Was ist AI-SPM?
AI-SPM (AI Security Posture Management) ist eine neue und kritische Komponente der Cybersicherheit in Unternehmen, die sichert KI Modelle, Pipelines, Daten und Dienste. Kurz gesagt, KI-SPM hilft Unternehmen, KI sicher in ihre Cloud-Umgebungen einzubinden.
Gemäß unserer Stand der KI in der Cloud 2024 Bericht Mehr als 70 % der Unternehmen nutzen Managed AI Services z. B. Azure AI-Dienste, Azure OpenAI Service, Azure ML Studio, Amazon SageMaker und Vertex AI von Google Cloud. Darüber hinaus verwenden rund 53 % der Unternehmen OpenAI oder Azure OpenAI Software Development Kits (SDKs), und andere verwenden SDKs wie Transformers von Hugging Face, XGBoost, LangChain, Vertex AI SDK, Streamlit und tiktoken.
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KI-Dienste und SDKs sind anfällig für kritische Sicherheitsrisiken und -bedrohungen, was KI-SPM zum Gebot der Stunde macht. McKinsey berichtet, dass die Einführung von generativer KI (GenAI) der Weltwirtschaft bis zu 4,4 Billionen US-Dollar einbringen kann, was KI für die meisten Unternehmen zu einer strategischen Notwendigkeit macht. 91 % der mittelständischen Unternehmen fühlen sich jedoch nicht ausreichend darauf vorbereitet, KI verantwortungsvoll einzusetzen.
Aufgrund dieser Trends sind die KI-Abdeckungslücken in traditionellen Cybersicherheits- und Cloud-Sicherheitslösungen eklatanter denn je. Einführung von KI ohne robuste KI-Sicherheitslösung selbst die widerstandsfähigsten Unternehmen in Schwierigkeiten bringen können. Die einzige Möglichkeit für Unternehmen, KI-Technologien sicher und effizient einzusetzen, besteht darin, eine radikale und robuste KI-Sicherheitslösung in Betrieb zu nehmen. Werfen wir einen genaueren Blick auf AI-SPM.
Warum ist AI-SPM notwendig?
Wie wir gesehen haben, führt die Verbreitung von GenAI und seinen Integrationen in geschäftskritische Infrastrukturen zu einer Vielzahl von Sicherheitsrisiken, die außerhalb der Transparenz und der Fähigkeiten der meisten Sicherheitsplattformen liegen.
Laut Gartner umfassen die vier größten Risiken von GenAI:
Datenschutz und Datensicherheit: Um genau und effizient zu funktionieren, benötigen KI-Anwendungen Zugriff auf große Mengen domänenspezifischer Datensätze. Bedrohungsakteure können diese GenAI-Tools, Datenbanken und Application Programming Interfaces (APIs) ins Visier nehmen, um sensible proprietäre Daten zu exfiltrieren. Darüber hinaus können interne Nachlässigkeit und versteckte Fehlkonfigurationen KI-Daten ohne Wissen des Unternehmens offenlegen.
Verbesserte Angriffseffizienz: Leider setzen Cyberkriminelle auch GenAI-Anwendungen ein, um ihre Angriffe zu skalieren und zu automatisieren. KI-gestützte Cyberangriffe wie intelligente Malware, Inferenzangriffe, Jailbreaking, Sofortige Injektionund Model Poisoning werden immer häufiger als je zuvor, und Unternehmen müssen mit unerbittlichen Angriffen auf ihre KI-Infrastruktur rechnen.
Fehlinformation: Die bloße Einführung von GenAI und großen Sprachmodellen (LLMs)'messbare Vorteile zu gewährleisten. Der Erfolg von GenAI-Anwendungen hängt von der Qualität der Ausgabe ab. Die Einführung von KI birgt das Risiko von KI-Halluzinationen, bei denen KI-Anwendungen aufgrund unzureichender Trainingsdaten Informationen erfinden. Und wenn Bedrohungsakteure Trainingsdaten manipulieren oder beschädigen, können GenAI-Anwendungen falsche oder gefährliche Informationen ausgeben.
