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Künstliche Intelligenz (KI) verändert Branchen und Gesellschaft, wirft jedoch auch kritische Fragen zur Datensicherheit auf. Moderne KI-Systeme basieren auf umfangreichen Datensätzen, darunter sensible persönliche und organisatorische Informationen. Wenn diese Daten nicht ausreichend geschützt sind, können die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der KI-Ergebnisse beeinträchtigt werden.

Tatsächlich gilt Cybersicherheit als „eine notwendige Voraussetzung für die Sicherheit, Belastbarkeit, Privatsphäre, Fairness, Wirksamkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen“. Das bedeutet, dass der Schutz von Daten nicht nur eine IT-Angelegenheit ist – er ist grundlegend dafür, dass KI Vorteile bringt, ohne Schaden zu verursachen.

Da KI weltweit in wesentliche Abläufe integriert wird, müssen Organisationen wachsam bleiben, um die Daten zu schützen, die diese Systeme antreiben.

Die Bedeutung der Datensicherheit bei der KI-Entwicklung

Die Stärke der KI beruht auf Daten. Maschinelle Lernmodelle erkennen Muster und treffen Entscheidungen basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Daher ist Datensicherheit bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen von größter Bedeutung. Wenn ein Angreifer die Daten manipulieren oder stehlen kann, können das Verhalten und die Ergebnisse der KI verzerrt oder unzuverlässig werden.

Erfolgreiche Strategien im Umgang mit KI-Daten müssen sicherstellen, dass die Daten zu keinem Zeitpunkt manipuliert oder beschädigt wurden, frei von bösartigem oder unautorisiertem Inhalt sind und keine unbeabsichtigten Anomalien enthalten.

Im Kern ist der Schutz der Datenintegrität und Vertraulichkeit in allen Phasen des KI-Lebenszyklus – von der Konzeption und dem Training bis hin zum Einsatz und der Wartung – unerlässlich für eine zuverlässige KI. Vernachlässigt man die Cybersicherheit in einer dieser Phasen, kann dies die Sicherheit des gesamten KI-Systems gefährden. Offizielle Leitlinien internationaler Sicherheitsbehörden betonen, dass robuste, grundlegende Cybersicherheitsmaßnahmen für alle Datensätze gelten sollten, die bei der Gestaltung, Entwicklung, dem Betrieb und der Aktualisierung von KI-Modellen verwendet werden.

Kurz gesagt: Ohne starke Datensicherheit können wir KI-Systemen weder Sicherheit noch Genauigkeit zutrauen.

Herausforderungen des Datenschutzes im KI-Zeitalter

Eines der größten Probleme an der Schnittstelle von KI und Datensicherheit ist der Datenschutz. KI-Algorithmen benötigen oft enorme Mengen persönlicher oder sensibler Daten – von Online-Verhalten und demografischen Angaben bis hin zu biometrischen Identifikatoren – um effektiv zu funktionieren. Dies wirft Fragen darüber auf, wie diese Daten erhoben, verwendet und geschützt werden. Unbefugte Datennutzung und verdeckte Datenerhebung sind zu weit verbreiteten Herausforderungen geworden: KI-Systeme könnten auf persönliche Informationen zugreifen, ohne dass die Betroffenen vollständig informiert sind oder zustimmen.

Beispielsweise durchsuchen einige KI-gestützte Dienste das Internet nach Daten – ein kontroverser Fall betraf ein Unternehmen für Gesichtserkennung, das ohne Zustimmung eine Datenbank mit über 20 Milliarden Bildern aus sozialen Medien und Websites angelegt hat. Dies führte zu regulatorischen Gegenmaßnahmen, bei denen europäische Behörden hohe Geldstrafen verhängten und Verbote aussprachen, weil Datenschutzgesetze verletzt wurden. Solche Vorfälle zeigen, dass KI-Innovationen ethische und rechtliche Grenzen leicht überschreiten können, wenn der Datenschutz nicht respektiert wird.

Weltweit reagieren Regulierungsbehörden mit der Durchsetzung von Datenschutzgesetzen im Kontext von KI. Rahmenwerke wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union stellen bereits strenge Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten und beeinflussen KI-Projekte weltweit. Zudem steht neue KI-spezifische Regulierung bevor – beispielsweise wird der EU-KI-Gesetzesentwurf (voraussichtlich ab 2025 in Kraft) von Hochrisiko-KI-Systemen verlangen, Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenqualität, Genauigkeit und Cybersicherheitsrobustheit umzusetzen.

