Jenseits der Vorhersehbarkeit: Nichtdeterministische generative KI in der heutigen Cyberbedrohungslandschaft absichern

Was ist nicht-determinative KI?

Anders als herkömmliche Software mit deterministischen Logikabläufen erzeugen diese nicht-deterministischen generativen KI-Modelle probabilistische Antworten, die durch unerwartete Schlussfolgerungsmuster falsche Informationen halluzinieren, schädlichen Code empfehlen oder vertrauliche Daten offenlegen können. Diese KI-Systeme erzeugen bei identischen Eingaben unterschiedliche Ausgaben. Ihr Verhalten ist daher grundsätzlich unvorhersehbar und schwer abzusichern.

Wie sichern wir Systeme ab, deren Verhalten wir nicht vollständig vorhersagen oder kontrollieren können? Das herkömmliche Cybersicherheitskonzept lässt sich auf Technologien, die in Wahrscheinlichkeitsräumen statt mit binärer Logik arbeiten, nicht einfach übertragen. Unsere Branche braucht dringend neue Frameworks, Methoden und Sicherheitsparadigmen, die speziell auf die nicht-deterministische Natur moderner KI-Systeme ausgelegt sind.

Die unvorhersehbare Sicherheitsherausforderung

Während sich der Einsatz von KI beschleunigt, stehen wir vor einem beispiellosen Sicherheitsparadoxon. Dieses Ungleichgewicht schafft kritische Schwachstellen, insbesondere wenn wir die grundlegenden Unterschiede zwischen deterministischen und nicht-deterministischen KI-Systemen betrachten.

Sicherheitsauswirkungen deterministischer und nicht-deterministischer Systeme

Herkömmliche deterministische Systeme erzeugen vorhersehbare Ausgaben und ermöglichen so unkomplizierte Sicherheitskontrollen. Die nicht-deterministische Natur generativer KI bringt jedoch probabilistische Schwachstellen mit sich, mit denen wir erst lernen müssen umzugehen. Derselbe Prompt kann unterschiedliche Ausgaben liefern. Das erschwert die Sicherheitsvalidierung und die Bedrohungsmodellierung.

Technische Ursachen für Halluzinationen generativer KI

Halluzinationen generativer KI entstehen durch Inkonsistenzen in Trainingsdaten, Fehler in Aufmerksamkeitsmechanismen und die Überanpassung an unvollständige Muster. Aus Sicherheitssicht stellen diese Halluzinationen erhebliche Cybersicherheitsrisiken dar:

• Paket-Halluzinationen: 20 % der von KI generierten Codevorschläge verweisen auf nicht existierende Bibliotheken. Der durchschnittliche Anteil halluzinierter Pakete beträgt bei kommerziellen Modellen mindestens 5,2 Prozent und bei Open-Source-Modellen 21,7 Prozent.

• Slopsquatting: Angreifer nutzen diese Halluzinationen aus, indem sie schädliche Pakete mit von der KI vorgeschlagenen Namen erstellen.

Die Entwicklung von Prompt-Injection-Angriffen

Prompt-Injection-Angriffe entwickeln sich über direkte Manipulationen hinaus. Es gab Fälle ausgeklügelter indirekter Injektionen, bei denen schädliche Anweisungen in externen Datenquellen wie PDFs oder Webinhalten versteckt waren, die die KI verarbeitet. Ein scheinbar harmloses Kundenfeedbackformular könnte verborgene Prompts enthalten, die das Verhalten der KI kompromittieren.

Das MITRE-ATLAS-Framework anwenden

Das MITRE-ATLAS-Framework kategorisiert diese adversarialen Bedrohungen systematisch. Techniken wie ML Supply Chain Compromises (AML.T0010) stehen in direktem Zusammenhang mit Schwachstellen durch Paket-Halluzinationen, während Prompt Injection die wachsende Angriffsfläche für Injektionen adressiert.

Kritische Schwachstellen nicht-deterministischer KI

Da KI-Systeme zu einem festen Bestandteil unserer Sicherheitsinfrastruktur werden, stehen wir vor beispiellosen Schwachstellen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. 

Zentrale Schwachstellenkategorien

Angriffe auf die Modellmanipulation

• Prompt-Injection-Angriffe, die probabilistische Komponenten ausnutzen, um Sicherheitskontrollen zu umgehen.

• Adversariale Eingaben, die darauf ausgelegt sind, Entscheidungsprozesse des Modells zu verfälschen

• Modellinversionstechniken zum Extrahieren vertraulicher Trainingsdaten

Vergiftung von Trainingsdaten

• Einschleusen schädlicher Daten während der Modelltrainingsphasen

• Hintertürangriffe, bei denen verborgene Trigger in KI-Systeme eingebettet werden

• Datenverfälschung, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Modells beeinträchtigt

Supply-Chain-Risiken

• Abhängigkeiten von Drittanbietermodellen, die unbekannte Schwachstellen einbringen

