Künstliche Intelligenz kann nicht nur Ihre Produktivität und Effizienz steigern, sondern auch die Existenz Ihres Unternehmens gefährden. In diesem Report erfahren Sie, warum das so ist, welche Risiken mit dem Einsatz von KI verbunden sind und wie Sie die vier größten Gefahren bei der KI-Nutzung in den Griff bekommen.
Inhalt:
Künstliche Intelligenz (KI) gilt unbestritten als die Zukunftstechnologie schlechthin. Die Medien sind voll von Berichten über die Vorteile und Chancen, die sich durch den Einsatz von Chatbots und KI-Assistenten ergeben.
Mit der nahezu flächendeckenden Nutzung von KI in praktisch allen Softwarelösungen und Kommunikationssystemen setzen sich Unternehmen jedoch auch neuen Risiken aus. Dieser Report beschäftigt sich mit den vier wichtigsten Gefahren, die durch künstliche Intelligenz entstehen können: Missbrauch der Modelle durch Prompt Injection, unerwünschte oder gefährliche Antworten durch Modellfehler oder bewusste Manipulation, Diebstahl von Daten und Modellen sowie KI-spezifische Denial-of Service-Attacken.
Nach der Lektüre wissen Sie:
Warum traditionelle Sicherheitskonzepte keinen Schutz gegen KI-spezifische Attacken bieten.
- Wie Prompt Injection funktioniert und wie Sie sich dagegen schützen können.
- Welche Strafen und Bußgelder bei Verstößen gegen Gesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder den EU AI Act drohen.
- Wie Sie sich gegen die vier größten Bedrohungen im KI-Umfeld absichern.
Originalauszug aus dem Dokument:
AI-driven DoS attacks can have particularly severe financial implications for organizations using cloud- based AI services where computing resources are billed based on usage. Successful DoS attacks can result in massive unexpected computing bills as AI systems consume resources attempting to process malicious queries. These costs can be immediate and substantial, impacting cloud computing fees even if the attack is detected and mitigated relatively quickly.
Effective defense against AI-driven DoS attacks requires sophisticated resource management and monitoring systems specifically designed for AI environments. Organizations must implement intelligent rate limiting that considers not just the volume of requests but also the computational complexity and resource requirements of different types of queries. This might involve analyzing query patterns, estimating computational requirements, and implementing dynamic throttling based on resource consumption rather than simple request counts.