Machine Learning, Sprachverarbeitung und immense Rechenpower haben die Tür zu einer neuen Ära aufgestoßen: der Ära der Künstlichen Intelligenz. . Die Technologie entwickelt sich rasant weiter – und verändert bereits die Art und Weise, wie wir arbeiten. Ganze Branchen könnten dadurch revolutioniert werden.
Laut dem Gartner Research Report Tech CEO Insight: Adoption Rates for AI and GenAI Across Verticals, zeigen die Ergebnisse der 2024 Gartner CIO and Tech Executive Survey: 73 Prozent der Befragten wollen ihre Investitionen in KI im Jahr 2024 erhöhen. 26 Prozent planen, das Budget auf dem Niveau von 2023 zu belassen, während nur 1 Prozent Kürzungen vorsieht.*
Das sind die höchsten Investitions- und Adoptionsraten, die KI bislang erreicht hat.
Gleichzeitig ist Generative AI (GenAI) durch verbraucherfreundliche Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT populär geworden und treibt die nächste Innovationswelle an. Der Global GenAI Reportvon NTT DATA zeigt: 99 Prozent der Unternehmen planen weitere Investitionen in GenAI.
KI-Risiken verstehen: Die andere Seite des Fortschritts
Je mehr Unternehmen KI- und GenAI-Lösungen einführen, desto deutlicher zeigt sich: Wir stehen erst am Anfang des gewaltigen Potenzials dieser Technologien. Doch der rasante Aufstieg aufgrund der schnellen Adaption bringt auch neue Sicherheitslücken und KI-gestützte Bedrohungen mit sich.
Cyberkriminelle nutzen schwache Schutzmechanismen aus, um KI-Modelle zu manipulieren und die Integrität und Zuverlässigkeit KI-gestützter Lösungen zu gefährden.
Laut einer Pressemitteilung von Gartnersind „KI-gestützte Angriffe die größte neue Bedrohung für Unternehmen im dritten Quartal 2024.“ Es ist bereits das dritte Quartal in Folge, in dem diese Art von Angriffen als oberstes Risiko eingestuft wird.**
Wer das volle Potenzial von KI erschließen will, muss diese Sicherheitsrisiken verstehen. Nur mit klaren Richtlinien und geeigneten Schutzmechanismen lassen sich die enormen Datenmengen und die dahinterstehende Infrastruktur wirksam sichern.
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Wie KI-Risiken entstehen – und was sie so gefährlich macht
Cyberkriminelle suchen ständig nach Schwachstellen, um die Daten und Algorithmen von KI-Systemen zu kompromittieren. Typische Risiken sind zum Beispiel Datenvergiftungen, bei denen Angreifer manipulierte oder fehlerhafte Daten einschleusen, die KI-Modelle verfälschen – oder Adversarial Attacks. Dazu gehören Techniken wie Prompt Injection oder Jailbreaks, die Algorithmen gezielt manipulieren.
Aktuelle Vorfälle, etwa die Jailbreaks beim chinesischen KI-Startup DeepSeek oder dem KI-Coding-Assistenten GitHub Copilot zeigen, wie schnell solche Angriffe Realität werden können.
KI-Systeme und KI-gestützte Anwendungen sind genauso anfällig für Cyberangriffe wie jede andere Technologie – und die Bedrohung wächst, je autonomer diese Systeme werden. Sicherheitsverletzungen könnten nicht nur für Unternehmen, sondern auch für die Gesellschaft gravierende Folgen haben.
Besondere Vorsicht ist auch bei unkontrollierten KI-Agenten geboten, etwa bei KI-gestützten Notizassistenten, die sich in Unternehmensgespräche einklinken, oder bei hochauflösenden Foto-Enhancer-Apps. Solche Tools machen Geschäftsprozesse wie Recruiting oder Beschaffung effizienter – aber nur, wenn sie strengen Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien folgen. Deshalb ist es unerlässlich, klare Vorgaben für den Einsatz von KI, Data Governance und Datenschutz in der Organisation zu definieren.
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KI-Risiken im Unternehmen proaktiv steuern
Um KI-Systeme in Ihrem Unternehmen sicher zu betreiben, brauchen Sie einen proaktiven Ansatz, der sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen umfasst.
So legen Sie ein starkes Fundament:
- Klare Business Cases entwickeln: Definieren Sie genau, welchen Mehrwert KI für Ihr Unternehmen schaffen soll – ob durch breit angelegte KI-Anwendungen oder spezifische GenAI-Lösungen.
