Was ist AI Security Posture Management (AI-SPM)?

So funktioniert AI-SPM

AI Security Posture Management deckt KI-Cybersicherheitsrisiken mithilfe der folgenden Prozesse ab:

• KI-Erkennung und -Inventarisierung: AI-SPM scannt Umgebungen, z. B. Amazon Bedrock, Azure AI Foundry und Google Vertex AI, um ein vollständiges Inventar aller KI-Modelle und der zugehörigen Ressourcen, Datenquellen und Datenpipelines zu erstellen, die am Training und der Feinabstimmung beteiligt sind und in der/den Cloud-Umgebung(en) eingesetzt werden. AI-SPM korreliert dann Signale zur Datenklassifizierung und -ermittlung, zu Datenzugriffspfaden und zur potenziellen Gefährdung sensibler Daten durch KI und identifiziert potenzielle Schwachstellen sowie Fehlkonfigurationen, damit User versteckte KI-Risiken schnell aufdecken können.
• Risikomanagement: AI-SPM hilft bei der Identifizierung, Priorisierung und Behebung von Risiken (durch die Identifizierung und Klassifizierung sensibler oder regulierter Daten, wie z. B. personenbezogener Daten) und Compliance-Verstößen, die zu Datenexfiltration oder unbefugtem Zugriff auf KI-Modelle und -Ressourcen führen könnten. Außerdem werden Bedrohungsdaten eingesetzt, um die böswillige Nutzung von KI-Modellen und den potenziellen Missbrauch von KI-Ressourcen zu erkennen. Es werden Warnmeldungen und Sicherheitsempfehlungen für eine schnelle Reaktion generiert, wenn Risiken oder Verstöße mit hoher Priorität erkannt werden.
• Compliance und Security Posture Management: AI-SPM sorgt für eine sichere Konfiguration von KI-Modellen, einschließlich Data Protection, Zugriffskontrolle und mehr. Die Lösung bietet einen umfassenden Einblick in die KI- und Daten-Compliance, indem sie den Sicherheitsstatus automatisch mit Vorschriften wie der DSGVO oder dem HIPAA sowie mit KI-spezifischen Standards wie dem NIST AI RMF 600-1 abgleicht, um Compliance-Verstöße zu priorisieren und das Risiko rechtlicher Konsequenzen zu minimieren.

Warum benötigt man AI-SPM?

Da KI-Systeme zunehmend in kritische Geschäftsprozesse wie Entscheidungsfindung, Automatisierung und Kundeninteraktion integriert werden, hat die Absicherung dieser Systeme inzwischen höchste Priorität. Cloud-Service-Anbieter stellen inzwischen GenAI-as-a-Service bereit, z. B. Amazon Bedrock, Azure AI Services und Google Vertex AI. Diese Services können die Einführung von generativer KI weiter beschleunigen. KI-Systeme, zu denen maschinelle Lernmodelle, Large Language Models (LLMs) und automatische Entscheidungssysteme gehören, weisen einzigartige Schwachstellen und Angriffsflächen auf.

Immer mehr Unternehmen binden ihre Unternehmensdaten in ihre KI-Anwendungen ein und geben dabei in vielen Fällen sensible Daten preis. Durch die schnelle Einführung sind Unternehmen auch mit einzigartigen KI-spezifischen Bedrohungen konfrontiert, die auf das KI-Ökosystem abzielen. Zu den wichtigsten Angriffsvektoren gehören:

• Datenvergiftung: Böswillige Akteure schleusen schädliche Daten in die Trainingsdatensätze ein, sodass die Modelle ein verzerrtes oder kompromittiertes Verhalten an den Tag legen.
• Schädliche Angriffe: Subtile Manipulationen der Eingabedaten führen KI-Systeme in die Irre und verursachen ungenaue Vorhersagen oder Entscheidungen mit potenziell schwerwiegenden Folgen.
• Modellextraktion: Angreifer stehlen unternehmenseigene Modelle, indem sie die Ausgaben untersuchen, um interne Parameter zu rekonstruieren. Das wiederum führt zum Diebstahl oder Missbrauch von geistigem Eigentum.

AI-SPM kann diese Herausforderungen bewältigen. Durch die Vorhersage von Schwachstellen und die Absicherung von KI-Modellen vom Konzept bis zur Bereitstellung mindert AI-SPM die Risiken und stellt sicher, dass bei der KI-Entwicklung Sicherheit und Resilienz während des gesamten Lebenszyklus Priorität haben.

