Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die darauf abzielt, Maschinen so intelligent zu machen, dass sie Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dazu gehört alles vom Lernen über das Lösen von Problemen bis hin zur Entscheidungsfindung. Das System speist riesige Datenmengen in KI-Systeme ein, die nach komplexen Algorithmen und menschenähnlichen Denkprozessen arbeiten, um zu lernen und Erfahrungen zu sammeln. Die Anwendungsbereiche sind vielfältig und reichen vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen und den Transportsektor bis hin zur Fertigungsindustrie.
Das Problem ist jedoch, dass KI-Systeme nicht nur immer intelligenter und ausgefeilter werden, sondern auch mit neuen Herausforderungen und Risiken konfrontiert sind. Bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI muss deren Sicherheit gewährleistet sein, was als KI-Sicherheit bezeichnet wird. Das bedeutet, KI-Systeme vor Angriffen zu schützen und sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen und sicher funktionieren.
In diesem Artikel werden einige der wichtigsten KI-Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit KI-Systemen, Möglichkeiten zu ihrer Bewältigung und die Möglichkeiten von SentinelOne zum Schutz von KI-Systemen behandelt. Wir werden verschiedene Arten von Angriffsmethoden auf KI-Modelle diskutieren, darunter Datenvergiftung, Modellinversion und gegnerische Beispiele.
Was ist KI-Sicherheit?
KI-Sicherheit ist der Bereich, der sich mit dem Schutz von KI-Systemen und ihren Komponenten vor verschiedenen Sicherheitsbedrohungen (z. B. feindlichen Angriffen) und Schwachstellen (z. B. Datenvergiftung) befasst. Das bedeutet, dass die Daten, Algorithmen, Modelle und die Infrastruktur, die in KI-Anwendungen zum Einsatz kommen, geschützt werden müssen. Die Aufgabe der KI-Sicherheit besteht darin, sicherzustellen, dass das System sicher ist und ordnungsgemäß funktioniert. Dazu gehört alles von unbefugtem Zugriff über Datenverstöße bis hin zu Angriffen auf die KI, die deren Funktionalität oder Ergebnisse beeinträchtigen könnten.
KI-Sicherheit ist aus mehreren Gründen unerlässlich:
- Datenschutz: Viele KI-Systeme verarbeiten riesige Mengen sensibler Daten. Daher ist die Sicherung dieser Daten notwendig, um Datenverstöße zu verhindern.
- Modellintegrität: Die Manipulation mit bösartigen Daten könnte die Wirksamkeit von KI-Modellen beeinträchtigen. Daher ist es notwendig, die Integrität des Modells aufrechtzuerhalten.
- Verhinderung von Missbrauch: KI-Sicherheit trägt dazu bei, dass Angreifer KI-Systeme nicht für schädliche Zwecke missbrauchen können.
- Vertrauen und Akzeptanz: Bessere Sicherheit führt zu mehr Vertrauen in KI-gestützte Technologien, was deren breitere Akzeptanz in verschiedenen Branchen fördert.
- Compliance: In vielen Branchen gelten strenge Vorschriften für den Umgang mit Daten und den Einsatz von KI. KI-Sicherheit hilft Unternehmen dabei, diese Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
14 KI-Sicherheitsrisiken und -bedrohungen
Um sich vor den vielen Arten von Sicherheitsrisiken zu schützen, die alle KI-Systeme betreffen, müssen Unternehmen zunächst verstehen, um welche Risiken es sich dabei handelt. Im Folgenden sind die größten Sicherheitsrisiken und -bedrohungen für KI aufgeführt.
Nr. 1: Datenvergiftung
Bei diesem Angriff geben Angreifer falsche Daten in den Datensatz ein, der zum Trainieren der KI verwendet wird. Diese verfälschten Daten können die Funktionalität der KI verändern und zu falschen Entscheidungen oder Vorhersagen führen. Neue oder geänderte falsche Datenpunkte können dann zum Datensatz hinzugefügt werden, wodurch es für den KI-Prozess unmöglich wird, korrekt zu lernen. Auch wenn die Auswirkungen von Datenvergiftung auf den ersten Blick subtil erscheinen, können sie gefährlich sein und die Modellleistung eines KI-Systems nach und nach sabotieren.