- Strukturen für KI-Sicherheits-Governance aufbauen: Führen Sie kontinuierliche Risikoanalysen durch, um Schwachstellen in KI-Anwendungen, LLMs oder der zugrunde liegenden Infrastruktur frühzeitig zu erkennen.
- Erprobte Rahmenwerke und Tools nutzen: Nutzen Sie bewährte Standards wie das AI Risk Management Framework des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) oder spezifische Bedrohungsmodelle wie MITRE Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems (MITRE ATLAS), eine global verfügbare Wissensdatenbank für Angriffe auf KI-Systeme.
- Regulatorische Anforderungen im Blick behalten: Achten Sie darauf, lokale, regionale und globale Vorgaben einzuhalten – und passen Sie Ihre Governance-, Risiko- und Compliance-Strategie laufend an. Arbeiten Sie dabei mit Expert:innen zusammen, die regulatorische Rahmenwerke im Detail kennen.
7 entscheidende Erfolgsfaktoren für KI-Sicherheit
Sicherheit ist eine gemeinsame Verantwortung – von Unternehmensführung, Entwickler:innen sowie branchenspezifischen Aufsichtsbehörden. Diese sieben Bereiche verdienen dabei besondere Aufmerksamkeit:
1. Sicherheit von Anfang an
Sicherheit, Datenschutz und Vertrauen müssen schon bei der Entwicklung von KI-Systemen fest verankert sein. Beim Erfassen von Daten sollten Führungskräfte gezielt hinterfragen: Warum werden bestimmte Daten benötigt? Wann und wie werden sie genutzt? Gibt es alternative, weniger sensible Datenquellen?
2. Datenschutz und Datensicherheit
Die von Ihren KI-Systemen verwendeten Daten müssen korrekt, sicher und manipulationsgeschützt sein. Setzen Sie auf Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Anonymisierung, um sensible Informationen zu schützen – sowohl in den Trainingsdaten als auch in den Modellen selbst.
3. Modellvalidierung und Tests
Testen Sie Ihre KI-Modelle gründlich, bevor sie produktiv gehen – und testen Sie regelmäßig weiter. Setzen Sie auf adversariales Training: Trainieren Sie Ihre Modelle nicht nur mit sauberen, sondern auch mit bewusst manipulierten Daten, um sie robuster gegen Angriffe zu machen.
4. Kontinuierliches Monitoring und Bedrohungserkennung
Nutzen Sie fortschrittliche Monitoring-Tools, um verdächtige Aktivitäten oder Anomalien in Ihren KI-Systemen frühzeitig zu erkennen. Schnelle Reaktion in Echtzeit verhindert größere Schäden.
5. Gezielte Incident-Response-Planung
Erarbeiten Sie einen speziellen Incident-Response-Plan für KI-bezogene Vorfälle. Er sollte klare Schritte enthalten, um Angriffe zu erkennen, einzudämmen und Schäden zu beheben.
6. Zusammenarbeit und Aufklärung
Integrieren Sie Sicherheit nahtlos in den KI-Entwicklungsprozess und schulen Sie Ihre Mitarbeitenden regelmäßig zu KI-Risiken und Best Practices in der Cybersicherheit. Eine starke Sicherheitskultur macht Ihre Teams zur ersten Verteidigungslinie.
7. Risikomanagement und Compliance
KI-Governance entwickelt sich rasant weiter – und einige Regierungen und Aufsichtsbehörden sind dabei schneller vorangekommen als andere. In Singapur etwa gelten schon seit einiger Zeit verbindliche Regeln für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI.
Lesen und berücksichtigen Sie etablierte Rahmenwerke wie das NIST AI Risk Management Framework, die ISO/IEC 42001:2023-Leitlinien für das Management von KI-Systemen in Organisationen sowie die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, eine Übersicht der wichtigsten Sicherheitsrisiken.
Vergleichen Sie diese Frameworks sorgfältig – und berücksichtigen Sie dabei Ihre spezifischen KI-Einsatzszenarien, Ihre Geschäftsziele sowie die für Ihre Branche geltenden Vorschriften.
Sicher durchstarten mit KI: Jetzt die Weichen richtig stellen
Wenn Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen, reicht traditioneller Schutz nicht mehr aus. Sie brauchen eine Sicherheitsstrategie, die auf die besonderen Risiken von KI-Systemen ausgelegt ist – und diese Risiken aktiv managt.
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* Gartner Research, Tech CEO Insight: Adoption Rates for AI and GenAI Across Verticals, Whit Andrews, 11 March 2024
** Gartner, Gartner Survey Shows AI Enhanced Malicious Attacks as Top Emerging Risk for Enterprises for Third Consecutive Quarter, 1 November 2024