• Kontaminierung vortrainierter Modelle durch vorgelagerte Quellen

• Unzureichende Prüfung von KI-Entwicklungsframeworks und -Bibliotheken

Risiken durch übermäßiges Vertrauen

• Junior-Entwickler, die sich ohne angemessene Validierung zu stark auf KI-generierten Code verlassen

• Automatisierte Entscheidungssysteme, die ohne ausreichende menschliche Aufsicht arbeiten

• Kritische Sicherheitsfunktionen, die ungeprüften KI-Ausgaben überlassen werden

Warum herkömmliche Tests nicht ausreichen

Die OWASP-Richtlinien für generative KI erklären ausdrücklich, warum herkömmliche Sicherheitstests bei nicht-deterministischen Systemen versagen. Traditionelle Penetrationstests setzen vorhersehbare Systemreaktionen voraus. Die probabilistische Natur von KI-Systemen führt jedoch zu blinden Flecken bei unseren Sicherheitsbewertungen.

Wir brauchen adaptive Testmethoden, die Folgendes berücksichtigen:

• Nicht-deterministische Ausgaben, die eine statistische Validierung erfordern

• Modell-Drift, die die langfristige Sicherheitslage beeinträchtigt

• Kontextabhängige Schwachstellen, die aus Trainingsdaten entstehen

Wirksame Schutzmaßnahmen aufbauen

Wir erleben einen grundlegenden Wandel bei den Ansätzen zur KI-Sicherheit, denn Unternehmen erkennen, dass umfassende Schutz-Frameworks nötig sind. Die Bedrohungslandschaft hat sich rasant verändert und erfordert strukturierte Methoden, um neuen Bedrohungen zu begegnen.

Führende Frameworks für KI-Sicherheit (2024–2025)

• Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) bietet einen umfassenden Ansatz über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Es deckt Governance, Risikokartierung, Messung und Management in allen Phasen der KI-Entwicklung ab. Im Juli 2024 veröffentlichte NIST das Generative AI Profile (NIST-AI-600-1), das speziell auf Risiken generativer KI eingeht. Wir empfehlen dieses Framework als Grundlage für Implementierungen in Unternehmen.

• Das KI-Sicherheits-Framework von Microsoft richtet sich gezielt gegen adversariale Bedrohungen und bietet robusten Schutz vor Modellvergiftung und Prompt-Injection-Angriffen. Der Ansatz legt den Schwerpunkt auf Bedrohungsmodellierung und Security-by-Design-Prinzipien.

• Googles SAIF (Secure AI Framework) schafft gemeinsam mit der Coalition for Secure AI (CoSAI) branchenweite Standards für die Zusammenarbeit. Im Mittelpunkt stehen Supply-Chain-Sicherheit und die Überprüfung der Herkunft von Modellen.

• Die CISA-Leitlinien für kritische Infrastrukturen berücksichtigen sektorspezifische Anforderungen und sind besonders wertvoll für Unternehmen, die essenzielle Dienste und Anwendungen der nationalen Sicherheit verwalten.

Konkrete Schritte zur Abwehr nicht-deterministischer KI-Bedrohungen

1. Setzen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein, um Halluzinationen zu reduzieren, indem Sie Antworten auf verifizierten Wissensdatenbanken aufbauen.

2. Implementieren Sie Laufzeitüberwachung mit kontinuierlicher Bewertung des Modellverhaltens. Erkennen Sie Anomalien und adversariale Eingaben in Echtzeit mithilfe statistischer Analysen und Verhaltens-Baselines.

3. Richten Sie Ausgabefilter ein und verwenden Sie Inhaltsvalidierungsschichten, die Antworten vor der Ausgabe bereinigen, um Datenlecks und unangemessene Inhalte zu verhindern.

4. Etablieren Sie Sicherheitsleitplanken mithilfe von Richtliniendurchsetzungs-Engines, die Compliance-Grenzen wahren und unzulässiges Modellverhalten verhindern.

5. Integrieren Sie Tools zur Risikobewertung, wie Snyk AppRisk, um KI-bezogene Schwachstellen in Ihrer Entwicklungspipeline systematisch zu identifizieren und Einblick in Modellabhängigkeiten und die Sicherheitslage zu erhalten.

Framework für die Reaktion auf Vorfälle mit nicht-deterministischer generativer KI

1. Analyse des Modellverhaltens – Muster von Prompt-Injection-Angriffen nachverfolgen

2. Kontaminierung von Trainingsdaten – Vergiftete Datensätze identifizieren

3. Ausgabeüberwachung – Halluzinationen und Bias-Drift erkennen

Snyk Code für die statische Analyse von KI-Anwendungscode und Snyk IaC für die sichere Bereitstellung von Infrastruktur lassen sich nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren. So können Sie Schwachstellen frühzeitig erkennen, bevor die Bereitstellung in der Produktion erfolgt.

Die Snyk AI Trust Platform ermöglicht Defense-in-Depth-Strategien, die für KI-Systeme in der Produktion unverzichtbar sind. Entscheidend ist, Frameworks passend zum Risikoprofil Ihres Unternehmens auszuwählen und mehrschichtige Schutzmaßnahmen umzusetzen, die sowohl technische als auch Governance-Anforderungen erfüllen.

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