#2. Modellinversion
Alle Modellinversionsangriffe zielen darauf ab, die für die Erstellung einer KI verwendeten Trainingsdaten wiederherzustellen. Angreifer können Informationen über die Trainingsdaten extrahieren, indem sie einfach wiederholt Abfragen an das Modell stellen und dessen Ausgaben untersuchen. Dies stellt eine ernsthafte Bedrohung der Privatsphäre dar, insbesondere wenn die KI mit proprietären oder privaten Informationen trainiert wurde. Die Modellinversion kann zum Verlust proprietärer Informationen oder der Daten bestimmter einzelner Benutzer führen. Dies ist insbesondere ein Risiko für Modelle, die spezifische oder detaillierte Ergebnisse liefern.
#3. Adversarial Examples
Dies sind irreführende, speziell für KI-Systeme, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, entwickelte Eingaben. Angreifer nehmen kleine, fast nicht wahrnehmbare Änderungen an den Eingabedaten vor, die zu einer Fehlklassifizierung oder Fehlinterpretation der Daten durch die KI führen, z. B. ein leicht verändertes Bild, das für Menschen nicht sichtbar ist, aber eine KI dazu veranlasst, es vollständig falsch zu klassifizieren. Durch die Verwendung von gegnerischen Beispielen kann man ein KI-basiertes Sicherheitssystem umgehen oder die Entscheidungsfindung eines KI-gesteuerten Systems manipulieren. Dies gilt insbesondere für Bereiche wie autonome Fahrzeuge, Gesichtserkennung und Malware-Identifizierung.
#4. Modelldiebstahl
Bei diesem Angriff wird eine Nachbildung oder etwas sehr Ähnliches wie ein proprietäres KI-Modell erstellt. Die Angreifer senden mehrere Anfragen an das Zielmodell und verwenden dann dessen Antworten, um ein Ersatzmodell zu trainieren. Dies kann zum Diebstahl von geistigem Eigentum und Wettbewerbsvorteilen führen. Dies ist besonders kritisch für Unternehmen, die KI-Modelle als Dienstleistung anbieten. Das kopierte Modell könnte genutzt werden, um einen konkurrierenden Dienst aufzubauen oder allgemeine/Sicherheitslücken im Originalmodell zu finden.
#5. Verletzung der Privatsphäre
Die KI-Modelle können sensible Informationen aus dem Trainingsdatensatz speichern und weitergeben. Dies kann geschehen, wenn dem Modell bestimmte Fragen gestellt werden oder wenn es Ergebnisse generiert. Die Verletzung der Privatsphäre kann durch personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder andere sensible Informationen verursacht werden. In Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann dies zu einem Problem werden, da solche Modelle dazu neigen, Texte auf der Grundlage von Trainingsdaten zu generieren. Es versteht sich von selbst, dass solche Lecks durch regelmäßige Überprüfungen der KI-Systeme sorgfältig vermieden werden müssen.
#6. Backdoor-Angriff
Bei diesem Angriff werden während der Trainingsphase bösartige Backdoors in KI-Modelle eingebettet. Solche Hintertüren werden durch bestimmte Eingaben ausgelöst, die dazu führen können, dass sich das Modell unbeabsichtigt verhält. Beispielsweise könnte ein mit einer Hintertür versehenes Bilderkennungssystem Bilder falsch klassifizieren, wenn bestimmte Muster darin vorhanden sind. Sie sind manchmal sehr schwer zu finden, da sich das Modell in den meisten Fällen normal verhält. Dieser Angriff kann die Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit von KI-Systemen in wichtigen Szenarien ruinieren.
