KI-Datensicherheit: Risiken, Frameworks und Best Practices

Heute setzen viele Unternehmen KI-gestützte Tools ein, um Geschäftsprozesse zu verbessern. Da KI-Tools jedoch interne Informationen benötigen, um detaillierte Erkenntnisse zu liefern, kann ihr Einsatz das Risiko erhöhen, dass sensible Daten offengelegt oder missbraucht werden. Diese Bedenken gelten für alle Anwendungen von KI, sind aber besonders relevant bei KI-Sicherheitstools. Deshalb wird KI-Datensicherheit – der Schutz von Daten, die in KI-Tools und beim maschinellen Lernen verwendet werden – immer wichtiger. 

Um Risiken zu reduzieren und während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) eine robuste Sicherheitslage aufrechtzuerhalten, ist es wichtig zu verstehen, wie KI-basierte Sicherheitstools in Ihrem Tech-Stack funktionieren, wo sie Risiken verursachen und minimieren und welche Best Practices für ihre Implementierung gelten. 

Wie KI in der Sicherheit eingesetzt wird: KI-basierte Sicherheitslösungen

Mit den richtigen Leitplanken und Sicherheitsprotokollen können KI-gestützte Tools die Cybersicherheit verbessern, indem sie die Bedrohungserkennung automatisieren, Schwachstellenbewertungen optimieren und die Abwehr insgesamt stärken. Zu den wichtigsten Lösungen gehören:

• Tools für statische Anwendungssicherheitstests (SAST): KI ermöglicht es SAST-Scan-Tools, den Quellcode in Echtzeit vor der Bereitstellung auf Schwachstellen zu untersuchen.

• Systeme für Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM): KI kann SIEM-Systemen dabei helfen, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.

• Anomalieerkennung: Diese Tools verwenden KI-Modelle, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf Cyberbedrohungen hindeuten können.

• Threat Intelligence: Lösungen auf Basis von maschinellem Lernen aktualisieren kontinuierlich ihr Wissen über sich entwickelnde Bedrohungen.

Welche Sicherheitsrisiken birgt KI? 

KI-gestützte Sicherheitstools haben die Cybersicherheit grundlegend verändert, bringen aber auch besondere Risiken mit sich, darunter:

• Offenlegung von Daten: KI-Sicherheitstools, die auf Servern von Drittanbietern laufen, setzen sensible Daten externen Parteien aus und erhöhen so das Risiko von Datenschutzverletzungen.

• Manipulation von Modellen: Angreifer können KI-Modelle durch adversariale Eingaben, die Vergiftung von Trainingsdaten oder die Manipulation von Ausgaben ausnutzen. Bestimmte Dateiformate für neuronale Netzwerkgewichte können manipuliert werden, um beliebigen und potenziell schädlichen Code auszuführen. 

• Verzerrungen und Ungenauigkeiten: Schlecht trainierte KI-Modelle oder Modelle, die nicht mit anwendungsspezifischen Daten trainiert wurden, können falsche oder verzerrte Ergebnisse liefern und dadurch fehlerhafte Sicherheitsentscheidungen verursachen.

• Herausforderungen bei der Interoperabilität: Manche Sicherheitstools lassen sich nicht vollständig in den Tech-Stack eines Unternehmens integrieren, wodurch das Risiko von Sicherheitslücken steigt.

Best Practices für KI-Sicherheit

Um diese Sicherheitsrisiken von KI zu mindern, müssen Unternehmen Best Practices umsetzen, damit ihre proprietären Daten, sensiblen Informationen und das Unternehmen geschützt sind. Als erste Schritte können Unternehmen:

• Auf kuratierte LLMs setzen: Verwenden Sie für mehr Genauigkeit speziell entwickelte LLMs, die für Nischenanwendungen konzipiert sind, und lassen Sie sie, wenn möglich, von Fachexpertinnen und -experten prüfen. 

• Tools mit eigenen LLMs verwenden: Verhindern Sie die Offenlegung von Daten, indem Sie Tools wählen, die Daten lokal speichern. Andernfalls werden Ihre Daten und die Daten Ihrer Kunden zur Verarbeitung an Server von Drittanbietern gesendet, wodurch das Risiko einer Datenschutzverletzung steigt. 

