Das NIST KI-Risikomanagement-Framework (AI RMF) ist ein Leitfaden, der Unternehmen beim Management von KI-Risiken in jeder Phase des KI-Lebenszyklus unterstützen soll – von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Außerbetriebnahme. Es bietet eine strukturierte Methode zur Identifizierung, Bewertung und Minderung KI-Risiken ohne Innovation zu ersticken.
Das rasante Tempo der KI-Einführung stellt Unternehmen, die die transformative Kraft der KI nutzen wollen, vor große Herausforderungen: Wie stellen Sie sicher, dass KI-Systeme zuverlässig, ethisch und sicher sind? Können Sie Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg effektiv identifizieren und mindern? Und vielleicht am wichtigsten: Wie navigieren Sie durch das wachsende Labyrinth der KI-Vorschriften und bauen gleichzeitig Vertrauen bei Ihren Nutzern auf?
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, braucht es mehr als nur Intuition – es erfordert einen strukturierten, branchenorientierten Ansatz. Das ist der Punkt, an dem die Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST), eine globale Behörde zur Förderung von Sicherheits- und Innovationsstandards, kommt ins Spiel. Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre KI-Einführung auf konforme und verantwortungsvolle Weise zu sichern.
Warum ist KI-Risikomanagement unerlässlich?
KI-Risikomanagement ist unerlässlich, um KI-Risiken zu bewältigen – bevor sie Unternehmen stören oder den Nutzern Schaden zufügen können. Mehr denn je müssen Sie heute KI-Risikomanagementpraktiken einführen. Hier ist der Grund:
KI-Systeme sind allgegenwärtig. KI arbeitet nicht in einem Vakuum. Es ist in Branchen eingebettet, die jeden Aspekt unseres Lebens berühren, von der Diagnose von Krankheiten bis hin zur Genehmigung von Krediten. Ohne starke Sicherheitsvorkehrungen könnten selbst kleinere Versäumnisse zu erheblichen Auswirkungen führen. Ein Beispiel aus der Praxis: Tesla'Die Autopilot-Funktion hat mehrere Zwischenfälle verursacht, einschließlich Unfälle und Todesfälle, aufgrund von Fehlinterpretationen des Fahrzeugs's Umgebung.
KI-Systeme werden immer komplexer. Fortschrittliche KI-Modelle, wie z. B. Large Language Models (LLMs), funktionieren auf eine Weise, die für Benutzer oft undurchsichtig ist. Dies wird als "Black-Box"-Problem bezeichnet. Mangelnde Transparenz macht es schwierig, KI-Entscheidungen zu sichern, zu prüfen oder ihnen zu vertrauen – insbesondere wenn es um die Sicherheit von GenAI geht. Ein typisches Beispiel: Die Deepfake-Technologie wurde verwendet, um realistische, aber völlig gefälschte Videos zu erstellen. Falschdarstellung von Personen des öffentlichen Lebens.
KI-Regulierungen werden immer dringlicher. Die Regierungen schreiten mit strengen Anforderungen ein, die Transparenz und Risikominderung für KI-Systeme vorschreiben. Die EU's KI-Gesetz und Kaliforniens Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Verbrauchern (CCPA) sind zwei der wichtigsten KI-Vorschriften, an die sich Unternehmen halten müssen.
Die Ausrichtung von KI an den Unternehmenswerten ist ein Muss. Schlecht gemanagte KI kann zu ethischen Fehltritten führen, die das Vertrauen der Öffentlichkeit untergraben. Im Januar 2025 Apple sah sich auch mit Gegenreaktionen wegen seiner KI-gestützten Nachrichtenzusammenfassung konfrontiertL, der sensible Themen falsch darstellte, was das Unternehmen dazu veranlasste, die Funktion zu pausieren und an Verbesserungen zu arbeiten.
Es liegt auf der Hand, dass unberücksichtigte KI-Risiken Unternehmen stören und sogar den Nutzern schaden können. Die Standardisierung des KI-Risikomanagements hilft Unternehmen, indem sie klare Richtlinien bereitstellt, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten, ethische Standards einhalten und das Vertrauen der Öffentlichkeit stärken.
Genie's Bericht zum Stand der KI-Sicherheit im Jahr 2025 hebt Schwachstellen wie DeepLeak hervor, bei dem eine DeepSeek-Datenbank vertrauliche Informationen offenlegte, und SAPwned, das es Angreifern ermöglichte, SAP AI Core zu übernehmen. Diese Vorfälle unterstreichen die Bedeutung von Frameworks wie NIST AI RMF für die Identifizierung und Minderung von Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.
