Was ist KI-Datensicherheit? Beispiele & Best Practices

In den letzten Jahren hat AI die gesamte Technologiebranche erobert. Dazu gehören Unternehmen, die LLMs (Large Language Models) einsetzen, um verschiedene geschäftliche und alltägliche Probleme zu lösen. Es sind nicht nur Technologiegiganten wie Apple, Google und Microsoft, die künstliche Intelligenz in ihrer Produktion nutzen und integrieren. Auch kleine und mittelständische Unternehmen bewegen sich im AI-Wettlauf. Da so viele Nutzer und Unternehmen AI verwenden, hat die Menge der von ihr verarbeiteten Daten erheblich zugenommen, wodurch sie zu einem Ziel für Bedrohungsakteure wird. AI-Systeme verwenden Daten in mehreren Schritten, beginnend bei Trainingsdaten bis hin dazu, dass Nutzer Informationen eingeben, um eine Antwort von ihnen zu erhalten. Aufgrund der sensiblen Daten, mit denen AI-Systeme arbeiten, wird es wichtig, sie und die Daten zu schützen. Hier kommt AI-Datensicherheit ins Spiel.

In diesem Blogbeitrag besprechen wir die Rolle von Daten in der KI (Künstliche Intelligenz) und die Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Datensicherheit in der KI begegnen können. Wir werden außerdem die Best Practices für die Implementierung von KI-Datensicherheit für bessere Ergebnisse untersuchen und wie SentinelOne dafür eingesetzt werden kann.

Überblick über KI und Datensicherheit

Künstliche Intelligenz, allgemein bekannt als KI, ist der Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung intelligenter Maschinen konzentriert, die der natürlichen menschlichen Intelligenz und logischen Denkfähigkeit ähneln. KI kann im Wesentlichen menschliche kognitive Funktionen ausführen, oft schneller und genauer, als Menschen es könnten.

Wir wissen, dass KI datenabhängig ist. Daten halten KI-Systeme am Laufen und ermöglichen es ihnen, im Laufe der Zeit auf verbesserte Weise zu lernen und neue Informationen vorherzusagen. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, wird von Computersystemen genutzt, um aus Daten zu lernen, ohne speziell dafür programmiert zu sein. KI-Systeme arbeiten mit verschiedenen Arten von Daten besser.

Die Rolle von Daten in der KI

Die Bedeutung von Daten in der KI ist erheblich. Sie werden in verschiedenen Phasen eingesetzt, um die Entwicklung und Verarbeitung von KI zu unterstützen.

• Training: Die erste Trainingsphase ist die Phase, in der KI-Algorithmen aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
• Tests: Mehrere Datensätze werden verwendet, um die Leistungsfähigkeit und Effizienz des Modells zu testen.
• Betrieb: KI-Systeme verarbeiten nach der Bereitstellung neue Daten, um Entscheidungen oder Vorhersagen in Echtzeit zu unterstützen.
• Verbesserung: Die meisten KI-Systeme werden mit neuen Daten trainiert, um Algorithmen zu optimieren und die Leistung zu verbessern.

Bedeutung der Datensicherheit in der KI

Es gibt mehrere Faktoren, die die Bedeutung von Datensicherheit und Datenschutz beim Umgang mit Systemen des maschinellen Lernens verdeutlichen. KI verarbeitet sensible und vertrauliche Informationen, weshalb es wichtig ist, die Vertraulichkeit dieser Daten zu schützen.