Betrugs- und Identitätsrisiken: Mit KI-Funktionen können Bedrohungsakteure jetzt Deepfakes und gefälschte biometrische Daten erstellen, um Zugang zu der KI-Infrastruktur und den KI-Anwendungen eines Unternehmens zu erhalten. Mit gefälschten biometrischen Daten können Cyberkriminelle SDKs und GenAI-APIs leicht infiltrieren, um Angriffe zu eskalieren, Daten zu exfiltrieren oder in Cloud-Umgebungen von Unternehmen stärker Fuß zu fassen.
Jedes der oben genannten Risiken kann zu Datenschutzverletzungen, Compliance-Verstößen, Reputationsschäden und großen finanziellen Rückschlägen führen. Um das Ausmaß des Schadens zu verstehen, den KI-Risiken mit sich bringen, werfen Sie einen Blick auf unsere Forschung darüber, wie die KI-Forschung von Microsoft versehentlich 38 TB Daten offengelegt hat.
In einer anderen kürzlich erschienenen Beispiel Von den potentiellen KI-Risiken fanden Sicherheitsteams mehr als 100 bösartige KI-Modelle auf Hugging Face, einer Plattform für maschinelles Lernen (ML). Obwohl es sich bei einigen dieser Modelle mit bösartigen Nutzlasten um Sicherheitsforschungsexperimente gehandelt haben könnte, gefährdet ihre öffentliche Verfügbarkeit Unternehmen.
Das Fazit? Die Einführung von KI-SPM ist nicht verhandelbar. Unternehmen benötigen eine umfassende KI-Sicherheitslösung, um ein proaktives Risikomanagement, Transparenz und Auffindbarkeit in ihrem gesamten KI-Stack zu gewährleisten. Wenn KI-Modelle nicht gesichert werden, können alle Vorteile der KI-Einführung zunichte gemacht werden – und sogar die IT-Ökosysteme eines Unternehmens vollständig demontiert werden.
Genie's Bericht zum Stand der KI in der Cloud 2025 festgestellt, dass 85 % der Unternehmen verwenden irgendeine Form von KI, 74 % nutzen Managed AI Services. Aber Das Aufkommen von selbst gehosteten KI-Modellen wie DeepSeek hat neue Risiken mit sich gebracht, wie z. B. die Offenlegung von Daten und unbefugter Zugriff. KI-SPM-Lösungen sind entscheidend, um Einblick in diese Risiken zu erhalten und eine sichere KI-Einführung zu gewährleisten.
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Hauptmerkmale und Fähigkeiten von AI-SPM
In diesem Abschnitt untersuchen wir die wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten einer robusten KI-SPM-Lösung.
KI-Bestandsverwaltung
KI-SPM-Lösungen können alle KI-Dienste und -Ressourcen eines Unternehmens umfassend inventarisieren, was Cloud-Sicherheitsteams hilft zu verstehen, welche KI-Assets ihr Unternehmen verwaltet und welche Sicherheitsrisiken für jedes Asset gelten. Die Inventarisierung von KI-Assets bietet auch eine verbesserte Transparenz und Auffindbarkeit.
Full-Stack-Transparenz
Unabhängig von den selbst gehosteten oder verwalteten KI-Diensten, Technologien und SDKs, die Sie verwenden, muss eine KI-SPM-Lösung vollständige Transparenz gewährleisten. Im Idealfall sollte Ihre KI-SPM-Lösung Transparenz garantieren, ohne dass Agenten erforderlich sind. (Ein agentenloser Ansatz für die KI-Sicherheit ist wichtig, da er eine umfassende Abdeckung ohne Leistungseinbußen ermöglicht.)
Datensicherheit in der Schulung
Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sind entscheidend für die Leistung und Genauigkeit von KI-Anwendungen. Daher müssen KI-SPM-Lösungen die vorhandenen Datensicherheitsfunktionen um KI-Trainingsdaten erweitern. Genauso wichtig ist es, dass ein KI-SPM in der Lage ist, Angriffspfade zu adressieren, die zu Trainingsdaten führen, und exponierte oder vergiftete Trainingsdaten zu beheben.
