Sicherheit durch generative KI: 8 Risiken, die Sie kennen sollten

KI ist heutzutage überall um uns herum. Jeden Tag tauchen Tausende neuer KI-Programme wie ChatGPT, generative KI und andere auf. Wir hören immer wieder, dass wir technisch zurückbleiben, wenn wir keine KI einsetzen. Aber vergessen Sie durch den Wunsch zur KI-Nutzung nicht die Online-Sicherheitsrisiken.

Wir setzen KI in Webbrowsern, E-Mails und Dateisystemen ein. Wir lassen sie wie einen digitalen Helfer für uns arbeiten und teilen sogar unsere eigenen Daten und die unseres Unternehmens mit ihr. All das kann zu neuen Online-Sicherheitsproblemen führen und die Wahrscheinlichkeit altmodischer Hackerangriffe erhöhen.

Die generative KI hat in vielen Bereichen wie Kunst und Inhaltserstellung schon große Veränderungen bewirkt. Da aber immer mehr Menschen diese Technologie nutzen, müssen wir darüber nachdenken, wie wir die Daten privat und geschützt halten können. In diesem Blogbeitrag werden wir uns ansehen, wie sich generative KI auf die Datensicherheit auswirkt und wie wir mögliche Risiken abmildern können.

Aufschwung und Wirkungsweise der generativen KI

Generative KI ist eine Art maschinelles Lernprogramm, das durch generative Modellierung arbeitet. Bei dieser Technik werden Modelle so trainiert, dass sie neue Daten erzeugen, die dieselben Muster und Merkmale aufweisen wie die Trainingsdaten. Und so funktioniert die generative KI:

• Erfassung von Daten: Zum Trainieren der generativen KI wird eine große Menge an Daten benötigt. Das kann alles Mögliche sein, Bilder, Text, Musik usw., je nachdem, worauf die KI trainiert werden soll.
• Training: Nach dem Erfassen der Daten wird zum Trainieren des Modells häufig ein spezielles neuronales Netzwerk, ein so genanntes Generative Adversarial Network (GAN), verwendet. Ein GAN besteht aus zwei Teilen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Dateninstanzen, während der Diskriminator sie auf ihre Authentizität hin überprüft, d. h. er entscheidet, ob jede Dateninstanz zu dem ursprünglichen Datensatz gehört.
• Lernen: Der Generator und der Diskriminator werden dann gegeneinander abgeglichen. Der Generator versucht, die Daten so gut wie möglich zu imitieren, und der Diskriminator versucht, besser herauszufinden, welche Daten echt sind und welche gefälscht. Mit der Zeit wird der Generator immer besser darin, Daten zu erzeugen, die wie die Trainingsdaten aussehen, bis der Diskriminator den Unterschied nicht mehr erkennen kann.
• Generierung neuer Daten: Einmal trainiert, kann der Generator neue Dateninstanzen erzeugen, die den Trainingsdaten ähnlich, aber nicht mit ihnen identisch sind. Das ist für verschiedene Anwendungsbereiche nützlich, z. B. zum Erstellen neuer Bilder, zum Schreiben von Texten, zum Komponieren von Musik usw.

GANs sind zwar eine beliebte Methode in der generativen KI, es gibt aber auch andere Techniken, wie Variational Autoencoders (VAEs) und autoregressive Modelle. Die generative KI hat schon erstaunliche Fortschritte gemacht, wirft aber bei der Wahrung der Privatsphäre und der Vertraulichkeit von Daten auch Probleme auf.

8 Sicherheitsrisiken der generativen KI

Hier sind die acht Risiken der generativen KI, die Sie kennen sollten.

1.    Datenüberfluss

Menschen können jede Art von Daten über offene Textfelder in generative KI-Dienste eingeben, auch sensible, private oder geschützte Informationen. Ein Beispiel dafür sind Dienste zur Codegenerierung wie GitHub Copilot. Der an diesen Dienst gesendete Code könnte nicht nur vertrauliches geistiges Eigentum eines Unternehmens enthalten, sondern auch sensible Daten wie API-Schlüssel, die besonderen Zugang zu Kundendaten haben.