Kompromittierte Daten gefährden die Integrität von KI-Modellen, und Ausfälle in Anwendungen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen können schwerwiegende Folgen haben. KI-Systeme müssen außerdem Datenschutzvorschriften wie PCI DSS, HIPAA usw. einhalten. Einige der häufigsten Bedrohungen für KI sind die folgenden:

• Datenmanipulation: Angreifer können speziell veränderte Trainingsdaten verwenden, um Verzerrungen einzuführen und die Genauigkeit des KI-Modells zu verringern.
• Insider-Bedrohungen: Diese Bedrohung wird durch eine Person verursacht, die das KI-System von innerhalb des Unternehmens angreift. Eine solche Person kann Daten stehlen und verkaufen, Modelle verändern, um Ergebnisse abzufangen, und die Gesamtleistung des Systems beeinträchtigen.
• Datenverletzungen: Angreifer erhalten durch eine Datenschutzverletzung in der Regel Zugriff auf große Mengen wertvoller Daten, wie personenbezogene Informationen, Finanzdaten, Geschäftsgeheimnisse oder Informationen über die Infrastruktur.

Bedrohungen für die KI-Datensicherheit identifizieren

Um KI-Datensicherheit zu implementieren, ist es wichtig, dass Unternehmen die verschiedenen Arten von Bedrohungen verstehen. Lassen Sie uns einige davon besprechen:

• Data Poisoning (Wie Angreifer Trainingsdaten manipulieren)

Data Poisoning ist eine ernsthafte Bedrohung für KI-Systeme. Das Erstellen falscher Beispiele ist im Grunde der Punkt, an dem Personen mit den Trainingsdaten von KI-Modellen spielen. Angreifer können das Verhalten oder den Entscheidungsprozess von KI-Systemen leicht verändern, indem sie gefälschte Datenpunkte hinzufügen.

Ein Beispiel ist ein Bilderkennungssystem, bei dem ein Angreifer während des Trainings falsch gekennzeichnete Bilder einschleusen kann. Solche falsch gekennzeichneten oder fehlerhaften Daten könnten dazu führen, dass die KI Objekte in realen Anwendungsfällen falsch klassifiziert, mit äußerst schädlichen Folgen, etwa beim autonomen Fahren oder bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose.

• Model-Inversion-Angriffe (Abrufen sensibler Daten aus Modellen)

Model-Inversion-Angriffe sind eine weitere wichtige Bedrohung für die KI-Datensicherheit. Solche Angriffe versuchen, das KI-Modell zu dekonstruieren oder zurückzuentwickeln, um Informationen über Muster zu gewinnen, die in den Trainingsdaten verwendet wurden.

Angreifer rufen das Modell im Wesentlichen mehrfach mit geschickt gewählten Eingaben auf und untersuchen seine Ausgaben, um wahrscheinliche Daten zu verstehen, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden. Dies kann ein ernstes Datenschutzproblem darstellen, insbesondere wenn die Trainingsdaten sensible persönliche oder geschäftliche Informationen wie Krankenakten und Finanzdaten enthalten.

• Adversarial Attacks (Manipulation von KI-Modellen durch Änderungen an Eingaben)

Adversarial Attacks zielen auf KI-Eingaben ab, um Fehler zu erzwingen. Data Poisoning geschieht während des Trainings, während Adversarial Attacks auf bereitgestellten Modellen durchgeführt werden. Angreifer erstellen sorgfältig Eingaben, die speziell darauf ausgelegt sind, das KI-Modell zu täuschen, indem sie sehr kleine Werte ändern, die sich kaum von echten Daten unterscheiden, aber in jedem datenbasierten Modell einen großen Unterschied machen können.

Ein typisches Beispiel dafür ist die leichte Veränderung eines Bildes, um es von einer Klassifizierungs-KI vollständig falsch zuzuordnen, etwa indem ein Stoppschild als ein anderes Geschwindigkeitsbegrenzungsschild klassifiziert wird. Diese Arten von Angriffen können eine Gefahr für sicherheitskritische Anwendungen darstellen, in denen KI-Systeme Teil ihrer Umgebung sind, und dazu führen, dass ein betroffenes System Fehler macht.

• Automatisierte Malware

Automatisierte Malware ist KI-gestützte Malware, die einen gezielten Angriff ausführen kann. Sie kann auch verwendet werden, um die Bedrohungserkennung zu umgehen und die Wirksamkeit einer Infektion zu verbessern, indem der optimale Zeitpunkt und geeignete Umstände für die Bereitstellung einer Payload identifiziert werden.

