Mit dem Aufkommen von Transformers und generativer KI hat die künstliche Intelligenz einen Punkt erreicht, an dem sie Texte produzieren kann, die sich ganz menschlich lesen. Diese KI-Systeme können alles Mögliche erstellen, von Artikeln über Bilder bis hin zu Code in verschiedenen Branchen. Aber wie wir alle wissen, bringt große Macht auch große Verantwortung mit sich, und die Zunahme generativer KI hat offensichtlich eine ganze Reihe neuer Sicherheitsrisiken mit sich gebracht, die behoben werden müssen.
In diesem Beitrag werden wir uns eingehend damit befassen, was generative KI-Sicherheit ist, welche Gefahren bei Missbrauch entstehen können und wie Sie diese reduzieren können. Außerdem werden wir die Rolle von Cybersicherheitslösungen wie SentinelOne bei der Unterstützung von Unternehmen im Umgang mit neuen Bedrohungen erörtern.
Was ist generative KI-Sicherheit?
Generative KI Sicherheit bezieht sich auf die Praktiken und Tools, die zum Schutz von Systemen eingesetzt werden, die neue Inhalte erstellen können, vor Missbrauch oder zum Schutz vor Missbrauch. Sie umfasst alles von Datenschutz bis hin zum Potenzial für durch KI generierte Fehlinformationen.
Da generative KI dazu verwendet werden könnte, extrem realistische Inhalte zu generieren, die auf schädliche Weise eingesetzt werden können, muss viel Aufwand in die Sicherheit dieser Systeme gesteckt werden. Generative KI könnte dazu verwendet werden, Deepfakes zu erstellen, schädlichen Code zu generieren und Social-Engineering-Angriffe in großem Umfang zu automatisieren, wenn die Technologie nicht von Grund auf sicher ist. Die Sicherheit generativer KI-Systeme schützt sowohl das System selbst als auch alle Personen, die von seinen Ergebnissen betroffen sein könnten.
Ein wesentliches Risiko für die Sicherheit generativer KI hängt mit dem Datenschutz zusammen. Diese Systeme werden anhand riesiger Datenbanken trainiert, die möglicherweise private oder personenbezogene Daten enthalten. Es ist wichtig, diese Trainingsdaten zu sichern und zu anonymisieren. Noch wichtiger ist, dass die von generativen KI-Systemen ausgegebenen Informationen an sich ein erhebliches Risiko darstellen und bei unsachgemäßer Verwaltung unbeabsichtigt private personenbezogene Daten offenlegen können.
Einer der wichtigsten Punkte in Bezug auf die Sicherheit generativer KI ist außerdem, wie sie sich auf eine Vielzahl von Datenschutzbelangen und die Einhaltung verschiedener Datenverarbeitungsverfahren mit bestimmten Kontrollen anderer ethischer Fragen auswirken kann, d. h. die mit dieser Technologie generierten Inhalte müssen eine sinnvollere, zweckbezogene Ausrichtung aufweisen.
10 Sicherheitsrisiken generativer KI
Die Fähigkeiten generativer KI verbessern sich ständig, und jede neue Funktion bringt neue Sicherheitsrisiken mit sich. Das Verständnis dieser Risiken ist für Unternehmen, die generative KI-Technologie einsetzen möchten, aber dennoch über starke Sicherheitsressourcen verfügen, von großer Bedeutung. Hier sind zehn wichtige Sicherheitslücken generativer KI:
Nr. 1. Deepfake-Generierung
Generative KI hat die Erstellung von Deepfakes verbessert, bei denen es sich um sehr realistisch wirkende gefälschte Videos, Bilder oder Audioaufnahmen handelt (am häufigsten in Verbindung mit obszönen Videos mit Gesichtsaustausch). Diese Technologie ermöglicht Fake News wie nie zuvor, da sie äußerst realistisch wirkende Aufnahmen erstellen kann, was Deepfakes zu einem sehr ernsten Problem macht.
Die Reichweite von Deepfakes geht jedoch weit über reine Unterhaltung oder Streiche hinaus. Deepfakes können zum Identitätsdiebstahl von prominenten Personen wie Beamten oder Führungskräften führen und für Rufschädigung, Finanzbetrug oder sogar politische Instabilität verantwortlich sein. Stellen Sie sich vor, was ein Deepfake-Video, in dem der CEO etwas Unwahres sagt, mit dem Aktienkurs eines Unternehmens anrichten würde oder wie es Mitarbeiter und Stakeholder in Panik versetzen könnte.
