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KI-Systeme spielen eine immer wichtigere Rolle. Unternehmen jeder Größe und Branche setzen die Technologie vermehrt ein, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungen zu beschleunigen und innovative Lösungen zu entwickeln. Doch mit der zunehmenden Integration dieser Technologien steigt auch das Risiko von Cyberangriffen und anderen Bedrohungen, die nicht nur die IT-Sicherheit, sondern auch das Image und die wirtschaftliche Stabilität von Unternehmen gefährden können. 

Für ein sicheres und vertrauenswürdiges KI-System ist es daher unerlässlich, die eigene Cybersecurity-Strategie an die spezifischen Herausforderungen von generativen KI-Systemen anzupassen. Die Problematik: Um in Sachen Verteidigung von KI​-Anwendungen fundierte Entscheidungen treffen zu können, fehlen bisher schlicht Erfahrungswerte. Hinzu kommt, dass der neue EU AI Act für zusätzliche Komplexität und Unsicherheiten sorgt. Unternehmen stehen damit vor einer doppelten Herausforderung: 

Sie müssen ihre KI-Systeme so gestalten, dass sie sowohl leistungsfähig und effizient, als auch sicher sind. 

Die Lösung: Die Etablierung einer ganzheitlichen Sicherheitsstrategie, die durch die Integration eines Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagements in ihr KI-Konzept gewährleistet wird. Mit professioneller Beratung durch erfahrenes Fachpersonal und den entsprechenden technologischen Grundlagen können Unternehmen diese komplexe Herausforderung jedoch erfolgreich meistern. Was genau das bedeutet, weshalb und an welchen Stellen generative künstliche Intelligenz anfällig für Risiken ist und wie MHP Sie dabei unterstützt, sichere Systeme zu implementieren, erfahren Sie in diesem Artikel. 

Safe AI: Bedenken rund um die Sicherheit von generativer künstlicher Intelligenz

Generative KI-Systeme sind wertvolle Ressourcen, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können, wenn Sie nicht nur in deren Effizienz, sondern auch Sicherheit investieren. Denn generative KI-Systeme verarbeiten in der Regel große Mengen an mehrheitlich sensiblen Daten. Das macht die Systeme zu potenziellen Zielen für Cyberangriffe. Neue Technologien bieten schließlich auch immer neue Angriffspunkte, da aufgrund der schnellen Entwicklungszyklen häufig Aspekte wie Security nicht ausreichend berücksichtigt werden. Gerade in einer Welt, in der Sicherheit und Vertrauen entscheidend sind, wirft das ernste Bedenken auf. 

Gleichzeitig befinden sich generative KI-Anwendungen – insbesondere auf dem aktuellen Stand der Sicherheitstechnologie und in dieser Breite – noch nicht lange genug im praktischen Einsatz. Im Bereich der KI-Sicherheit fehlt es daher an etablierten Best Practices und Standardisierungen. Viele Anwender:innen sind sich der Risiken nicht bewusst und vernachlässigen besonders bei sowieso schon unzureichend geschützten KI-Systemen zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen. Das gefährdet nicht nur die Anwendungen selbst, sondern auch die IT-Infrastrukturen, in die sie integriert sind sowie die darin gespeicherten Daten.  

Auch die Datenbasis, die jedem generativen KI-Modell zugrunde liegt, kann ein Sicherheitsproblem darstellen. Denn zum Beispiel Kriminelle können die Daten manipulieren. Solche Eingriffe führen zu fehlerhaften Modellen, die unzutreffende Ergebnisse liefern. Das wiederum untergräbt die Zuverlässigkeit und Transparenz, die für den verantwortungsvollen Einsatz von generativen KI-Anwendungen essenziell sind. Ein weiterer wichtiger Punkt ist der mögliche Reputationsverlust durch falsch funktionierende KI-Modelle. So gibt es immer wieder Fälle, bei denen Chatbots Kund:innen beschimpft haben, was zu erheblichen Imageschäden führte. Solche Vorfälle verdeutlichen die Notwendigkeit robuster Sicherheitsmaßnahmen und gründlicher Tests. 