Internationale Organisationen unterstreichen diese Prioritäten: Die globale KI-Ethik-Empfehlung der UNESCO schließt ausdrücklich das „Recht auf Privatsphäre und Datenschutz“ ein und fordert, dass der Datenschutz während des gesamten KI-System-Lebenszyklus gewährleistet und angemessene Datenschutzrahmen implementiert werden. Zusammenfassend müssen Organisationen, die KI einsetzen, ein komplexes Geflecht aus Datenschutzbedenken und Vorschriften navigieren, um sicherzustellen, dass personenbezogene Daten transparent und sicher behandelt werden und so das öffentliche Vertrauen erhalten bleibt.

Bedrohungen der Datenintegrität und von KI-Systemen

Die Sicherung von KI bedeutet nicht nur, Daten vor Diebstahl zu schützen – es geht auch darum, die Integrität von Daten und Modellen gegen ausgeklügelte Angriffe zu gewährleisten. Böswillige Akteure haben Wege gefunden, KI-Systeme durch Angriffe auf die Datenpipeline selbst auszunutzen. Eine gemeinsame Cybersicherheitswarnung aus dem Jahr 2025 hob drei Hauptbereiche spezifischer Datensicherheitsrisiken für KI hervor: kompromittierte Datenlieferketten, böswillig veränderte („vergiftete“) Daten und Datenverschiebung. Im Folgenden erläutern wir diese und weitere zentrale Bedrohungen:

• Angriffe durch Datenvergiftung: Bei einem Vergiftungsangriff injiziert ein Angreifer absichtlich falsche oder irreführende Daten in den Trainingsdatensatz eines KI-Systems, wodurch das Verhalten des Modells verfälscht wird. Da KI-Modelle aus Trainingsdaten „lernen“, können vergiftete Daten dazu führen, dass sie falsche Entscheidungen oder Vorhersagen treffen.
  Beispielsweise könnte ein Cyberkrimineller bösartige Beispiele in die Trainingsdaten eines Spam-Filters einschleusen, sodass die KI gefährliche, mit Malware versehene E-Mails als harmlos einstuft. Ein bekanntes reales Beispiel ist der Vorfall mit Microsofts Tay-Chatbot im Jahr 2016 – Internet-Trolle „vergifteten“ den Chatbot durch beleidigende Eingaben, wodurch Tay toxische Verhaltensweisen erlernte. Dies zeigte, wie schnell ein KI-System durch schlechte Daten entgleisen kann, wenn keine Schutzmaßnahmen vorhanden sind.

  Vergiftungen können auch subtiler sein: Angreifer verändern möglicherweise nur einen kleinen Prozentsatz eines Datensatzes auf eine Weise, die schwer zu erkennen ist, aber das Modell zugunsten des Angreifers verzerrt. Die Erkennung und Verhinderung von Vergiftungen ist eine große Herausforderung; bewährte Verfahren umfassen die Überprüfung von Datenquellen und den Einsatz von Anomalieerkennung, um verdächtige Datenpunkte zu identifizieren, bevor sie die KI beeinflussen.

• Adversariale Eingaben (Umgehungsangriffe): Selbst nachdem ein KI-Modell trainiert und eingesetzt wurde, können Angreifer versuchen, es durch sorgfältig gestaltete Eingaben zu täuschen. Bei einem Umgehungsangriff werden die Eingabedaten subtil manipuliert, sodass die KI sie falsch interpretiert. Diese Manipulationen sind für Menschen oft nicht wahrnehmbar, können aber die Ausgabe des Modells vollständig verändern.
  Ein klassisches Beispiel betrifft Systeme der Computer-Vision: Forscher haben gezeigt, dass das Anbringen weniger kleiner Aufkleber oder etwas Farbe auf einem Stoppschild die KI eines selbstfahrenden Autos dazu bringen kann, es als Geschwindigkeitsbegrenzungsschild zu „sehen“. Das folgende Bild zeigt, wie kleine Änderungen, die für Menschen unbedeutend erscheinen, ein KI-Modell völlig verwirren können. Angreifer könnten ähnliche Techniken verwenden, um Gesichtserkennung oder Inhaltsfilter zu umgehen, indem sie unsichtbare Störungen in Bildern oder Texten hinzufügen. Solche adversarialen Beispiele verdeutlichen eine grundlegende Schwachstelle von KI – ihre Mustererkennung kann auf unerwartete Weise ausgenutzt werden.防

Geringfügige Veränderungen an einem Stoppschild (wie subtile Aufkleber oder Markierungen) können ein KI-Bildverarbeitungssystem dazu bringen, es falsch zu lesen – in einem Experiment wurde ein modifiziertes Stoppschild konsequent als Geschwindigkeitsbegrenzungsschild interpretiert. Dies veranschaulicht, wie adversariale Angriffe KI täuschen können, indem sie Eigenheiten in der Dateninterpretation ausnutzen.