Beispiel aus der Praxis: Forscher von Microsoft, der University of California und der University of Virginia entwarfen und implementierten einen KI-Poisoning-Angriff namens Trojanisches Puzzle. Der Trojan Puzzle-Angriff umfasste das Training von KI-Assistenten, um bösartigen Code zu generieren, und es besteht kein Zweifel, dass Cyberkriminelle ähnliche Waffen entwickeln, um sie gegen die GenAI-Anwendungen und -Infrastrukturen von Unternehmen einzusetzen.
Angriffspfadanalyse
Durch die Analyse von KI-Modellen und -Pipelines mit Geschäfts-, Cloud- und Workload-Kontexten bietet eine optimale KI-SPM-Lösung einen umfassenden Überblick über die Angriffspfade innerhalb von KI-Umgebungen. Die besten KI-SPM-Lösungen adressieren Angriffspfade frühzeitig und nicht, nachdem sie zu groß angelegten KI-Sicherheitsrisiken herangewachsen sind. Um Angriffspfade umfassender und genauer zu identifizieren und zu analysieren, sollten KI-SPM-Lösungen auch Folgendes umfassen: Scannen von KI-Modellen.
Integrierte KI-Konfigurationsregeln
KI-SPM-Lösungen sollten es Unternehmen ermöglichen, grundlegende KI-Sicherheitsgrundlagen und -Kontrollen einzurichten. Durch den Abgleich der KI-Konfigurationsregeln eines Unternehmens mit KI-Diensten in Echtzeit kann eine KI-SPM-Lösung Fehlkonfigurationen wie exponierte IP-Adressen und Endpunkte proaktiv erkennen.
Tools für Entwickler und Data Scientists
KI-SPM-Lösungen müssen entwicklungsfreundlich sein. Aus diesem Grund ist die Möglichkeit, KI-Sicherheitsrisiken zu sichten, eine der wichtigsten Funktionen, die ein KI-SPM-Tool bieten kann, insbesondere für Entwickler und Data Scientists. Durch das Angebot von Risiko-Triaging stellt eine KI-SPM-Lösung sicher, dass Entwickler und Datenwissenschaftler eine kontextualisierte und priorisierte Sicht auf die Risiken innerhalb der Risikopipeline haben.
Zu den weiteren entwicklungsfreundlichen Funktionen und Tools gehören projektbasierte Workflows und rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), mit denen die KI-SPM-Lösung Sicherheitslücken und Warnungen an die relevanten Teams weiterleiten kann. Alarmierung ist von entscheidender Bedeutung: Rechtzeitige Warnungen ermöglichen eine schnelle und proaktive Behebung von KI-bezogenen Sicherheitsproblemen. Ein weiterer Vorteil von KI-SPM besteht darin, dass Teams eine personalisierte und priorisierte Sicht auf Schwachstellen in ihren KI-integrierenden Projekten erhalten. Dies kann eine Sicherheitskultur fördern, die sich auf Klarheit und Verantwortlichkeit konzentriert.
Erkennung von KI-Pipeline-Missbrauch
KI-SPM-Lösungen können nicht nur die KI-Angriffsfläche proaktiv verkleinern und Risiken minimieren, sondern auch erkennen, ob Bedrohungsakteure die KI-Pipeline eines Unternehmens kapern oder ob ein interner oder externer Benutzer ein KI-Modell missbraucht. Durch die Bereitstellung anpassbarer Regeln zur Bedrohungserkennung, die über KI-Dienste und -Pipelines hinweg durchgesetzt werden können, deckt KI-SPM alle potenziellen Missbrauchsszenarien ab.
Gen AI 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.
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DSPM vs. CSPM vs. ASPM vs. AI-SPM
In diesem Abschnitt stellen wir drei kritische Sicherheitslösungen vor, die AI-SPM ähneln, und erklären, wie und warum AI-SPM einen Cybersicherheits-Stack abrunden kann.
