KI-Sicherheit umfasst alle Ressourcen, die verwendet werden, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu schützen, die Nutzung von KI durch Mitarbeitende zu regeln und KI-gestützte Anwendungen und Modelle abzusichern.
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Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einer unverzichtbaren Technologie für Unternehmen jeder Größe und in jeder Branche geworden. Tatsächlich gaben Anfang 2025 71 % der Unternehmen an, bereits regelmäßig generative KI (GenAI) einzusetzen.
Während Organisationen bestrebt sind, KI in sämtliche Bereiche – von Kundendienst bis Cyberabwehr – zu integrieren, sind Angreifer gleichermaßen eifrig bemüht, die neu entstandenen Systeme, Datenwege und Entscheidungsmechanismen dieser KI-Anwendungen zu missbrauchen.
Die Frage der KI-Sicherheit hat sich von einer theoretischen zu einem praktischen Imperativ entwickelt. Der Schutz von Modellen, Daten und Infrastruktur bedeutet, die Vertrauenswürdigkeit jener Systeme zu wahren, die zunehmend Wirtschaft, Behörden und Forschung voranbringen.
Herkömmliche Anwendungen haben klar definierte Grenzen: Webserver, APIs und Benutzeroberflächen. KI-Systeme eröffnen jedoch ein Geflecht neuer Angriffsflächen, die untersucht und ausgenutzt werden können:
KI-Systeme leisten zunehmend wichtigere Arbeit, wodurch ihre Inputs und Outputs zu attraktiven Zielen werden. Angreifer zielen auf KI-Modelle und -Anwendungen ab, um geistiges Eigentum zu stehlen oder zu replizieren, Entscheidungspipelines zu manipulieren, sensible Informationen durchsickern zu lassen und das öffentliche Vertrauen in KI-gestützte Dienste zu untergraben. Je stärker eine Organisation von KI abhängt, desto entscheidender wird es, sie wie jedes andere Kronjuwel zu schützen.
Zwar teilen KI-Systeme viele traditionelle IT-Schwachstellen, doch entstehen zusätzlich neuartige Risiken, die auf ihre spezifische Struktur und Funktionslogik zurückzuführen sind.
Schatten-KI bezeichnet die Verwendung von KI-Tools oder -Systemen außerhalb der formalen Aufsicht der IT-Abteilung, genauso wie „Schatten-IT“ nicht genehmigte Cloud-Anwendungen beschreibt. Abgesehen von der standardmäßigen IT-Beschaffung experimentieren Mitarbeitende mit externen GenAI-Tools, verbinden diese mit internen Datenquellen oder stellen sogar eigene Open-Source-Modelle auf lokalen Servern bereit. Ohne Transparenz können Unternehmen keine konsistenten Kontrollen oder Compliance durchsetzen, wodurch Lücken entstehen, die von Angreifern ausgenutzt werden können.
Data Poisoning (Datenmanipulation bzw. Datenvergiftung) tritt auf, wenn ein Angreifer die Trainingsdaten eines Modells verändert, um dessen Ergebnisse zu manipulieren. Dies ist ein besonders problematisches Thema bei der Absicherung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die darauf trainiert werden, Texte in menschlicher Sprache zu verstehen und zu erstellen.
Das Ziel von Data Poisoning ist es, die Modellausgaben zugunsten des Angreifers zu manipulieren oder die Gesamtperformance des Modells zu verschlechtern. Die Auswirkungen sind möglicherweise nicht sofort sichtbar, aber manipulierte Daten können mit der Zeit sowohl die Performance als auch das Vertrauen untergraben.
Sogar ein gut trainiertes Modell kann ausgetrickst werden. Angriffe können Perturbationen – kleine, sorgfältig ausgearbeitete Änderungen – in Eingabedaten einführen, um das Modell auszutricksen. Das Hinzufügen einiger zufälliger Pixel zu einem Foto eines Stoppschilds könnte beispielsweise dazu führen, dass ein Bilderkennungsmodell es falsch identifiziert. Bei Modellen für natürliche Sprache können leicht umformulierte Prompts unbefugte oder schädliche Ausgaben hervorrufen. Diese Änderungen sind für Menschen oft nicht wahrnehmbar, können aber ausreichen, um das Modell zu falschen Vorhersagen oder Klassifizierungen zu veranlassen.
GenAI-Modelle sind in besonderem Maße anfällig für Prompt-basierte Angriffe. Ein böswilliger Benutzer kann Anweisungen erstellen, die System-Prompts außer Kraft setzen, interne Daten preisgeben oder das Verhalten manipulieren. Beispiele hierfür sind:
KI ersetzt keine herkömmlichen Cybersicherheitsprobleme – sie verstärkt sie. Da KI beispielsweise auf riesige Ökosysteme von Datenanbietern, Modell-Repositorys, vortrainierten Gewichtungen und Open-Source-Bibliotheken angewiesen ist, können KI-Systeme anfällig für Supply-Chain-Angriffe sein.
Angreifer nutzen KI jetzt zur Verbesserung ihrer eigenen Operationen. GenAI-Modelle können schnell eine große Menge überzeugender Phishing-E-Mails oder Deepfakes erstellen. Reinforcement-Learning-Agenten können Strategien der lateralen Bewegung in Netzwerken optimieren. Sogar DDoS-Angriffe lassen sich mit KI-Modellen optimieren, die Abwehrmaßnahmen vorhersagen.
Die Absicherung von KI-Systemen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Assets, Daten, Zugriff und Richtlinie berücksichtigt. Hier sind fünf wesentliche Schritte:
Was Sie nicht kennen, können Sie nicht schützen. Der erste Schritt ist ein umfassender Einblick sowohl in die KI-Tools, die von Mitarbeitenden verwendet werden, als auch in die KI-Komponenten, die in Anwendungen integriert sind:
Automatisch arbeitende Tools zur Erkennung oder eine Plattform für das Management der KI-Sicherheit helfen bei der Identifizierung von „Schatten-KI“, Modellversionen und Datenströmen in verschiedenen Umgebungen.
Sobald Sie eine Bestandsaufnahme der in Ihrem Unternehmen verwendeten Modelle, Datenquellen und KI-Anwendungen erstellt haben, können Sie jede Komponente auf Schwachstellen und Fehlkonfigurationen hin untersuchen. Häufige Risiken sind u. a.:
Jede Organisation hat ihr eigenes Maß an Risikotoleranz und ihren eigenen Ansatz zur Risikominderung. In der Regel sollten Sie KI-Risiken jedoch genauso sorgfältig angehen wie die Verwaltung von Software-Schwachstellen – durch Scannen, Priorisieren und Beheben von Schwachstellen.
Wenn Ihr Unternehmen oder Ihre Behörde ihr Verständnis von KI-Risiken noch entwickelt, sind Modellrahmenwerke der International Organization for Standardization (ISO) und des National Institute of Standards and Technology (NIST) nützliche Ressourcen.
Da Modelle aus Trainingsdaten lernen und diese mitunter reproduzieren, ist der Schutz dieser Daten von grundlegender Bedeutung. Zu den wichtigsten Praktiken gehören:
Wenden Sie in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen die Prinzipien der Datenminimierung an – z. B. trainieren Sie nur mit den notwendigen Daten – und führen Sie Prüfprotokolle über Datenquellen und Transformationen.
Die Zugriffsverwaltung für KI-Systeme sollte der von kritischen Anwendungen entsprechen, sich aber auf neue Ebenen erstrecken:
Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), Schlüsselrotation und detaillierte Protokollierung sind entscheidend, um sowohl externe Verstöße als auch Missbrauch durch Insider zu verhindern.
KI führt zu besonderen Herausforderungen in der Governance. Einheitliche Richtlinien und Praktiken können dazu beitragen, Sicherheits- und ethische Aspekte sowohl in die Modelle selbst als auch in die Benutzerinteraktionen zu integrieren. Erwägen Sie die Implementierung von:
Die Richtliniendurchsetzung kann durch Configuration-as-Code, fortlaufendes Compliance-Scanning und die Integration in Continuous Integration- und Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines automatisiert werden. Ziel ist es, Sicherheit als grundlegendes Merkmal des KI-Systems zu verankern, statt sie erst im Nachhinein zu berücksichtigen.
KI kann auch ein starker Verteidiger sein. KI-gestützte Cybersicherheitslösungen, die ordnungsgemäß gesichert und verwaltet werden, können Ihnen helfen, Bedrohungen effektiver denn je zu erkennen, darauf zu reagieren und sie sogar vorherzusehen.
KI ist hervorragend in der Mustererkennung. Moderne Security Operations Centers (SOCs) mit ihren Modellen bieten viele Möglichkeiten:
GenAI geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht über natürliche Spracheingaben den Zugriff auf komplexe Datensätze, wodurch rohe Telemetriedaten in wenigen Sekunden zu verwertbaren Informationen werden.
Automatisierung reduziert Reaktionszeit und menschliche Ermüdung. KI-gestützten Plattformen für Sicherheitsorchestrierung, Automatisierung und Reaktion ermöglichen vieles:
KI-gesteuerte Automatisierung ermöglicht es menschlichen Analysten, sich auf höherwertige Untersuchungen und strategische Verteidigung zu konzentrieren.
Über die Erkennung hinaus ermöglicht KI eine proaktive Haltung. Prädiktive Sicherheit nutzt KI, um potenzielle Schwachstellen oder Angriffspfade vorherzusagen, bevor diese von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden.
Die Anwendung von Predictive Analytics auf Konfigurationsdaten kann Systeme aufdecken, die in riskante Zustände abdriften. Generative Simulationen können modellieren, wie sich Angreifer lateral in Ihrer Umgebung bewegen könnten. Historische Daten zu Sicherheitsverletzungen können zur Risikobewertung, Priorisierung des Patch-Managements und für Investitionen in die Verteidigung verwendet werden. Mit der Zeit können diese Erkenntnisse Ihre KI-Sicherheitsstrategie von einer Reaktion auf Prävention verlagern.
KI-Modelle sollen menschliche Expertise ergänzen, nicht ersetzen. Mit Hilfe von KI können Analysten, die von Warnmeldungen und Protokollen überlastet sind, ihren Blick auf das Wesentliche richten.
Sprachbasierte Assistenten geben Analysten die Möglichkeit, Sicherheitsvorfälle in natürlicher Sprache zu analysieren. Modelle zur Mustererkennung reichern den Kontext an, indem sie Bedrohungsindikatoren automatisch mit bekannten Techniken oder Angriffskampagnen verbinden. KI-Copiloten können Junior-Analysten durch gezielte Empfehlungen auf ein fast expertenähnliches Leistungsniveau bringen.
Das Ergebnis ist ein Sicherheitsteam, das schneller, besser informiert und resilienter ist und dieselbe KI-Revolution nutzt, die auch von Angreifern eingesetzt wird.
Mit der Cloudflare AI Security Suite erhalten Führungskräfte die nötigen Transparenzwerkzeuge und Sicherheitskontrollen, um Teams und KI-Tools einfach und einheitlich zu schützen. Diese Plattform konsolidiert Konnektivität, Netzwerksicherheit, Anwendungssicherheit und Entwicklertools in einer einzigen Lösung, die es Ihnen ermöglicht, Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein, indem Sie schnellere und intelligentere Sicherheitsentscheidungen während des gesamten KI-Lebenszyklus treffen.
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KI-Sicherheit ist unerlässlich, da Angreifer aktiv versuchen, die neuen Systeme, Datenflüsse und Entscheidungsfindungslogiken, die durch KI entstehen, auszunutzen. Der Schutz von Modellen, Daten und Infrastruktur ist entscheidend, um die Vertrauenswürdigkeit der Systeme zu erhalten, die Wirtschaft, Behörden und Forschung unterstützen.
KI-Systeme bieten mehrere neue Angriffsflächen für Ausnutzung, einschließlich der Modelle selbst, Trainingsdaten, APIs und Inferenz-Pipelines.
Schatten-KI bezeichnet die Verwendung von KI-Tools oder -Systemen außerhalb der formalen Aufsicht der IT-Abteilung. Diese mangelnde Transparenz, oft aufgrund von Mitarbeitenden, die mit externen GenAI-Tools experimentieren oder Open-Source-Modelle einsetzen, hindert Unternehmen daran, durchgängige Sicherheitskontrollen oder Compliance durchzusetzen, wodurch Schwachstellen entstehen, die Angreifer ausnutzen können.
Feindliche Angriffe führen zu Störungen – kleinen, sorgfältig ausgearbeiteten Änderungen – an den Eingabedaten. Diese sind für Menschen oft nicht wahrnehmbar, führen aber dazu, dass das Modell falsche Vorhersagen oder Klassifizierungen trifft. In Sprachmodellen kann dies eine leichte Umformulierung von Prompts beinhalten, um nicht autorisierte oder schädliche Outputs hervorzurufen.
Die Absicherung von KI-Systemen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Folgendes umfasst: Bestandsaufnahme aller KI-Assets; Bewertung des Risikos in der KI-Umgebung; Schutz der Daten vor Datenverlust; Einführung strengerer Zugriffskontrollen; und Durchsetzung der Einheitlichkeit auf Richtlinienebene.
Organisationen können Daten schützen, indem sie sensible Daten klassifizieren, um ihre Verwendung beim Training einzuschränken, differenzielle Datenschutzmaßnahmen implementieren, Pipelines für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsseln und die Modellausgabe auf mögliche Offenlegung vertraulicher Informationen überwachen.
KI kann die Sicherheit verbessern, indem sie Reaktionen auf Routinevorfälle automatisiert und Playbooks erstellt, prädiktive Sicherheit ermöglicht, um Schwachstellen vor ihrer Ausnutzung zu erkennen, und menschliche Teams mit konversationellen Assistenten unterstützt, um die Effizienz der Analysten zu steigern.
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