Die Bedeutung von KI-Sicherheit
KI-Sicherheitsvorfälle nehmen rasant zu – Forbes berichtet von einem Anstieg um 690 % zwischen 2017 und 2023. Diese Beschleunigung dürfte anhalten und betrifft Organisationen aller Branchen und Größen – vom Startup bis zum Fortune-500-Unternehmen.
Das tatsächliche Ausmaß der Risiken geht jedoch weit über die öffentlich bekannten Fälle hinaus. Aktuelle Vorfallsdaten erfassen hauptsächlich Sicherheitsverletzungen bei großen Organisationen wie Facebook, Tesla und OpenAI. Zahlreiche Risiken in kleineren Implementierungen oder privaten KI-Anwendungen bleiben dagegen oft unentdeckt. Die AI Incident Database ist eine wertvolle Ressource, um typische KI-Vorfälle kennenzulernen. Dennoch existieren viele weitere – teils unbekannte – Risiken im KI-Sicherheitsumfeld.
Get the GenAI Security Best Practices [Cheat Sheet]
This cheat sheet provides a practical overview of the 7 best practices you can adopt to start fortifying your organization’s GenAI security posture.
Zentrale Herausforderungen der KI-Sicherheit
Die Komplexität der KI-Sicherheit ergibt sich aus der dynamischen und vernetzten Natur dieser Technologie. Forschungsergebnisse des NIST zeigen: Viele KI-Systeme enthalten Milliarden oder sogar Billionen von Entscheidungspunkten. Im Gegensatz zu klassischer Software entwickeln sich KI-Systeme kontinuierlich weiter. Neue Algorithmen, Daten und reale Anwendungen beeinflussen ihr Verhalten.
Die wichtigsten Komplexitätsfaktoren:
Technische Herausforderungen: Hochentwickelte Algorithmen und Big-Data-Verarbeitung erfordern spezialisiertes Fachwissen.
Bedrohungslandschaft: Sicherheitsteams bewegen sich in einem teilweise noch unerforschten Umfeld.
Vielfältige Risiken: Datenschutzverletzungen, gezielte Manipulationsversuche, ethische Fragestellungen und Schwachstellenmanagement müssen gleichzeitig berücksichtigt werden.
Auch die Nutzung selbst schafft zusätzliche Risiken. Selbst gut gemeinte Produktivitätsverbesserungen können zu Datenlecks führen – wer ChatGPT nutzt, ohne die Standard-Datenschutzeinstellungen anzupassen, gibt möglicherweise unbemerkt vertrauliche Informationen preis.
Um diese Risiken zu steuern, ist ein strategischer und koordinierter Sicherheitsansatz erforderlich. Dieser erweitert traditionelle Cybersicherheitsmaßnahmen um die besonderen Anforderungen von KI.
Die 8 wichtigsten Best Practices für KI-Sicherheit
Effektive KI-Sicherheit erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen SecOps-, DevOps- und GRC-Teams. Dieser gemeinsame Ansatz stärkt das Sicherheitsniveau und ermöglicht gleichzeitig die Nutzung des geschäftlichen Potenzials von KI.
Team-Ziele:
SecOps: Das Team leitet die Security-Framework-Entwicklung und Bedrohungsüberwachung.
DevOps: Das Team hält agile Deployment-Prozesse für Data-Science-Teams aufrecht.
GRC: Das Team stellt Compliance und Governance über alle KI-Implementierungen hinweg sicher.
Ziel ist es, Sicherheit und Produktivität in Einklang zu bringen.
Schauen wir uns acht Best Practices an, um diese Ziele zu erreichen:
1. Eine agile, funktionsübergreifende Denkweise etablieren
Agile Security-Frameworks passen sich der rasanten KI-Entwicklung an. Gleichzeitig bieten sie Schutz für bestehende Anwendungen. Die meisten Organisationen haben bereits Teams, die KI-Tools nutzen, sowie etablierte Anwendungsfälle, die sofortige Sicherheitsabdeckung erfordern.
Empfohlener Ansatz:
Schnelle Umsetzung: Erstellen Sie zügig ein grundlegendes KI-Sicherheitsframework für bestehende Prozesse.
