Wenn Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Cybersicherheitsexperten ihre KI-Systeme während der Entwicklung nicht absichern, riskieren sie erhebliche finanzielle, reputations- und betriebliche Rückschläge. Wie können sie ihre Organisationen schützen und potenzielle negative Folgen mindern?
Häufige Bedrohungen für Cybersicherheitsprofis
Dataset-Vergiftung ist eine kritische Sicherheitsherausforderung, die oft unbemerkt bleibt. Wenn Angreifer auch nur einige Datenquellen mit falschen oder irrelevanten Informationen kontaminieren, kann dies das KI-Modell während des Trainings untergraben.
Prompt-Injektion stellt eine weitere bedeutende Bedrohung in der KI-Systementwicklung dar. In diesem Szenario übernehmen Angreifer die Ausgaben eines Modells, um unbeabsichtigte Verhaltensweisen hervorzurufen. Untersuchungen zeigen eine erschreckende Erfolgsquote von 97,2 % für solche Angriffe, was es böswilligen Akteuren ermöglicht, auf Trainingsdaten zuzugreifen und unbefugte Aktionen auszulösen.
Eine besonders schädliche Variante der Prompt-Injektion ist die Prompt-Extraktion. Hier manipulieren Angreifer das KI-System, um dessen zugrunde liegende Regeln offenzulegen, womit sie möglicherweise Zugang zu sensiblen Daten erhalten.
Bei der Modellinversion können Angreifer die Ausgaben eines Modells rückentwickeln, um dessen Trainingsdatensatz zu extrahieren, was das Risiko der Offenlegung vertraulicher oder privater Informationen birgt—eine Verletzung, die den Ruf eines Unternehmens stark schädigen kann.
Auswirkungen von compromittierten KI-Systemen
Wenn ein KI-System kompromittiert wird, ist das gesamte Sicherheitsframework der Organisation gefährdet. Aus diesem Grund haben etwa 60 % der Unternehmen aktiv Maßnahmen ergriffen, um KI-bezogene Cybersicherheitsbedrohungen zu mindern.
Erfolgreiche Angriffe können unerwünschte Folgen haben, einschließlich der Gefährdung verbundener Komponenten und unbefugtem Zugriff auf Speichersysteme. Das ultimative Ziel besteht häufig im Diebstahl sensibler Informationen, geistigem Eigentum oder personenbezogener Daten aus Trainingsdatensätzen.
Die Folgen gestohlener Daten variieren je nach Branche, können jedoch rechtliche Schritte, regulatorische Prüfungen und öffentliche Gegenreaktionen nach sich ziehen, wobei finanzielle Verluste wahrscheinlich sind.
Sicherheitsüberlegungen vor der Entwicklung
Cybersicherheitsexperten sollten mehrere wichtige Sicherheitsaspekte berücksichtigen, während sie KI-Systeme entwerfen. Die Auswahl der Datensätze ist entscheidend, da Vergiftungs- und Manipulationsangriffe Modelle frühzeitig ernsthaft gefährden können.
Selbst bei der Verwendung vortrainierter Modelle ist die Gewährleistung der Datensatzintegrität von großer Bedeutung, da ursprüngliche Datensätze Schwachstellen aufweisen können. Die Abhängigkeit von Drittanbietern zur Entwicklung von Modellen erfordert eine sorgfältige Überprüfung ihrer Zuverlässigkeit, da Fahrlässigkeit oder böswillige Absichten ohne Aufsicht Schwachstellen einführen können.
Wichtige Sicherheitsmaßnahmen für die KI-Systementwicklung
Datenwissenschaftler müssen die Parameter von Algorithmen ständig mit neuen Informationen aktualisieren; Abkürzungen können Sicherheitsanfälligkeiten einführen. Die Black-Box-Natur von KI erschwert die Identifizierung von Kompromittierungsindikatoren (IOCs), was die Entdeckung von Dataset-Vergiftung oder Manipulation erschwert.
Während die meisten Angriffe von externen Bedrohungsträgern ausgehen, sind menschliche Fehler für 95 % der Cybersicherheitsvorfälle verantwortlich. Wachsamkeit gegenüber physischen und digitalen Bedrohungen ist während der KI-Systementwicklung unerlässlich, ob intern oder extern.
Folgen unzureichender Entwicklung
Das Versäumnis, Indikatoren für Kompromittierungen vor der Bereitstellung eines KI-Systems zu identifizieren, kann zu anhaltenden und unerklärlichen Cyberbedrohungen führen. Ingenieure müssen die potenziellen Sicherheitsauswirkungen einer suboptimalen Entwicklung bewerten, da übersehene Schwachstellen unabsichtliches Modellverhalten und Datenverletzungen zur Folge haben können, was schließlich die Sicherheitslage der Organisation beeinträchtigt.
Strategien zum Schutz von KI-Systemen während der Entwicklung
Die Zusammenarbeit zwischen Cybersicherheitsexperten, Datenwissenschaftlern und KI-Ingenieuren ist entscheidend, um Schwachstellen während der Entwicklung zu minimieren. Effektiver Informationsaustausch kann die Bedrohungsbewältigung verbessern und die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme erleichtern.
Einschränkungen zur zusätzlichen Schutzschicht tragen dazu bei, böswillige Nutzungen des Systems zu verhindern. Darüber hinaus unterstützt die Anwendung von Modell-Erklärbarkeit die Erkennung von IOCs und ermöglicht schnellere Reaktionen auf Dataset-Vergiftungen oder Versuche der Prompt-Injektion.
Regelmäßige Audits von KI-Systemen und die Zusammenarbeit mit Cybersicherheitsexperten sind entscheidende Best Practices. Umfassende Tests können Schwachstellen identifizieren und beseitigen, bevor sie sich verschärfen.
Das Etablieren eines Baseline für KI-Systeme bietet eine Möglichkeit zur Rücksetzung im Falle von Kompromittierungen, wodurch Modelle ohne langwierige Incident-Response-Prozesse geschützt werden können.
Grundlegende Richtlinien für die KI-Systementwicklung
Mehrere Regulierungsbehörden haben Leitlinien für eine sichere KI-Entwicklung veröffentlicht. Besonders hervorzuheben ist, dass die USA, Kanada und das Vereinigte Königreich mit Agenturen aus mehreren anderen Ländern, darunter Australien, Israel und Südkorea, ein 20-seitiges Dokument zu KI-Sicherheit und verantwortungsvoller Entwicklung erstellt haben.
Agenturen wie die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) und das National Cyber Security Center (NCSC) trugen zu diesen Leitlinien bei, die darauf abzielen, Risiken während der Entwicklungsphase zu reduzieren und Best Practices sowie die Verantwortlichkeiten der Entwickler darzustellen.
Proaktive Maßnahmen zur Bedrohungsminimierung
Cybersicherheitsexperten müssen potenzielle Schwachstellen in KI-Systemen während der Entwicklung aktiv überwachen. Proaktive Maßnahmen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, Bedrohungen effektiv zu adressieren und positive Geschäftsergebnisse zu erzielen.
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