Die 14 größten KI-Sicherheitsrisiken im Jahr 2026

Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Art von Technologie, die darauf abzielt, Maschinen intelligent genug zu machen, um Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehört alles vom Lernen über Problemlösung bis hin zur Entscheidungsfindung. Das System speist KI-Systeme mit enormen Datenmengen, die nach komplexen Algorithmen und menschenähnlichen Denkprozessen arbeiten, um zu lernen und Erfahrung zu sammeln. Ihre Anwendungen können eine Vielzahl von Bereichen abdecken, von Gesundheitswesen, Finanzwesen und Transport bis hin zu Fertigungssektoren.

Das Problem ist jedoch, dass KI-Systeme nicht nur intelligenter und ausgefeilter werden, sondern auch mit neuen Herausforderungen und Risiken konfrontiert sind. Bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI muss ihre Sicherheit gewährleistet werden, und dies wird als KI-Sicherheit bezeichnet. Das bedeutet, KI-Systeme vor Angriffen zu schützen und sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen und sicher funktionieren.

Was ist KI-Sicherheit?

KI-Sicherheit ist der Bereich des Schutzes von KI-Systemen und ihren Komponenten vor verschiedenen Sicherheitsbedrohungen (z. B. adversarialen Angriffen) und Schwachstellen (z. B. Datenvergiftung). Das bedeutet den Schutz der Daten, Algorithmen, Modelle und Infrastruktur, die an KI-Anwendungen beteiligt sind. Die Aufgabe der KI-Sicherheit besteht darin, sicherzustellen, dass das System sicher ist und ordnungsgemäß funktioniert. Dazu gehört alles von unbefugtem Zugriff über Datenschutzverletzungen bis hin zu Angriffen auf die KI, die ihre Funktionalität oder Ausgaben beeinträchtigen könnten.

KI-Sicherheit ist aus mehreren Gründen essenziell:

1. Datenschutz: Viele KI-Systeme verarbeiten enorme Mengen sensibler Daten. Daher ist die Sicherung dieser Daten notwendig, da sie dazu beiträgt, eine Datenschutzverletzung zu verhindern.
2. Modellintegrität: Manipulationen mit bösartigen Daten könnten die Wirksamkeit von KI-Modellen beeinträchtigen. Daher ist es notwendig, die Integrität des Modells aufrechtzuerhalten.
3. Verhinderung von Missbrauch: KI-Sicherheit hilft dabei zu verhindern, dass Angreifer KI-Systeme für schädliche Zwecke ausnutzen.
4. Vertrauen und Akzeptanz: Bessere Sicherheit führt zu größerem Vertrauen in KI-gestützte Technologien, was ihre stärkere Einführung in verschiedenen Branchen fördert.
5. Compliance: In vielen Branchen gelten strenge Vorschriften für den Umgang mit Daten und die Nutzung von KI. KI-Sicherheit hilft Unternehmen dabei, solche 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, worin diese Risiken bestehen. Nachfolgend sind die größten KI-Sicherheitsrisiken und Bedrohungen aufgeführt.

#1. Datenvergiftung

Bei diesem Angriff geben Angreifer falsche Daten in den Datensatz ein, der zum Trainieren der KI verwendet wird. Diese beschädigten Daten können die Funktionalität der KI verändern und falsche Entscheidungen oder Vorhersagen erzeugen. Neue oder veränderte falsche Datenpunkte können dann dem Datensatz hinzugefügt werden, wodurch es für den KI-Prozess unmöglich wird, korrekt zu lernen. Während die Auswirkungen von Datenvergiftung subtil erscheinen, können sie gefährlich sein und die Modellleistung eines KI-Systems schrittweise sabotieren.