Iterative Verfeinerung: Nutzen Sie kurze Update-Zyklen, um Kontrollen auf Ihre spezifischen KI-Anforderungen anzupassen.
Prioritätsbasierte Weiterentwicklung: Definieren Sie Mechanismen, die kritische Risiken zuerst adressieren.
Eine offene Kommunikationskultur ist bei KI-Sicherheit entscheidend. Sie hilft, Risiken frühzeitig zu erkennen und Sicherheitsanforderungen klar zu vermitteln.
2. Die Bedrohungslandschaft verstehen
Ein grundlegendes Verständnis der KI-Risiken ist unerlässlich.
Das MITRE ATLAS-Framework (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems) bietet einen guten Einstieg. Es beschreibt typische Angriffsmethoden auf KI-Systeme.
Die drei wichtigsten Risikokategorien:
Angriffe mit KI
Angriffe auf KI
Design- und Architekturfehler
Die Risiken sind hoch: Microsoft-AI-Forscher legten 38 TB an Daten offen, und exponierte Tokens der Hugging-Face-API gefährdeten GenAI-Modelle.
Der Cloud Attack Retrospective von Wiz dokumentiert: Geleakte Bedrock-Credentials wurden innerhalb von 7 Stunden für nicht autorisierte LLM-Nutzung missbraucht.
State of AI in the Cloud [2025]
Based on the sample size of hundreds of thousands of public cloud accounts, our second annual State of AI in the Cloud report highlights where AI is growing, which new players are emerging, and just how quickly the landscape is shifting.
3. KI-Sicherheitsanforderungen definieren
Verschiedene Organisationen haben unterschiedliche Sicherheitsanforderungen. Ein universelles Framework für KI-Sicherheit existiert nicht.
Organisationsspezifische KI-Governance-Richtlinien etablieren klare Security-Baselines für Datenschutz, Asset-Management, ethische Leitlinien und Compliance. Sie adressieren gezielt das spezifische Risikoprofil von KI-Systemen sowie deren Open-Source-Abhängigkeiten.
Zentrale Governance-Bereiche:
Datenschutz: Schützen Sie sensible Informationen in Training- und Inferenzprozessen.
Asset-Management: Führen Sie ein Inventar durch und kontrollieren Sie KI-Modelle und Datensätze.
Drittanbieterrisiko: Managen Sie die Sicherheit von Open-Source-KI-Komponenten und Anbieter-Lösungen.
Compliance-Standards: Richten Sie sich nach regulatorischen Anforderungen und Branchenframeworks.
Proaktives Risikomanagement erfordert kontinuierliche Bewertung. Essenzielle Sicherheitskontrollen umfassen laufendes Monitoring des Systemverhaltens, regelmäßige Penetrationstests sowie belastbare Incident-Response-Prozesse.
Durch regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von KI-Governance-Richtlinien gewährleisten Security-Teams nicht nur Compliance. Auch bei neuen Bedrohungen bleiben Sie so einen Schritt voraus.
Auf der Suche nach KI-Security-Anbietern? Hier sind unsere Bewertungen der beliebtesten KI-Sicherheitslösungen ->
4. Umfassende Transparenz sicherstellen
Sicherheit setzt Sichtbarkeit voraus. Nur bekannte Prozesse lassen sich absichern.
Eine AI Bill of Materials (AI-BOM) bietet ein umfassendes Inventar aller KI-Komponenten und Abhängigkeiten in den Systemen Ihrer Organisation.
Implementierung einer AI-BOM:
Katalogisierung: Dokumentiert alle KI-Modelle, Datasets, Frameworks und Libraries.
Abhängigkeitsmapping: Macht Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Komponenten transparent.
AI-Model-Cards: Erstellt standardisierte Dokumentation für jede KI-Anwendung.
AI-Model-Cards dokumentieren Modelldetails, Einhaltung von Sicherheitsanforderungen und Stakeholder-Verantwortlichkeiten für jedes KI-System.
Beachten Sie außerdem: Intern gehostete KI-Pipelines sollten ausschließlich über etablierte CI/CD-Prozesse in Produktion gehen. Das ermöglicht automatisierte Sicherheitsintegration, reduziert manuelle Fehler und beschleunigt Deployments.