#7. Umgehungsangriffe
Die Ausgabedaten basieren einfach auf den eingegebenen Daten, und diese Angriffe bestehen darin, diese Eingabedaten so zu manipulieren, dass sie alle KI-basierten Erkennungssysteme umgehenbasierten Erkennungssysteme umgehen. Angreifer ändern den Inhalt oder das Verhalten, um KI-Sicherheitsdetektoren zu umgehen. Malware könnte so modifiziert werden, dass sie von Antivirenprogrammen, die mit KI arbeiten, nicht erkannt wird. Dies hilft Angreifern bei Umgehungsangriffen und weckt die Sorge, dass KI-Systeme, die mit der Sicherheit beauftragt sind, unwirksam werden könnten, indem sie eine Bedrohung unbemerkt durchlassen.
#8. Dateninferenz
Bei Dateninferenzangriffen sind Angreifer in der Lage, Muster und Zusammenhänge in den Ausgaben von KI-Systemen zu analysieren und daraus geschützte Informationen abzuleiten. In einigen Fällen kann auch die Offenlegung indirekter Daten zu Datenschutzverletzungen führen. Diese Angriffe sind oft schwer abzuwehren, da sie vorhandene KI-Primitive nutzen, wie beispielsweise die Fähigkeit, versteckte Muster zu entdecken. Dieses Risiko zeigt, wie wichtig es ist, sorgfältig auszuwählen, welche Eingaben und Ausgaben KI-Systeme zulassen.
#9. KI-gestütztes Social Engineering
Auf diese Weise nutzen Angreifer KI, um hochwirksame und individualisierte Social-Engineering-Angriffe zu erstellen. GenAI-Systeme können realistische Text-, Sprach- oder sogar Videoinhalte erstellen, um ihre Ziele zu überzeugen. Die KI könnte sogar Phishing-E-Mails verfassen, die speziell auf einzelne Empfänger zugeschnitten sind. Dies erhöht das Risiko traditioneller und bekannterer Social-Engineering-Bedrohungen erheblich, da diese immer schwieriger zu erkennen sind und ihre Erfolgsquote höher ist als ihre Fehlerquote.
#10. API-Angriffe
APIs bilden wichtige Verbindungen zwischen KI-Systemen und anderer Software und sind daher attraktive Ziele für Angreifer. Zu den gängigen Exploits gehören unbefugter Zugriff durch schwache Authentifizierung, Manipulation von Eingaben, um das Modellverhalten zu beeinträchtigen, und Datenextraktion über unsichere Endpunkte. Darüber hinaus können Angreifer APIs mit böswilligen Anfragen überlasten, um KI-Dienste zu stören. Zu den wesentlichen Sicherheitsmaßnahmen gehören starke Authentifizierung, Eingabevalidierung, Ratenbegrenzung und kontinuierliche Überwachung.
#11. Hardware-Schwachstellen
KI-Systeme sind für eine effiziente Verarbeitung oft auf spezielle Hardware angewiesen. Angreifer können Schwachstellen in dieser Hardware ausnutzen, um das KI-System zu kompromittieren. Dazu können Seitenkanalangriffe gehören, bei denen Informationen aus physikalischen Signalen wie Stromverbrauch oder elektromagnetischen Emissionen extrahiert werden. Hardware-Schwachstellen können Sicherheitsmaßnahmen auf Softwareebene umgehen und Angreifern potenziell tiefgreifenden Zugriff auf das KI-System verschaffen. Dieses Risiko unterstreicht die Notwendigkeit einer sicheren Hardware-Konzeption und -Implementierung in KI-Anwendungen.
#12. Modellvergiftung
Während Datenvergiftung während des Bewegungsprozesses durch Manipulation des Trainingsdatensatzes auftritt, findet Modellvergiftung direkt aus dem KI-Modell heraus statt und tritt in zwei Strategien auf. Angreifer verändern Modellparameter oder -architekturen in böswilliger Absicht. Dadurch entstehen potenzielle versteckte Backdoor-Angriffe oder verändern das Verhalten des Modells auf unerwartete, unbemerkbare Weise. Modellvergiftung ist besonders gefährlich in föderierten Lernumgebungen, in denen mehrere Parteien an der Ausbildung des Modells beteiligt sind.