Zudem erfordert der hohe Individualisierungsgrad vieler KI-Systeme maßgeschneiderte Sicherheitslösungen, was die Implementierung weiter verkompliziert und zusätzliche Risiken birgt. 

Neue ​​Arten von Angriffen auf KI-Systeme: 

Input Attacks: Eingabeangriffe führen dazu, dass ein KI-System aufgrund adversarialer Daten fehlerhaft funktioniert. 

Data Poisoning: Beim Datenvergiften wird ein fehlerhaftes Modell durch adversariale Daten im Trainingsdatensatz erstellt. 

Inference Attacks: Rückschlüsse auf Datensätze ermöglichen es, festzustellen, ob ein Datenrecord zum Trainingsdatensatz gehört oder fehlende Attribute von teilweise bekannten Datenrecords erhält. 

Extraction Attacks: Extraktionsangriffe zielen darauf ab, die Struktur eines Zielmodells zu extrahieren und ein Modell zu erstellen, das diesem nahekommt. 

Integration von AI TRiSM in die KI-Strategie

AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) ist ein umfassender Ansatz, der von Gartner konzipiert wurde. AI TRiSM zielt darauf ab, das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken, Risiken zu managen und die Sicherheit dieser Systeme zu gewährleisten. Der Ansatz sollte bei der Entwicklung und Implementierung aller KI-Modelle berücksichtigt werden, unabhängig von deren Risikoklassifizierung. AI TRiSM basiert auf vier zentralen Säulen:

  • Erklärbarkeit und Modellüberwachung: Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Funktionsweise ihrer Modelle nachvollziehbar ist und kontinuierlich überwacht wird. Dies erhöht das Vertrauen der Nutzenden und ermöglicht eine bessere Fehleridentifikation und -korrektur. 
  • ModelOps: ModelOps steht für die effiziente und sichere Verwaltung von KI-Modellen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Es geht darum, Modelle schnell und sicher in die Produktion zu bringen und deren Leistung kontinuierlich zu optimieren. Dies umfasst die Automatisierung von Prozessen und die Integration von Sicherheitsmaßnahmen. 
  • KI-Anwendungssicherheit: Unternehmen müssen robuste Sicherheitsmechanismen implementieren, um ihre Systeme gegen Bedrohungen wie Datenmanipulation, Phishing und Malware zu schützen. Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Updates sind hierbei essenziell. 
  • Datenschutz: Die Privatsphäre der Nutzenden muss respektiert und die Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden. Daher sind Unternehmen verpflichtet, gesetzliche Vorschriften und den Einsatz von Datenschutztechnologien einzuhalten. 

EU AI Act: Regulatorische Aspekte von Safe AI

Ein weiterer kritischer Punkt, der viele KI-Anwender:innen beschäftigt, ist die Compliance mit neuen Regulierungen wie dem EU AI Act. 

​​Der EU AI Act ist ein EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz. Es zielt darauf ab, den Einsatz und die Entwicklung von künstlicher Intelligenz innerhalb der Europäischen Union zu überwachen und zu steuern. 

Dieses Gesetz ist besonders wichtig, da es klare und verbindliche Regeln für den sicheren, verantwortungsvollen und moralischen Umgang mit generativen KI-Technologien setzt. Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme nach verschiedenen Kategorien, basierend auf dem von ihnen ausgehenden Risiko. Systeme, die ein hohes Risiko darstellen, unterliegen strengeren Anforderungen hinsichtlich Transparenz, Datenqualität und Überwachung. 

Das Ziel ist es, das Vertrauen in diese Technologien zu stärken, indem sichergestellt wird, dass sie die Rechte und Freiheiten der Menschen nicht gefährden. Ein Kernpunkt des Gesetzes ist der Schutz der Grundrechte. Dies umfasst Maßnahmen gegen Diskriminierung, den Schutz der Privatsphäre und die Datensicherheit. 

EU AI Act: Eine Herausforderung für viele Unternehmen

Für Unternehmen bedeutet die Einführung dieses Gesetzes, dass sie ihre KI-Systeme sorgfältig prüfen und gegebenenfalls anpassen müssen. Dies beinhaltet oft zusätzliche Investitionen in Sicherheitsmaßnahmen. Viele Unternehmen sind sich jedoch unsicher, wie sie die strengen Anforderungen des Gesetzes erfüllen können – insbesondere wenn es um Datenschutz, Transparenz der Algorithmen und die Nachweisbarkeit von KI-Entscheidungen geht. 

