen entsprechen. Zu den wichtigsten Stakeholdern in diesem Prozess gehören:
Governance-, Risiko- und Compliance-Teams: Diese Teams definieren interne Compliance-Frameworks und ordnen sie externen Vorschriften wie dem EU AI Act oder dem NIST AI RMF zu. Sie koordinieren außerdem Risikobewertungen, Audit-Bereitschaft und Richtliniendurchsetzung.
Rechts- und Datenschutz-Teams: Rechtsteams verwalten regulatorische Risiken und vertragliche Verpflichtungen. Datenschutz-Teams stellen sicher, dass die Verwendung personenbezogener Daten beim Modelltraining, bei der Inferenz und Speicherung den Datenschutzgesetzen und internen Datenschutzrichtlinien entspricht.
Sicherheits- und AppSec-Teams: Diese Stakeholder sind dafür verantwortlich, KI-Systeme vor Exposition oder Missbrauch zu schützen, indem sie Risiken über KI-Lieferketten hinweg bewerten, Modell-Pipelines absichern und auf Datenlecks, Modellmanipulation und unsichere Drittanbieter-Integrationen überwachen.
Machine-Learning- und Data-Science-Teams: Als Entwickler von KI-Systemen sind diese Teams dafür verantwortlich, Modellverhalten, Data Lineage und Fairness-Kontrollen zu dokumentieren. Dies macht sie essenziell für die Sicherstellung technischer Compliance mit verantwortungsvollen KI-Praktiken.
KI-Produkt- oder Programmverantwortliche: Produktverantwortliche und Programmleiter koordinieren teamübergreifende Compliance, integrieren Anforderungen in Workflows und weisen klare Verantwortlichkeiten zu.
Die wichtigsten KI-Compliance-Frameworks und -Vorschriften
KI-Compliance umfasst mehr als neue Vorschriften. Umfassende Compliance bedeutet, die Sicherheit bei aktuellen Cloud-Verpflichtungen wie der DSGVO aufrechtzuerhalten, auch wenn KI-Innovationen entstehen. Betrachten Sie es so: Wenn Ihre KI-Systeme mehr Daten verwenden als notwendig, könnten Sie bestehende Vorschriften verletzen.
Behalten Sie dies im Hinterkopf, während Sie diese kritischen KI-Frameworks, Gesetze und Vorschriften überprüfen.
Der EU AI Act
Viele Fachleute im Bereich Cybersicherheit betrachten den EU AI Act als die erste vollständige KI-Regulierung. Die EU setzt ihn ein, um die KI-Nutzung über Sektoren hinweg abzusichern und skaliert Vorschriften basierend auf der Risikoschwere.
Der Act verfolgt einen gestuften regulatorischen Ansatz: KI-Systeme mit minimalem Risiko unterliegen nur grundlegenden Anforderungen, während Hochrisikosysteme vor der Bereitstellung einer gründlichen Prüfung unterzogen werden. Darüber hinaus muss jedes Unternehmen, das generative KI nutzt, strenge Transparenzverpflichtungen einhalten. Die EU ist jedoch durch die praktischen Kapazitäten einzelner Mitgliedstaaten bei der Durchsetzung eingeschränkt.
Der AI Act zielt darauf ab, verantwortungsvolle KI-Innovation zu fördern, nicht zu behindern. Er schreibt beispielsweise vor, dass nationale Behörden Testumgebungen für kleinere Unternehmen bereitstellen, um mit KI zu experimentieren.
Die US AI Bill of Rights
Ein aufkommender Referenzpunkt in KI-Compliance-Diskussionen ist die AI Bill of Rights, ein rechtlich nicht bindendes Framework, das vom White House Office of Science and Technology Policy der Vereinigten Staaten eingeführt wurde. Es bietet Leitlinien für ethische KI-Nutzung über fünf Kernprinzipien:
Sichere und effektive Systeme: KI-Systeme sollten Schäden minimieren und zuverlässig funktionieren.
Schutz vor algorithmischer Diskriminierung: KI-Lösungen müssen Bias und diskriminierende Ergebnisse vermeiden.
Datenschutz: Einzelpersonen sollten klare Kontrolle und Transparenz über die Verwendung ihrer personenbezogenen Daten in KI behalten.
Benachrichtigung und Erklärung: Nutzer verdienen Transparenz bezüglich KI-Entscheidungen und -Abläufen.
Menschliche Alternativen und Aufsicht: KI-Systeme müssen menschliche Aufsicht beinhalten und Alternativen zu automatisierten Entscheidungen bieten.