Die Erkennung von Modellvergiftungen ist schwierig, da sich die Vergiftungseffekte möglicherweise nur unter bestimmten Auslösebedingungen manifestieren, das Modell bei sauberen Validierungsdaten oft eine gute Leistung aufweist, die Änderungen subtil sein und sich auf viele Gewichte verteilen können und es in föderierten Lernumgebungen schwierig sein kann, nachzuvollziehen, welcher Teilnehmer böswillige Aktualisierungen beigesteuert hat.
#13. Transfer-Lernangriffe
Transfer-Learning-Angriffe zielen auf Transfer-Learning-basierte KI-Modelle ab, bei denen ein vortrainiertes Modell als Grundlage verwendet und für die jeweilige Aufgabe feinabgestimmt wird. Durch die Erstellung spezifischer gegnerischer Daten können sie das Basismodell so modifizieren, dass es eine versteckte Hintertür oder Verzerrung enthält, die jeden nachfolgenden speziellen Feinabstimmungsprozess übersteht. Dies kann zu unerwarteten Verhaltensweisen im Modell führen, wodurch es in der Produktion unsicher und/oder unzuverlässig werden kann. Da viele Unternehmen vorab trainierte Modelle verwenden, um Zeit und Geld zu sparen, besteht auch die Gefahr von Transfer-Learning-Angriffen.
#14. Angriffe zur Ableitung von Mitgliedschaften
Bei diesem Angriff möchte der Angreifer herausfinden, ob ein bestimmter Datenpunkt im Trainingssatz von KI-Modellen enthalten war. Angreifer können die Ausgabe des Modells für eine bestimmte Eingabe nutzen, um etwas über die Trainingsdaten zu erfahren. Dies stellt eindeutig eine erhebliche Gefahr für die Privatsphäre dar, insbesondere wenn die Modelle mit privaten oder vertraulichen Daten trainiert wurden.
Wie lassen sich die Sicherheitsrisiken der KI mindern?
Es gibt keine einheitliche Lösung für den Umgang mit Sicherheitsrisiken der KI. Im Folgenden werden fünf der wichtigsten Strategien zur Minimierung dieser Bedrohungen vorgestellt:
1. Datenvalidierung
Unternehmen sollten eine umfassende Datenvalidierung implementieren, um bösartige oder beschädigte Daten zu identifizieren und herauszufiltern. Diese wird in der Regel verwendet, um Eingabedaten zu bereinigen, damit sie in das KI-System eingespeist werden können. Unternehmen sollten Algorithmen zur Erkennung von Anomalien einsetzen, um anomales Verhalten in Trainings- oder Validierungssätzen zu erkennen. Es sollten häufige Audits und die Integrität der Datensätze durchgeführt werden, die zum Trainieren und Testen von KI-Modellen verwendet werden. Solche Maßnahmen können vor Datenvergiftungsangriffen schützen und das Risiko unbeabsichtigter Verzerrungen in KI-Systemen minimieren.
2. Verbesserung der Modellsicherheit
Unternehmen sollten Techniken wie Differential Privacy einsetzen, um die Trainingsdaten so zu trainieren, dass eine genaue Modellleistung weiterhin möglich ist, es einem Angreifer jedoch erschwert wird, Informationen über einzelne Personen zu extrahieren. Unternehmen sollten sichere Mehrparteienberechnungen für gemeinsames KI-Training ohne Datenlecks einsetzen. Adversariale/böswillige Beispiele können verwendet werden, um die Modelle regelmäßig zu testen und sie sicherer und robuster zu machen. Modellverschlüsselung und sichere Enklaven sollten verwendet werden, um sicherzustellen, dass KI-Modelle sicher und manipulationssicher sind.
3. Strenge Zugriffskontrollen
Unternehmen sollten für jede Komponente innerhalb des KI-Systems mehrstufige Authentifizierungs- und Autorisierungsverfahren einrichten. Außerdem sollten Unternehmen eine Multi-Faktor-Authentifizierung für das KI-Modell und den Zugriff auf Trainingsdaten aktivieren.