Darüber hinaus müssen die Teams angesichts der sich ständig ändernden KI- und datenbezogenen Compliance-Anforderungen, die einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten und eine entsprechende Governance für Modelle vorschreiben, wachsam bleiben. Audits, regulatorische Frameworks und Branchenstandards werden immer umfangreicher und spiegeln die wachsende Abhängigkeit der Welt von KI-gestützten Lösungen wider. Da KI-Programme für Unternehmen zu einem integralen Bestandteil ihrer Servicebereitstellung werden, liegt es an den Entscheidungsträgern, dafür zu sorgen, dass robuste Abwehrmaßnahmen in den täglichen Betrieb eingebettet werden. Diese konsequente Wachsamkeit schafft Klarheit inmitten komplexer Innovation und stärkt den Ruf Ihres Unternehmens nachhaltig.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitsansätzen, die fundiertes Fachwissen über KI und ihre Risiken voraussetzen, bietet AI-SPM Sicherheit auch ohne Expertenwissen. AI-SPM liefert eine lückenlose Analyse aller Elemente Ihrer KI-Landschaft: Machine-Learning-Modelle, Trainingsdaten, APIs und die Infrastruktur, auf der alles basiert. Dank dieses ganzheitlichen Ansatzes können Unternehmen potenzielle Schwachstellen frühzeitig erkennen, die von Angreifern durch Datenvergiftung, Modelltäuschung oder gezielte Manipulation ausgenutzt werden könnten.

Welche Risiken bringt KI mit sich?

Trotz der großen Vorteile, die KI für das Security Posture Management bedeutet, eröffnet sie auch neue Angriffspunkte, auf die Risikomanagement-Teams achten müssen.

• Mangelnde Transparenz über die KI-Landschaft: Sicherheitsteams haben oft keinen Einblick in alle aktiven KI-Tools und -Services, was es schwierig macht, KI-Schattenanwendungen zu identifizieren und potenzielle Risiken zu kontrollieren.
• Schatten-KI: Sicherheitsteams können nur schwer nachvollziehen, welche KI-Modelle eingesetzt werden, ob sie offiziell genehmigt sind, ordnungsgemäß gewartet werden und den aktuellen Sicherheitsstandards entsprechen.
• Daten-Governance: Unternehmen stehen häufig vor der Herausforderung, zu kontrollieren und einzuschränken, welche sensiblen Daten mit externen und internen KI-Services geteilt werden. Dadurch erhöht sich das Risiko von Datenlecks.
• Konfigurationsfehler: Eine unzureichende Überprüfung der Konfiguration von KI Services kann dazu führen, dass sensible Daten versehentlich offengelegt werden oder unbefugte Zugriffe erfolgen, wodurch sich die Angriffsfläche vergrößert.
• Compliance-Verstöße und rechtliche Konsequenzen: Unsachgemäßer Umgang mit KI-Daten oder fehlerhafte Implementierungen können zu Verstößen gegen gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO oder HIPAA führen und teure Strafen sowie langfristige Imageschäden nach sich ziehen.
• Betriebsrisiken: KI-Systeme können Fehlfunktionen aufweisen oder unerwartete Ergebnisse liefern, was zu einer Störung der Betriebsabläufe führen kann.

Kernfunktionen von AI Security Posture Management (AI-SPM)

KI-gestütztes Security Posture Management zeichnet sich durch mehrere Elemente aus, die Ihr Unternehmen wirksam vor digitalen Angreifern schützen.