• Risiken in der Datenlieferkette: KI-Entwickler verlassen sich häufig auf externe oder Drittanbieter-Datenquellen (z. B. webgescrapte Datensätze, offene Daten oder Datenaggregatoren). Dies schafft eine Verwundbarkeit in der Lieferkette – wenn die Quelldaten kompromittiert sind oder aus einer nicht vertrauenswürdigen Herkunft stammen, können sie versteckte Gefahren enthalten.
  Beispielsweise könnte ein öffentlich verfügbarer Datensatz absichtlich mit bösartigen Einträgen oder subtilen Fehlern versehen sein, die später das KI-Modell beeinträchtigen, das ihn verwendet. Die Sicherstellung der Datenherkunft (d. h. zu wissen, woher die Daten stammen und dass sie nicht manipuliert wurden) ist entscheidend.

  Die gemeinsame Leitlinie der Sicherheitsbehörden empfiehlt Maßnahmen wie digitale Signaturen und Integritätsprüfungen, um die Authentizität der Daten während des gesamten KI-Prozesses zu verifizieren. Ohne solche Schutzmaßnahmen könnte ein Angreifer die KI-Lieferkette kapern, indem er Daten stromaufwärts manipuliert (z. B. Trainingsdaten eines Modells, die aus einem öffentlichen Repository heruntergeladen wurden).

• Datenverschiebung und Modellverschlechterung: Nicht alle Bedrohungen sind böswillig – einige entstehen natürlich im Laufe der Zeit. Datenverschiebung bezeichnet das Phänomen, dass sich die statistischen Eigenschaften der Daten allmählich ändern, sodass die Daten, mit denen das KI-System im Betrieb konfrontiert wird, nicht mehr den Trainingsdaten entsprechen. Dies kann zu einer verschlechterten Genauigkeit oder unvorhersehbarem Verhalten führen.
  Obwohl Datenverschiebung kein Angriff an sich ist, wird sie zu einem Sicherheitsproblem, wenn ein schlecht funktionierendes Modell von Angreifern ausgenutzt werden kann. Beispielsweise könnte ein KI-System zur Betrugserkennung, das auf den Transaktionsmustern des Vorjahres trainiert wurde, neue Betrugsmethoden in diesem Jahr übersehen, insbesondere wenn Kriminelle ihre Taktiken anpassen, um das ältere Modell zu umgehen.

  Angreifer könnten sogar absichtlich neue Muster einführen (eine Form von Konzeptverschiebung), um Modelle zu verwirren. Regelmäßiges Nachtrainieren der Modelle mit aktuellen Daten und Überwachen ihrer Leistung ist entscheidend, um Verschiebungen entgegenzuwirken. Modelle aktuell zu halten und ihre Ausgaben kontinuierlich zu validieren stellt sicher, dass sie sowohl gegen Umweltveränderungen als auch gegen Versuche, veraltetes Wissen auszunutzen, robust bleiben.

• Traditionelle Cyberangriffe auf KI-Infrastrukturen: Es ist wichtig zu bedenken, dass KI-Systeme auf Standard-Software- und Hardwareplattformen laufen, die weiterhin anfällig für konventionelle Cyberbedrohungen sind. Angreifer können Server, Cloud-Speicher oder Datenbanken angreifen, in denen KI-Trainingsdaten und Modelle gespeichert sind.
  Ein solcher Einbruch könnte sensible Daten offenlegen oder Manipulationen am KI-System ermöglichen. Beispielsweise gab es bereits Datenlecks bei KI-Unternehmen – in einem Fall wurde die interne Kundenliste eines Gesichtserkennungsunternehmens nach einem Angriff veröffentlicht, wodurch bekannt wurde, dass über 2.200 Organisationen dessen Dienst genutzt hatten.

  Solche Vorfälle verdeutlichen, dass KI-Organisationen starke Sicherheitspraktiken (Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Netzwerksicherheit) einhalten müssen, wie es bei jeder Softwarefirma üblich ist. Zudem gewinnt der Schutz vor Modell-Diebstahl oder -Extraktion an Bedeutung: Angreifer könnten proprietäre KI-Modelle stehlen (durch Hacking oder durch Abfragen eines öffentlichen KI-Dienstes, um das Modell rückzuentwickeln). Gestohlene Modelle könnten missbraucht oder analysiert werden, um weitere Schwachstellen zu finden. Daher ist der Schutz der KI-Modelle (z. B. durch Verschlüsselung im Ruhezustand und Zugriffskontrolle) ebenso wichtig wie der Schutz der Daten.