Ein zentraler Risikofaktor ist Shadow AI – also unkontrollierte KI-Nutzung außerhalb definierter Prozesse. Transparente Governance, klare Verantwortlichkeiten und einfache, sichere Einführungsprozesse sind entscheidend, um dieses Risiko zu minimieren.
5. Nur sichere Modelle und Anbieter zulassen
KI ist stark community-getrieben. Viele Organisationen nutzen daher Open Source und Drittanbieter, um Innovationsgeschwindigkeit und Skalierung zu erhöhen. Der Einsatz externer KI-Modelle erfordert jedoch eine klare Balance zwischen Performance und Sicherheit.
Etablieren Sie dafür einen strukturierten und rigorosen Prüfprozess, der alle externen Komponenten anhand definierter Sicherheitskriterien bewertet.
Zu prüfen sind insbesondere:
Frameworks und Libraries
Model Weights
Datensätze
Anbieterlösungen
Mindestanforderungen sollten umfassen:
Datenverschlüsselung und sichere Datenverarbeitung
Granulare Zugriffskontrollen
Einhaltung relevanter Standards und Zertifizierungen
Nur geprüfte Lösungen sollten produktiv eingesetzt werden.
Durch einheitliche Sicherheitsstandards über alle Komponenten hinweg stellen Sie sicher, dass Ihr gesamtes KI-Ökosystem konsistent abgesichert ist – und reduzieren systemische Risiken deutlich.
6. Automatisierte Sicherheitstests implementieren
Unerwartetes Verhalten von KI-Modellen kann erhebliche Risiken verursachen – von schlechter User Experience bis hin zu Reputations- und Haftungsschäden.
Da KI-Systeme nicht-deterministisch sind, ist vollständige Kontrolle nicht möglich. Systematische Tests reduzieren Risiken signifikant.
Regelmäßiges Scannen von KI-Modellen und Anwendungen ermöglicht Security-Teams, Schwachstellen proaktiv zu identifizieren.
Dazu gehören:
Container- und Abhängigkeitsscans
Fuzz Testing
KI-spezifische Tests (z. B. mit Alibi Detect oder Adversarial Robustness Toolbox)
Testet gezielt auf:
Fehlkonfigurationen und Konfigurationskonflikte
exponierte Secrets
unsichere Identitäten und Zugriffsrechte
Netzwerk-Exposures
Ziel ist es, Angriffspfade entlang der gesamten KI-Pipeline frühzeitig zu identifizieren.
Funktionales Testen ist ebenso kritisch. Dazu gehören Bias- und Fairness-Analysen, die helfen, Risiken in folgenden Kategorien zu adressieren:
systemische Bias
statistische Bias
menschlich-kognitive Bias
Die Integration aller Tests in die CI/CD-Pipeline ist entscheidend, um Schwachstellen früh im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben.
7. Kontinuierliche Überwachung priorisieren
Tests allein reichen nicht aus. KI-Systeme erfordern permanente Überwachung im Betrieb.
Priorisieren Sie kontinuierliche Überwachung, um ein sicheres und zuverlässiges KI-Ökosystem aufrechtzuerhalten, das unerwartetes KI-Verhalten und Missbrauch erfolgreich adressiert.
Etabliert ein robustes Monitoring-System, das in Echtzeit erkennt:
Anomalien im Verhalten
Veränderungen in Datenverteilungen
Leistungsschwankungen der KI-Modelle
Echtzeit-Monitoring ermöglicht schnelle Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.
Durch automatisierte Alerts und Response-Mechanismen können Sie Bedrohungen früh erkennen und unmittelbar eindämmen.
Das reduziert Risiken und minimiert die Auswirkungen adversarialer Angriffe.
8. Bewusstsein für Bedrohungen und Risiken schärfen
Technologie allein reicht nicht – Sicherheit ist auch eine Frage von Verhalten und Kultur.
Security-Teams sollten eng mit Data-Science- und Entwicklungsteams zusammenarbeiten, um klare und praktikable Richtlinien zu definieren.
Wichtig: Diese Richtlinien sollten Innovation ermöglichen – nicht blockieren.
So verhindern Sie, dass Teams Sicherheitsmechanismen umgehen.