• Einblick in die KI-Landschaft: Lückenlose Transparenz über die KI-Landschaft
• KI-Erkennung und -Inventarisierung: Automatische Erkennung und Inventarisierung von KI-Modellen mit Aktivitäten, Data-Lineage und Sicherheitsproblemen
• KI-Datensicherheit: Klassifizierung aller in KI-Projekten gespeicherten Daten sowie der Daten, die zur Feinabstimmung von KI-Modellen verwendet werden, um eine versehentliche Nutzung oder Offenlegung sensibler Daten zu verhindern
• KI-Data-Lineage: Überblick darüber, wie KI-Modelle mit Daten interagieren, und Visualisierung des Flusses sensibler Daten über KI-Pipelines
• KI-Risikomanagement: Erkennen, Priorisieren und Beseitigen von Risiken, die mit KI-Datenspeichern verbunden sind, wie z. B. Fehlkonfiguration, übermäßige Berechtigungen oder Offenlegung von Daten
• KI-Datenzugriff: Durchsetzung granularer Zugriffsrichtlinien, um unbefugten KI-Zugriff einzuschränken, Modellmissbrauch zu verhindern und sichere LLM-Interaktionen zu gewährleisten
• KI-Governance und -Compliance: Durchsetzung von Richtlinien und Best Practices, die mit Branchenstandards und Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und dem AI Risk Management Framework von NIST übereinstimmen

AI-SPM vs. DSPM vs. CSPM

AI-SPM sorgt für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien, die Daten verarbeiten und analysieren, während Data Security Posture Management (DSPM) die Grundlage für Data Protection bildet und die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten sicherstellt. Cloud Security Posture Management (CSPM) schützt Cloud-Umgebungen durch die kontinuierliche Überwachung von Konfigurationen und die Durchsetzung von Best Practices, um Schwachstellen zu vermeiden.

Durch die Integration aller drei Lösungen können Unternehmen ihre KI-Systeme, Datenressourcen und Cloud-Umgebungen schützen, Risiken minimieren und sicherstellen, dass die Daten den gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Nachfolgend finden Sie eine Tabelle mit einem Vergleich aller Optionen:

Anwendungsfälle für AI-SPM

KI-gestützte Prozesse sind heute in fast jeder Branche zu finden und eröffnen neue Möglichkeiten für Datenanalyse, Automatisierung und personalisierte Kundenerfahrungen. Die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser KI-Lösungen erfordert jedoch eine proaktive Strategie zum Schutz von Daten, Modellen und Infrastruktur. AI-SPM-Lösungen bieten in diesem Zusammenhang folgende Vorteile:

• Minimierung der Angriffspunkte: AI-SPM erfasst und überwacht kontinuierlich alle Zugriffspunkte, Berechtigungen und Integrationen innerhalb von KI-Systemen, wodurch die potenziellen Zugangswege für Angreifer verringert und die gesamte Angriffsfläche verkleinert werden.
• Absicherung der Lebenszyklen von KI-Modellen: Security Posture Management identifiziert Schwachstellen in Entwicklungsumgebungen und Bereitstellungspipelines für maschinelle Lernmodelle.
• Durchsetzung von Datenschutzmechanismen: Sensible Informationen, von Kunden- und Finanzdaten bis hin zu firmeneigenen Forschungsergebnissen, werden vollständig überwacht und geschützt, ob im Ruhezustand oder während der Übertragung.
• Robuste Reaktion auf Vorfälle: AI-SPM priorisiert Sicherheitswarnungen, ermöglicht schnellere Reaktionen auf potenzielle Bedrohungen und minimiert den Schaden durch Eindringlinge.

Best Practices für AI Security Posture Management (AI-SPM)

Die effektive Implementierung von AI-SPM kann zunächst schwierig wirken. Bestimmte Grundsätze erleichtern jedoch den Einstieg. Am Anfang stehen eine durchdachte Planung, offene Diskussionen über potenzielle Herausforderungen und die Einführung ganzheitlicher Sicherheitsmaßnahmen, wie z. B.:

• Umfassende Risikobewertungen: Führen Sie gründliche Bewertungen von KI-Workflows und Datenpipelines durch, um festzustellen, wo das Risiko am größten ist.
• Richtliniengestützte Zugriffskontrollen: Führen Sie Protokolle zur Minimierung der Zugriffsrechte ein, die festlegen, welche Beteiligten sensible Modelle und Datensätze ändern oder sogar einsehen können.
• Kontinuierliche Überwachung: Verwenden Sie automatisierte Tools und Sicherheitsdashboards, um Aktivitäten in Echtzeit zu beobachten und verdächtige Verhaltensweisen frühzeitig zu erkennen.
• Regelmäßige Modelltests: Überprüfen Sie die Ergebnisse der maschinellen Lernmodelle durch dynamische Tests und stellen Sie so sicher, dass Angriffe erkannt und abgewehrt werden können.
• Ein transparentes Governance-Framework: Sorgen Sie für klare Zuständigkeiten in abteilungsübergreifenden Teams, damit Sie bei Anomalien schnell und koordiniert reagieren können.