Zusammenfassend sind KI-Systeme einer Mischung aus einzigartigen, datenbezogenen Angriffen (Vergiftung, adversariale Umgehung, Manipulation der Lieferkette) und traditionellen Cyberrisiken (Hacking, unbefugter Zugriff) ausgesetzt. Dies erfordert einen ganzheitlichen Sicherheitsansatz, der Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Daten und KI-Modellen in jeder Phase berücksichtigt.

Wie das britische National Cyber Security Centre und seine Partner betonen, bringen KI-Systeme „neuartige Sicherheitslücken“ mit sich, und Sicherheit muss eine Kernanforderung über den gesamten KI-Lebenszyklus sein, nicht nur ein nachträglicher Gedanke.

KI: Ein zweischneidiges Schwert für die Sicherheit

Während KI neue Sicherheitsrisiken mit sich bringt, ist sie zugleich ein mächtiges Werkzeug zur Verbesserung der Datensicherheit, wenn sie ethisch eingesetzt wird. Es ist wichtig, diese doppelte Natur zu erkennen. Einerseits nutzen Cyberkriminelle KI, um ihre Angriffe zu verstärken; andererseits setzen Verteidiger KI ein, um die Cybersicherheit zu stärken.

• KI in den Händen von Angreifern: Der Aufstieg generativer KI und fortschrittlichen maschinellen Lernens hat die Hürde für komplexe Cyberangriffe gesenkt. Böswillige Akteure können KI nutzen, um Phishing- und Social-Engineering-Kampagnen zu automatisieren, wodurch Betrugsversuche überzeugender und schwerer zu erkennen werden.
  Beispielsweise kann generative KI hochgradig personalisierte Phishing-E-Mails oder gefälschte Nachrichten erstellen, die den Schreibstil einer Person nachahmen und so die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Opfer getäuscht wird. KI-Chatbots können sogar Echtzeitgespräche mit Zielpersonen führen, indem sie sich als Kundendienst oder Kollegen ausgeben und versuchen, Passwörter oder Finanzinformationen zu erlangen.

  Eine weitere Bedrohung sind Deepfakes – KI-generierte synthetische Videos oder Audiodateien. Angreifer haben Deepfake-Audio verwendet, um Stimmen von CEOs oder anderen Führungskräften zu imitieren und betrügerische Banküberweisungen zu autorisieren, ein Verfahren, das als „Voice Phishing“ bekannt ist. Ebenso könnten Deepfake-Videos zur Verbreitung von Desinformation oder Erpressung eingesetzt werden. Die Skalierbarkeit von KI ermöglicht es, solche Angriffe in einem Ausmaß und mit einer Glaubwürdigkeit durchzuführen, die zuvor nicht möglich waren.

  Sicherheitsexperten stellen fest, dass KI zu einer Waffe im Arsenal von Cyberkriminellen geworden ist, die von der Identifikation von Software-Schwachstellen bis zur automatisierten Erstellung von Malware reicht. Dieser Trend erfordert, dass Organisationen ihre Verteidigung verstärken und Nutzer schulen, da der „menschliche Faktor“ (wie das Fallen auf eine Phishing-Mail) oft die schwächste Stelle ist.

• KI für Verteidigung und Erkennung: Glücklicherweise können dieselben KI-Fähigkeiten die Cybersicherheit auf der Verteidigungsseite erheblich verbessern. KI-gestützte Sicherheitstools können große Mengen an Netzwerkverkehr und Systemprotokollen analysieren, um Anomalien zu erkennen, die auf einen Cyberangriff hinweisen könnten.
  Indem sie lernen, wie „normales“ Verhalten in einem System aussieht, können maschinelle Lernmodelle ungewöhnliche Muster in Echtzeit melden – potenziell Hacker auf frischer Tat ertappen oder einen Datenverstoß sofort erkennen. Diese Anomalieerkennung ist besonders nützlich, um neue, heimliche Bedrohungen zu identifizieren, die signaturbasierte Detektoren übersehen könnten.

