KI-Angriffe und -Bedrohungen: Was sind sie und wie funktionieren sie?

Künstliche Intelligenz (KI) verändert zweifellos die Welt, wie wir sie kennen. Diese neue Technologie bietet zwar viele Vorteile, birgt aber auch das Risiko von Cyberangriffen mit KI. Angreifer können KI nutzen, um bestehende Bedrohungen wirksamer zu machen und neue Angriffsvektoren zu schaffen. Um der Entwicklung voraus zu sein, müssen Unternehmen überlegen, wie sie ihre Systeme vor verschiedenen KI-Angriffen schützen können.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den OWASP LLM Top 10 und erfahren Sie mehr über KI-Risiken.

Was ist ein KI-Angriff?

Angreifer können ein von einem Unternehmen eingesetztes KI-System manipulieren, um es für böswillige Zwecke zu nutzen. Ein solcher Angriff erfolgt, wenn ein Angreifer Schwachstellen in einem Machine-Learning-Modell (ML) findet und ausnutzt.

Bedrohungsakteure können KI auch einsetzen, um ihre Angriffstechnologien voranzutreiben. Sie nutzen KI, um automatisch eine größere Zahl von Angriffen zu starten oder selbst Exploits zu generieren. Dadurch wird es für Unternehmen schwieriger, sich zu schützen.

Warum CISOs über KI-Angriffe Bescheid wissen müssen

CISOs müssen beide Bedrohungen berücksichtigen: die größere Zahl von Angriffen, die durch KI-Technologie ermöglicht werden, und das Risiko, dass die eigenen Systeme gegen das Unternehmen eingesetzt werden. Da Unternehmen KI zunehmend für kritische Infrastrukturen nutzen, wird der Schutz vor KI-Angriffen immer wichtiger.

Wie funktionieren KI-Angriffe?

Angreifer können KI-Systeme für offensive Angriffe nutzen und so Unternehmen in viel größerem Maßstab attackieren. KI ermöglicht es Angreifern, überzeugendere Phishing- und Social-Engineering-Angriffe zu erstellen, sodass Mitarbeitende eher auf diese Täuschungsversuche hereinfallen. 

Angreifer nutzen KI, um die folgenden Angriffsmethoden zu verbessern:

• LLMJacking: das unbefugte Kapern oder Manipulieren eines Large Language Models (LLM), um die Kontrolle zu erlangen, sensible Daten auszulesen oder sein Verhalten zu verändern.

• Phishing: Angreifer können generative KI nutzen, um gezielte Phishing-E-Mails zu verfassen, die für die Opfer glaubwürdiger wirken.

• Malware und das Auffinden von Schwachstellen: Angreifer können KI auch nutzen, um System-Exploits zu finden und Malware zu erstellen. So hat beispielsweise eine aktuelle Studie gezeigt, dass ChatGPT dynamische, sich verändernde Varianten von Schadcode generieren kann. Diese neue Technologie senkt die Einstiegshürde für Cyberangreifer, da auch Neulinge damit ausgefeilte Exploits ausführen können. 

• Social Engineering: Angreifer können Deepfake-Technologie nutzen, um Audio- und Videoaufnahmen einer vertrauten, vertrauenswürdigen Person zu erzeugen und ihren Zielen vorzutäuschen, sie hätten es mit dieser Person zu tun.

Was sind die häufigsten KI-Angriffe?

KI verbessert nicht nur bestehende Angriffsvektoren, sondern ermöglicht Angreifern auch neue Methoden, die für Unternehmen heute ein beispielloses Risiko darstellen. 

7 Strategien zur Verhinderung von KI-Angriffen

Die Welt der KI mag einschüchternd wirken, doch Unternehmen können sich mit sieben praktischen Maßnahmen vor Cyberangriffen mit KI schützen: 

• KI zur Verteidigung einsetzen. Unternehmen können KI-Tools nutzen, um bewährte Sicherheitspraktiken umzusetzen, etwa Code-Analysen, die Pflege von Wissensdatenbanken und die Modellierung der Sicherheitslage.

• Geeignete KI-Modelle für Ihren Anwendungsfall einsetzen. Wenn Ihre KI-Modelle präzise und auf ihren vorgesehenen Zweck zugeschnitten sind, lassen sie sich mit geringerer Wahrscheinlichkeit ausnutzen. 

• Mitarbeitende für Cyberrisiken sensibilisieren. Da KI-Techniken wie Deepfakes Social Engineering deutlich glaubwürdiger machen können, sollten Mitarbeitende umfassend geschult werden, um Cyberrisiken zu erkennen und zu vermeiden.

