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Sicherer Umgang mit KI Anwendungen

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die wie Menschen denken und ihre Handlungen nachahmen können. Von einfachen Rechenalgorithmen bis hin zu fortschrittlichen neuronalen Netzen hat die KI verschiedene Facetten des menschlichen Lebens erfasst und Fortschritte in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Unterhaltung und Kommunikation bewirkt.

Unter den vielen Teilbereichen der KI haben sich große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) als bahnbrechende Werkzeuge in der Welt der Verarbeitung natürlicher Sprache erwiesen. Diese Modelle, die an riesigen Datensätzen, die einen bedeutenden Teil des Internets umfassen, trainiert wurden, sind in der Lage, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. LLMs können Inhalte produzieren, Anfragen beantworten und sogar sinnvolle und kontextbezogene Gespräche führen, was sie für verschiedene Anwendungen ungemein wertvoll macht.

Parallel zur Entwicklung von LLMs haben Chatbots – automatisierte Gesprächsagenten – in der digitalen Welt stark an Bedeutung gewonnen. Ursprünglich für einfache regelbasierte Interaktionen konzipiert, sind moderne Chatbots, die oft von LLMs angetrieben werden, zu anspruchsvollen Dialogen fähig, was sie für den Kundensupport, den elektronischen Handel und unzählige andere Anwendungen unverzichtbar macht.

Sicherer Umgang mit AI Anwendungen

Sicherheitsanforderungen

Das Aufkommen von KI, LLMs und Chatbots wirft viele Sicherheitsbedenken auf. Unbefugter Zugriff, Datenverletzungen und Missbrauch können nicht nur Unternehmen schaden, sondern auch zu erheblichen Konsequenzen führen, z. B. zur Aushöhlung der Privatsphäre, zu Fehlinformationen und Manipulationen sowie zu Haftungsfragen. Um eine solide Sicherheit für KI-Anwendungen zu gewährleisten, muss eine Reihe einzigartiger Herausforderungen in Bezug auf Zugriffskontrolle, Datenintegrität und Datenschutz bewältigt werden. Diese Herausforderungen ergeben sich aus der Komplexität von KI-Anwendungen und den riesigen Datenmengen, die sie verarbeiten.

Zu den häufigsten Sicherheitsherausforderungen im Zusammenhang mit KI-Anwendungen gehören die folgenden:

Datensicherheit und Datenschutz
KI-Anwendungen verarbeiten oft große Mengen sensibler Daten, die anfällig für Verletzungen und Lecks sein können.
Zugriffskontrolle und Identitätsmanagement
Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf KI-Tools und die von ihnen verarbeiteten und generierten Daten haben.
Integration von Altsystemen
Viele KI-Anwendungen haben Schnittstellen zu älteren Systemen, die möglicherweise nicht unter Berücksichtigung moderner Sicherheitsaspekte entwickelt wurden. Dies kann zu Schwachstellen an den Integrationspunkten führen.
Schutz von Daten während der Übertragung
Sensible Daten, die von KI-Anwendungen verwendet werden, müssen während der Übertragung geschützt werden, was angesichts des Umfangs und der Geschwindigkeit der Daten komplex sein kann.
Datenverarbeitung in Echtzeit
KI-Anwendungen verarbeiten Daten oft in Echtzeit, was eine sofortige Sicherheitsreaktion auf potenzielle Bedrohungen erfordert. Die Echtzeitüberwachung von Benutzeraktivitäten und Zugriffsmustern ist von entscheidender Bedeutung und muss sicherstellen, dass die legitime Nutzung bzw. Aktivität nicht durch Sicherheitskontrollen blockiert wird.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Wenn Unternehmen wachsen, müssen ihre Sicherheitslösungen entsprechend skaliert werden, ohne die Sicherheit oder Leistung zu beeinträchtigen. Richtlinien müssen skalierbar, aber dennoch so granular sein, dass sie wirksame Sicherheitskontrollen bieten.
Schutz der Endgeräte
Auf KI-Anwendungen wird von einer Vielzahl von Geräten aus zugegriffen, die als Einstiegspunkte für Angriffe missbraucht werden könnten.

Um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen, ist eine umfassende Sicherheit erforderlich. Dazu gehören sowohl die Anwendungen selbst als auch die Kontrolle des Zugriffs auf die Anwendungen. In diesem Leitfaden geht es in erster Linie darum, wie eine Organisation den Zugriff auf KI-Anwendungen kontrollieren kann. Eine Organisation hat zwar nur begrenzte Kontrolle darüber, wie KI-Anwendungen Daten sichern, aber sie hat die Kontrolle darüber, welchen KI-Anwendungen sie Zugang gewährt. Die Sicherung von KI-Anwendungen erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der traditionelle IT-Sicherheitsmaßnahmen mit KI-spezifischen Strategien verbindet. Um starke Sicherheitskontrollen aufrechtzuerhalten, während die KI-Nutzung zunimmt und sich die Anwendungen weiterentwickeln, sind flexible und dynamische Methoden erforderlich, um neue Anwendungen zu klassifizieren und auf neue Bedrohungen zu reagieren.

Die globalcore consulting group unterstützt wie Du Transparenz und Kontrolle über KI-Anwendungen gewinnst, Data Governance sicherstellst und das Risiko von Datenlecks und der Verbreitung von Bedrohungen verringern kannst.

Palo Alto Networks Prisma Access bietet sowohl Einblick in die Nutzung von KI-Anwendungen als auch die Möglichkeit, den Zugriff der Benutzer auf diese Anwendungen zu kontrollieren. Der Schlüssel zu Transparenz und Kontrolle sind App-ID, Entschlüsselung, erweiterte URL-Filterung, DLP sowie benutzer- und gruppenbasierte Sicherheitsrichtlinien.

Prisma Access ermöglicht die Sichtbarkeit und Kontrolle des Datenverkehrs von KI-Anwendungen durch folgende Maßnahmen:

Nutzung von App-ID zur genauen Identifizierung und Kontrolle von Anwendungen, die das Netzwerk durchqueren,
Segmentierung nach spezifischen Anwendungskategorien für eine präzise Filterung des Datenverkehrs.
Nutzung der Entschlüsselung zur Überprüfung des verschlüsselten Datenverkehrs, um sicherzustellen, dass versteckte Bedrohungen in der verschlüsselten Kommunikation identifiziert und entschärft werden.
Implementieren von Enterprise Data Loss Prevention (DLP) zur Überwachung und zum Schutz sensibler Informationen im Transit für einen umfassenden Datenschutz.
Entwirf benutzer- und gruppenspezifische Richtlinien, um maßgeschneiderte Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen und unterschiedliche Zugriffsebenen und Kontrollen auf der Grundlage von Benutzerrollen.
Einsatz von Advanced URL Filtering zur Überwachung und Kontrolle von Web-Aktivitäten, um den Zugriff auf bösartige oder unerwünschte Websites unerwünschten Websites auf der Grundlage von Kategorisierungen.