DeepLocker ist eine KI-gestützte Proof-of-Concept-Malware, die ihre bösartige Absicht innerhalb einer Anwendung verbirgt und ihre schädliche Payload erst dann zur Ausführung freigibt, wenn sie durch Verarbeitung eines vorab festgelegten Markers ein bestimmtes Opfer erreicht.

So schützen Sie KI-Modelle

KI-Modelle benötigen Sicherheit sowohl in der Trainingsphase als auch bei ihrer Bereitstellung. Lassen Sie uns einige gängige Strategien durchgehen, um KI-Modelle in beiden Phasen für eine angemessene KI-Datensicherheit zu schützen.

Absicherung des KI-Modelltrainings

Die Absicherung des KI-Modelltrainings ist die primäre Technik für KI-Sicherheit, die auf Vertrauen und Training basiert. Das Training in sicheren Umgebungen ist wichtig. Es müssen isolierte und kontrollierte Systeme mit kontrollierten Zugriffsmechanismen sein. Für das KI-Training bieten cloudbasierte Lösungen eine Reihe von Sicherheitsmaßnahmen, die es erschweren, dass Daten gestohlen oder offengelegt werden.

Bevor die KI abgesichert wird, ist es wichtig, die Datenvalidierung und -bereinigung sicherzustellen. Dazu gehört die detaillierte Prüfung von Dateneingaben auf Unregelmäßigkeiten, Abweichungen oder potenzielle Angriffsvektoren. Der Einsatz von Methoden wie Ausreißererkennung und Datenbereinigung kann eine Annäherung an die Integrität in Trainingsdatensätzen aufrechterhalten, was als grundlegendes System zur Verhinderung von Poisoning-Angriffen dient.

Dies umfasst den Einsatz von Optimierungstechniken, die es uns ermöglichen, Modelle zu entwickeln, die weniger anfällig für Angriffe sind. Kreuzvalidierung und Techniken wie Regularisierung helfen dabei, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern und seine Widerstandsfähigkeit gegen adversariale Angriffe zu erhöhen. Adversariales Training funktioniert, indem potenzielle Angriffsszenarien simuliert werden, damit die KI lernen und sie erkennen kann.

Schutz bereitgestellter KI-Modelle

Die Herausforderungen für ein KI-Modell bei seiner Bereitstellung sind ganz anders. Sie müssen sicherstellen, dass nur die vorgesehenen Benutzer Aufrufe ausführen können und dass das Modell nicht manipuliert wurde, während es verschiedene Services/Geräte/Gateways in einer bereitgestellten Pipeline durchläuft, die Authentifizierung & Verschlüsselung umfasst.

Validierung und Bereinigung sind für bereitgestellte Modelle obligatorisch. Alle Eingaben sollten gründlich validiert und bereinigt werden, bevor sie zur Verarbeitung an die KI übergeben werden. Dies hilft, alle Arten von Prompt-Injection-Angriffen zu verhindern, und stellt sicher, dass Ihr Modell nur mit sauberen Daten versorgt wird.

Anomalieerkennung

Anomaly Detection Systems sind Überwachungssysteme, die in Echtzeit ausgeführt werden können und auf anormale Muster und Verhaltensweisen prüfen. Zum Beispiel gibt es einen plötzlichen Anstieg im Fluss von Anfragen, die nicht wie natürliche Last aussehen, eine externe Anfrage, die von einer IP kommt, die verboten ist, usw. Sie liefern Ihnen Informationen darüber, was möglicherweise falsch sein könnte, ohne genügend Details über die tatsächliche Natur/Art des Angriffs bereitzustellen. Sie überwachen stets unerwartete Ausgaben, anormale Eingabemuster oder große Abweichungen vom normalen Verhalten, um eine sofortige Antwort auf mögliche Risiken zu haben und mit der Situation umzugehen.