2.    IP Leak

Ein ernsthaftes Problem ist die Preisgabe von geistigem Eigentum und die Vertraulichkeit beim Einsatz generativer KI. Außerdem besteht die Gefahr, dass durch die einfache Nutzbarkeit von Web- oder App-basierten KI-Tools eine weitere Form der sogenannten Schatten-IT entsteht. Da generative Online-KI-Apps Daten über das Internet senden und verarbeiten, kann die Verwendung eines VPN eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten, indem es Ihre IP-Adresse maskiert und die Daten während der Übertragung verschlüsselt.

3.   Trainieren von Daten

Generative KI-Modelle benötigen eine große Menge an Daten, um aus ihnen zu lernen – und einige davon könnten sensibel sein. Bei unzureichender Verwaltung könnten diese Daten während des Trainings unbeabsichtigt offengelegt werden, was zu Problemen mit dem Datenschutz führen könnte.

4.    Datenspeicherung

Generative KI-Modelle werden durch mehr Daten immer besser. Diese Daten müssen natürlich irgendwo gespeichert werden, während die Modelle lernen und sich verbessern. Das bedeutet, dass sensible Geschäftsdaten auf Speicherplätzen von Drittanbietern aufbewahrt werden. Von dort aus könnten sie missbraucht werden oder nach außen dringen, wenn sie nicht ordnungsgemäß durch Verschlüsselung und Zugangskontrollen geschützt werden. Unternehmen sollten eine gründliche, sichere Datenstrategie umsetzen, um Verstöße zu verhindern.

5.    Compliance

Sensible Daten werden auch an Drittanbieter von KI gesendet, zum Beispiel OpenAI. Wenn diese Daten persönlich identifizierbare Informationen (PII) enthalten, könnte dies zu Problemen bei der Einhaltung von Gesetzen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder der California Privacy Rights Act (CPRA) führen.

6.    Synthetische Daten

Generative KI kann synthetische Daten erzeugen, die echten Daten sehr ähnlich sehen. Das kann zu Bedenken führen, ob Menschen noch in der Lage sind, herauszufinden, woher die Daten stammen. Synthetische Daten könnten kleine Muster oder Details enthalten, die zur Identifizierung von Personen oder sensiblen Merkmalen führen könnten.

7.   Versehentliche Datenlecks

Generative Modelle, insbesondere solche auf der Basis von Text oder Bildern, können unbeabsichtigt Informationen aus den Trainingsdaten enthalten, die nicht aufgedeckt werden sollen. Dabei kann es sich um private Informationen oder auch um vertrauliche Geschäftsdaten handeln.

8.    KI-Missbrauch und bösartige Angriffe

Generative KI könnte von böswilligen Akteuren missbraucht werden, um Deepfakes zu erstellen oder irreführende Informationen zu erzeugen und so zur Verbreitung von Fake News und Desinformationen beizutragen. Außerdem könnten KI-Systeme, die nicht angemessen gesichert sind, zur Zielscheibe von Cyberangriffen werden, was die Daten zusätzlich gefährdet.

Fazit

Die generative KI bietet viele Möglichkeiten für neue Ideen und Fortschritte in vielen Bereichen, aber wir müssen uns der mit ihr verbundenen Sicherheitsprobleme bewusst sein. Solche Probleme können auf unzensierte Eingabeaufforderungen, die versehentliche Preisgabe sensibler Daten, Probleme mit der Datenspeicherung, Schwierigkeiten mit globalen Gesetzen und Informationslecks zurückzuführen sein.

Trotz der vielen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI sollten Unternehmen diese Technologie jedoch nicht pauschal ablehnen. Vielmehr sollten sie einen unternehmensweiten Plan entwickeln, der sich auf den Aufbau von Vertrauen in KI, das Risikomanagement und die Sicherung von KI-Systemen konzentriert.

Auf diese Weise können Unternehmen die Vorteile der generativen KI nutzen und gleichzeitig mögliche Probleme minimieren. Auf dem Weg in eine Zukunft voller KI ist der sichere Einsatz generativer KI nicht nur eine nette Sache – er ist absolut notwendig.

Hinweis: Dieser Blog Artikel wurde von einem Gastautor geschrieben, um unseren Lesern eine breitere Vielfalt an Inhalten anzubieten. Die in diesem Gastautorenartikel ausgedrückten Meinungen sind nur die des Autors bzw. der Autorin und geben nicht unbedingt die von GlobalSign wieder.