Diese Aspekte sind zentral, um die Compliance mit dem EU AI Act zu gewährleisten. Gleichzeitig stellen sie aber auch eine große Herausforderung dar. Die Folge: Unternehmen zögern unter Umständen, neue Technologien einzuführen oder bestehende nachzurüsten. 

Allerdings prognostiziert Gartner, dass bis 2026 Unternehmen, die Transparenz, Vertrauen und Sicherheit in ihren KI-Anwendungen in den Vordergrund stellen, eine Steigerung von 50 % in Bezug auf Nutzerakzeptanz, Zielerreichung und generelle Annahme ihrer KI-Systeme sehen werden. Dies zeigt, dass der EU AI Act nicht nur Herausforderungen, sondern auch Chancen mit sich bringt. So erfüllt die Integration von Sicherheits-, Risiko- und Vertrauensmanagement in die KI-Strategie gesetzliche Anforderungen und fördert gleichzeitig das Vertrauen und die Akzeptanz der Nutzenden. Zudem profitieren Unternehmen von diesen Neuerungen, indem sie robustere, sicherere und vertrauenswürdigere KI-Systeme entwickeln. 

Wie MHP Sie bei Ihrer AI Security-Strategie unterstützen kann

Um generative KI-Anwendungen ebenso erfolgreich wie verantwortungsvoll im Sinne einer Safe AI einzusetzen, gilt es, eine ganze Reihe an Punkten und Faktoren zu bedenken. Eine Aufgabe, die für ein durchschnittliches Unternehmen, das KI-Systeme verwendet, nahezu unmöglich ist. Denn für eine wirklich effektive, sichere und zum EU AI Act konforme Umsetzung ist tiefgehende Expertise notwendig. Diese kann jedoch kaum ein Unternehmen bei dem komplexen Themengebiet KI leisten. Externe Unterstützung durch professionelle Berater:innen ist daher essenziell, um einen sicheren und verantwortungsbewussten Einsatz von KI-Systemen zu gewährleisten. 

Als Management- und IT-Beratung mit besonderer Erfahrung im Bereich KI und Safe AI kann MHP Ihr Unternehmen dabei unterstützen, eine robuste und zuverlässige AI-Security-Strategie im Sinne von AI TRiSM zu etablieren. Eine Zusammenarbeit umfasst dabei folgende Schritte: 

  1. Ganzheitliche Sicherheit und Effizienz durch weitreichendes Know-how
    Sicherheit beginnt beim Training und der Bereitstellung von generativen KI-Systemen. Daher bietet MHP durch ihre umfassende Expertise und Erfahrung auf diesem Gebiet eine strukturierte Herangehensweise, die von Anfang an Sicherheitsaspekte berücksichtigt und somit die schnelle Implementierung technischer Lösungen ermöglicht. Mit dieser können Unternehmen modernste Sicherheitsverfahren in den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess der Anwendungen integrieren, sodass KI-Systeme sicher gestaltet werden können. MHP berücksichtigt dabei sowohl bestehende als auch neue Technologie-Pipelines, um individuelle Bedürfnisse und spezifische Sicherheitsanforderungen umfassend zu erfüllen. 
  2. Analyse und Identifikation potenzieller Bedrohungen per Threat Consulting
    Vielen Unternehmen ist nicht bewusst, welcher Art von Gefahren und Risiken KI-Systeme ausgesetzt sind. Daher konzentrieren wir uns darauf, potenzielle Sicherheitsbedrohungen in den KI-Systemen und IT-Infrastrukturen Ihres Unternehmens auszumachen und zu bewerten. Durch die umfassende Expertise unserer Expert:innen können sowohl externe als auch systemimmanente Risiken effektiv identifiziert und adressiert werden. Zusätzlich unterstützt MHP Ihr Unternehmen dabei, anerkannte Best Practices und wirksame Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln und zu implementieren – natürlich zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens. 
  3. Wir unterstützen Sie dabei, diverse Compliance-Anforderungen zu erfüllen
    Der EU AI Act und ähnliche Vorschriften bereiten vielen Unternehmen Bauchschmerzen und Kopfzerbrechen. Damit Sie zumindest in dieser Hinsicht eine Sorge weniger haben, stellt MHP sicher, dass Ihre KI-Systeme den aktuellen gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Dazu integrieren wir beispielsweise Mechanismen, welche den Datenschutz und die Privatsphäre der Nutzenden garantieren. So helfen wir Ihrem Unternehmen, nicht nur rechtliche Konsequenzen zu vermeiden, sondern auch das Vertrauen der Nutzenden zu fördern. 