Der Schutz von KI-Daten ist entscheidend für die Wahrung von Datenintegrität und Datenschutz. Singularity Endpoint Protection stellt sicher, dass Ihre Endpunkte geschützt sind, und verhindert unbefugten Zugriff auf sensible KI-Daten.

Verschiedene Möglichkeiten, KI-Daten privat zu halten

Da KI-Systeme weit verbreitet sind, ist es wichtig, die Privatsphäre der Daten zu schützen, die zum Trainieren der KI-Systeme verwendet werden. Lassen Sie uns einige verschiedene Möglichkeiten besprechen, KI-Daten sicher zu halten:

Anonymisierung und Pseudonymisierung

Anonymisierung wird verwendet, um personenbezogene Daten in Datensätzen zu löschen oder zu verschlüsseln und diese Daten im Wesentlichen in eine Form zu überführen, aus der eine externe Quelle sie niemals zurückführen und mit dem Kunden, Mitarbeiter oder einer anderen Person in Verbindung bringen könnte. Dies ist es, was Pseudonymisierung bewirkt. Anstatt personenbezogene Informationen offenzulegen, ersetzt sie echte Identifikatoren durch künstliche Identifikatoren. Obwohl dies häufig getrennt aufbewahrt wird, damit die ursprünglichen Daten wiederhergestellt werden können, erschwert die Pseudonymisierung die Verknüpfung personenbezogener Informationen mit einer einzelnen Person.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für Pseudonymisierung

Vor der Pseudonymisierung:

Nach der Pseudonymisierung:

In diesem Beispiel wurden personenbezogene Daten (Namen und konkrete Städte) durch Pseudonyme (IDs) und allgemeinere Standortdaten ersetzt. Dadurch wird es schwieriger, Einzelpersonen zu identifizieren, während nützliche Informationen für die Analyse weiterhin erhalten bleiben.

K-Anonymität und L-Diversität

K-Anonymität bedeutet, dass es für jeden möglichen Wert eines Identifikatorattributs k andere Tupel in der Tabelle gibt, die dieselben Werte haben. Einfach ausgedrückt stellt L-Diversität sicher, dass es in jeder Gruppe von Datensätzen, die ähnliche Daten enthalten sollte, mindestens L unterschiedliche Werte sensibler Attribute gibt. Die schwärzbare Signatur kann deutlich stärkere Datenschutzgarantien bieten als eine bloße Anonymisierung.

Ursprünglicher Datensatz:

Nach Anwendung von 2-Anonymität:

In diesem Beispiel haben wir 2-Anonymität erreicht, indem wir das Alter in Bereiche verallgemeinert und Postleitzahlen durch Entfernen der letzten Ziffer angepasst haben.

Datenschutzwahrende Datensatzverknüpfung (PPRL)

PPRL ist im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden der Querverknüpfung ein Verfahren, bei dem separate Organisationen ihre Datensätze auf Grundlage einer gemeinsamen Person oder Entität verknüpfen können, ohne die tatsächlichen identifizierenden Details offenlegen zu müssen. Beispielsweise könnte jemand, der medizinische Forschung betreibt, Daten aus Krankenhäusern zusammenführen wollen, ohne die Vertraulichkeit der Patienten zu gefährden. Üblicherweise werden kryptografische Techniken eingesetzt, um Datensätze zwischen Datensammlungen abzugleichen, ohne die tatsächlichen Daten offenzulegen.

Generierung synthetischer Daten

Resampling-Methoden sind innovative Techniken, die künstliche Daten erzeugen, die sich wie die ursprüngliche Tabelle verhalten. Fortgeschrittenere Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) können synthetische Datensätze erzeugen, die wie echte Daten aussehen und sich auch so anfühlen. Dies wiederum hilft KI-Modellen, aus Daten zu lernen, die von realen Informationen nicht zu unterscheiden sind und keine proprietären personenbezogenen Identifikationsmerkmale enthalten. Dies ist inzwischen Bestandteil mehrerer Branchen, etwa des Gesundheitswesens, in denen KI-trainierte Modelle für die Diagnose seltener Krankheiten eingesetzt werden. Es wird auch in der Finanzbranche zur Betrugserkennung und Risikomodellierung verwendet.

