Künstliche Intelligenz ist für die IT-Sicherheit Fluch und Segen zugleich. Einerseits öffnet sie neue Sicherheitslücken und wird aktiv für Angriffe ausgenutzt. Andererseits macht KI die Cyberabwehr schneller und effizienter. Dieses Whitepaper zeigt, wie Sie die Risiken minimieren und gleichzeitig durch den KI-Einsatz die IT-Sicherheit verbessern.
Inhalt:
Man mag es kaum glauben, aber die Einführung von ChatPT liegt gerade einmal zwei Jahre zurück. Seitdem haben große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) und darauf basierende generative KI-Lösungen wie ChatGPT, Copilot, Gemini oder Claude nahezu jeden Lebensbereich und jede Branche durchdrungen. Analysten schätzen das Marktvolumen für generative KI derzeit auf rund 17 Milliarden US-Dollar (zirka 14 Milliarden Euro). Bis 2030 könnte es auf fast 110 Milliarden US-Dollar (zirka 93 Milliarden Euro) steigen – das entspricht einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von knapp 38 Prozent!
Für IT-Sicherheitsverantwortliche ist dieser Trend Fluch und Segen zugleich. Einerseits eröffnet der Einsatz generativer KI neue Sicherheitslücken. So lassen sich intelligente Chatbots beispielsweise durch sogenanntes „Evil Prompting“ dazu verleiten, Firmengeheimnisse und andere sensible Daten preiszugeben. Andererseits unterstützen KI-Tools bei der effizienten Cyberabwehr, indem sie beispielsweise Unregelmäßigkeiten und verdächtige Muster in großen Mengen an Logfile-Daten wesentlich schneller und zuverlässiger erkennen als menschliche Experten.
In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie durch „Secure AI by Design“ die Risiken der KI-Nutzung minimieren und Ihre IT-Sicherheit stärken können.
Lesen Sie unter anderem:
- Welche neuen Angriffsflächen durch den KI-Einsatz entstehen.
- Warum herkömmliche Sicherheitslösungen nicht mehr ausreichen.
- Wie Sie KI gezielt für die Optimierung Ihrer IT-Sicherheit einsetzen können.
Originalauszug aus dem Dokument:
Ein weiteres Beispiel aus der Perspektive der AI-Nutzung, bei dem sensible Daten gefährdet werden könnten: Ein Entwickler verwendet eine AI-Anwendung, um seinen Code zu optimieren, und lädt dabei versehentlich nicht nur unternehmenseigenen Code, sondern auch die dazugehörigen Schlüssel und API-Token hoch. Das Ergebnis ist ein beachtliches Datenleck. Solche Situationen erfordern Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz sensibler Daten und zur Überwachung der Nutzung, um einen verantwortungsvollen Einsatz von AI-Tools zu ermöglichen.
Vor der Definition von AI-Sicherheitsvorkehrungen ist es außerdem wichtig, den allgemeinen aktuellen GenAI-Reifegrad der Bereitstellung im Unternehmen einzuschätzen und die Anwendungsfälle zu klassifizieren. Diese Klassifizierung hilft bei der Festlegung der Kontrollen, die für jeden GenAI-Anwendungsfall eingerichtet werden müssen. Zur Einschätzung des allgemeinen Reifegrads der Anwendungsfälle für GenAI-Sicherheit können wir diese in zwei Hauptkategorien einteilen.
Die erste Kategorie umfasst die Nutzung von leicht zugänglichen GenAI-Anwendungen, d. h. den Kauf von GenAI-Diensten oder die Nutzung von AI. Die zweite betrifft die Entwicklung von Anwendungen, die AI-Funktionen nutzen, oder die Erstellung mittels AI.