KI und Zero-Trust-Architektur: Verbesserung des Sicherheitsstatus

Daten bilden die Grundlage von KI-Tools, und durch die Kombination von DSPM und AI-SPM können beide geschützt werden. In einer Zero-Trust-Architektur wird kein Gerät, kein User und kein Service als vertrauenswürdig eingestuft; jeder Zugriffsschritt erfordert eine kontextbasierte Überprüfung. Ein KI-Modell, das sensible Daten enthält, profitiert von dieser Strategie, da es jede Datenanfrage bis zum Beweis des Gegenteils als potenziell schädlich einstuft und so die Lücke schließt, die Angreifer sonst ausnutzen würden.

AI-SPM ist eine Funktion einer DSPM-Lösung, die die datenorientierte Verteidigung durch die Anwendung von Sicherheitskontrollen auch auf der Modellierungsebene erweitert. Zero-Trust-Konzepte sind eng in AI-SPM integriert, um sicherzustellen, dass Anwendungen und Microservices sicher kommunizieren, egal wie viele neue Endgeräte hinzukommen. Das Ergebnis ist eine sicherere Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten und IT-Teams – Personen, die mit wichtigen Informationen arbeiten, oft in Echtzeit, um wichtige geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen, die Zero Trust-Prinzipien für ihre KI-Umgebungen anwenden, legen genauso viel Wert auf die Integrität der Modelle wie auf die Vertraulichkeit der Daten. Der Schutz der Logik dieser Modelle – und der daraus abgeleiteten Informationen – ist für die Konsistenz der Entscheidungsprozesse von entscheidender Bedeutung. Mit einer Zero-Trust-Strategie auf Basis von AI-SPM bringen Unternehmen Daten, Infrastruktur und Geschäftsziele in Einklang und schaffen damit die Grundlage für skalierbares, sicheres Wachstum.

Zscaler AI Security Posture Management

Zscaler AI-SPM schützt vor KI-spezifischen Risiken, einschließlich Datenexposition, Missbrauch und Modell-Governance, mit Schwerpunkt auf der Absicherung generativer KI-Workloads (GenAI) in der öffentlichen Cloud.

AI-SPM ist Teil der Zscaler-AI-Data-Security-Plattform sowie in unsere bestehende DSPM-Lösung (Data Security Posture Management) integriert und bietet einen umfassenden Einblick in KI-Modelle, sensible Inferenzdaten, Modellimplementierungen und Risikokorrelation. Durch die Überwachung der Modellkonfiguration, der Datenflüsse und der Systeminteraktionen identifiziert die Lösung Sicherheits- und Compliance-Risiken, die von herkömmlichen Tools oft übersehen werden, mit:

• Transparenz über die KI-Landschaft: Erstellen und pflegen Sie ein Inventar aller KI-Modelle, die in ihren Cloud-Umgebungen verwendet werden, zusammen mit den zugehörigen Cloud-Ressourcen, Datenquellen und Datenpipelines, die am Training, der Feinabstimmung oder dem Grounding dieser Modelle beteiligt sind.
• Datensicherheit: Identifizieren Sie die Datenquellen, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden, um sensible oder regulierte Daten zu erkennen und zu klassifizieren – z. B. personenbezogene Daten, die durch die Ausgaben, Protokolle oder Interaktionen von kontaminierten Modellen offengelegt werden könnten.
• Risikomanagement: Prüfen Sie KI-Implementierungen auf Schwachstellen, Fehlkonfigurationen und riskante Berechtigungen, erfassen Sie Verbindungen und beheben Sie Probleme, um Angriffswege, Datenpannen und betriebliche oder Reputationsschäden zu reduzieren.
• Governance und Compliance: Automatisieren Sie die Durchsetzung von Richtlinien, Best Practices und Audit-Trails für KI-Implementierungen, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. DSGVO, NIST) zu gewährleisten, rechtliche Risiken zu minimieren und die Einhaltung von Vorschriften zu unterstützen.

Erleben Sie Zscaler AI Security Posture Management in Aktion.Fordern Sie eine Demo an, um zu erfahren, wie wir Ihre KI-Modelle, -Daten und -Bereitstellungen in der Cloud absichern können.