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Ein genauerer Blick auf die NIST AI RMF
Sie können sich das NIST AI RMF als ein Playbook für eine verantwortungsvolle KI-Einführung vorstellen. Es wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, Risiken einen Schritt voraus zu sein und gleichzeitig sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher, ethisch und transparent sind.
Beachten Sie, dass das Rahmenwerk völlig freiwillig für die Einführung ist und NIST es daher anpassungsfähig gemacht hat, anstatt ein "One-Size-Fits-All"-Regelwerk zu sein – das heißt, Organisationen jeder Größe, in jeder Branche und jedem Land, können es auf ihre spezifischen Bedürfnisse zuschneiden.
Warum wurde die NIST KI RMF erstellt?
Das NIST hat den AI RMF als Reaktion auf die zunehmende Komplexität von KI-Systemen und den wachsenden Bedarf an Standards nach einem 30. Oktober 2023, KI-Durchführungsverordnung. Durch die Erleichterung der Zusammenarbeit zwischen Regierung, Industrie und Wissenschaft hat NIST das Framework mit den folgenden Hauptzielen entwickelt:
Konsistente, umsetzbare Standards für das Management von KI-Risiken zu etablieren
Organisationen zu ermöglichen, potenzielle Bedrohungen zu identifizieren und anzugehen, bevor diese eskalieren
Eine Grundlage für ethische, sichere und transparente KI-Praktiken zu schaffen, die das öffentliche Vertrauen stärken
Wann wurde das NIST KI RMF erstellt?
Der erste Entwurf des NIST AI RMF wurde im März 2022 vorgestellt, die endgültige Version wird im Januar 2023 eingeführt.
Um der Zeit voraus zu sein, führte NIST auch die Generatives KI-Profil im Juli 2024 und geht speziell auf die Herausforderungen ein, die sich aus den sich schnell entwickelnden KI-Systemen der Generation ergeben.
Wie ist die Struktur der NIST AI RMF?
Das NIST AI RMF ist in zwei Hauptteile unterteilt, die Ihr Unternehmen beim Management von KI-Risiken über den gesamten Lebenszyklus hinweg unterstützen.
Das Rahmenwerk enthält außerdem unterstützende Materialien, die Ihnen helfen, diese Richtlinien effektiv anzuwenden, insbesondere:
KI-RMF-Playbook: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Implementierung des NIST AI RMF
KI-RMF-Roadmap: Ein Zeitplan für die Einführung von KI-Risikomanagementpraktiken
KI-RMF-Zebrastreifen: Tools zur Zuordnung bestehender Praktiken zum NIST AI RMF
Perspektiven: Unterschiedliche Sichtweisen des KI-Risikomanagements, die auf bestimmte Branchen oder Bedürfnisse zugeschnitten sind
Anwendungsfälle: Beispiele aus der Praxis, wie Unternehmen das NIST AI RMF operationalisieren
Schauen wir uns als Nächstes die beiden Teile des NIST AI RMF etwas genauer an.
NIST AI RMF - Teil 1. Vertrauenswürdige KI-Systeme und organisatorische Risiken
Teil 1 des NIST AI RMF konzentriert sich auf die Definition, was ein KI-System "vertrauenswürdig" macht. Er legt wichtige Prinzipien wie Zuverlässigkeit, Transparenz, Fairness, Rechenschaftspflicht und Sicherheit fest und führt auch häufige KI-Risiken ein, wie z. B.:
Vorurteil: KI-Algorithmen, die unbeabsichtigte Diskriminierung widerspiegeln
Verstöße gegen die Privatsphäre: KI-Pipelines gehen falsch mit sensiblen Daten um
Sicherheitslücken: Schwachstellen von KI-Systemen, die Angreifer ausnutzen können
…und viele andere.
Das Ziel von Teil 1 ist es, Ihrer Organisation zu helfen, KI-Risiken zu identifizieren, anzugehen und zu reduzieren, indem KI-Lösungen gefördert werden, die transparent, prüfbar und erklärbar sind – und sicherzustellen, dass KI-Systeme nicht nur effektiv, sondern auch ethisch und sicher sind.