Best Practices für AI-Datensicherheit

Die Implementierung von Datenschutzkontrollen ist einer der Schritte zur Gewährleistung der AI-Datensicherheit, aber nicht der einzige. Unternehmen müssen Datenschutzstrategien implementieren, um das AI-System und die von ihnen verwendeten Daten zu schützen.

#1. Etablierung eines Sicherheitsframeworks

Eine Organisation muss klar definierte Sicherheitsrichtlinien implementieren, die Sicherheitsingenieuren bei der Umsetzung von Zugriffskontrolle und Identitätsmanagement (IAM) helfen. Für die Speicherung und Übertragung von Daten sollten geeignete Authentifizierungsmechanismen eingerichtet werden. Organisationen sollten regelmäßige Bewertungen durchführen und Wiederherstellungspläne für den Fall AI-bezogener Katastrophen entwickeln.

#2. Kontinuierliche Überwachung und Updates

AI-Systeme sollten regelmäßig überwacht werden, um Risiken zu erkennen, und regelmäßig aktualisiert werden. Regelmäßige Audits können Organisationen dabei helfen, potenzielle Bedrohungen hervorzuheben, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können.

#3. Mitarbeiterschulung und Sensibilisierung

Das Sicherheits- und Entwicklungsteam verwaltet die Sicherheit von AI-Daten. Organisationen sollten ihre Mitarbeiter darin schulen, wie sie ihre Daten schützen und Best Practices für AI implementieren können. Regelmäßige Schulungen und Workshops können dem Personal helfen, über die neuesten Sicherheitsbedrohungen und Abwehrtechniken speziell für AI-Systeme auf dem Laufenden zu bleiben.

#4. Zusammenarbeit und Informationsaustausch

Organisationen sollten mit Bildungseinrichtungen und Forschungszentren zusammenarbeiten, die sich auf AI-Sicherheit konzentrieren und möglicherweise einen besseren Blick auf einzigartige Bedrohungen haben. Die Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden hilft Organisationen dabei, konform zu bleiben und die Politikentwicklung zu beeinflussen.

Die Implementierung von Best Practices für AI-Datensicherheit ist essenziell. Singularity XDR hilft bei der Umsetzung proaktiver Maßnahmen zur Sicherung von AI-Daten und zur Verhinderung von Sicherheitsverletzungen.

Regulatorische und ethische Überlegungen

Mit der Entwicklung der AI-Technologie ist es wichtig, dass Regulierungsbehörden auf der ganzen Welt Maßnahmen ergreifen, die die Privatsphäre des Einzelnen gewährleisten und dazu beitragen, den Missbrauch von AI zu stoppen. Einige der bekanntesten Vorschriften sind:

Datenschutz-Grundverordnung (GDPR)

GDPR verpflichtet Organisationen, strenge Richtlinien einzuhalten, die die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten umfassen. Sie besagt außerdem, dass die in AI gespeicherten Daten Verwaltungsbeschränkungen unterliegen sollten. GDPR betont die Datenminimierung und die Zweckbindung und gewährt das Recht auf Vergessenwerden.

Unternehmen, die AI für ihre Abläufe einsetzen, sollten diese Standards einhalten, eine rechtliche Genehmigung für die Datenverarbeitung einholen und den klaren Einsatz von AI in ihren Abläufen darlegen, was sich direkt auf ihre Kunden auswirken kann.

Kalifornisches Verbraucherdatenschutzgesetz (CCPA)

CCPA gewährt Organisationen nur sehr eingeschränkte Rechte. CCPA beinhaltet das Recht zu erfahren, welche Daten erhoben werden und wie sie verwendet werden. Es erlaubt Einwohnern der USA sogar zu entscheiden, ob ihre Daten verkauft werden dürfen oder nicht.