• Datenspeicherung begrenzen: Stellen Sie sicher, dass Kundendaten nur so lange wie nötig gespeichert und, wenn möglich, anonymisiert werden, um die Sicherheit zu erhöhen.

• Gründliche Tests durchführen: SAST hilft dabei, Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

• Einen sicheren SDLC einführen: Die Integration von Sicherheit in alle Entwicklungsphasen verbessert den Schutz.

• Enterprise-Lizenzen nutzen: Mit Enterprise-Vereinbarungen, die das Training von KI-Modellen mit Nutzerdaten verhindern, bleiben proprietäre Daten geschützt.

So entwickeln Sie eine wirksame KI-Datensicherheitsstrategie

Zu einer wirksamen KI-Datensicherheitsstrategie gehören die Identifizierung potenzieller Risiken, die Umsetzung von Schutzmaßnahmen und die kontinuierliche Überwachung der Sicherheitsmaßnahmen. Unternehmen können ihre Daten schützen und gleichzeitig Sicherheitsprozesse optimieren, indem sie Best Practices befolgen und die passenden KI-gestützten Sicherheitstools auswählen: 

• Wägen Sie Hosting-Optionen sorgfältig ab: Berücksichtigen Sie dabei die Risiken im Umgang mit Daten und die verfügbaren Verschlüsselungsmöglichkeiten. 

• Wählen Sie Dateiformate mit Bedacht: Wenn Sie neuronale Netzwerke auf Ihrer eigenen Hardware ausführen, verwenden Sie ausschließlich Gewichte im safetensors-Dateiformat, um die versehentliche Ausführung von Schadcode zu vermeiden.  

• Überprüfen Sie die Arbeit der KI: Scannen Sie KI-generierten Code mit einem branchenführenden SAST-Tool wie Snyk Code. 

Schritte zur Risikominimierung

Die Minimierung von Datensicherheitsrisiken beginnt mit der Auswahl des Sicherheitstools und seiner Implementierung. Prüfen Sie die Strategie und Zertifizierungen jedes Anbieters sorgfältig und scheuen Sie sich nicht, Fragen zur Modellsicherheit und zu Richtlinien zu stellen. Führende Anbieter wie Snyk legen offen, welche technischen Überlegungen in das Design und den Betrieb ihrer Modelle eingeflossen sind und was sie selbst tun, um die Risiken für ihre Kunden zu minimieren. 

Bevor Sie sich für ein Tool entscheiden, achten Sie auch auf folgende Funktionen:

• Nahtlose Integration in Ihre übrigen Tools. 

• Kuratierte Datenbanken als Grundlage für sicherheitsspezifische, selbst gehostete LLMs. 

• Klare Governance- und Datensicherheitsrichtlinien. 

• Kontinuierliche Wartung und Überwachung des Modells, um seine Leistungsfähigkeit sicherzustellen.

Die besten KI-basierten Tools für Datensicherheit

Achten Sie bei der Auswahl eines Sicherheitstools auf Anbieter mit soliden KI-Governance-Praktiken, fundierter Sicherheitsexpertise und transparenter KI. Ein zusätzlicher Vorteil: Ein SAST-Tool mit Plattformunterstützung gewährleistet Sicherheitsabdeckung während des gesamten SDLC. 

Führende Tools zum Scannen auf Schwachstellen basieren auf fundiertem Wissen über die Herausforderungen von Sicherheitsteams und Entwicklern. Snyk Code nutzt beispielsweise DeepCode AI, um beim SAST automatische Korrekturen mit einer Genauigkeit von über 80 % zu ermöglichen. So lassen sich Schwachstellen bereits früh im Entwicklungslebenszyklus schnell und einfach beheben. Das selbst gehostete LLM von Snyk Code reduziert das Risiko von Datenlecks und Ungenauigkeiten.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie die Sicherheit bei der Implementierung von KI verbessern können, lesen Sie unseren SAST-/SCA-Einkaufsleitfaden für das KI-Zeitalter.