Flächendeckende Schulungen sind essenziell, um:
sicheres Verhalten zu etablieren
Risiken früh zu erkennen
Verantwortlichkeit zu stärken
Ein hohes Sicherheitsbewusstsein reduziert nicht nur Fehler – es stärkt die gesamte Sicherheitslage der Organisation.
KI-Compliance und regulatorische Frameworks
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wächst auch der regulatorische Druck. Organisationen müssen diese Anforderungen aktiv managen, um Risiken und Strafen zu vermeiden.
Wichtige Regulierungen und Frameworks
Zentrale Frameworks:
EU AI Act: Risikobasierter Ansatz mit strengen Anforderungen für Hochrisiko-KI
NIST AI Risk Management Framework (RMF): Leitlinien für vertrauenswürdige KI
Branchenstandards (z. B. im Gesundheitswesen)
Kernprinzipien für Compliance
Die meisten KI-Regulierungen basieren auf den Kernprinzipien Transparenz, Fairness, Nachvollziehbarkeit und Datenschutz. Ihre Organisation muss nachweisen können, dass Ihre KI-Systeme nach diesen Prinzipien arbeiten. Das umfasst klare Dokumentation (wie Model Cards), Audits auf Bias und die Sicherstellung, dass Praktiken der Datenhandhabung den Datenschutzgesetzen entsprechen.
Compliance effizient umsetzen
Moderne Security-Tools vereinfachen den Compliance-Nachweis erheblich, indem sie Kontrollen direkt auf regulatorische Anforderungen abbilden. Wiz unterstützt dabei, KI-Sicherheitskontrollen automatisiert mit Frameworks wie NIST zu verknüpfen und Nachweise bereitzustellen.
Nächste Schritte für robuste KI-Sicherheit
Die beschriebenen Best Practices ermöglichen es, bestehende KI-Systeme schnell abzusichern und neue Lösungen sicher zu skalieren. Entscheidend ist ein Ansatz, der Agilität und Sicherheit kombiniert.
Um so ein agiles, standardisiertes Security-Framework zu etablieren, gibt es Lösungen, die Prozessverbesserung gegenüber der Infrastrukturwartung priorisieren. Als Cloud-Native Application Protection Platform mit AI Security Posture Management (AI-SPM) ist Wiz ein Eckpfeiler zuverlässiger Sicherheit über IT- und KI-Anwendungen hinweg. Mit erweiterter Transparenz und optimierter Governance bietet unser AI-SPM-Tool integrierten Support für Best Practices im KI-Sicherheitsmanagement.
Die KI-Funktionen von Wiz – einschließlich Mika AI und dem Wiz Blue Agent – erweitern diese Fähigkeiten durch Automatisierung von Bedrohungsuntersuchungen, Beschleunigung von Remediation-Workflows und intelligente Insights, die Security-Teams helfen, Best Practices im großen Maßstab umzusetzen.
Sie erwägen eine AI-SPM-Lösung? Hier sind die vier wichtigsten Fragen, die sich jede Security-Organisation stellen sollte:
- Weiß meine Organisation, welche KI-Services und -Technologien in meiner - Umgebung laufen?
- Kenne ich die KI-Risiken in meiner Umgebung?
- Kann ich die kritischen KI-Risiken priorisieren?
- Kann ich Missbrauch in meinen KI-Pipelines erkennen?
Brauchen Sie automatisierte Erkennung von KI-Fehlkonfigurationen, Management Ihrer AI-BOM und proaktive Entdeckung sowie Beseitigung von Angriffspfaden für KI-Anwendungen in der Cloud?
Wiz hat die Lösung für Sie.
Wiz ist Gründungsmitglied der Coalition for Secure AI. Damit schließt sich Wiz anderen Branchenführern an, um zur Entwicklung standardisierter Ansätze für KI-Cybersicherheit beizutragen, Best Practices zu teilen und an KI-Security-Forschung und Produktentwicklung zusammenzuarbeiten.
Mehr erfahren Sie auf der Wiz for AI-SPM-Webseite. Wenn Sie eine Live-Demo bevorzugen, freuen wir uns darauf, mit Ihnen in Kontakt zu treten.
Develop AI applications securely
Learn why CISOs at the fastest growing organizations choose Wiz to secure their organization's AI infrastructure.