#2. Automatisierte Phishing-Angriffe
Generative künstliche Intelligenz verändert den Stand der Technik bei Phishing-Angriffen und macht deren Erkennung schwieriger. KI-basierte Systeme können automatisch äußerst realistische und personalisierte Phishing-E-Mails (in großem Umfang) erstellen, die den Schreibstil und sogar die Persönlichkeit realer Personen mit persönlichen Informationen nachahmen.Diese KI-gestützten Phishing-Kampagnen können sogar herkömmliche Sicherheitstechniken umgehen, die auf Mustererkennung oder Keyword-Erkennung basieren. Mithilfe einer künstlichen Intelligenz, die mit riesigen Datenmengen aus sozialen Netzwerken und anderen öffentlich zugänglichen Quellen trainiert wurde, könnte die KI selbst Nachrichten generieren, die auf jeden einzelnen Adressaten zugeschnitten sind, und so die Wirksamkeit solcher Angriffe verbessern. Das Ergebnis ist ein potenziell höherer Erfolg bei der Erlangung von Zugangsdaten, der Verbreitung von Malware oder allgemeinen Social-Engineering-Praktiken.
#3. Generierung von Schadcode
Tools wie GitHub Copilot und Cursor AI verwenden generative KI zum Schreiben von Code. Obwohl dies ein nützliches Werkzeug zur Erstellung starker Sicherheitslösungen sein kann, ist die Menge an neuem und bösartigem Code, den Angreifer produzieren, erstaunlich.
KI-gestützte Systeme können vorhandene Malware analysieren, erfolgreiche Angriffsmuster identifizieren und neue Varianten generieren, die sich der Erkennung durch herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen entziehen können. Dies dürfte zu einer rasanten Weiterentwicklung von Malware führen und Cybersicherheitsspezialisten vor große Herausforderungen stellen.
#4. Social Engineering
Social-Engineering-Angriffe werden zunehmend mit Hilfe von KI verstärkt. Mithilfe riesiger Mengen an personenbezogenen Daten aus dem Internet ermöglicht es die künstliche Intelligenz Maschinen, hochgradig personalisierte und effektive Social-Engineering-Angriffe zu entwickeln.
Diese KI-gestützten Angriffe gehen über bloßes E-Mail-Phishing hinaus. Sie können von der Fälschung authentischer Sprachaufzeichnungen für Vishing-Angriffe (Voice Phishing) bis hin zur Entwicklung komplexer Lügen für langfristige Catfishing-Betrügereien reichen. Was diese Angriffe so heimtückisch macht, ist unter anderem die Fähigkeit der KI, ihre Taktik spontan anzupassen und verschiedene Ziele auf einzigartige Weise zu beeinflussen.
#5. Feindselige Angriffe auf KI-Systeme
Je mehr Unternehmen sich bei ihren Sicherheitsmaßnahmen auf KI verlassen, desto anfälliger sind sie für feindselige Angriffe auf ihr Sicherheitssystem. Umso anfälliger sind ihre Sicherheitssysteme für gegnerische Angriffe, da diese meist durch speziell erzeugte Störsignale erfolgen, die die Eingaben perfekt imitieren und so die gleichen Ausgaben mit bestimmten Malware-Paketen oder Signalen verursachen, die die Daten vergiften. Indem generative KI andere Eingaben erstellt, um eine zweite (oder mehrere) Schichten der KI zu täuschen, kann diese zu falschen Ausgaben oder Entscheidungen verleitet werden.
Generative KI kann beispielsweise verwendet werden, um Bilder zu generieren, die speziell darauf ausgelegt sind, die Deep-Learning-Algorithmen in einem hochmodernen Bilderkennungssystem zu überwinden, oder um Texte zu formulieren, die natürliche Sprachverarbeitungssysteme täuschen und so Content-Moderationssoftware umgehen. Angriffe wie diese untergraben die Vertrauenswürdigkeit von KI-gestützten Sicherheitssystemen und können letztendlich große Lücken hinterlassen, die böswillige Akteure zu ihrem Vorteil ausnutzen können.
#6. Datenvergiftung
Datenvergiftungsangriffe funktionieren, indem sie die Trainingsdaten verändern, die zur Erstellung von KI-Modellen verwendet werden, darunter auch generative KI-Systeme. Sie können auch das Verhalten der KI untergraben, indem sie raffiniert gestaltete bösartige Datenpunkte in den Trainingssatz einschleusen.
