Fünf zentrale KI-Sicherheitsherausforderungen

Jüngsten Schätzungen zufolge wird der weltweite Markt für künstliche Intelligenz bis 2024 ein Volumen von 184 Milliarden Dollar erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 35%. Das Tempo und der Umfang der KI-Innovationen nehmen auf jeden Fall weiter zu. Neue Daten zeigen jedoch, dass die Entwicklung der KI ernsthafte Herausforderungen für die Sicherheit von Cloud-Diensten mit sich bringt. Das unglaubliche Tempo der KI-Innovation in Kombination mit der relativen Neuheit der Technologie und einer Überbetonung der Geschwindigkeit der Bereitstellung führt zu komplexen Herausforderungen, die Unternehmen verstehen und bewältigen müssen. In diesem Artikel befassen wir uns mit den fünf größten KI-Sicherheitsherausforderungen für Cloud-Dienste, ihrer Bedeutung und wie man sie bewältigen kann.

1. Geschwindigkeit der Innovation

Die erste Herausforderung ist das Tempo der Entwicklung. Die KI entwickelt sich immer schneller, und die KI-Innovation führt zu Funktionen, die die Benutzerfreundlichkeit auf Kosten der Sicherheit fördern. Die Kontrolle dieser Veränderungen ist schwierig und erfordert ständige Forschung, Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Sicherheitsprotokolle. Die KI-Dienste von Cloud-Anbietern werden ständig erweitert und weiterentwickelt, wobei ständig neue KI-Modelle, -Suites und -Ressourcen entstehen. So haben Cloud-Anbieter allein in diesem Jahr eine Reihe von KI-Modellen von Drittanbietern eingeführt: Google Vertex fügte Llama 3, Anthropic und Mistal hinzu, Azure OpenAI kündigte die Einführung von Whisper, GPT-4o und GPT-4o mini- an, und Amazon Bedrock führte Cohere, Mistral AI, Stability AI und andere neue Command R-Modelle ein. Diese schnellen und kontinuierlichen Änderungen stellen Sicherheitsteams vor Herausforderungen. So müssen beispielsweise die Sicherheitseinstellungen für neue KI-Services richtig konfiguriert werden, und die Sichtbarkeit von KI-Ressourcen und -Risiken muss gewährleistet sein.

2. KI-Schatten

Das nächste Problem ist, dass es den Sicherheitsteams oft an Sichtbarkeit mangelt, vor allem, wenn es um KI-Aktivitäten geht. Schatten-KI, d. h. unbekannte und nicht zugelassene KI-Technologien, die in einem Unternehmen eingesetzt werden, führen häufig dazu, dass Sicherheitsteams die Risiken von KI in der Cloud nicht vollständig verstehen. Schatten-KI kann die Übernahme von bewährten Sicherheitsverfahren und -richtlinien behindern, was zu einer größeren Angriffsfläche und einem höheren Risiko für das Unternehmen führt. Die Trennung von Sicherheits- und Entwicklungsteams ist eine der Hauptursachen für Schatten-KI. Zu den weiteren Herausforderungen gehört das Fehlen von KI-Sicherheitslösungen, die den Sicherheitsteams einen vollständigen Einblick in alle KI-Modelle, Kits und andere Ressourcen ermöglichen, die in einer Umgebung eingesetzt werden, einschließlich Schatten-KI.

3. Technologien im Anfangsstadium

Die dritte Herausforderung ist die KI-Sicherheit, die sich noch in einem frühen Stadium befindet, so dass es an umfangreichen Ressourcen und erfahrenen Experten mangelt. Um KI-Dienste abzusichern, müssen Unternehmen oft ihre eigenen Lösungen ohne externe Anleitung oder Paradigmen entwickeln. Zwar bieten Dienstanbieter Best Practices und restriktive Konfigurationen für KI-Dienste an, doch fehlt es den Sicherheitsteams möglicherweise an Zeit, Fähigkeiten oder Bewusstsein, um diese effektiv umzusetzen.

4. Nichteinhaltung regulatorischer Anforderungen

Die vierte Herausforderung ist die Erfüllung neuer gesetzlicher Anforderungen. Diese erfordern ein empfindliches Gleichgewicht zwischen der Förderung von Innovationen, der Gewährleistung von Sicherheit und der Einhaltung neuer gesetzlicher Vorschriften. Unternehmen und Politik müssen flexibel sein und auf neue Vorschriften im Zusammenhang mit KI-Technologien reagieren. Ein Großteil dieser Politik ist noch im Entstehen begriffen, aber es gibt bereits Anzeichen dafür, dass eine EU-KI-Verordnung verabschiedet wird.

Die sich verändernde Regulierungslandschaft stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar, die bereits mit Multi-Cloud-Technologien zu kämpfen haben. Daher ist es wichtig, eine vollständige Transparenz der KI-Modelle, -Ressourcen und -Nutzung zu gewährleisten, was mit Schatten-KI nur schwer zu erreichen ist. KI-Ressourcen werden ebenso wie Cloud-Assets in einem bestimmten Umfang und mit einer bestimmten Häufigkeit gestartet und abgeschlossen, sodass sie während des gesamten Compliance-Lebenszyklus automatisiert werden müssen:

• Inventarisierung von KI-Assets, Risiken und Aktivitäten;
• Zuordnung von Vermögenswerten und Risiken zu Compliance-Rahmenwerken und -Kontrollen;
• Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung des Status der Compliance-Kontrollen;
• Behandlung von Problemen mit der Nichteinhaltung von Vorschriften;
• Regelmäßige Mitteilung der Fortschritte an die Beteiligten.

5. Verwaltung der Ressourcen

Das fünfte Problem wird durch die Tatsache verursacht, dass bei der Einführung neuer Dienste die Ressourcen oft falsch verwaltet werden. Die Benutzer vernachlässigen oft die korrekte Konfiguration von Einstellungen in Bezug auf Rollen, Abteilungen, Benutzer und andere Ressourcen, was ein erhebliches Risiko für die Umgebung darstellen kann. Wie bereits erwähnt, versäumen es viele Unternehmen, die Sicherheitseinstellungen für KI-Dienste domänenübergreifend richtig zu konfigurieren. Dies gefährdet die Sicherheit von veröffentlichten KI-Modellen, Zugriffsschlüsseln, Superuser-Ressourcen und veröffentlichten Assets.

Lösung des KI-Sicherheitsproblems

Glücklicherweise können Unternehmen KI-Innovationen in großem Umfang mit einer neuen Lösung namens AI Security Practice Management (AI-SPM) schützen. Dabei handelt es sich um eine Cloud-basierte Sicherheitslösung, die eine Reihe von Sicherheitsfunktionen wie Schatten-KI, erweiterte Risikoerkennung und Einsatzpriorisierung sowie automatisierte Compliance-Funktionen bietet, die Sicherheitsteams einen vollständigen Einblick in den Status von KI-Einsätzen ermöglichen. Diese Funktionen basieren auf der nativen Integration mit der Cloud Application Protection Platform (CNAPP) und der Fähigkeit von CNAPP, eine umfassende Abdeckung und Risikoerkennung über die gesamte Cloud zu bieten.