  Beispielsweise können KI-Systeme Benutzeranmeldeverhalten oder Datenzugriffe in einem Unternehmen überwachen und Sicherheitsteams alarmieren, wenn sie einen ungewöhnlichen Zugriff oder das Herunterladen ungewöhnlich großer Datenmengen feststellen (was auf eine Insider-Bedrohung oder gestohlene Zugangsdaten hindeuten könnte). KI wird auch beim Filtern von Spam und bösartigen Inhalten eingesetzt, indem sie Phishing-E-Mails oder Malware anhand ihrer Merkmale erkennt.

  Im Bereich der Betrugserkennung nutzen Banken und Finanzinstitute KI, um Transaktionen sofort mit dem typischen Verhalten eines Kunden abzugleichen und verdächtige Vorgänge in Echtzeit zu blockieren. Eine weitere Verteidigungsanwendung ist das Schwachstellenmanagement – maschinelles Lernen kann die kritischsten Software-Schwachstellen priorisieren, indem es vorhersagt, welche am wahrscheinlichsten ausgenutzt werden, und so Organisationen helfen, Systeme vor Angriffen zu patchen.

  Wichtig ist, dass KI menschliche Sicherheitsexperten nicht ersetzt, sondern ergänzt, indem sie die umfangreiche Datenverarbeitung und Mustererkennung übernimmt, sodass Analysten sich auf Untersuchung und Reaktion konzentrieren können. Diese Synergie zwischen KI-Tools und menschlicher Expertise wird zunehmend zum Eckpfeiler moderner Cybersicherheitsstrategien.

Im Wesentlichen erweitert KI sowohl die Bedrohungslandschaft als auch die Möglichkeiten zur Stärkung der Verteidigung. Dieses Wettrüsten erfordert, dass Organisationen über KI-Entwicklungen auf beiden Seiten informiert bleiben. Erfreulicherweise integrieren viele Cybersicherheitsanbieter inzwischen KI in ihre Produkte, und Regierungen fördern die Forschung zur KI-gestützten Cyberabwehr.

Gleichzeitig ist Vorsicht geboten: So wie man jedes Sicherheitstool testet, müssen KI-Verteidigungssysteme sorgfältig geprüft werden, um sicherzustellen, dass sie nicht selbst von Angreifern getäuscht werden (z. B. könnte ein Angreifer versuchen, einer defensiven KI irreführende Daten zuzuführen, damit sie einen laufenden Angriff „übersieht“ – eine Form der Vergiftung, die auf Sicherheitssysteme abzielt). Daher sollte der Einsatz von KI in der Cybersicherheit von strenger Validierung und Überwachung begleitet werden.

Best Practices zur Sicherung von KI-Daten

Angesichts der Vielzahl von Bedrohungen stellt sich die Frage, was Organisationen tun können, um KI und die dahinterstehenden Daten zu sichern. Experten empfehlen einen mehrschichtigen Ansatz, der Sicherheit in jeden Schritt des KI-Lebenszyklus integriert. Hier sind einige Best Practices, die von renommierten Cybersicherheitsbehörden und Forschern abgeleitet wurden:

• Datenverwaltung und Zugriffskontrolle: Beginnen Sie mit strenger Kontrolle darüber, wer Zugriff auf KI-Trainingsdaten, Modelle und sensible Ergebnisse hat. Verwenden Sie robuste Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, um sicherzustellen, dass nur vertrauenswürdiges Personal oder Systeme Daten ändern können. Alle Daten – ob ruhend oder in Bewegung – sollten verschlüsselt werden, um Abfangen oder Diebstahl zu verhindern.
  Das Protokollieren und Überprüfen von Datenzugriffen ist wichtig für die Nachvollziehbarkeit – falls etwas schiefgeht, helfen Protokolle, die Ursache zu ermitteln. Zudem sollte das Prinzip der geringsten Rechte umgesetzt werden: Jeder Nutzer oder jede Komponente sollte nur auf die minimal notwendigen Daten zugreifen.

• Datenvalidierung und Herkunftsnachweis: Bevor ein Datensatz zum Training oder zur Eingabe in eine KI verwendet wird, sollte seine Integrität überprüft werden. Techniken wie digitale Signaturen und Prüfsummen können sicherstellen, dass Daten seit ihrer Erfassung nicht verändert wurden. Die klare Dokumentation der Datenherkunft (Provenienz) fördert Vertrauen – bevorzugen Sie Daten aus zuverlässigen, geprüften Quellen oder offiziellen Partnern.
  Bei Crowd-gesammelten oder webgescrapten Daten empfiehlt sich ein Abgleich mit mehreren Quellen (ein „Konsens“-Ansatz), um Anomalien zu erkennen. Manche Organisationen setzen Sandboxing für neue Daten ein – die Daten werden isoliert auf Warnsignale (wie bösartigen Code oder offensichtliche Ausreißer) geprüft, bevor sie ins Training einfließen.