PROFI-TIPP: UPDATE JULI 2025: DIE TRUMP-ADMINISTRATION HAT DIE EXECUTIVE ORDER ZUR KI DER VORHERIGEN ADMINISTRATION AUFGEHOBEN, WODURCH DIE AI BILL OF RIGHTS UND IHRE ZUGEHÖRIGEN PRINZIPIEN FAKTISCH AUF EIS GELEGT WURDEN. OBWOHL DIE AKTUELLE ADMINISTRATION DAS DOKUMENT NICHT FORMELL AUFGEHOBEN HAT, LEITET ES NICHT LÄNGER DIE BUNDESPOLITIK. AN SEINER STELLE VERFOLGT DIE US-REGIERUNG EINE INNOVATIONSORIENTIERTE STRATEGIE, DIE SICH AUF WACHSTUM UND DEREGULIERUNG KONZENTRIERT. ÜBERWACHEN SIE KONTINUIERLICH SOWOHL BUNDESWEITE VERÄNDERUNGEN ALS AUCH SICH ENTWICKELNDE ANFORDERUNGEN AUF BUNDESSTAATSEBENE, UM MIT DIESER SICH ENTWICKELNDEN GESETZGEBUNG AUF DEM LAUFENDEN ZU BLEIBEN.
NIST AI RMF
Das AI Risk Management Framework (AI RMF) von NIST ist eher ein Leitfaden als eine Regel und wurde entwickelt, um fast jedem zu helfen, der KI-Systeme entwickeln möchte. Sein Ziel ist es, aufkommende KI-Risiken zu mindern und Unternehmen dabei zu helfen, ihre KI-Systeme zu stärken und abzusichern.
Das AI RMF deckt den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus durch vier Hauptkomponenten ab: Govern, Map, Measure und Manage. Es erkennt an, dass KI-Sicherheit über technische Funktionen hinausgeht und soziale und ethische Themen wie Datenschutz, Transparenz, Fairness und Bias umfasst. Ein Hauptmerkmal des Frameworks ist seine Flexibilität, die es Teams ermöglicht, Best Practices für KI-Sicherheit unabhängig von der Unternehmensgröße anzuwenden.
UNESCO Ethical Impact Assessment
Als ergänzende Ressource zur „Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence" der UNESCO ist das Ethical Impact Assessment ein Framework, das jedem Unternehmen, das KI-Systeme entwickelt, helfen soll, eine starke KI-Governance-Posture zu etablieren. Es deckt den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus ab, von der Sicherstellung, dass KI-Systeme hochwertige Daten und transparente Algorithmen verwenden, bis zur Unterstützung von Audit-Anforderungen und der Einrichtung vielfältiger, kompetenter KI-Teams. Damit das Ethical Impact Assessment jedoch effektiv bleibt, müssen Teams es kontinuierlich aktualisieren.
ISO/IEC 42001
Dieser internationale Standard beschreibt Verpflichtungen für den Aufbau, die Verwaltung, die Absicherung und die kontinuierliche Verbesserung von KI-Managementsystemen. Er ist nützlich, um starke Best Practices für KI-Sicherheit, Governance-Protokolle sowie agile Entwicklung und Bereitstellung in Einklang zu bringen.
ISO bietet ergänzende Standards und Ressourcen, darunter:
ISO/IEC 22989: Ein Glossar wichtiger KI-Konzepte
ISO/IEC 23894: Eine Ressource für KI-Risikomanagement
ISO/IEC 23053: Ein Framework für KI und Machine Learning
Compliance und ihre Nuancen je nach Organisation
KI-Compliance ist nicht universell anwendbar. Vorschriften variieren je nach Branche, sodass Organisationen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Cybersicherheit die folgenden spezialisierten regulatorischen Anforderungen für KI einhalten müssen:
Finanzdienstleistungen: KI-gestützte Risikobewertungen, Betrugserkennung und Kreditbewertungsmodelle müssen Basel III, dem Fair Lending Act und den SEC-Richtlinien für KI-Risiken entsprechen.
Gesundheitswesen und Life Sciences: KI-Compliance in diesem Sektor muss HIPAA (USA), dem EU AI Act und FDA-Vorschriften für KI-gestützte medizinische Diagnostik und Forschungsanwendungen entsprechen.
Cybersicherheit und Verteidigung: Das NIST AI RMF, EO 13960 (Trustworthy AI in Government) und die KI-Sicherheitsleitlinien der CISA regeln die KI-Nutzung in der nationalen Sicherheit und kritischen Infrastrukturen.
Unternehmen müssen Compliance auf sektorspezifische Anforderungen abbilden und gleichzeitig umfassendere KI-Sicherheits- und Datenschutz-Frameworks einhalten.
25 % der Organisationen wissen nicht, welche KI-Services in ihren Umgebungen laufen, was eine kritische Herausforderung für Transparenz und Governance unterstreicht.
