Der weit verbreitete Einsatz generativer KI in verschiedenen Branchen erfordert Sicherheit und betriebliches Bewusstsein für Risiken und Minderungsoptionen. In diesem Blogbeitrag stellen wir die 10 größten Risiken und umsetzbare Strategien zum Schutz vor ihnen vor. Abschließend stellen wir Tools vor, die hilfreich sein können.

Die Entstehung der generativen KI

2022 markierte den Beginn eines neuen Bereichs der generativen KI. In dieser Zeit kam es zu einer rasanten Weiterentwicklung von LLMs (Large Language Models) wie GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral und anderen. Diese LLMs zeigten bemerkenswerte Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der Bildgenerierung und der kreativen Inhaltserstellung. Infolgedessen haben sich KI-gesteuerte Tools in verschiedenen Branchen verbreitet und die Produktivität und Innovation bei der Inhaltserstellung, dem Kundenservice, der Entwicklung und mehr gesteigert. Sie haben auch das Potenzial, Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Unterhaltung weiter zu revolutionieren.

Die transformative Wirkung dieser modernen Technologie ist noch nicht vollständig erforscht. Unternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil aufrechterhalten möchten, sollten jedoch lieber früher als später planen, GenAI in ihre Betriebsabläufe zu integrieren. Gleichzeitig sollten sie sich mit den Sicherheitsrisiken von GenAI befassen.

Risiken der generativen KI

Die Verwendung von Gen-AI-Anwendungen und LLMs, ob öffentlich oder durch interne Entwicklung und/oder Bereitstellung, kann Risiken für Organisationen bergen. Zu diesen Gen-AI-Risiken gehören:

Kategorie Nr. 1: Sicherheits- und Datenschutzrisiken

1. Datenschutzbedenken

Generative KI stützt sich auf riesige Datenmengen, die oft aus verschiedenen Quellen stammen. Diese können persönliche Informationen enthalten, darunter PII. Wenn diese Daten in Ausgaben verwendet werden, können sie unbeabsichtigt vertrauliche Details über Einzelpersonen preisgeben, was zu Datenschutzverletzungen und potenziellem Missbrauch führen kann. Die Blackbox-Natur vieler GenAI-Modelle erschwert Transparenz und Rechenschaftspflicht zusätzlich und macht es schwierig nachzuvollziehen, wie bestimmte Datenpunkte verwendet oder gespeichert werden.

2. Phishing-E-Mails und Malware

Generative KI ermöglicht es Cyberkriminellen, äußerst überzeugende und ausgeklügelte Angriffe zu entwickeln. Vor der generativen KI waren schlechte Grammatik und Formulierungen eines der verräterischen Anzeichen einer Phishing-E-Mail. Von KI generierte Phishing-E-Mails können jedoch den Ton, Stil und das Format legitimer Nachrichten nachahmen. Dies macht es für Einzelpersonen und Sicherheitssysteme schwierig, sie zu erkennen.

Darüber hinaus können Angreifer GenAI verwenden, um Malware zu entwickeln und zu debuggen, die herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen umgehen kann. Diese KI-generierte Angriffs-Malware kann sich anpassen und weiterentwickeln, was den Schutz vor ihr noch schwieriger macht.

3. Insiderbedrohungen und Mitarbeitermissbrauch

Insider-Bedrohungen sind Einzelpersonen innerhalb des Unternehmens, die ihren Zugriff auf vertrauliche Informationen und Systeme ausnutzen. Diese Bedrohungen können vorsätzlich sein, wie etwa Datendiebstahl oder Sabotage, oder unbeabsichtigt, wie etwa versehentliche Datenlecks aufgrund von Fahrlässigkeit. Da Insider mit den Sicherheitsmaßnahmen des Unternehmens vertraut sind, können sie Abwehrmaßnahmen oft leichter umgehen als externe Angreifer.

Im Zusammenhang mit GenAI können Insider versehentlich vertrauliche Daten in GenAI-Anwendungen eingeben oder einfügen. Dies kann Quellcode, vertrauliche Geschäftsinformationen, Finanzdaten, Kundeninformationen und mehr umfassen.