Ein DSPM (Verwaltung der Datensicherheitslage) Die Lösung schützt Unternehmensdaten, einschließlich PII, PHI, PCI und Secrets, über öffentliche und private Buckets, serverlose Funktionen, gehostete Datenbankserver, Cloud-verwaltete SQL-Datenbanken und andere geschäftskritische Plattformen.
Ein CSPM (Verwaltung der Cloud-Sicherheitslage) Die Lösung bietet Transparenz-, Kontext- und Behebungsfunktionen, um Cloud-Fehlkonfigurationen in Echtzeit zu priorisieren und zu beheben.
Ein ASPM (Verwaltung des Anwendungssicherheitsstatus) Die Lösung bietet einen ganzheitlichen Satz von Tools und Funktionen, um benutzerdefinierte Anwendungen sowie den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) zu sichern.
Wie in den vorherigen Abschnitten hervorgehoben, bietet eine KI-SPM-Lösung dedizierte Sicherheitsfunktionen für einzigartige KI-Sicherheitsbedrohungen und -risiken. AI-SPM behebt den entscheidenden Mangel vieler dieser anderen Sicherheitslösungen: die Fähigkeit, KI-Modelle und -Assets umfassend zu sichern. AI-SPM erweitert beispielsweise die DSPM-Sichtbarkeit von KI-Trainingsdaten und schützt Cloud-basierte GenAI-Modelle mit Techniken wie Isolation von Mieternund adressiert einzigartige KI-Risiken in SDLCs, die mit herkömmlichen ASPM-Anwendungen möglicherweise nicht abgedeckt wurden.
KI-SPM adressiert Sicherheitsrisiken, die keine andere Lösung umfassend angeht. In der heutigen Bedrohungslandschaft ist keine Cybersicherheitslösung ohne eine leistungsstarke und ganzheitliche KI-SPM-Komponente vollständig. Wenn Unternehmen ihre KI-Einführung beschleunigen und der Flut von KI-bezogenen Sicherheitsbedrohungen entgehen wollen, müssen sie eine hochmoderne KI-SPM-Lösung in Auftrag geben.
Genie's Ansatz für KI-SPM
Um ein tiefes Verständnis der KI-Dienste und -Risiken in Ihren Umgebungen zu erlangen, benötigen Sie eine erstklassige KI-SPM-Lösung. Wenn es um KI-SPM geht, ist Wiz ein Vorreiter. Wiz war das erste Unternehmen, das den Begriff AI-SPM prägte und KI-SPM-Funktionen in seine CNAPP-Lösung integrierte. Wenn Sie sich für die KI-SPM-Lösung von Wiz entscheiden, können Sie sicher sein, dass Sie Spitzentechnologie erhalten.
Die KI-SPM-Lösungen von Wiz bieten einen umfassenden Einblick in KI-Pipelines, Fehlkonfigurationen, Daten und Angriffspfade. Mit dem Schutz von Wiz können Sie KI-Dienste und -Technologien für Ihre geschäftskritischen Anwendungen einführen, ohne interne oder externe KI-Sicherheitskomplikationen befürchten zu müssen.
Watch 12-min Wiz Demo: Cloud Risk Meets AI Awareness
See how Wiz secures cloud environments—covering everything from misconfigs and identity risks to protecting sensitive AI training data.
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Orange entwickelt viele generative KI-Dienste mit OpenAI. Die Unterstützung von Wiz für Azure OpenAI Service bietet uns einen deutlich verbesserten Einblick in unsere KI-Pipelines und ermöglicht es uns, die Risiken, mit denen unsere KI-Entwicklungsteams konfrontiert sind, proaktiv zu identifizieren und zu mindern.
Wiz ist auch Gründungsmitglied der Koalition für sichere KI (CoSAI), eine Open-Source-Initiative, die allen Praktikern und Entwicklern die Best Practices und Werkzeuge an die Hand geben soll, die sie benötigen, um Secure-by-Design-KI-Systeme zu erstellen.
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AI Security Posture Assessment Sample Report
Take a peek behind the curtain to see what insights you’ll gain from Wiz AI Security Posture Management (AI-SPM) capabilities. In this Sample Assessment Report, you’ll get a view inside Wiz AI-SPM including the types of AI risks AI-SPM detects.