Sicherheitsführer: Überbrückung der Kluft zwischen Absichten und Handlungen in der Sicherheit von KI und MLOps
Ein aktueller Bericht zeigt eine besorgniserregende Diskrepanz zwischen den Absichten von Sicherheitsführern und ihren Maßnahmen zum Schutz von KI- und MLOps-Systemen. Während beeindruckende 97 % der IT-Leiter die Bedeutung der Sicherung von KI und ihrer Systeme betonen, sind nur 61 % zuversichtlich, die notwendigen Mittel zu sichern. Alarmierend ist, dass 77 % dieser Führungskräfte eine Art von KI-bezogenem Sicherheitsvorfall erlebt haben, aber lediglich 30 % manuelle Abwehrmaßnahmen gegen adversariale Angriffe in ihren aktuellen KI-Entwicklungsprozessen, einschließlich MLOps-Pipelines, implementiert haben. Nur 14 % der Organisationen bereiten sich auf potenzielle Angriffe durch KI-Agenten vor, wodurch die Abhängigkeit von KI-Modellen steigt und diese zu einem Hauptziel für adversariale KI-Bedrohungen werden. Im Durchschnitt haben Organisationen 1.689 KI-Modelle in Produktion, wobei 98 % der Führungskräfte einige Modelle als unerlässlich für ihren Erfolg betrachten. Zudem berichten 83 % von einer umfassenden Nutzung von KI in ihren Teams, was einen dringenden Bedarf an sicheren Praktiken aufzeigt. "Die Branche drängt darauf, die KI-Adoption zu beschleunigen, ohne angemessene Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen", so die Analysten des Berichts.
Verständnis von Adversarialer KI
Adversariale KI zielt darauf ab, KI- und Machine-Learning (ML)-Systeme gezielt zu täuschen und damit ihre Effektivität zu untergraben. Diese Manipulation nutzt KI-Techniken aus, um Schwachstellen auszunutzen, ähnlich einem geschickten Schachspieler, der die Schwächen seines Gegners anvisiert. Traditionelle Cybersicherheitsmaßnahmen haben oft Schwierigkeiten, diese raffinierten Angriffe zu erkennen.
Der Bericht von HiddenLayer kategorisiert adverse KI in drei Hauptarten:
1. Angriffe auf das maschinelle Lernen: Diese Angriffe nutzen algorithmische Schwachstellen aus, um das Verhalten von KI-Anwendungen zu verändern, Erkennungssysteme zu umgehen oder proprietäre Technologien zu stehlen. Nationen sind häufig in Spionage für politische und finanzielle Vorteile verwickelt und reverse-engineeren Modelle zu illegalen Zwecken.
2. Angriffe auf generative KI-Systeme: Angreifer richten sich gegen die Schutzmaßnahmen rund um generative KI, einschließlich Datenquellen und großer Sprachmodelle (LLMs). Techniken in diesen Angriffen können Inhaltsbeschränkungen umgehen und die Erstellung von unerlaubtem Material wie Deepfakes und Fehlinformationen ermöglichen. Die Jahresbedrohungsbewertung 2024 des U.S. Intelligence Community hebt Chinas ausgeklügelte Nutzung generativer KI zur Beeinflussung demokratischer Prozesse, insbesondere bei US-Wahlen, hervor.
3. Angriffe auf MLOps und Software-Lieferketten: In der Regel von Nationen oder organisierten Verbrechersyndikaten ausgeführt, zielen diese Angriffe darauf ab, die Rahmenbedingungen und Plattformen zu stören, die für die Entwicklung von KI-Systemen entscheidend sind. Strategien beinhalten das Kompromittieren von MLOps-Pipeline-Komponenten, um bösartigen Code oder vergiftete Datenmengen einzuführen.
Vier Strategien zum Schutz vor adversarialen KI-Angriffen
Je größer die Lücken in DevOps- und CI/CD-Pipelines, desto anfälliger werden die Entwicklung von KI- und ML-Modellen für Schwachstellen. Der Schutz von Modellen bleibt eine dynamische Herausforderung, insbesondere mit dem Anstieg der Waffennutzung generativer KI. Hier sind vier proaktive Schritte, die Organisationen ergreifen können:
1. Rote-Teams und Risikobewertungen einbeziehen: Machen Sie Red Teaming zu einer Kernpraxis innerhalb des DevSecOps-Rahmenwerks Ihrer Organisation. Die regelmäßige Bewertung von Systemschwachstellen ermöglicht eine frühzeitige Identifizierung und Absicherung gegen mögliche Angriffsmöglichkeiten während des MLOps-Systementwicklungszyklus (SDLC).
2. Effektive Verteidigungsrahmen übernehmen: Informieren Sie sich über verschiedene Verteidigungsrahmen, die für die KI-Sicherheit relevant sind. Bestimmen Sie ein Mitglied des DevSecOps-Teams, um zu bewerten, welches Framework – wie das NIST AI Risk Management Framework oder der OWASP AI Security and Privacy Guide – am besten mit den Zielen der Organisation übereinstimmt.
3. Biometrische und passwortlose Authentifizierung integrieren: Bekämpfen Sie Angriffe auf Basis synthetischer Daten, indem Sie biometrische Modalitäten und passwortlose Authentifizierung in Identitätsmanagementsystemen integrieren. Die Nutzung einer Kombination aus Gesichtserkennung, Fingerabdruckscannern und Spracherkennung kann die Sicherheit gegen Identitätsdiebstahlsdrohungen erhöhen.
4. Regelmäßige Audits und Aktualisierungen durchführen: Überprüfen Sie häufig Verifizierungssysteme und halten Sie Zugriffsrechte auf dem neuesten Stand. Mit dem Anstieg synthetischer Identitätsangriffe ist es entscheidend, dass Verifizierungsprozesse aktuell und regelmäßig gepatcht sind, um eine effektive Verteidigung zu gewährleisten.
Durch die Umsetzung dieser Strategien können Organisationen ihre Sicherheitslage gegen die sich entwickelnde Landschaft adversarialer KI-Bedrohungen verbessern.
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