Bedeutung ethischer AI-Praktiken

Für Unternehmen ist es wichtig, ethisch zu handeln. Diese ethischen Grundsätze stellen sicher, dass AI-Systeme stets kontrolliert werden, nicht nur im Interesse des öffentlichen Vertrauens, sondern auch, um mit Hilfe dieser Systeme etwas Gutes für die Gesellschaft zu bewirken. Die drei Grundsätze, die befolgt werden sollten, sind:

1. Um Diskriminierung aufgrund von Ethnie, Geschlecht und Alter zu vermeiden, ist es wichtig, mögliche Probleme in den Trainingsdaten zu prüfen. Regelmäßige Audits der AI-Ausgaben sollten durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass sie nicht unethisch sind.
2. Es ist wichtig, dass AI-Systeme transparent machen, wie sie bestimmte Entscheidungen treffen, insbesondere für Organisationen, die mit Gesundheitsdaten oder Strafjustiz zu tun haben.
3. Es sollte klar angegeben werden, wer oder was verantwortlich ist, wenn eine unethische Handlung oder Entscheidung von einer AI getroffen wird.

SentinelOne für AI-Datensicherheit

SentinelOne Produkte gehören zu den besten Tools zum Schutz von AI-Systemen und ihren Daten. Die Plattform bietet Verhaltensanalyse und maschinelles Lernen, um mehrschichtige Sicherheit zu schaffen, die Unternehmen vor allen Arten von Bedrohungen schützen kann.

Wichtige Produkte und Funktionen

• Behavioral AI: SentinelOne verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um jedes Verhalten zu erkennen, das auf einen Cyberangriff hindeuten könnte, einschließlich potenzieller Bedrohungen für AI-Systeme.
• Automatisierte Reaktion: Die Plattform könnte automatisch auf Bedrohungen reagieren und so Risiken für AI-Daten und die Infrastruktur eines Unternehmens vermeiden.
• Schutz von Cloud-Workloads: Diese Funktion hilft dabei, AI-Systeme und Daten in Cloud-Umgebungen zu schützen.

Singularity™ AI SIEM

Mit dem weltweit fortschrittlichsten KI-SIEM von SentinelOne können Sie Bedrohungen in Echtzeit erkennen und die täglichen Abläufe optimieren.

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Fazit

AI ist zu einem Teil unseres Lebens geworden und wird mit der Zeit weiter wachsen. Daher ist es sehr wichtig, AI und die für AI verwendeten Daten vor Cyberbedrohungen zu schützen. Dies sollte unter Berücksichtigung der Sicherheit von Kunden und Unternehmen erfolgen. So wird sichergestellt, dass AI nicht bedroht wird und das Leben der Verbraucher nicht bedroht.

Unternehmen nutzen KI, um die Effizienz ihrer täglichen Abläufe zu steigern. Für Unternehmen ist es wichtig, sich über die Sicherheit von KI-Modellen zu informieren, die sie möglicherweise verwenden oder selbst entwickelt haben. Dazu sind sie in der Lage, wenn Unternehmen verstehen, welche Bedrohungen die von ihnen eingesetzte KI beeinträchtigen werden. Dieser Blog hilft Unternehmen dabei, die KI-Modelle zu schützen und verschiedene Möglichkeiten zu finden, die KI-Daten sicher zu halten. Bei der Umsetzung der KI-Datensicherheit sollten Best Practices angewendet werden, und Unternehmen können Gebrauch machen vonSentinelOne für bessere Sicherheit.

SentinelOne ist eine intelligente Plattform, die Verhaltensanalyse nutzt, um potenzielle Bedrohungen für die Sicherheit von AI-Daten zu erkennen. Sie bietet verschiedene Funktionen wie automatisierte Reaktion, Schutz von Cloud-Workloads und Datenschutzfunktionen, um Unternehmen dabei zu helfen, ihr Geschäft abzusichern. Um mehr darüber zu erfahren, wie SentinelOne die Sicherheit Ihres Unternehmens verbessern kann, eine Demo anfordern, noch heute.