Unternehmen können das Prinzip der geringsten Privilegien anwenden, sodass Root-Benutzer nur die unbedingt erforderlichen Berechtigungen erhalten. Durch die Identifizierung möglicher Injektionsangriffe und das Bombardieren verschiedener Eingaben wird deutlich, welche Zugriffsrechte geändert oder welche Datenbank wieder auf die richtigen Berechtigungen zurückgesetzt werden müssen. Außerdem sollten Entwickler sowohl für Daten während der Übertragung als auch für gespeicherte Daten eine starke Verschlüsselung verwenden, um unbefugten Zugriff/Verstöße zu verhindern.
4. Regelmäßige Sicherheitsaudits
Unternehmen sollten regelmäßig Sicherheitsbewertungen der KI-Systeme durchführen, um festzustellen, ob Schwachstellen vorhanden sind. Die Systemsicherheit sollte mit automatisierten Tools und manuellen Penetrationstests bewertet werden. Codeüberprüfungen dienen dazu, Schwachstellen in den KI-Algorithmen und der sie unterstützenden Software zu identifizieren. Unternehmen sollten alle Komponenten des KI-Systems auf dem neuesten Stand halten und mit Patches versehen, um sie vor bekannten Schwachstellen zu schützen. Eine weitere bewährte Vorgehensweise ist eine Überwachung rund um die Uhr, damit Sicherheitsteams bei Sicherheitsvorfällen sofort reagieren können.
5. Ethische KI-Praktiken
Unternehmen sollten Grenzen für die akzeptable und verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Anwendungen in ihrem Geschäftsfeld festlegen. Sie sollten Transparenz einbauen, um das System rechenschaftspflichtig zu machen. Regelmäßige Überwachung und Bewertung der Ergebnisse von Modellen, um bidirektionale Auswirkungen, d. h. eingebaute Verzerrungen in KI-Ergebnissen, zu identifizieren. Schnelle und effektive Reaktion auf KI-Verstöße oder andere ethische Probleme mit Incident-Response-Playbooks. Unternehmen sollten Sicherheits- und Ethikschulungen für KI-Entwickler und -Anwender durchführen.
Wie kann SentinelOne helfen?
SentinelOne bietet einige der wichtigsten Funktionen zur Verbesserung der KI-Sicherheit. Das Unternehmen sorgt für Sicherheit durch den Einsatz von KI-Funktionen, kann aber auch zur Sicherung der KI selbst beitragen. Und zwar folgendermaßen:
- Autonome Erkennung von Bedrohungen: SentinelOne nutzt künstliche Intelligenz, um Bedrohungen autonom zu erkennen und darauf zu reagieren. Dadurch sind die KI-Systeme immuner gegen verschiedene Angriffe, einschließlich Angriffen auf die Infrastruktur.
- Verhaltensbasierte KI: Die Plattform nutzt verhaltensbasierte KI, um abnormales Verhalten oder Aktivitäten zu identifizieren, die ein Hinweis auf eine Sicherheitsverletzung sein könnten. Dies ist nützlich, um neue Arten von Angriffen zu entdecken, die reguläre Systeme nicht erkennen können, und sie mit Signaturen zu beschreiben.
- Automatisierte Reaktion: SentinelOne verfügt über eine automatisierte Funktion zur Reaktion auf Bedrohungen. Das System kann sofort Maßnahmen ergreifen, wenn eine Bedrohung erkannt wird, um das Risiko zu mindern und einzudämmen und so den Schaden für KI-Systeme zu reduzieren.
- Endpunktschutz: SentinelOne’s Endpoint Security schützt die Endpunkte und verhindert, dass unbefugte Benutzer auf KI-Systeme zugreifen und Daten exfiltrieren.
- Netzwerktransparenz: Die vollständige Transparenz des gesamten Netzwerks hilft bei der Verfolgung des Datenflusses über alle Kanäle zu und von KI-Systemen, sodass Unternehmen feststellen können, ob Informationen nach außen gelangen oder unbefugte Akteure versuchen, sich Zugang zu verschaffen.