• Sichere KI-Entwicklungspraktiken: Befolgen Sie sichere Programmier- und Bereitstellungspraktiken, die speziell auf KI zugeschnitten sind. Das bedeutet, nicht nur typische Software-Schwachstellen zu adressieren, sondern auch KI-spezifische Risiken. Beispielsweise sollten Sie die Prinzipien „Privacy by Design“ und „Security by Design“ umsetzen: Bauen Sie Ihr KI-Modell und die Datenpipeline von Anfang an mit Schutzmechanismen, statt diese nachträglich anzufügen.
  Die britisch-amerikanischen Leitlinien für sichere KI-Entwicklung empfehlen, in der Entwurfsphase Bedrohungsmodelle zu erstellen, um potenzielle Angriffe auf das KI-System vorherzusehen. Während der Modellentwicklung sollten Techniken eingesetzt werden, die die Auswirkungen vergifteter Daten reduzieren – ein Ansatz ist die Ausreißererkennung im Trainingsdatensatz, sodass Sie erkennen, wenn 5 % der Daten dem Modell schädliche oder ungewöhnliche Informationen vermitteln.

  Ein weiterer Ansatz ist das robuste Modelltraining: Es gibt Algorithmen, die Modelle weniger anfällig für Ausreißer oder adversarielle Störungen machen (z. B. durch Ergänzung der Trainingsdaten mit leichten Störungen, damit das Modell widerstandsfähig lernt). Regelmäßige Code-Reviews und Sicherheitstests (einschließlich Red-Team-Übungen, bei denen Tester aktiv versuchen, das KI-System zu kompromittieren) sind für KI ebenso wichtig wie für jede kritische Software.

• Überwachung und Anomalieerkennung: Nach der Bereitstellung sollten die Eingaben und Ausgaben des KI-Systems kontinuierlich auf Anzeichen von Manipulation oder Verschiebung überwacht werden. Richten Sie Alarme für ungewöhnliche Muster ein – beispielsweise wenn plötzlich eine Flut ähnlicher ungewöhnlicher Anfragen an Ihr KI-Modell erfolgt (was auf einen Vergiftungs- oder Extraktionsangriff hindeuten könnte) oder wenn das Modell auffällig seltsame Ergebnisse liefert. Anomalieerkennungssysteme können im Hintergrund laufen, um solche Ereignisse zu melden.
  Die Überwachung sollte auch Qualitätsmetriken der Daten umfassen; wenn die Genauigkeit des Modells bei neuen Daten unerwartet sinkt, kann dies ein Hinweis auf Datenverschiebung oder einen stillen Vergiftungsangriff sein, der untersucht werden sollte. Es ist ratsam, Modelle regelmäßig mit aktuellen Daten nachzutrainieren, um natürliche Verschiebungen abzufedern und Patches anzuwenden, falls neue Schwachstellen im KI-Algorithmus entdeckt werden.

• Notfallpläne und Wiederherstellung: Trotz aller Vorsichtsmaßnahmen können Sicherheitsvorfälle oder Ausfälle auftreten. Organisationen sollten einen klaren Notfallplan speziell für KI-Systeme haben. Wenn ein Datenleck auftritt, wie wird es eingedämmt und betroffene Parteien informiert?
  Wenn Sie feststellen, dass Ihre Trainingsdaten vergiftet wurden, verfügen Sie über Backup-Datensätze oder frühere Modellversionen, auf die Sie zurückgreifen können? Die Planung für Worst-Case-Szenarien stellt sicher, dass ein Angriff auf KI Ihre Abläufe nicht langfristig lahmlegt. Sichern Sie regelmäßig kritische Daten und sogar Modellversionen – so können Sie bei einer Kompromittierung eines KI-Modells im Produktivbetrieb auf einen bekannten guten Zustand zurücksetzen.

  In sicherheitskritischen Anwendungen halten manche Organisationen redundante KI-Modelle oder Ensembles vor; wenn ein Modell verdächtig reagiert, kann ein zweites Modell die Ausgaben überprüfen oder die Verarbeitung übernehmen, bis das Problem behoben ist (ähnlich wie eine Ausfallsicherung).