So profitieren Sie von der MHP KI-Expertise

MHP unterstützt Sie sowohl bei der technischen Integration von AI TRiSM in Ihr KI-Konzept als auch bei der strategischen Planung und der Einhaltung relevanter gesetzlicher Rahmenbedingungen. Dieses ganzheitliche Vorgehen trägt maßgeblich dazu bei, dass Ihr Unternehmen sich in der dynamischen und komplexen Landschaft der KI-Sicherheit zurechtfinden und erfolgreich darin handeln kann. Die Zusammenarbeit mit MHP bietet damit gleich mehrere bedeutende Vorteile, zum Beispiel: 

  • End-2-End-Konzepte: Wir denken auch ans große Ganze. Unsere Beratung und Betreuung umfasst sämtliche Schritte auf dem Weg zur Safe AI – beginnend bei der Analyse Ihrer aktuellen Sicherheitsstrategien bis hin zu spezifischen Maßnahmen, um die Sicherheit Ihrer KI-Anwendung zu verbessern. Selbstverständlich implementieren wir auch Ihr KI-System und stehen Ihnen jederzeit als Ansprechpartner zur Verfügung. Wie Sie von dieser ganzheitlichen Herangehensweise profitieren? Sie können sicher sein, dass wir alle Aspekte der KI-Sicherheit von Anfang bis Ende berücksichtigen. Und genau das ist der Schlüssel für jede gut geschützte IT-Lösung. 
  • Verbesserung der Modellrobustheit: Adversarial Training ist eine Technik im Machine Learning, die KI-Modelle mittels gezielter Störungen während des Trainingsprozesses robuster gegenüber manipulativen Angriffen macht. Wir setzen diese Methode ein und bereiten Ihr AI-System noch besser auf Datenangriffe und Manipulationen vor. Die Folge ist eine signifikante Steigerung ​​der Zuverlässigkeit der generativen KI-Systeme, selbst unter Bedingungen von gezielten Cyberangriffen. 
  • Schnellere Markteinführungszeiten: MHP integriert bereits von Beginn an Sicherheitsmaßnahmen in die Entwicklung von generativen KI-Systemen. Dies trägt dazu bei, den Zeitraum bis zur Markteinführung neuer Produkte zu verkürzen. So lassen sich Sicherheitsprobleme frühzeitig erkennen und umgehend beheben. Eine frühere Markteinführung von Safe AI kann entscheidend sein, um Ihrem Unternehmen einen Marktvorteil zu verschaffen. 
  • Wettbewerbsvorteil in Hochrisikomärkten: In Märkten mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit sind robuste, zuverlässige und sichere KI-Systeme unabdingbar und können Ihrem Unternehmen dementsprechend auch hier Wettbewerbsvorteile sichern. MHP unterstützt Sie dabei, indem wir KI-Systeme entwickeln, die den gesetzlichen Regulationen und den Nutzererwartungen in Hochrisikomärkten entsprechen. 
  • Förderung von Adaption und Geschäftszielen: MHP bietet nicht nur technische, sondern auch strategische Unterstützung für Ihr Unternehmen. Wir engagieren uns dafür, dass Ihre KI-Lösungen von den Anwender:innen gut angenommen werden und gleichzeitig alle relevanten gesetzlichen Vorschriften erfüllen. Dies trägt dazu bei, die Adaptionsrate Ihrer KI-Systeme zu erhöhen und Ihre Geschäftsziele effektiv zu erreichen. 