Das branchenführende AI SIEM
Mit dem weltweit fortschrittlichsten KI-SIEM von SentinelOne können Sie Bedrohungen in Echtzeit erkennen und die täglichen Abläufe optimieren.
Demo anfordernFazit
Der Einsatz dieser modernen Technologien erfordert eine sicherheitsverstärkende KI, die ein wichtiger Bereich ist, der genau unter die Lupe genommen werden muss. Da KI-Systeme in allen Bereichen Fortschritte machen und Schutz vor einer Vielzahl von Bedrohungen und Schwachstellen benötigen, wird ihre Bedeutung mit der zunehmenden Nutzung durch Unternehmen weiter zunehmen. Unternehmen müssen sich der Risiken bewusst sein, die durch KI entstehen können, wie z. B. Datenvergiftung, Modellinversion und gegnerische Angriffe.
Aus diesem Grund sind umfangreiche Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, um der Bedrohung entgegenzuwirken. Dazu können eine strenge Datenvalidierung, ein hohes Maß an Modellsicherheit, sichere Zugriffskontrollen, häufige Sicherheitsaudits und ethische KI-Praktiken gehören. Diese Strategien helfen Unternehmen dabei, KI-Systeme, den Datenschutz und die Integrität jeder Entscheidung und jedes Ergebnisses, das aus einem Algorithmus abgeleitet wird, zu schützen.
SentinelOne bietet Sicherheit dort, wo es für KI-Systeme wichtig ist. Die KI-gestützte Sicherheitslösung hilft Unternehmen dabei, in Echtzeit auf Bedrohungen zu reagieren. Die Notwendigkeit eines proaktiven Ansatzes zur Aufrechterhaltung der Sicherheit, der den Anforderungen der zukünftigen KI-Technologie gerecht wird, wird auch weiterhin ein bewegliches Ziel sein.
"FAQs
Die größten Sicherheitsbedrohungen sowie mögliche Lösungen für Datenvergiftung, Modellinversion, gegnerische Beispiele, Datenschutzverletzungen und Backdoor-Angriffe. All diese Risiken beeinträchtigen die Funktionsweise von KI-Systemen.
Es gibt viele Möglichkeiten, wie Cyberangreifer KI-Systeme kompromittieren können, z. B. durch Modelldiebstahl, Umgehungsangriffe und API-Ausnutzung. Angreifer können auch Methoden verwenden, um Textinhalte aus KI-Modellen, sensible Daten oder subtile Eingabemerkmale abzurufen, um die Modellausgabe zu manipulieren.
KI-Systeme können Cyberangriffe verstärken, indem sie Social-Engineering-Ansätze beschleunigen und auf jeden Benutzer zuschneiden. Das könnte bedeuten, dass sie glaubwürdige Phishing-E-Mails, Deepfakes oder andere Formen schädlicher Inhalte produzieren können, die eine höhere Chance haben, Opfer zu täuschen.
Erklärbarkeit ist ein wesentliches Merkmal des Schutzes vor Cyberbedrohungen, da sie Einblicke in die Gründe für die Entscheidungsfindung von KI-Modellen liefert. Diese Transparenzmaßnahmen ermöglichen die Offenlegung, um Verzerrungen, Schwächen oder unvorhergesehene Verhaltensweisen in KI-Systemen aufzudecken.
Unternehmen können KI-Sicherheitsrisiken mindern, indem sie eine strenge Datenvalidierung implementieren, die Modellsicherheit verbessern, die Zugriffskontrollen verstärken, regelmäßige Sicherheitsaudits durchführen und ethische KI-Praktiken entwickeln.
Zu den Tools, die zur Sicherung von KI-Modellen verwendet werden können, gehören Differential Privacy Frameworks, föderierte Lernplattformen, Modellverschlüsselungslösungen und KI-basierte Sicherheitsüberwachungssysteme wie SentinelOne. Diese Dienste schützen vor zahlreichen Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen.