KI in Unternehmen
Erfolgreiche KI-Implementierung in Unternehmen: Elastic zeigt Wege auf
Sechs Gedanken für eine sichere KI-Implementierung
Die Welt erlebt einen wahren Goldrausch in Sachen Künstlicher Intelligenz (KI), und für Unternehmen steht die Implementierung außer Frage. Die Ziele dahinter sind klar formuliert: KI-Lösungen sollen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, neue Möglichkeiten erschließen und die Wertschöpfung erhöhen. Dennoch sollten die Verantwortlichen bei allen Potenzialen und Vorteilen von Künstlicher Intelligenz einen entscheidenden Aspekt nicht übersehen: die Datensicherheit – und hier insbesondere den Schutz vor feindlichen Angriffen und der Schutz von KI-Modellen. Denn wer von den Möglichkeiten der KI profitieren möchte, muss auch penibel die sensiblen Daten schützen.
Laut einer aktuellen Studie von Elastic zum Thema generative AI sehen sich 97 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland Herausforderungen in der IT-Sicherheit gegenüber. Alle Befragten sind sich einig darin, generative AI innerhalb ihrer Sicherheits-Teams nutzen zu wollen, vor allem, um ihre automatischen Systeme zur Erkennung von Bedrohungen zu verbessern. Mehr als die Hälfte wollen GenAI auch für Trainings einsetzen, um zum Beispiel durch simulierte Attacken die Sicherheitssysteme ihres Unternehmens zu testen. Für die KI-Implementierung ist daher eine solide Grundlage erforderlich: Die Sicherheit der Dateninfrastruktur ist das Fundament, auf dem Künstliche Intelligenz im Unternehmen wachsen kann. Dieser Beitrag zeigt die sechs wichtigsten Überlegungen auf, die Unternehmen bei der Einbindung von KI-Lösungen in die eigene IT-Architektur berücksichtigen sollten.
1. Datenverschlüsselung und Zugriffskontrolle
Um im Zeitalter von KI die Datensicherheit zu gewährleisten, sind Verschlüsselung und Zugriffskontrolle von entscheidender Bedeutung. Die Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, und die daraus gewonnenen Erkenntnisse sind die Kronjuwelen für die Unternehmens-KI. Eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und strikte Zugriffskontrollen schränken unbefugten Zugriff ein und verringern das Risiko einer Verletzung der Datensicherheit.
2. Erkennung und Überwachung von Anomalien
Fortschrittliche Systeme, die Anomalien erkennen und überwachen, ermöglichen, ungewöhnliche Muster beim Datenzugriff und bei der Datennutzung sofort festzustellen. Diese Anwendungen sind ein Sicherheitsnetz: Sie zeigen potenzielle Bedrohungen auf, bevor diese sich zu größeren Verstößen ausweiten können. So können die Verantwortlichen rechtzeitig eingreifen und mögliche Angriffe verhindern.
3. Verstärkung des Datenschutzes bei KI-Initiativen
Beim Einsatz von KI-Systemen, die große Mengen sensibler Daten verarbeiten, bleibt der Datenschutz ein kritisches Thema. Unternehmen müssen robuste Rahmenbedingungen schaffen, einschließlich Datenanonymisierung, differenziertem Datenschutz und anderen Techniken, um die Privatsphäre zu wahren. Darüber hinaus ist es wichtig, die einschlägigen Datenschutzbestimmungen einzuhalten, um das bei Kunden, Partnern, Mitarbeitern und anderen Stakeholdern Vertrauen aufzubauen und es aufrechtzuerhalten.
4. Schutz vor Angriffen auf KI-Modelle
Angriffe fordern die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Modellen heraus. Die unterschiedlichen Arten von Attacken und ihre potenziellen Auswirkungen zu kennen, ist für Unternehmen entscheidend, um widerstandsfähige KI-Systeme zu entwickeln. Die Verantwortlichen sollten verschiedene Strategien erforschen, zum Beispiel Adversarial Training und Model Hardening. So können sie sich gegen diese Angriffe verteidigen und damit verbundene Risiken minimieren.
Auch der Elastic AI Assistant, der generative KI nutzt, unterstützt die SecOps-Teams bei ihren Aufgaben, etwa anwendungsbezogene Fehlermeldungen und Alarme zu untersuchen, auf Vorfälle zu reagieren oder Logmeldungen zu interpretieren. Außerdem arbeitet er Vorschläge für eine optimale Codeeffizienz aus – und beschleunigt so die Lösung von Problemen.
5. Verhinderung von Model Poisoning und Backdoor-Angriffen
KI-Modelle müssen absolut integer sein. Nur so kann verhindert werden, dass böswillige Akteure sie manipulieren. Unternehmen sind gefordert, sich mit dem Konzept des Model Poisoning und mit Backdoor-Angriffen auseinanderzusetzen. Auch Methoden wie Eingabevalidierung, sichere Modellbereitstellung und regelmäßige Modellaudits sollten sie zum Schutz vor potenziellen Bedrohungen erörtern.
6. Regelmäßige Sicherheitsprüfungen und Einhaltung von Vorschriften
Kontinuierliche Sicherheitsprüfungen und die Einhaltung einschlägiger Datenschutzvorschriften sind in der heutigen datengesteuerten Landschaft nicht verhandelbar. Regelmäßige Prüfungen helfen Unternehmen, mögliche Schwachstellen zu erkennen, sich gegen neue Bedrohungen zu stellen und zu gewährleisten, dass sich entwickelnde Gesetze zur Datensicherheit eingehalten werden.
Die nächsten Schritte
Da die Einführung von KI in Unternehmen immer schneller voranschreitet, wird es zunehmend entscheidend, sorgfältig und verantwortungsbewusst durch die IT-Landschaft zu navigieren. Unternehmen sollten sich auf Datensicherheit und Datenschutz, den Kampf gegen feindliche Angriffe sowie den Schutz von KI-Modellen konzentrieren. So sind sie nicht nur in der Lage, das Potenzial von Künstlicher Intelligenz voll auszuschöpfen, sondern auch, ein sichereres und vertrauenswürdigeres KI-Ökosystem aufzubauen. Die sechs hier dargelegten Schlüsselaspekte können Unternehmen dabei helfen, führend in der KI-Implementierung zu sein und gleichzeitig ethisch sowie verantwortungsvoll zu handeln.