#2. Modellinversion

Jeder der Model-Inversion-Angriffe versucht, die Trainingsdaten wiederherzustellen, die zur Erstellung einer KI verwendet wurden. Angreifer können Informationen über die Trainingsdaten extrahieren, indem sie das Modell wiederholt abfragen und seine Ausgaben untersuchen. Dies stellt eine erhebliche Bedrohung der Privatsphäre dar, insbesondere wenn die KI mit proprietären oder privaten Informationen trainiert wurde. Model Inversion kann zum Offenlegen proprietärer Informationen oder der Daten bestimmter einzelner Benutzer führen. Dies ist insbesondere ein Risiko für Modelle, die spezifische oder detaillierte Ausgaben liefern.

#3. Adversariale Beispiele

Dabei handelt es sich um irreführende, speziell gestaltete Eingaben für KI-Systeme, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Angreifer nehmen kleine, nahezu zu vernachlässigende Änderungen an Eingabedaten vor, die dazu führen, dass die KI die Daten falsch klassifiziert oder fehlinterpretiert, etwa ein leicht verändertes Bild, das für Menschen unsichtbar ist, aber dazu führt, dass eine KI es völlig falsch klassifiziert. Durch die Verwendung von adversarialen Beispielen kann man ein KI-basiertes Sicherheitssystem umgehen oder die Entscheidungsfindung eines KI-gesteuerten Systems manipulieren. Dies gilt insbesondere in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen, Gesichtserkennung und Malware-Identifizierung.

#4. Modelldiebstahl

Bei diesem Angriff wird eine Replik oder etwas sehr Ähnliches zu einem proprietären KI-Modell erstellt. Die Angreifer senden mehrere Abfragen an das Zielmodell und verwenden dann dessen Antworten, um ein Ersatzmodell zu trainieren. Dies kann zum Diebstahl geistigen Eigentums und von Wettbewerbsvorteilen führen. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die KI-Modelle als Service anbieten. Das kopierte Modell könnte genutzt werden, um einen konkurrierenden Service aufzubauen oder allgemeine/Sicherheitsschwachstellen im ursprünglichen Modell zu finden.

#5. Datenschutzleck

Die KI-Modelle können sensible Informationen aus dem Trainingsdatensatz speichern und offenlegen. Dies kann geschehen, wenn dem Modell bestimmte Fragen gestellt werden oder wenn es Ausgaben erzeugt. Datenschutzlecks können durch personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder andere sensible Informationen entstehen. Bei Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann dies zu einer Belastung werden, da solche Modelle dazu neigen, Text auf Grundlage von Trainingsdaten zu erzeugen. Unnötig zu sagen, dass solche Lecks durch regelmäßige Audits von KI-Systemen sorgfältig vermieden werden müssen.

#6. Backdoor-Angriff

Bei diesem Angriff werden bösartige Backdoors während der Trainingsphase in KI-Modelle eingebettet. Solche Backdoors werden durch bestimmte Eingaben ausgelöst, was dazu führen kann, dass sich das Modell unbeabsichtigt verhält. Beispielsweise könnte ein mit einer Backdoor versehenes Bilderkennungssystem Bilder falsch klassifizieren, wenn bestimmte Muster in ihnen vorhanden sind. Sie sind manchmal sehr schwer zu finden, da sich das Modell die meiste Zeit normal verhält. Dieser Angriff kann die Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit von KI-Systemen in wichtigen Szenarien beeinträchtigen.

#7. Umgehungsangriffe

Die Ausgabedaten basieren einfach auf den ihnen bereitgestellten Eingabedaten, und diese Angriffe bestehen darin, diese Eingabedaten so zu manipulieren, dass KI-basierte Erkennungssysteme umgangen werden. Angreifer verändern den Inhalt oder das Verhalten, um KI-Sicherheitsdetektoren zu umgehen. Malware könnte so verändert werden, dass sie von Antivirenprogrammen, die KI verwenden, nicht erkannt wird. Dies unterstützt Angreifer bei Umgehungsangriffen und verstärkt die Sorge, dass mit Sicherheitsaufgaben betraute KIs unwirksam werden könnten, indem sie eine Bedrohung unbemerkt durchschlüpfen lassen.

#8. Dateninferenz

Dateninferenzangriffe liegen vor, wenn Angreifer Muster und Korrelationen in den Ausgaben von KI-Systemen analysieren und diese nutzen, um geschützte Informationen abzuleiten. In einigen Fällen kann auch die Offenlegung indirekter Daten zu Datenschutzverletzungen führen. Gegen diese Angriffe ist oft schwer vorzugehen, weil sie die vorhandenen KI-Grundbausteine nutzen, etwa die Fähigkeit, verborgene Muster zu entdecken. Dieses Risiko zeigt, wie wichtig es ist, sorgfältig auszuwählen, was KI-Systeme eingeben und ausgeben können.

#9. KI-gestütztes Social Engineering

So nutzen Angreifer KI, um hochwirksame und individualisierte Social-Engineering-Angriffe zu erstellen. GenAI-Systeme können realistische Text-, Sprach- oder sogar Videoinhalte erzeugen, um 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 zunehmend schwerer zu erkennen sind und ihre Erfolgsquote höher ist als ihre Misserfolgsquote.

#10. API-Angriffe

APIs bilden kritische Verbindungen zwischen KI-Systemen und anderer Software und sind daher attraktive Ziele für Angreifer. Zu den häufigen Angriffsmethoden gehören unbefugter Zugriff durch schwache Authentifizierung, Eingabemanipulation zur Vergiftung des Modellverhaltens und Datenextraktion über unsichere Endpunkte. Darüber hinaus können Angreifer APIs mit bösartigen 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 häufig auf spezialisierte Hardware angewiesen. Angreifer können Schwachstellen in dieser Hardware ausnutzen, um das KI-System zu kompromittieren. Dazu können Side-Channel-Angriffe gehören, die Informationen aus physischen Signalen wie Stromverbrauch oder elektromagnetischen Emissionen extrahieren. Hardware-Schwachstellen können Sicherheitsmaßnahmen auf Softwareebene umgehen und Angreifern potenziell tiefgreifenden Zugriff auf das KI-System ermöglichen. Dieses Risiko unterstreicht die Notwendigkeit eines sicheren Hardware-Designs und einer sicheren Implementierung in KI-Anwendungen.

#12. Modellvergiftung

Während Datenvergiftung während des Bewegungsprozesses durch Manipulation des Trainingsdatensatzes erfolgt, findet Modellvergiftung direkt am KI-Modell statt und tritt in zwei Strategien auf. Angreifer verändern Modellparameter oder die Architektur mit böswilliger Absicht. Dadurch entstehen potenzielle versteckte Backdoor-Angriffe oder das Verhalten des Modells auf unerwartete, unauffällige Weise zu verändern. Model Poisoning ist besonders gefährlich in föderierten Lernszenarien, in denen mehrere Parteien am Training des Modells beteiligt sind.

Die Erkennung von Model Poisoning ist schwierig, da sich die Auswirkungen der Vergiftung möglicherweise nur unter bestimmten Auslösebedingungen zeigen, das Modell bei sauberen Validierungsdaten oft eine gute Leistung beibehält, die Änderungen subtil sein und sich über viele Gewichte verteilen können und es in föderierten Lernszenarien schwierig sein kann, nachzuverfolgen, welcher Teilnehmer bösartige Updates beigesteuert hat.

#13. Transfer-Learning-Angriffe

Transfer-Learning-Angriffe zielen auf KI-Modelle auf Basis von Transfer Learning ab, bei denen ein vortrainiertes Modell als Grundlage verwendet und für die jeweilige Aufgabe feinabgestimmt wird. Durch die Erstellung spezifischer adversarialer Daten können sie das Basismodell so verändern, dass es eine verborgene Hintertür oder Verzerrung enthält, die jeden nachfolgenden spezialisierten Feinabstimmungsprozess überdauert. Dies kann zu unerwarteten Verhaltensweisen im Modell führen, wodurch es in der Produktion unsicher und/oder unzuverlässig werden kann. Transfer-Learning-Angriffe sind auch deshalb besorgniserregend, weil viele Unternehmen möglicherweise ein vortrainiertes Modell verwenden, um Zeit und Geld zu sparen.