4. Größere Angriffsfläche

Generative KI-Systeme können die Angriffsfläche für Cybersicherheitsbedrohungen vergrößern, da sie häufig in verschiedene Datenquellen, APIs und andere Systeme integriert sind. Dadurch entstehen mehrere Einstiegspunkte für potenzielle Angriffe. Die Komplexität dieser Integrationen kann zu Schwachstellen führen, die böswillige Akteure ausnutzen könnten, beispielsweise durch Einschleusen bösartiger Daten zur Manipulation von KI-Ausgaben oder durch den Zugriff auf vertrauliche Informationen über schwache Verbindungen im System. 

Kategorie Nr. 2: Qualitäts- und Zuverlässigkeitsrisiken

5. Probleme mit der Ausgabequalität

Probleme mit der Ausgabequalität in generativen KI-Systemen entstehen, wenn die KI Texte, Bilder oder andere Ausgaben generiert, die ungenau, falsch, irreführend, voreingenommen oder unangemessen sind. Zu den Faktoren, die zu einer schlechten Ausgabequalität beitragen, gehören unzureichende Trainingsdaten, unzureichende Modellabstimmung und die inhärente Unberechenbarkeit von KI-Algorithmen.

In kritischen Anwendungen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Cybersicherheit können ungenaue KI-Ergebnisse zu schweren finanziellen Verlusten, rechtlichen Verpflichtungen, Geschäftsschäden und sogar zur Gefährdung von Menschenleben führen. Aber auch in nicht kritischen Anwendungen können falsche Ergebnisse und die Verbreitung falscher oder irreführender Informationen Auswirkungen auf die Arbeit und das Leben der Menschen sowie auf die Leistungsfähigkeit von Unternehmen haben.

6. Erfundene „Fakten“ und Halluzinationen

Ein extremes Beispiel für das oben erwähnte Qualitätsproblem ist die Generierung von „erfundenen Fakten“, sogenannten „Halluzinationen“. Dies geschieht, wenn das LLM Informationen generiert, die plausibel erscheinen, aber vollständig erfunden sind. Diese Halluzinationen entstehen, weil sich das Modell auf Muster in den Trainingsdaten verlässt und nicht auf ein echtes Verständnis der sachlichen Richtigkeit. Wie bereits erwähnt, kann dies zur Verbreitung falscher oder irreführender Informationen führen, was ernsthafte Risiken birgt – insbesondere in Kontexten, in denen Genauigkeit von entscheidender Bedeutung ist, wie etwa im Gesundheits-, Rechts- oder Finanzsektor.

Kategorie Nr. 3: Rechtliche und ethische Risiken

7. Urheberrecht, geistiges Eigentum und andere rechtliche Risiken

Generative KI-Systeme verwenden häufig große Datenmengen, darunter auch urheberrechtlich geschütztes Material, um ihre Modelle zu trainieren. Dies kann zur unbeabsichtigten Reproduktion geschützter Inhalte führen und möglicherweise gegen geistige Eigentumsrechte verstoßen. Darüber hinaus stellt sich die rechtliche Frage, ob das LLM rechtlich mit urheberrechtlich geschützten Daten trainiert werden darf. Schließlich kann die Generierung neuer Inhalte, die bestehenden Werken stark ähneln, Rechtsstreitigkeiten über Eigentum und Originalität aufwerfen.

Diese Herausforderungen werden durch die Unklarheiten in den aktuellen Urheberrechtsgesetzen in Bezug auf KI-generierte Inhalte noch verschärft. Derzeit werden diese Fragen vor Gericht und in der Öffentlichkeit diskutiert. So sind beispielsweise die New York Daily News, die Chicago Tribune, die Denver Post und andere Zeitungen OpenAI und Microsoft wegen Urheberrechtsverletzung verklagen.

8. Voreingenommene Ausgaben

Verzerrte Ergebnisse in KI-Systemen sind oft auf verzerrte oder nicht repräsentative Trainingsdaten zurückzuführen, die historische Vorurteile und systemische Ungleichheiten widerspiegeln. Wenn KI-Modelle verzerrte Ergebnisse erzeugen, kann dies zu diskriminierenden Praktiken in Bereichen wie Einstellung, Kreditvergabe, Strafverfolgung und Gesundheitswesen führen und marginalisierte Gruppen ungerechterweise treffen. Dies stellt eine ernsthafte Bedrohung für Fairness und Gerechtigkeit dar, da sie bestehende gesellschaftliche Vorurteile aufrechterhalten und sogar verstärken können.

9. Beachtung

Wenn KI-Systeme sensible Informationen verarbeiten, besteht die Gefahr von Datenlecks, unbefugtem Zugriff und Missbrauch vertraulicher Daten. Dieses Risiko wird noch verschärft, wenn der KI-Dienstleister keine robusten Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Zertifizierungen hat. Daher kann die gemeinsame Nutzung von Daten mit generativen KI-Tools das Risiko von Verstößen gegen Compliance-Vorschriften und Datenschutzgesetze erheblich erhöhen, insbesondere in Branchen mit strengen Datenschutzanforderungen.

Kategorie 4: Betriebs- und Finanzrisiken

10. Kosten für Fachwissen und Berechnung

Bei der internen Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von LLMs können die Kosten für Fachwissen und Computer erheblich sein. Fortgeschrittene KI-Systeme erfordern leistungsstarke GPUs, spezielle Hardware und Cloud-Computing-Dienste, was hohe Kosten verursachen kann. Darüber hinaus erzielen hochqualifizierte Fachkräfte wie Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Fachexperten Spitzengehälter. Der weltweite Mangel an GPUs und Talenten erhöht diese Kosten zusätzlich. Dies stellt für viele Unternehmen erhebliche Eintrittsbarrieren dar. 

Strategien zur Minderung generativer KI-Sicherheitsrisiken

Nachdem wir die Risiken skizziert haben, besprechen wir Strategien zu ihrem Schutz. 

Strategien für Sicherheit und Datenschutz

  • Lagerbestand – Identifizieren Sie die Geschäftsbereiche, in denen Gen AI verwendet wird. Von Mitarbeitern, die beliebte Gen AI-Anwendungen wie ChatGPT, Claude oder Gemini abfragen, über Ihre Engineering-Teams, die Ihre eigenen LLMs entwickeln, bis hin zur Verwendung kommerzieller oder Open-Source-LLMs für Ihre Daten.
  • Risikobewertung – Erstellen und bewerten Sie die potenziellen Sicherheitsrisiken, die mit jeder Nutzungsart verbunden sind. Die obige Liste kann Ihnen dabei helfen.
  • Implementieren Sie die Zugriffskontrolle – Verwenden Sie Überprüfungsmechanismen, um zu bestimmen, auf welche KI-Systeme der Generation Ihre Mitarbeiter zugreifen können und wie. Beispielsweise kann eine Browsererweiterung für Unternehmen verhindern, dass Ihre Mitarbeiter eine bösartige Erweiterung und gibt sich als legitime ChatGPT-Erweiterung aus.
  • Richtlinien implementieren – Setzen Sie Richtlinien durch, wie GenAI-Anwendungen in der Organisation verwendet werden können. Beispielsweise kann eine Unternehmensbrowsererweiterung Ihre Mitarbeiter daran hindern, vertraulichen Code in GenAI-Anwendungen einzufügen.
  • Software-Patching – Aktualisieren und patchen Sie Systeme, um Ihre Sicherheitslage gegen KI-gesteuerte (und nicht KI-gesteuerte) Angriffe zu verbessern.
  • Netzwerk Performance – Verfolgen und erkennen Sie ungewöhnliche Vorfälle und verdächtiges Verhalten, von unbefugten Zugriffsversuchen über abnormale Verhaltensmuster bis hin zum Einfügen vertraulicher Daten in KI-Tools.
  • Benutzererziehung – Schulen Sie Ihre Mitarbeiter regelmäßig in Gesprächen, Übungen und fortlaufender Unterstützung über die Risiken der KI. Eine Browsererweiterung für Unternehmen kann Online-Schulungen unterstützen, indem sie den Mitarbeitern erklärt, warum Aktionen wie das Einfügen von Quellcode in ChatGPT blockiert werden.