• Mehrschichtige Abwehrmaßnahmen aufbauen. Um auf neuartige, ausgefeilte Bedrohungen – insbesondere KI-Angriffe – reagieren zu können, müssen Unternehmen bei ihren Projekten und Anwendungen auf mehrere Sicherheitsebenen setzen.

• „Temperature“-Parameter nutzen. Diese Indikatoren legen fest, wie kreativ die Ausgabe eines Modells ist. Bei einer höheren Temperature lassen sich wiederholbare Ausgaben von KI-Modellen schwerer erzielen. Unternehmen sollten die Temperature-Parameter so einsetzen, dass die Ausgewogenheit zwischen zu wenig Kreativität und zu viel Freiheit und Risiko gewahrt bleibt.

• Ihre KI-basierten Anwendungen absichern. Anwendungssicherheit sollte in alle Bereiche der App-Entwicklung einfließen. Besonders wichtig ist aber, KI-basierte Apps abzusichern.

• Bewährte AppSec-Praktiken für KI befolgen.

Wie Snyk dabei hilft, KI-Angriffe zu verhindern

Da KI zu einem festen Bestandteil der Anwendungsentwicklung wird, ist es entscheidend, den gesamten KI-Lebenszyklus abzusichern. Die entwicklerorientierte Sicherheitsplattform von Snyk bietet umfassende Transparenz und Kontrolle, damit Sie Ihre KI-basierten Anwendungen von Grund auf schützen können.

Von KI generierten Code absichern

Ein weitverbreiteter Irrglaube ist, dass von einem KI-Assistenten geschriebener Code grundsätzlich sicherer ist. Das stimmt nicht. KI-Modelle werden mit riesigen Datensätzen trainiert. Enthalten diese anfälligen Code, kann das Modell unbeabsichtigt dieselben Sicherheitslücken einführen. Snyk Code wurde entwickelt, um genau dieses Problem anzugehen.

DeepCode AI nutzt mehrere feinabgestimmte KI-Modelle und sicherheitsspezifische Daten, die von führenden Sicherheitsspezialisten kuratiert wurden. Die Lösung ist speziell dafür konzipiert, Code zu verstehen und zu analysieren – unabhängig davon, ob er von Menschen oder KI geschrieben wurde. Sie scannt Ihren Code in Echtzeit direkt in Ihrer IDE und kennzeichnet Schwachstellen, sobald sie auftreten. 

Außerdem kann Snyk Agent Fix mit nur einem Klick automatisch eine sichere Korrektur generieren und anwenden. So können Entwicklerinnen und Entwickler ihr Tempo beibehalten, ohne Abstriche bei der Sicherheit zu machen. Damit führen Sie nicht unwissentlich neue Schwachstellen ein, wenn Sie KI zur Produktivitätssteigerung einsetzen.

Ihre KI-Anwendungen schützen

Neben der Absicherung des Codes selbst hilft Snyk auch dabei, die KI-Anwendungen zu schützen, die Sie entwickeln. KI-Systeme weisen besondere Angriffsvektoren auf, etwa Prompt Injection oder Modelldiebstahl. Angreifer können die Eingaben eines Modells manipulieren, um es zu unbeabsichtigtem Verhalten zu zwingen, oder das geistige Eigentum eines trainierten Modells stehlen.

Die Plattform von Snyk bietet durchgängige Transparenz und Governance für Ihre KI-nativen Anwendungen. Snyk kann:

• Eine AI-BOM (AI-Bill of Materials) bereitstellen: Sie erhalten einen vollständigen Überblick über die Komponenten, Datenquellen und Modelle Ihrer KI-Anwendung und können Risiken nachverfolgen und verwalten.

• Schwachstellen in Abhängigkeiten erkennen: KI-basierte Anwendungen sind auf ein komplexes Geflecht von Open-Source-Bibliotheken angewiesen. Snyk Open Source scannt diese Abhängigkeiten, damit Sie keine Schwachstellen aus Paketen von Drittanbietern übernehmen.

• Sicherheitsrichtlinien durchsetzen: Mit Snyk können Sie Sicherheitsrichtlinien erstellen und durchsetzen, damit Ihre KI-Entwicklungsabläufe den Unternehmens- und Branchenstandards entsprechen. So können Sie sicher sein, dass Ihre Anwendungen auf einer vertrauenswürdigen Grundlage basieren.

Bereit, die Sicherheit im KI-Zeitalter voranzubringen?

Die Bedrohungen entwickeln sich weiter – Ihre Abwehr muss es auch. Erfahren Sie, wie Sie eine proaktive Sicherheitsstrategie umsetzen, die KI zur Verteidigung nutzt und Ihnen hilft, resilientere Anwendungen zu entwickeln. 

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