Mit der rasant fortschreitenden Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz (gen AI) eröffnet sich für Unternehmen weltweit eine neue Ära voller Möglichkeiten. In den letzten 18 Monaten haben viele Unternehmen diese Technologien in ihre Prozesse integriert, um Innovationen zu fördern und Abläufe zu optimieren. Die Anwendungsgebiete reichen von der Automatisierung des Kundenservices bis hin zur Verbesserung der Produktentwicklung. Laut einem aktuellen IBM-Bericht haben etwa 42 % der großen Unternehmen KI eingeführt, um bis zu 30 % der wissensbasierten Arbeitsprozesse zu automatisieren. Doch so groß die Vorteile der KI auch sind, so gravierend sind die damit einhergehenden Risiken – Ungenauigkeiten, Bedenken bezüglich geistigen Eigentums und Cyber-Bedrohungen sind nur einige Beispiele. Die Einführung von Sicherheitsprinzipien nach dem „Secure by Design“-Ansatz bereits in der Entwicklungsphase kann helfen, diese Gefahren zu minimieren.

Das musst Du wissen – Sicherheitsstrategien für KI-Implementierungen

• Frühe Sicherheitsmaßnahmen: Sicherheitsrisiken sollten bereits in der Entwicklungsphase von KI-Anwendungen berücksichtigt werden.
• Gefahren durch KI-basierte Angriffe: Deepfake-Scams, Datenvergiftungsangriffe und Modell-Exploits sind potenzielle Bedrohungen.
• Drei-Schritte-Ansatz: Umfasst Datenerfassung und -verarbeitung, Modellentwicklung und -training sowie Modellinferenz und Echtzeitnutzung.
• Gemeinsame Verantwortung: Die Verantwortung für die Sicherheit von KI-Systemen muss zwischen Plattformanbietern und Nutzern geteilt werden.
• IBM als Partner: IBM bietet umfassende Sicherheitslösungen und Workshops zur Absicherung von KI-Anwendungen an.

Die folgenden Absätze vertiefen diese Schlüsselaspekte und zeigen auf, wie Unternehmen durch einen umfassenden und proaktiven Ansatz zur Sicherheitsplanung langfristig profitieren können.

Vergangene Fehler als Lehre nutzen: Der Ansturm auf Cloud-Technologien zeigt, dass bei neuen technologischen Übergängen die Sicherheit nicht vernachlässigt werden darf. Viele Unternehmen stürzten sich auf Cloud-Technologien wegen der Vorteile wie Kostenreduktion, Skalierbarkeit und Disaster Recovery. Doch die Eile führte oft zu Sicherheitslücken, die teure Datenverletzungen zur Folge hatten. Ein markanter Vorfall ereignete sich 2023, als eine fehlkonfigurierte Cloud-Speicher-Bucket sensible Daten mehrerer Unternehmen offenlegte, darunter E-Mail-Adressen und Sozialversicherungsnummern. Dies verdeutlichte die finanziellen und reputationsbezogenen Schäden durch unzureichende Cloud-Sicherheitskonfigurationen. Ein weiteres Beispiel ist eine SaaS-Anwendung für Arbeitsbereiche, die 2023 aufgrund eines ungesicherten Kontos gehackt wurde. Solche Vorfälle unterstreichen die Dringlichkeit einer „Secure by Design“-Strategie, die sicherstellt, dass Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an integraler Bestandteil jeder Technologieeinführung sind.

Frühe Sicherheitsmaßnahmen in KI-Transformationsprogrammen

Der Einsatz von generativer KI in Unternehmensabläufen bringt neue Sicherheitslücken mit sich. Jüngste Sicherheitsverletzungen im Zusammenhang mit KI-Plattformen zeigen die Risiken und ihre potenziellen Auswirkungen auf Unternehmen auf. Zum Beispiel wurde der CEO eines britischen Energieunternehmens mithilfe von Deepfake-Technologie dazu gebracht, 243.000 Dollar zu überweisen, da er glaubte, er spreche mit seinem Vorgesetzten. Solche Vorfälle illustrieren die Gefahr von KI-gestützten Betrügereien. Ein weiteres Beispiel sind sogenannte „Datenvergiftungsangriffe“, bei denen böswillige Daten während des Trainingsprozesses in ein KI-Modell eingeführt werden, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt. Ein solcher Angriff betraf ein Cybersicherheitsunternehmen und führte zu Verzögerungen bei der Bedrohungsbekämpfung. Schließlich zeigen Angriffe auf KI-Modelle, wie etwa Schwachstellen in Chatbots, dass unzureichende Sicherheitsvorkehrungen zum Verlust sensibler Daten führen können.

Geschäftliche Implikationen von Sicherheitsverletzungen durch KI

Sicherheitsverletzungen im Bereich der KI haben weitreichende Konsequenzen. Finanzielle Verluste sind häufig die direkte Folge von Angriffen, doch auch Kosten für die Schadensbegrenzung können erheblich sein. Darüber hinaus können Datenvergiftungen und andere Angriffe den Betrieb stören und zu Fehlentscheidungen sowie Verzögerungen bei der Bedrohungsbekämpfung führen. Ein weiterer kritischer Punkt ist der Reputationsverlust: Einmal kompromittierte Daten können das Vertrauen der Kunden und den Marktanteil eines Unternehmens stark beeinträchtigen. Angesichts dieser Risiken sollten Unternehmen, die gen AI-Technologien in ihren Anwendungen nutzen möchten, von Anfang an einen strukturierten Ansatz zur Sicherung verfolgen, um Unterbrechungen durch Cyberkriminelle zu minimieren.