Wiz’s AI Security Readiness report
Key components of a powerful AI compliance strategy
Eine robuste KI-Compliance-Strategie erfordert Governance, technische Transparenz und konsistente Umsetzung über Teams hinweg. Im Folgenden finden Sie die wesentlichen Bausteine mit Reifegraden, die den NIST-AI-RMF-Funktionen entsprechen:
Klares Governance-Framework und konsistente Überprüfungen: Etablieren Sie klare Richtlinien, Rollen und Entscheidungsprozesse für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI-Systemen. Sie können ein Framework wie NIST AI RMF übernehmen oder eines an Ihre Bedürfnisse anpassen – der Schlüssel liegt in Konsistenz und Rechenschaftspflicht.
NIST-AI-RMF-Funktion: Govern
Ausrichtung und AI Bill of Materials (AI-BOM): Richten Sie Ihre Compliance-Strategie an Standards, internen Richtlinien und langfristigem Wachstum aus. Sie können eine AI-BOM wie die von Wiz verwenden, um alle Modelle, Datasets, Tools und Drittanbieter-Services in Ihrer Umgebung zu verfolgen. Dies hilft Teams zu verstehen, welche KI-Systeme existieren, woher Daten stammen und wie Komponenten interagieren – alles entscheidend für Compliance, Sicherheit und Audit-Bereitschaft.
NIST-AI-RMF-Funktion: Map
Speziell entwickelte KI-Sicherheitstools: KI-spezifische Risiken erfordern KI-spezifische Tools. Suchen Sie nach Funktionen wie Erklärbarkeit, Bias-Erkennung, Modellvalidierung und sicherer Bereitstellung. Die AI Security Posture Management-Lösung (AI-SPM) von Wiz kann diese Signale vereinheitlichen und Teams dabei helfen, Maßnahmen zu priorisieren.
NIST-AI-RMF-Funktion: Manage
Cloud-native Compliance-Praktiken: Da die meisten modernen KI-Workloads in der Cloud laufen, verwenden Sie Compliance-Tools, die für Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud entwickelt wurden, anstatt Tools aus On-Premises-Umgebungen umzufunktionieren. Viele Anbieter bieten jetzt KI-spezifische Compliance-Kontrollen für Transparenz, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit.
NIST-AI-RMF-Funktion: Measure
Vollständige Transparenz des KI-Ökosystems: Sie können nicht absichern, was Sie nicht sehen können. Die Aufrechterhaltung von Echtzeit-Transparenz über alle KI-Komponenten – Modelle, Daten-Pipelines, Zugriffspfade und Drittanbieter-Integrationen – ist entscheidend, um blinde Flecken zu eliminieren und effektive Aufsicht zu unterstützen.
NIST-AI-RMF-Funktion: Measure und Manage
PROFI-TIPP: NUTZEN SIE WIZ FÜR AUTOMATISIERTE COMPLIANCE. ES BILDET ÜBER 100 INTEGRIERTE FRAMEWORKS AB, DARUNTER NIST, HIPAA, HITRUST, SOC 2 UND CIS.
KI-Compliance in der Praxis: Reale Fälle und Implementierungsschritte
Die praktische Umsetzung von KI erfordert strategische Planung und Ausführung. Im Folgenden finden Sie einige Schritte, die Sie unternehmen können:
1. Definieren Sie Ihren Compliance-Umfang und erstellen Sie Ihre AI-BOM: Überprüfen Sie den aktuellen Zustand Ihrer KI-Systeme. Identifizieren Sie die Modelle, Services, Datasets und Drittanbieter-Tools, die Compliance erfordern, damit Sie KI-Security-Bereitschaft gewährleisten können.
Hinweis: Die AI-BOM von Wiz hilft Teams, Eigentümerschaft und Inventar dieser Assets zu erfassen.
2. Integrieren Sie Richtlinien als Code in CI/CD-Pipelines: Integrieren Sie Compliance-Prüfungen in Ihre Entwicklungs-Workflows, um Verstöße frühzeitig zu identifizieren und die Bereitstellung nicht konformer KI-Modelle zu verhindern.
Hinweis: Verwenden Sie Tools wie Wiz Code, um Sicherheits- und Compliance-Richtlinien während des gesamten SDLC, einschließlich CI/CD-Umgebungen, zu definieren und durchzusetzen.
3. Automatisieren Sie Framework-Mapping und kontinuierliche Scans: Optimieren Sie Compliance, indem Sie die Ausrichtung an relevanten Frameworks und Standards automatisieren und gleichzeitig auf Risiken und Abweichungen überwachen.
Hinweis: Nutzen Sie Wiz, um Ihre Systeme gegen Frameworks abzubilden und auf Fehlkonfigurationen oder Richtlinienverstöße zu scannen.