#14. Membership-Inference-Angriffe

Bei diesem Angriff möchte der Angreifer wissen, ob ein bestimmter Datenpunkt im Trainingssatz von KI-Modellen enthalten war. Angreifer können eine Ausgabe des Modells für eine bestimmte Eingabe verwenden, um etwas über die Trainingsdaten zu erfahren. Dies stellt eindeutig eine erhebliche Bedrohung für die Privatsphäre dar, insbesondere wenn die Modelle mit privaten oder vertraulichen Daten trainiert werden.

Wie lassen sich die KI-Sicherheitsrisiken mindern?

Der Umgang mit KI-Sicherheitsrisiken lässt sich nicht auf eine einzige Lösung reduzieren. Nachfolgend finden Sie fünf der wichtigsten Strategien zur Minimierung dieser Bedrohungen:

1. Datenvalidierung

Unternehmen sollten eine umfassende Datenvalidierung implementieren, um bösartige oder beschädigte Daten zu identifizieren und zu filtern. Sie werden im Allgemeinen verwendet, um Eingabedaten zu bereinigen, damit sie in das KI-System eingespeist werden können. Unternehmen sollten Algorithmen zur Anomalieerkennung verwenden, um anomales Verhalten in Trainings- oder Validierungssätzen zu erkennen. Häufige Audits und die Integrität der zum Trainieren und Testen von KI-Modellen verwendeten Datensätze sollten sichergestellt werden. Solche Maßnahmen können vor Data-Poisoning-Angriffen schützen und das Risiko unbeabsichtigter Verzerrungen in KI-Systemen minimieren.

2. Modellsicherheit verbessern

Unternehmen sollten Techniken wie differenzielle Privatsphäre einsetzen, um die Trainingsdaten so zu trainieren, dass weiterhin eine genaue Modellleistung möglich ist, es für einen Angreifer jedoch schwieriger wird, Informationen über eine einzelne Person zu extrahieren. Unternehmen sollten sichere Mehrparteienberechnung für gemeinsames KI-Training mit Datenleckage am Nullpunkt einsetzen. Adversarial/Malicious-Beispiele können verwendet werden, um die Modelle regelmäßig zu testen und sie sicherer und robuster zu machen. Modellverschlüsselung und sichere Enklaven sollten eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass KI-Modelle sicher oder manipulationssicher sind.

3. Strenge Zugriffskontrollen

Unternehmen sollten für jede Komponente innerhalb des KI-Systems mehrere Ebenen der Authentifizierung und Autorisierung einrichten. Außerdem sollten Unternehmen Multi-Faktor-Authentifizierung für das KI-Modell und den Zugriff auf Trainingsdaten aktivieren.

Unternehmen können das Prinzip der geringsten Rechte anwenden, sodass Root-Benutzer nur die unbedingt erforderlichen Berechtigungen erhalten. Das Erkennen möglicher Injection-Angriffe und das Beschießen mit verschiedenen Eingaben zeigt auf, welche Zugriffsrechte geändert oder ob die Datenbank wieder auf den korrekten Berechtigungssatz zurückgesetzt werden muss. Außerdem sollten Entwickler sowohl für Daten während der Übertragung als auch für ruhende Daten eine starke Verschlüsselung verwenden, um unbefugten Zugriff/Sicherheitsverletzungen zu verhindern.

4. Regelmäßige Sicherheitsaudits

Organisationen sollten regelmäßig Sicherheitsbewertungen der KI-Systeme durchführen, um festzustellen, ob Schwachstellen vorhanden sind. Die Systemsicherheit sollte mithilfe automatisierter Tools und manueller Penetrationstests bewertet werden. Code-Reviews werden verwendet, um Schwachstellen in den KI-Algorithmen und der Software zu identifizieren, die diese unterstützen. Organisationen sollten alle Komponenten des KI-Systems aktuell halten und mit Patches versehen, um sich vor bekannten Schwachstellen zu schützen. Eine weitere bewährte Methode ist eine 24/7-Überwachung, damit Sicherheitsteams bei Sicherheitsvorfällen sofort reagieren können.