• Mitarbeiterschulung und Sensibilisierung: KI-Sicherheit ist nicht nur eine technische Angelegenheit; Menschen spielen eine große Rolle. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenwissenschaftler und Entwickler in sicheren Praktiken geschult sind. Sie sollten sich der Bedrohungen wie adversarialer Angriffe bewusst sein und nicht davon ausgehen, dass die Daten, die sie der KI zuführen, immer harmlos sind.
  Fördern Sie eine Kultur des kritischen Hinterfragens, bei der ungewöhnliche Datenmuster nicht ignoriert, sondern geprüft werden. Schulen Sie zudem alle Mitarbeitenden über die Risiken KI-getriebener Social-Engineering-Angriffe (z. B. wie man Deepfake-Stimmen oder Phishing-E-Mails erkennt, da diese mit KI zunehmen). Menschliche Wachsamkeit kann Dinge entdecken, die automatisierte Systeme übersehen.

Die Umsetzung dieser Praktiken kann das Risiko von KI- und Datensicherheitsvorfällen erheblich reduzieren. Tatsächlich empfehlen internationale Behörden wie die US-amerikanische Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) und Partner genau solche Maßnahmen – von starken Datenschutzvorkehrungen und proaktivem Risikomanagement bis hin zur Verstärkung von Überwachungs- und Bedrohungserkennungskapazitäten für KI-Systeme.

In einer jüngsten gemeinsamen Warnung forderten die Behörden Organisationen auf, „sensible, proprietäre und geschäftskritische Daten in KI-gestützten Systemen zu schützen“, indem sie Maßnahmen wie Verschlüsselung, Nachverfolgung der Datenherkunft und rigorose Tests einsetzen. Entscheidend ist, dass Sicherheit ein fortlaufender Prozess sein muss: kontinuierliche Risikoanalysen sind notwendig, um mit den sich entwickelnden Bedrohungen Schritt zu halten.

So wie Angreifer ständig neue Strategien entwickeln (insbesondere mit Hilfe von KI selbst), müssen Organisationen ihre Verteidigung ständig aktualisieren und verbessern.

Globale Bemühungen und regulatorische Reaktionen

Regierungen und internationale Organisationen weltweit befassen sich aktiv mit datensicherheitsrelevanten KI-Themen, um Vertrauen in KI-Technologien zu schaffen. Bereits erwähnt wurde das bevorstehende EU-KI-Gesetz, das Anforderungen an Transparenz, Risikomanagement und Cybersicherheit für Hochrisiko-KI-Systeme durchsetzen wird. Europa prüft zudem Aktualisierungen der Haftungsgesetze, um KI-Anbieter für Sicherheitsmängel verantwortlich zu machen.

In den USA hat das National Institute of Standards and Technology (NIST) einen AI Risk Management Framework entwickelt, der Organisationen bei der Bewertung und Minderung von KI-Risiken, einschließlich Sicherheits- und Datenschutzrisiken, unterstützt. Das 2023 veröffentlichte Rahmenwerk legt den Fokus auf den Aufbau vertrauenswürdiger KI-Systeme, indem Aspekte wie Robustheit, Erklärbarkeit und Sicherheit bereits in der Entwurfsphase berücksichtigt werden.

Die US-Regierung arbeitet zudem mit großen KI-Unternehmen an freiwilligen Verpflichtungen zur Cybersicherheit – beispielsweise durch unabhängige Tests (Red Teams) auf Schwachstellen vor der Veröffentlichung und Investitionen in Techniken zur Erhöhung der Sicherheit von KI-Ausgaben.

Die internationale Zusammenarbeit im Bereich KI-Sicherheit ist bemerkenswert stark. Ein Meilenstein war 2023 die gemeinsame Veröffentlichung von Leitlinien für sichere KI-Entwicklung durch das britische NCSC, CISA, das FBI und Behörden aus über 20 Ländern. Diese beispiellose globale Beratung betonte, dass KI-Sicherheit eine gemeinsame Herausforderung ist, und lieferte Best Practices (im Einklang mit den zuvor genannten Secure-by-Design-Prinzipien) für Organisationen weltweit.

Sie unterstrich, dass „Sicherheit eine Kernanforderung … über den gesamten Lebenszyklus“ von KI sein muss und nicht nur ein nachträglicher Gedanke. Solche gemeinsamen Anstrengungen signalisieren die Erkenntnis, dass KI-Bedrohungen keine Grenzen kennen und eine Schwachstelle in einem weit verbreiteten KI-System eines Landes globale Auswirkungen haben kann.