Ein dreigliedriger Ansatz zur Sicherung von gen AI-Anwendungen

Um gen AI-Anwendungen effektiv abzusichern, sollten Unternehmen eine umfassende Sicherheitsstrategie über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg verfolgen. Diese Strategie sollte drei zentrale Phasen umfassen:

1. Datenerfassung und -verarbeitung: Sichere Erfassung und Verarbeitung von Daten, einschließlich Verschlüsselung und strikter Zugangskontrollen.
2. Modellentwicklung und -training: Implementierung sicherer Praktiken während der Entwicklung, des Trainings und der Feinabstimmung von KI-Modellen, um sich gegen Datenvergiftungen und andere Angriffe zu schützen.
3. Modellinferenz und Echtzeitnutzung: Echtzeitüberwachung von KI-Systemen und kontinuierliche Sicherheitsbewertungen zur Erkennung und Abmilderung potenzieller Bedrohungen.

Diese drei Stufen sollten im Einklang mit dem Modell der geteilten Verantwortung einer typischen cloudbasierten KI-Plattform betrachtet werden. Das bedeutet, dass sowohl Plattformanbieter als auch Nutzer Verantwortung für die Sicherheit tragen. Im IBM Framework for Securing Generative AI werden diese drei Phasen und die zu beachtenden Sicherheitsprinzipien detailliert beschrieben. Diese Prinzipien sind mit Cloud-Sicherheitskontrollen auf der darunterliegenden Infrastrukturebene kombiniert, welche die großen Sprachmodelle und Anwendungen betreiben.

Balance zwischen Fortschritt und Sicherheit

Die Einführung generativer KI ermöglicht es Unternehmen, Innovationen in ihren Geschäftsprozessen zu fördern, komplexe Aufgaben zu automatisieren und Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsfindung zu verbessern. Während die Kosten sinken, nehmen Geschwindigkeit und Agilität der Geschäftsprozesse zu. Dennoch zeigt die Welle der Cloud-Einführung, dass die Sicherheit von Anfang an Priorität haben muss. Wenn Unternehmen Sicherheitsmaßnahmen frühzeitig in den Prozess der KI-Integration einbinden, können sie vergangene Fehler in wertvolle Meilensteine umwandeln und sich vor hochentwickelten Cyber-Bedrohungen schützen. Dieser proaktive Ansatz gewährleistet die Einhaltung der sich schnell entwickelnden regulatorischen Anforderungen im KI-Bereich, schützt die sensiblen Daten der Unternehmen und ihrer Kunden und bewahrt das Vertrauen der Stakeholder. So können Unternehmen ihre strategischen KI-Ziele sicher und nachhaltig erreichen.

Wie IBM helfen kann

IBM bietet umfassende Lösungen zur Unterstützung von Unternehmen bei der sicheren Einführung von KI-Technologien. Durch Beratung, Sicherheitsdienste und ein robustes AI-Sicherheitsframework unterstützt IBM Organisationen beim Aufbau und der Bereitstellung von KI-Anwendungen im großen Maßstab und stellt Transparenz, Ethik und Compliance sicher. IBM’s AI Security Discovery Workshops sind ein wichtiger erster Schritt, um Kunden dabei zu helfen, Sicherheitsrisiken frühzeitig in ihrer KI-Einführungsreise zu erkennen und zu mindern.

Für weitere Informationen, siehe:

• IBM Security Framing and Discovery Workshop
• IBM Trustworthy AI
• Watsonx.governance
• IBM Cloud Security Services
• CEO’s guide to generative AI – cybersecurity
• IBM Artificial Intelligence (AI) Solutions

Fazit: Sicherheitsstrategien für KI-Implementierungen

Die rasante Einführung generativer KI in Unternehmen bietet zahlreiche Chancen, bringt jedoch auch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich. Ein „Secure by Design“-Ansatz ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Sicherheitsvorkehrungen integraler Bestandteil jedes KI-Programms sind. Aus den Fehlern der Vergangenheit, wie der zu schnellen Cloud-Einführung, können wir lernen und sie in Meilensteine verwandeln, indem wir Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in den Entwicklungsprozess einbinden. Nur so können Unternehmen ihre KI-Initiativen erfolgreich und nachhaltig umsetzen.

IBM bietet hier wertvolle Unterstützung, um diese Sicherheitsziele zu erreichen und gleichzeitig die Potenziale der KI vollständig auszuschöpfen. Mit den richtigen Sicherheitsstrategien und einem durchdachten Vorgehen können Unternehmen Innovationen vorantreiben und sich zugleich effektiv vor Cyber-Bedrohungen schützen.

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How to embrace Secure by Design principles while adopting AI