5. Ethische KI-Praktiken

Organisationen sollten die Grenzen einer akzeptablen und verantwortungsvollen Entwicklung von Anwendungen für KI in ihrem Unternehmen festlegen. Sie sollten Transparenz integrieren, um das System rechenschaftspflichtig zu machen. Regelmäßige Überwachung und Bewertung der Ergebnisse von Modellen, um wechselseitige Auswirkungen zu identifizieren, d. h. in KI-Ausgaben eingebaute Verzerrungen. Schnelles und wirksames Reagieren auf KI-Verstöße oder andere ethische Probleme mit Incident-Response-Playbooks. Organisationen sollten Sicherheits- und Ethikschulungen für KI-Entwickler und -Nutzer durchführen.

Wie kann SentinelOne helfen?

SentinelOne bietet einige der entscheidenden Funktionen zur Verbesserung der KI-Sicherheit. Das Unternehmen bietet Sicherheit durch den Einsatz von KI-Funktionen, kann aber auch dabei helfen, KI selbst zu schützen. So geht’s:

1. Autonome Bedrohungserkennung: SentinelOne nutzt künstliche Intelligenz, um Bedrohungen autonom zu erkennen und darauf zu reagieren. Dadurch werden die KI-Systeme widerstandsfähiger gegen verschiedene Angriffe, einschließlich Infrastrukturangriffe.
2. Behavioral AI: Die Plattform nutzt Behavioral AI, um anormales Verhalten oder Aktivitäten zu identifizieren, die ein Hinweis auf eine Sicherheitskompromittierung sein könnten. Dies ist nützlich, um neue Arten von Angriffen zu entdecken, die reguläre Systeme nicht anhand von Signaturen erkennen können.
3. 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 Schäden an KI-Systemen zu reduzieren.
4. Endpoint Protection: SentinelOne’s Endpoint Security schützt die Endpunkte und verhindert, dass unbefugte Benutzer auf KI-Systeme zugreifen und Datenexfiltrationsversuche durchführen.
5. Netzwerktransparenz: Die vollständige Transparenz des gesamten Netzwerks hilft dabei, den Datenfluss über alle Kanäle zu und von KI-Systemen nachzuverfolgen, wodurch Unternehmen feststellen können, ob Informationen nach außen dringen oder unbefugte Akteure versuchen einzudringen.

Das branchenführende 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

Die Einführung dieser modernen Technologien geht mit dem Bedarf an sicherheitsverstärkender KI einher, einem wichtigen Bereich, der genau geprüft werden muss. Da KI-Systeme in jedem Bereich voranschreiten und Schutz vor einer Vielzahl von Bedrohungen und Schwachstellen benötigen, wird die Bedeutung nur weiter zunehmen, je mehr Unternehmen mit ihnen arbeiten. Unternehmen müssen sich der Risiken bewusst sein, die durch KI entstehen können, wie Data Poisoning, Model Inversion und adversariale Angriffe.

Deshalb sind umfassende Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, um der Bedrohung entgegenzuwirken. Dazu könnten eine starke 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 Ausgabe zu schützen, die aus einem Algorithmus abgeleitet wird.

SentinelOne bietet Sicherheit dort, wo sie für KI-Systeme wichtig ist. Die KI-gestützte Sicherheitslösung hilft Unternehmen, in Echtzeit auf Bedrohungen zu reagieren. Die Notwendigkeit eines proaktiven Ansatzes zur Aufrechterhaltung einer Sicherheit, die den Anforderungen zukünftiger KI-Technologie gerecht wird, wird fortlaufend ein bewegliches Ziel bleiben.