Strategien zum Schutz von Qualität und Zuverlässigkeit

  • Datenqualitätssicherung – Verwenden Sie Datensätze, die vielfältig, ausgewogen und frei von Verzerrungen oder Ungenauigkeiten sind. Implementieren Sie strenge Datenvalidierungsprozesse für die Daten, wie z. B. automatisierte Prüfungen und manuelle Überprüfungen. Aktualisieren und verfeinern Sie Datensätze kontinuierlich, um aktuelle und genaue Informationen wiederzugeben. 
  • Bewertungsmetriken – Setzen Sie umfassende Bewertungsmetriken wie Präzision, Rückruf, F1-Score und BLEU ein, um Genauigkeits- und Leistungsprobleme mit dem Modell und seinen Ausgaben zu identifizieren.
  • Integrieren Sie Human-in-the-Loop-Systeme – Beziehen Sie menschliche Experten in die Trainings-, Validierungs- und Feinabstimmungsphasen der Modellentwicklung ein. Menschen können wichtige kontextbezogene Erkenntnisse liefern, subtile Probleme identifizieren, die automatisierten Systemen möglicherweise entgehen, und Vorschläge zur Verbesserung der Modellreaktionen machen.

Rechtliche und ethische Schutzstrategien

  • Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – Stellen Sie die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie DSGVO und CCPA sicher. Dies bedeutet, dass sichergestellt wird, dass die für Schulungen verwendeten Daten rechtmäßig, mit entsprechender Zustimmung und Anonymisierung erhoben und verarbeitet werden.
  • Legen Sie klare ethische Richtlinien fest – Diese Richtlinien sollten Grundsätze wie Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht und die Vermeidung von Voreingenommenheit umfassen. Die Implementierung ethischer KI-Rahmenwerke kann einen strukturierten Ansatz bieten, um sicherzustellen, dass ethische Überlegungen berücksichtigt werden.

Strategien zum operativen und finanziellen Schutz

  • Skalierbarkeit, Optimierung und Zuverlässigkeit der Infrastruktur gewährleisten – Nutzen Sie robuste Cloud-Dienste, leistungsstarke Rechenressourcen, effiziente Datenspeicherlösungen und skalierbare KI-Pipelines. Führen Sie beispielsweise ein Pay-as-you-go-Modell ein, verhandeln Sie Mengenrabatte mit Cloud-Anbietern und nutzen Sie GPU-Provisioning.

Die Lösung für GenAI DLP

LayerX ist eine Browsererweiterung für Unternehmen, die vor Bedrohungen aus dem Internet schützt – und zwar dort, wo das Risiko besteht – im Browser. LayerX bietet eine Speziell für Generative AI entwickelte DLP-Lösung Tools wie ChatGPT zielen darauf ab, vertrauliche Daten zu schützen, ohne das Benutzererlebnis zu beeinträchtigen.

Die wichtigsten Funktionen:

  • Datenzuordnung und -definition – Identifizieren und definieren Sie vertrauliche Daten wie Quellcode und geistiges Eigentum zum Schutz.
  • Anpassbare Datenkontrollen – Implementieren Sie Kontrollen wie Popup-Warnungen oder Blockierungsaktionen, wenn vertrauliche Daten erkannt werden.
  • Sichere Produktivität – Ermöglichen Sie die sichere Verwendung von GenAI-Tools, indem Sie DLP-ähnliche Maßnahmen anwenden, um eine unbeabsichtigte Datenfreigabe zu verhindern.
  • Steuerelemente für Browsererweiterungen – Verwalten Sie Zugriff und Aktionen innerhalb von GenAI, um Dateninteraktionen zu sichern.

Granulare Risikominimierung – Erkennen und mindern Sie Aktivitäten mit hohem Risiko, wie das Einfügen vertraulicher Daten, und sorgen Sie gleichzeitig für ein nahtloses Benutzererlebnis.