4. Implementieren Sie regelmäßige Audit- und Reporting-Prozesse: Planen Sie routinemäßige Compliance-Reviews und verwenden Sie eine CNAPP-Plattform, um audit-bereite Berichte über Ihre Security-Posture zu erstellen.
Hinweis: Die CNAPP-Plattform von Wiz bietet das Reporting und Agentless-Scanning, das Sie benötigen, um eine compliance-bereite Umgebung aufrechtzuerhalten.
AI Security Posture Assessment Sample Report
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Material Security implementiert Best Practices für Transparenz
Material Security, eine Plattform für Google Workspace und Microsoft 365, erkannte die sich entwickelnde Cloud-Landschaft und musste die Transparenz verbessern und die Verwendung isolierter Tools minimieren. Das Unternehmen führte Wiz ein, um Multi-Cloud-Transparenz, Bedrohungserkennung und personalisierte Einblicke zu implementieren, was ihm half, Reaktion und Zusammenarbeit zu optimieren.
Diese Integration reduzierte die Untersuchungszeit durch Kontext, minimierte den manuellen Aufwand für Bedrohungserkennungs-Engineering und ermöglichte die Implementierung graphenbasierter Abfragen für proaktive Untersuchungen. Dadurch kann das Unternehmen sich entwickelnde Bedrohungen in den Bereichen KI und Cloud-Sicherheit bewältigen und gleichzeitig Compliance aufrechterhalten.
Synthesia geht KI-Compliance direkt an
Synthesia, eine Plattform zur Videogenerierung, kennt die Vorteile und Risiken von KI seit seiner Gründung im Jahr 2017. Um Compliance-Standards für seine KI-Technologie zu erfüllen, benötigte es kontextualisierte Warnungen, die Risiken priorisieren, Alert Fatigue reduzieren und Fachkräfte in die Lage versetzen, Probleme schnell zu beheben.
Wie Martin Tschammer, Head of Security bei Synthesia, sagte: „Unsere vorherige Sicherheitslösung versuchte, Warnungen zu kontextualisieren, aber die bereitgestellten Informationen waren unklar. Ohne das konnten wir die Behebung nicht priorisieren."
Synthesia führte Wiz ein, um priorisierte Warnungen mit Kontext bereitzustellen. Mit dieser Änderung kann sich das Team nun auf die größten Schwachstellen konzentrieren und erhält vollständige Transparenz der Risiken in seiner gesamten Infrastruktur.
„Mit Wiz", fügt Tschammer hinzu, „können wir unsere Fachkräfte und Entwicklungsteams befähigen, Probleme selbstständig und sicher zu lösen."
Vereinfachen Sie Ihre KI-Compliance mit Wiz AI-SPM
KI-Compliance erfordert Echtzeit-Transparenz in KI-Assets, Risiken und regulatorische Anforderungen. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, umfassende Einblicke über cloud-basierte Umgebungen hinweg zu gewinnen, was es schwierig macht, sich entwickelnde Standards zu erfüllen und Risiken effektiv zu managen. Wiz AI Security Posture Management (AI-SPM) bietet Full-Stack-Transparenz in KI-Security-Risiken, Compliance-Lücken und Angriffsflächen-Exposition.
Wichtige Vorteile von Wiz AI-SPM für KI-Compliance umfassen:
Full-Stack-Transparenz und AI-BOM: Erhalten Sie End-to-End-Transparenz in alle KI-Komponenten (wie Modelle, Datasets, APIs und Training-Pipelines), um Compliance mit Datensicherheits-Richtlinien und -Operationen sicherzustellen.
Echtzeit-Compliance-Risiko-Warnungen: Identifizieren und beheben Sie KI-Fehlkonfigurationen, unbefugten Zugriff und regulatorische Nicht-Compliance, bevor sie zu Verstößen werden.
KI-gestützte Behebung: Nutzen Sie maßgeschneiderte Anleitungen und beheben Sie Probleme automatisch, um deren Eskalation zu verhindern.
Automatisiertes Compliance-Mapping: Vergleichen Sie KI-Security-Posturen mit DSGVO, ISO/IEC 42001, NIST-AI-RMF und branchenspezifischen Vorschriften, um Compliance sicherzustellen.
Wiz AI-SPM stellt sicher, dass KI-gesteuerte Unternehmen im großen Maßstab innovieren können, während sie Compliance mit sich entwickelnden KI-Vorschriften aufrechterhalten. Sind Sie bereit, unsere hochmodernen Funktionen zu testen? Fordern Sie noch heute eine Demo an, um zu erfahren, wie Sie Ihre Cloud-Compliance-Posture stärken können.