Ein Beispiel: Ein Datenvergiftungsangriff auf ein generatives KI-System, wie es beispielsweise zur Vervollständigung von Code verwendet wird, kann Schwachstellen in die vorgeschlagenen Code-Schnipsel einschleusen. Dies gilt umso mehr für KI-gestützte Sicherheitssysteme. Durch das Verfälschen der Trainingsdaten könnte eine Schwachstelle entstehen, sodass ein Angriff an anderer Stelle unentdeckt bleiben könnte.
#7. Modelldiebstahl und Reverse Engineering
Da generative KI-Modelle immer ausgefeilter und wertvoller werden, werden sie selbst zum Ziel von Diebstahl und Reverse Engineering. Angreifer, die Zugriff auf diese Modelle erhalten, könnten sie nutzen, um eigene konkurrierende Systeme zu entwickeln oder, was noch gefährlicher ist, Schwachstellen in KI-gestützten Systemen zu finden und auszunutzen.
Modelldiebstahl kann zum Verlust von geistigem Eigentum führen und Unternehmen möglicherweise Millionen an Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen kosten. Wenn ein Angreifer zudem ein für Sicherheitszwecke verwendetes Modell rückentwickeln kann, ist er möglicherweise in der Lage, dessen Verhalten vorherzusagen und Strategien zu entwickeln, um es zu umgehen, wodurch die gesamte Sicherheitsinfrastruktur, die um dieses KI-System herum aufgebaut ist, gefährdet wird.
#8. KI-generierte Desinformationskampagnen Generative KI kann übermenschliche Mengen an kohärentem, kontextbezogenem Text generieren und ist damit ein mächtiges Werkzeug für Desinformation in großem Maßstab. Aus Sicht der KI gibt es unzählige Beispiele für irreführende Artikel, Social-Media-Beiträge und Kommentare, die über soziale Medien verbreitet werden können und bestimmte Zielgruppen oder Plattformen treffen.
Solche KI-gestützten Fake News, die als Desinformationskampagnen beginnen, können und wurden bereits dazu genutzt, die öffentliche Meinung zu beeinflussen (Wahlen zu beeinflussen) oder Marktpaniken auszulösen. Die einzige Lösung für Faktenprüfer und Moderatoren besteht darin, ihre Arbeitsgeschwindigkeit zu erhöhen, theoretisch so schnell wie die KI selbst arbeitet, bevor sich eine Lüge so weit verbreitet, dass sie nicht mehr widerlegt werden kann.
#9. Datenschutzverletzungen in KI-Ausgaben Generative KI-Modelle, die auf der Grundlage riesiger Datensätze trainiert wurden, können unbeabsichtigt private Daten in ihren Ausgaben preisgeben. Dies wird als Modellleckage oder unerwünschte Speicherung bezeichnet. Ein schlecht trainiertes Sprachmodell könnte beispielsweise unwissentlich Geschäftsgeheimnisse in seinen Textausgaben verschlüsseln. Ebenso kann ein Bildgenerierungsmodell, das mit medizinischen Bildern trainiert wurde, in seinen Ausgaben neue patientenspezifische Informationen generieren. In diesem Fall kann es zu Datenschutzverletzungen kommen, die nur schwer zu erkennen sind.
#10. Übermäßiges Vertrauen in KI-generierte Inhalte
Das Risiko eines übermäßigen Vertrauens in KI-generierte Inhalte ohne angemessene Überprüfung wird zunehmen, da generative KI immer beliebter wird und ihre Ausgaben immer überzeugender werden. Dies kann wiederum zur Verbreitung von Ungenauigkeiten, Vorurteilen oder regelrechten Lügen führen.
Am größten ist das Risiko möglicherweise in Bereichen wie Journalismus, Forschung oder Entscheidungsfindung für Unternehmen und Behörden, wo die unkritische Übernahme von KI-generierten Inhalten reale Auswirkungen haben kann. Wenn Sie sich beispielsweise ausschließlich auf KI-generierte Marktanalysen verlassen, anstatt die Ergebnisse durch Menschen überprüfen zu lassen, müssen Sie mit fehlerhaften Empfehlungen rechnen. Auch im Gesundheitswesen besteht das Risiko, dass eine übermäßige Abhängigkeit von KI-generierten Diagnoseergebnissen ohne Überprüfung für Patienten schädlich sein kann.
