Die Einführung von Large-Language-Models (LLMs) und generativer KI revolutioniert die Unternehmensabläufe und sorgt für unübertroffene Innovation, Effizienz und Wettbewerbsvorteile. Diese schnelle Integration bringt jedoch erhebliche Herausforderungen für die KI-Sicherheit mit sich, denen sich Unternehmen stellen müssen. Erkenntnisse von Qualys zeigen, dass über 1.255 Organisationen KI/ML-Software auf 2,8 Millionen Assets eingesetzt haben, wobei 6,2 % – etwa 175.000 Assets – als kritisch eingestuft wurden und einem hohen Risiko für Cyber-Bedrohungen ausgesetzt sind.
Da Unternehmen KI/ML zunehmend nutzen, um Betriebsabläufe zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und personalisierte Erfahrungen zu bieten, ist der Schutz dieser kritischen Vermögenswerte von entscheidender Bedeutung geworden. Die wachsende Angriffsfläche für KI erfordert robuste Sicherheitslösungen, um KI-Investitionen zu schützen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und Vertrauen in diese transformativen Technologien aufzubauen. Ein Whitepaper mit dem Titel „Securing the Future: TotalAI for LLM and Generative AI Workloads“ untersucht diese Herausforderungen und bietet umsetzbare Strategien zur Sicherung von KI-Systemen bei gleichzeitiger Förderung verantwortungsvoller Innovationen.
Da die Einführung von KI bis 2030 voraussichtlich 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen wird, sind Branchen wie das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und der Einzelhandel führend. Dieses schnelle Wachstum setzt Unternehmen jedoch neuen Schwachstellen aus, die fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen und ein proaktives Risikomanagement erfordern.
Die wichtigsten kritischen Sicherheitsherausforderungen für LLMs und generative KI
Da generative KI und LLMs im Mittelpunkt der digitalen Transformation stehen, stehen ihren Fähigkeiten die komplexen Sicherheitsherausforderungen gegenüber, die sie mit sich bringen. Vom Schutz sensibler Informationen bis hin zur Erfüllung strenger Compliance-Anforderungen haben Unternehmen Schwierigkeiten, einen ganzheitlichen Ansatz zum Schutz ihrer KI-Investitionen zu verfolgen. Mit einem Fokus auf Innovation und Vertrauen können Sie diese Bedenken jedoch direkt angehen.
Hier skizzieren wir die kritischen Sicherheitsrisiken, die Unternehmen bewältigen müssen, um die Leistungsfähigkeit generativer KI verantwortungsvoll zu nutzen.
Datenschutzrisiken: Eines der dringendsten Probleme ist die unbeabsichtigte Offenlegung sensibler Daten. Laut einer Studie stufen 55 % der Datenverantwortlichen die Offenlegung sensibler Informationen als eines der Hauptprobleme ein. LLMs können sich unbeabsichtigt sensible Daten merken, was in Verbindung mit Risiken wie Inferenzangriffen ein erhebliches Risiko für vertrauliche Informationen darstellt.
Angriffe von Gegnern: Feindliche Angriffe wie Umgehung, Vergiftung und Modellinversion bedrohen die Integrität von KI-Modellen. Diese Angriffe können zu falschen oder böswilligen Ergebnissen führen und die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen untergraben.
Risiken für geistiges Eigentum: Modelldiebstahl und Reverse Engineering sind wachsende Probleme, insbesondere für Unternehmen, die auf proprietäre Algorithmen und Datensätze angewiesen sind. Der Schutz dieser Vermögenswerte ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des Wettbewerbsvorteils.
Compliance-Komplexität: Regulatorische Anforderungen, wie sie beispielsweise im EU AI Act dargelegt sind, verlangen Transparenz, Fairness und ethische Governance, was die Verwaltung von KI-Systemen noch komplexer macht.
Qualys-TotalAI: Eine umfassende Sicherheitslösung
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, bietet Qualys-TotalAI einen einheitlichen Ansatz zur Sicherung von KI-Systemen, der fortschrittliche Funktionen mit einer nahtlosen Integration in die bestehende Infrastruktur kombiniert.
Fortschrittliche Schutzfunktionen: Die automatisierte Erkennung von KI-Ressourcen bietet einen umfassenden Einblick in KI-Modelle, Datensätze und Infrastruktur und stellt sicher, dass Unternehmen ein klares Verständnis ihres KI-Ökosystems haben. Spezielle Risikobewertungen befassen sich mit kritischen Schwachstellen, einschließlich OWASP Top 10 LLM-Risiken wie Prompt Injection und Datenlecks. Darüber hinaus ermöglicht die Echtzeitüberwachung eine kontinuierliche Erkennung und schnelle Reaktion auf neu auftretende Bedrohungen, wodurch die allgemeine Sicherheit erhöht wird.
Infrastruktursicherheit: Die Lösung bietet umfassende Sicherheit für die Infrastruktur, die KI-Bereitstellungen unterstützt. Sie schützt containerisierte KI-Workloads, indem es Fehlkonfigurationen und Schwachstellen behebt und so eine zuverlässige Leistung gewährleistet. Cloud-Konfigurationsbewertungen identifizieren und beheben Risiken in Cloud-gehosteten KI-Umgebungen und minimieren so die Gefährdung. Darüber hinaus optimiert automatisiertes Patching das Patch-Management und ermöglicht so einen effizienten und skalierbaren Schutz für kritische KI-Infrastrukturen.
Erkennung sensibler Daten: Qualys nutzt in seiner Lösung fortschrittliche Scan- und Kontextanalysen, um die Gefährdung von personenbezogenen Daten (PII) und anderen sensiblen Daten innerhalb von KI-Systemen zu identifizieren und zu mindern. Durch die Erkennung von Mustern und die kontextbezogene Analyse von Daten wird sichergestellt, dass sensible Informationen vor Verlust oder unbefugtem Zugriff geschützt sind. Dieser robuste Ansatz reduziert Sicherheitsrisiken und hilft Organisationen, Vorschriften wie die DSGVO und den CCPA einzuhalten. Mit TotalAI können Unternehmen sensible Daten sicher verwalten und gleichzeitig Vertrauen fördern und eine verantwortungsvolle KI-Nutzung sicherstellen.
Zukunftssichere Sicherheit: Die dynamische Natur KI-gesteuerter Bedrohungen erfordert innovative und anpassungsfähige Sicherheitslösungen. Erfahren Sie, wie Sie mit kontinuierlicher Überwachung, prädiktiver Analyse und nahtloser Infrastrukturintegration KI-Ressourcen zuverlässig schützen, Risiken mindern und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen können.
Von Joe Petrocelli, Vice President, Produktmanagement, Qualys
#Qualys
powered by Borlabs Cookie 