Darüber hinaus haben Organisationen wie UNESCO mit der Schaffung des ersten globalen Standards für KI-Ethik (2021) eine Vorreiterrolle übernommen, der zwar breiter gefasst ist, aber starke Punkte zu Sicherheit und Datenschutz enthält. Die Empfehlung der UNESCO fordert Mitgliedstaaten und Unternehmen auf, sicherzustellen, dass „unerwünschte Schäden (Sicherheitsrisiken) sowie Angriffsanfälligkeiten (Sicherheitsrisiken) von KI-Akteuren vermieden und adressiert werden“. Sie bekräftigt zudem die Verpflichtung, Datenschutz und Menschenrechte im KI-Kontext zu wahren.

Ähnliche Themen finden sich in den KI-Prinzipien der OECD und den KI-Erklärungen der G7: Sie alle heben Sicherheit, Verantwortlichkeit und Datenschutz als zentrale Säulen für vertrauenswürdige KI hervor.

Im privaten Sektor wächst ein Ökosystem, das sich auf KI-Sicherheit konzentriert. Branchenkoalitionen teilen Forschungsergebnisse zu adversarialem maschinellen Lernen, und Konferenzen bieten regelmäßig Sessions zu „AI Red Teaming“ und ML-Sicherheit an. Werkzeuge und Frameworks entstehen, um KI-Modelle vor dem Einsatz auf Schwachstellen zu testen. Auch Normungsorganisationen sind involviert – die ISO arbeitet Berichten zufolge an KI-Sicherheitsstandards, die bestehende Cybersicherheitsstandards ergänzen könnten.

Für Organisationen und Praktiker wird die Ausrichtung an diesen globalen Leitlinien und Standards zunehmend Teil der Sorgfaltspflicht. Dies reduziert nicht nur das Risiko von Vorfällen, sondern bereitet auch auf die Einhaltung von Gesetzen vor und stärkt das Vertrauen von Nutzern und Kunden. In Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzwesen kann der Nachweis, dass Ihre KI sicher und konform ist, ein Wettbewerbsvorteil sein.

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Die Risiken der Nutzung von KI

Vorteile von KI für Privatpersonen und Unternehmen

Das transformative Potenzial von KI bringt ebenso bedeutende Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich. Die Gewährleistung der Sicherheit und Integrität von Daten in KI-Systemen ist nicht optional – sie ist grundlegend für den Erfolg und die Akzeptanz von KI-Lösungen. Vom Schutz der Privatsphäre persönlicher Daten bis hin zum Schutz von KI-Modellen vor Manipulation und adversarialen Angriffen ist ein umfassender, sicherheitsorientierter Ansatz erforderlich.

Die Herausforderungen betreffen Technologie, Politik und menschliche Faktoren: Große Datensätze müssen verantwortungsvoll unter Einhaltung von Datenschutzgesetzen behandelt werden; KI-Modelle benötigen Schutz vor neuartigen Angriffstechniken; und Nutzer sowie Entwickler müssen in einer Ära KI-getriebener Cyberbedrohungen wachsam bleiben.

Die gute Nachricht ist, dass das Bewusstsein für KI- und Datensicherheitsprobleme so hoch wie nie zuvor ist. Regierungen, internationale Organisationen und Branchenführer entwickeln aktiv Rahmenwerke und Vorschriften, um eine sichere KI-Entwicklung zu fördern. Gleichzeitig verbessert die Spitzenforschung die Widerstandsfähigkeit von KI – von Algorithmen, die adversariale Beispiele abwehren, bis hin zu neuen datenschutzwahrenden KI-Methoden (wie föderiertes Lernen und differentielle Privatsphäre), die nützliche Erkenntnisse ermöglichen, ohne Rohdaten preiszugeben.

Durch die Umsetzung bewährter Praktiken – robuste Verschlüsselung, Datenvalidierung, kontinuierliche Überwachung und mehr – können Organisationen die Risiken erheblich senken.

Letztlich sollte KI mit einer „Security-First“-Mentalität entwickelt und eingesetzt werden. Wie Experten betonen, ist Cybersicherheit eine Voraussetzung dafür, dass die Vorteile von KI voll ausgeschöpft werden können. Sind KI-Systeme sicher, können wir ihre Effizienz und Innovationen mit Vertrauen nutzen.

Ignorieren wir jedoch die Warnungen, könnten Datenlecks, böswillige Manipulationen und Datenschutzverletzungen das öffentliche Vertrauen untergraben und echten Schaden anrichten. In diesem sich schnell entwickelnden Bereich ist proaktives und aktuelles Handeln entscheidend. KI und Datensicherheit sind zwei Seiten derselben Medaille – und nur wenn wir sie gemeinsam angehen, können wir das Potenzial von KI sicher und verantwortungsvoll für alle erschließen.