Minderung der Sicherheitsrisiken generativer KI
Es gibt einige gute Möglichkeiten für Unternehmen, mit den Sicherheitsherausforderungen generativer KI umzugehen. Im Folgenden sind fünf wichtige Möglichkeiten zur Verbesserung der Sicherheit aufgeführt:
1. Strenge Zugriffskontrollen und Authentifizierung
Strenge Zugriffskontrollen und Authentifizierung sind für die Sicherheit generativer KI-Systeme von entscheidender Bedeutung. Wie die oben genannten Beispiele Multi-Faktor-Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und regelmäßige Audits fallen ebenfalls in diese Kategorie. Generative KI kann manchmal unsachgemäß verwendet werden, daher sind die Minimierung der Exposition und die Beschränkung der Personen, die mit diesen Modellen interagieren können, weitere Maßnahmen für Unternehmen.
2. Verbesserung der Datenschutz- und Datensicherheitssysteme
Wenn Daten zum Trainieren und Ausführen eines generativen KI-Modells verwendet wurden, müssen diese gut geschützt werden. Dazu gehört eine sehr gute Verschlüsselung Ihrer Daten (gespeicherte und übertragene Daten) bis hin zu Datenschutztechniken wie Differential Privacy, um sicherzustellen, dass einzelne Datenpunkte privat bleiben. Regelmäßige Datenprüfungen und angemessene Richtlinien zur Datenaufbewahrung können verhindern, dass KI unwissentlich personenbezogene Daten preisgibt.
3. Richten Sie eine ordnungsgemäße Modell-Governance und -Nachverfolgung ein
Der Schlüssel zur Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit generativer KI-Systeme ist die Einrichtung eines vollständigen Modell-Governance-Rahmens. Die Kontrollen können von der Durchführung regelmäßiger Modellprüfungen über die Überwachung unerwarteter Verhaltensweisen/Ausgaben bis hin zur Entwicklung von Ausfallsicherungen reichen, um die Generierung bösartiger Inhalte zu vermeiden. Durch kontinuierliche Überwachung können potenzielle Sicherheitsverletzungen oder Modellverschlechterungen frühzeitig erkannt werden.
4. Investieren Sie in Schulungen zu KI-Ethik und -Sicherheit
Um Risiken zu vermeiden, ist es unerlässlich, dass Mitarbeiter in KI-Ethik und -Sicherheit geschult werden. Diese Vorbereitung umfasst das Erlernen effizienter Methoden zum Erkennen von KI-generierten Inhalten, das Erkennen der Grenzen von KI-Systemen und das Erkennen potenzieller Sicherheitsrisiken. Letztendlich wird die Entwicklung einer Kultur der Achtsamkeit und Verantwortlichkeit im Umgang mit KI in Unternehmen als Schutz für die menschliche Verteidigungslinie gegen Sicherheitsbedrohungen dienen, die durch den Einsatz künstlicher Intelligenz entstehen.
5. Zusammenarbeit mit Cybersicherheitsexperten und KI-Forschern
Die Sicherheit generativer KI erfordert einen kontinuierlichen Dialog zwischen Sicherheitsexperten und KI-Forschern, um die Risiken generativer KI-Systeme stets im Blick zu behalten. Dies kann die Teilnahme an Arbeitsgruppen der Branche, den Austausch von Bedrohungsinformationen und sogar die Zusammenarbeit mit der Wissenschaft bedeuten. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Strategie entsprechend anpassen, um sich angemessen auf neue Entwicklungen im Bereich der KI-Sicherheit einzustellen.
KI-gestützte Lösungen wie Singularity Endpoint Protection, können generative KI-basierte Angriffe in Echtzeit erkennen und blockieren.
Wie kann SentinelOne helfen?
SentinelOne bietet ebenfalls Lösungen für die Sicherheitsherausforderungen generativer KI. Lassen Sie uns einige davon näher betrachten.
- Bedrohungserkennung: SentinelOne kann alle Bedrohungen, die versuchen, Angriffe zu eskalieren, in Echtzeit erkennen und darauf reagieren.
- Verhaltensbasierte KI: Die proprietäre verhaltensbasierte KI von SentinelOne kann anomales Verhalten erkennen, das auf Angriffe durch KI oder die unbefugte Nutzung von KI-Systemen hindeutet.
- Einfaches Eindämmen und Beheben von Bedrohungen: Die automatisierten Reaktionsfunktionen von SentinelOne können Angriffe schnell stoppen, indem sie die Auswirkungen von KI-bezogenen Sicherheitsvorfällen reduzieren.