Durch die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner wie MHP können Unternehmen sowohl kurzfristige Sicherheitsbedürfnisse als auch langfristige geschäftliche und technologische Anforderungen erfolgreich adressieren. Die Kombination aus vielseitiger Erfahrung und Expertise sowie einem umfassenden Dienstleistungsangebot macht uns in der dynamischen Landschaft der KI-Technologien zum idealen Partner für jedes Unternehmen, das von künstlicher Intelligenz profitieren möchte. Lassen Sie sich jetzt zu Ihren Möglichkeiten beraten. 

FAQ

Was sind die größten Sicherheitsrisiken für KI-Systeme?

Eines der größten Sicherheitsrisiken für KI-Systeme stellen manipulierte Daten dar. Diese können zu fehlerhaften oder unerwünschten Ergebnissen führen und somit die Integrität sowie die Zuverlässigkeit von KI-Entscheidungen erheblich beeinträchtigen. Ein weiteres signifikantes Risiko ist der Diebstahl sensibler Daten. Da KI-Systeme häufig Zugang zu umfangreichen und wertvollen Datenbeständen besitzen, sind sie attraktive Ziele für solche Diebstähle. Zusätzlich sind Schwachstellen in der unterstützenden Software von KI-Systemen oft das Einfallstor für Cyberangriffe, was die Sicherheitsbedrohung weiter verstärkt. 

Was sind die wichtigsten Anforderungen des EU AI Act und wie beeinflusst er die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen in Unternehmen?

Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial und legt entsprechende Anforderungen fest. Diese reichen von grundlegenden Transparenzpflichten bis hin zu strengen Kontrollen für hochriskante Anwendungen. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie ihre KI-Systeme umfassend dokumentieren, die Datenqualität sicherstellen und die Einhaltung ethischer Standards gewährleisten müssen. 

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihr KI-System den Anforderungen des EU AI Act entspricht?

Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Systeme in Bezug auf Datentransparenz, -genauigkeit und -schutz den Vorgaben entsprechen und dass die Entscheidungsprozesse der KI nachvollziehbar und erklärbar sind. Es ist auch empfehlenswert, regelmäßige Überprüfungen und Updates der KI-Systeme durchzuführen, um fortlaufende Compliance zu gewährleisten, sowie auf Änderungen in der Gesetzgebung proaktiv reagieren zu können. 

Welche Maßnahmen können Unternehmen ergreifen, um die Sicherheit ihres KI-Systems zu erhöhen?

Um die Sicherheit ihrer KI-Systeme zu erhöhen, sollten Unternehmen eine umfassende Sicherheitsanalyse durchführen, um mögliche Schwachstellen und Risiken zu identifizieren. So gestaltet sich die Implementierung von Schutzmaßnahmen, wie z. B. Datenverschlüsselung und sichere Authentifizierungsmethoden, einfacher. Darüber hinaus können (und sollten) Unternehmen auf die Expertise externer Dienstleister zurückgreifen und so die Sicherheit ihrer KI-Lösungen im Sinne einer Safe AI gewährleisten. 

Wie wirkt sich die Sicherheit von KI-Systemen auf die Nutzerakzeptanz aus?

Die Sicherheit von generativen KI-Systemen im Rahmen von Safe AI spielt auch eine entscheidende Rolle für die Nutzerakzeptanz, da sichere Systeme das Vertrauen der Nutzenden stärken. Wenn Nutzende darauf vertrauen können, dass ihre Daten geschützt sind und die Systeme zuverlässige und faire Entscheidungen treffen, sind sie eher bereit, KI-basierte Technologien zu adaptieren. Umgekehrt können Sicherheitsmängel zu Misstrauen führen, was die Bereitschaft zur Nutzung dieser Technologien erheblich reduzieren kann. 

Über unsere Autorin

Ein "Better tomorrow" geht nicht ohne: 

  1. wertschöpfende und vertrauenswürdige (AI-)Systeme 
  2. Freude an neuen Technologien und Lösungen 
  3. fachübergreifende Zusammenarbeit 

Mein Herz schlägt schneller für…: 

Mathematische Theorien in der praktischen Anwendung umzusetzen 

Sarah Neubauer

Senior Consultant

Über unseren Autor

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  2. Innovatives Denken und Handeln 
  3. Teamwork 

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Physics-informed machine learning 

Markus Baumann

Manager