NIST AI RMF - Teil 2. Die vier Kernfunktionen des Frameworks
Teil 2 des KI RMF stellt die vier Kernfunktionen und Kategorien vor, unter denen das Rahmenwerk seine umsetzbaren Richtlinien organisiert:
| Core Function | What it helps you do | Why it matters |
|---|---|---|
| Govern | Define governance structures, assign roles, and outline responsibilities for managing AI risks | Helps align AI systems with standards, regulations, and organizational values |
| Map | Identify and assess risks throughout the AI lifecycle | Fosters proactive identification of risks to promote AI security, and ensures AI aligns with governance practices |
| Measure | Quantify and assess the performance, effectiveness, and risks of AI systems | Ensures that AI remains stable, efficient, and compliant over time |
| Manage | Develop strategies for mitigating risks and ensuring AI systems remain compliant and secure | Facilitates continuous monitoring, auditing, and improvement to minimize risk exposure |
Das Ziel von Teil 2 ist es, Ihnen einen strukturierten Ansatz für das KI-Risikomanagement zu bieten, indem wesentliche Praktiken unter diesen Kernfunktionen organisiert werden, sodass Ihre Organisation Risikomanagement in Ihre KI-Systeme integrieren und Ihre KI-Lösungen kontinuierlich verbessern kann.
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Wie kann man die NIST AI RMF übernehmen?
Die Einführung der NIST KI RMF ist keine Einheitslösung, aber mit einem systematischen Ansatz können Sie sie für Ihre Organisation funktionieren lassen.
Wenn Sie den Reifegrad Ihres Unternehmens kennen, können Sie Ihr aktuelles
1. Verstehen Sie Ihr KI-Ökosystem: Beginnen Sie mit der Erstellung einer KI-Stückliste (AI-BOM), um Einblick in Ihre KI-Assets zu erhalten. Diese Bestandsaufnahme hilft Ihnen sicherzustellen, dass Sie den vollen Umfang Ihrer KI-Systeme verstehen und wissen, wo potenzielle Schwachstellen liegen könnten.
2. Risiken bewerten und priorisieren: Nutzen Sie die "Map"-Funktion des Frameworks, um Risiken in Ihren KI-Systemen zu identifizieren. Entspricht Ihr kundenorientierter KI-Chatbot beispielsweise den Datenschutzgesetzen? Orientieren sich Ihre Modelle an ethischen Richtlinien?
3. Bestimmen Sie Ihren Reifegrad: NIST definiert vier Stufen des KI-Reifegrades:
Stufe 1 - Teilweise: Eingeschränktes Risikobewusstsein
Stufe 2 - risikoinformiert: Ein grundlegendes Verständnis von Risiken und Risikominderungen
Stufe 3 – Wiederholbar: Das Risikomanagement ist systematisch und dokumentiert
Stufe 4 - Adaptiv: KI-Risikomanagement ist vollständig integriert und entwickelt sich weiter
Wenn Sie den Reifegrad Ihres Unternehmens kennen, können Sie Ihr aktuelles KI-Sicherheitsfunktionen und priorisieren Sie zukünftige Verbesserungen.
4. Integrieren und handeln: Richten Sie das NIST AI RMF auf Ihren KI-Lebenszyklus aus. Zum Beispiel:
Wenden Sie die Funktion "Governieren" an, um eine klare Verantwortung für Ihre Gen-KI-Tools zu etablieren.
Nutzen Sie die Funktion "Messen", um KI-Ausgaben kontinuierlich auf Fairness und Genauigkeit zu testen und zu verfeinern.
Für Organisationen, die diesen Prozess beschleunigen möchten,
5. Überwachen, lernen und iterieren: KI-Systeme entwickeln sich weiter, und das sollte auch Ihr Ansatz für deren Verwaltung sein. Regelmäßige Updates – wie die Integration des Generative AI Profile von NIST für GenAI-Sicherheit und Compliance – stellen sicher, dass Ihre Risikomanagementstrategie immer einen Schritt voraus ist.
Für Organisationen, die diesen Prozess beschleunigen möchten, KI-SPM bietet Ihnen eine umfassende, proaktive Lösung für KI-Risikomanagement in Cloud-Umgebungen. WIZ AI-SPM vereinfacht das KI-Risikomanagement mit Funktionen wie agentenloser KI-Stückliste, automatisierten Risikobewertungen und Angriffspfadanalysen, die alle auf das NIST AI RMF abgestimmt sind.
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Was kommt als nächstes? Wiz für AI-SPM
Das NIST AI RMF bietet einen klaren Weg für das Management der komplexen Landschaft von KI-Risiken und -Vorschriften. Durch die Einführung dieses Frameworks können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme ethisch, sicher und konform mit den sich entwickelnden globalen Vorschriften bleiben.
Wiz hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre KI-Sicherheitslage zu verbessern und KI-Risikomanagement-Frameworks effektiv zu operationalisieren, einschließlich NIST-Konformität, durch unser KI-SPM-Angebot.
Sind Sie bereit, mehr zu erfahren? Besuchen Sie die Wiz für KI-Webseiteoder wenn Sie einen bevorzugen Live-Demo, würden wir uns freuen, mit Ihnen in Kontakt zu treten.