- Endpoint & EDR: SentinelOne schützt Endgeräte, die für generative KI-Tools verwendet werden.
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Get a DemoFazit
Generative KI ist zwar eine spannende Technologie, die beispiellose Möglichkeiten bietet, bringt jedoch auch völlig neue Sicherheitsrisiken mit sich, die Unternehmen berücksichtigen sollten. Wenn sich Unternehmen dieser Risiken bewusst sind und an einer stärkeren Sicherheit arbeiten, wird generative KI einen großen Aufschwung erleben und ein enormes Potenzial bieten, ohne dass es zu Sicherheitsverletzungen kommt.
Angesichts der Fortschritte im Bereich der generativen KI ist es für Unternehmen wichtig, sich über die neuesten Sicherheitsmaßnahmen und Best Practices auf dem Laufenden zu halten. Generative KI eröffnet nicht nur eine neue Welt voller Möglichkeiten für die Bewältigung zukünftiger Probleme, sondern stellt Unternehmen auch vor Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Diese Risiken bestimmen wiederum, was KI-Assistenten zur Verfügung gestellt werden muss, ohne dass dabei zu großer Schaden entsteht. Um die Sicherheit Ihrer generativen KI-Systeme zu gewährleisten, integrieren Sie Singularity’s AI-powered security entscheidend, um neue Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern.
"FAQs
Generative KI kann für Phishing und Social Engineering missbraucht werden, indem sie in großem Umfang hochgradig personalisierte und überzeugende Nachrichten erstellt. Diese KI-Systeme können riesige Mengen an personenbezogenen Daten aus sozialen Medien und anderen Quellen analysieren, um E-Mails, Nachrichten oder sogar Sprachanrufe zu erstellen, die vertrauenswürdigen Personen oder Organisationen sehr ähnlich sind.
Ja, generative KI kann zur Erstellung von Schadcode oder Malware verwendet werden. KI-Systeme, die mit vorhandenen Malware-Beispielen und Code-Repositorys trainiert wurden, können neue Varianten von Malware oder sogar völlig neue Arten von Schadsoftware generieren. Diese KI-generierten Bedrohungen können sich potenziell schneller entwickeln als herkömmliche Malware, wodurch sie schwieriger zu erkennen und zu neutralisieren sind.
KI-generierte Deepfakes werfen aufgrund ihres Missbrauchspotenzials und der Schwierigkeit, sie von echten Inhalten zu unterscheiden, erhebliche ethische Bedenken auf. Ein großes Problem ist die Verwendung von Deepfakes zur Verbreitung von Falschinformationen oder Desinformationen, die die öffentliche Meinung manipulieren, Wahlen beeinflussen oder den Ruf von Personen schädigen können. Hinzu kommen Datenschutzbedenken, da Deepfakes ohne Zustimmung der betroffenen Person unter Verwendung ihres Bildnisses erstellt werden können, was zu Belästigung oder Ausbeutung führen kann.
Unternehmen können die Sicherheitsrisiken generativer KI durch einen vielschichtigen Ansatz mindern. Dazu gehören die Implementierung strenger Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmaßnahmen für KI-Systeme, die Gewährleistung angemessener Datenschutzmaßnahmen für Trainingsdaten und KI-Ergebnisse sowie die Entwicklung robuster Rahmenwerke für die Modell-Governance. Regelmäßige Sicherheitsaudits von KI-Modellen und deren Ergebnissen sind ebenso wichtig wie Investitionen in Schulungen für Mitarbeiter zu KI-Ethik und -Sicherheit. Unternehmen sollten sich außerdem über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI-Sicherheit auf dem Laufenden halten und mit Cybersicherheitsexperten zusammenarbeiten.
KI-generierte Inhalte können ein wirkungsvolles Instrument zur Verbreitung von Fehlinformationen oder Desinformation sein, da sie in der Lage sind, schnell große Mengen überzeugender, falscher Inhalte zu erstellen. KI-Systeme können gefälschte Nachrichtenartikel, Social-Media-Beiträge oder sogar ganze Websites generieren, die legitim erscheinen. Diese Systeme können Inhalte auf bestimmte Zielgruppen zuschneiden, wodurch die Falschinformationen eher geglaubt und geteilt werden. KI kann auch verwendet werden, um Deepfake-Videos oder manipulierte Bilder zu erstellen, die falsche Narrative unterstützen.
