7 unverzichtbare Best Practices für KI-Sicherheit, um Ihre neue Angriffsfläche in den Griff zu bekommen

• Ihre Teams führen KI schneller ein, als Sie diese absichern können.
• Schatten-KI schafft Cyberrisiken und Angriffspfade, die herkömmliche Cybersecurity-Tools nicht erkennen können.
• KI-gesteuertes Exposure Management deckt den Einsatz von KI auf der gesamten Angriffsfläche auf und regelt ihn.
• Generative KI wandelt natürliche Sprache in Bedrohungsabfragen um, um die Verweildauer von Angreifern zu verkürzen.

Wenn Mitarbeiter KI-Tools nutzen, ohne Sie darüber zu informieren, Entwickler versehentlich versteckte Angriffspfade in Ihrer Cloud eröffnen oder ein einfacher KI-Prompt sensible Daten offenlegt, dann liegt hier eine Lücke in Ihrem AI Exposure-Management vor. Das ist ein massiver blinder Fleck, der Ihr Sicherheitsteam im Unklaren darüber lässt, wo KI im Einsatz ist und wie alles zusammenhängt.

Gleichzeitig stehen dieselben Sicherheitsteams unter dem Druck, KI-basierte Sicherheitstools einzusetzen, um mit der sich rasch wandelnden Bedrohungslage Schritt zu halten.

Wenn diese Probleme zusammenkommen, steht IhrUnternehmen vor zwei Herausforderungen:

1. Die Risiken, die KI mit sich bringt
2. Die Möglichkeiten, die KI zur Stärkung Ihrer Cyberabwehr bietet

Verschaffen Sie sich den vollständigen Überblick über Ihre gesamte KI-Angriffsfläche und alle Angriffspfade mit Tenable One.

Um all Ihre bekannten und unbekannten KI-Assets zu finden, benötigen Sie eine KI-Sicherheitsstrategie die die einzigartigen Merkmale von KI-Systemen berücksichtigt. Diese sieben Best Practices basieren auf bewährten Grundsätzen des Exposure Managements und helfen Ihnen bei der sicheren Implementierung von KI.

1. Risikoorientiertem Kontext zur Begründung von Sicherheitsentscheidungen nutzen

Achten Sie bei der Auswahl von KI-Tools für Ihre Infrastruktur vor allem auf solche, die eine klare Transparenz bei der Entscheidungsfindung bieten. Sie müssen genau verstehen, auf welche Daten sich die Modelle stützen und wie sie das Risiko bewerten. 

Wenn ein Tool nicht erklären kann, warum es eine Schwachstelle gemeldet hat oder wie es eine Behebungsmaßnahme priorisiert hat, führt dies zu Unsicherheiten in Ihrer Cybersecurity-Sicherheitslage. Verlangen Sie vollständige Transparenz hinsichtlich der Risikobewertung und Priorisierung von Exposures, damit Sie Vertrauen aufbauen und Ihre Sicherheitsentscheidungen gegenüber der Unternehmensleitung begründen können. 

Die NIST AI Risk Management Framework betont die Erklärbarkeit als eine der wichtigsten Säulen des Vertrauens.

2. Least-Privilege-Zugriff für KI-Agents durchsetzen

Entwickler trainieren KI-Modelle oft mit breiten, überprivilegierten Berechtigungen zur Aufnahme riesiger Datenmengen. Ein entscheidender Fehler, den Ihr Unternehmen machen kann, ist das Versäumnis, den Zugriff nach der Bereitstellung des KI-Modells zu widerrufen.

Als Best Practice sollten Sie Protokolle für Least-Privilege-Zugriff durchsetzen, damit nicht-menschliche Identitäten und KI-Agenten erweiterte Berechtigungen nur genau so lange behalten, wie sie diese benötigen. Prüfen Sie Ihre Dienstkonten rigoros und entfernen Sie jeglichen dauerhaften Zugriff, der für die Laufzeitfunktion des KI-Modells nicht zwingend erforderlich ist.

3. Identitätsbasierte KI-Risiken verhindern

Cloud-gehostete KI-Systeme sind berüchtigt für das Generieren von überprivilegierten und unbemerkten Rollen. Sie könnten einem einzigen KI-Agenten Lese- und Schreibzugriff auf einen S3-Bucket gewähren und diesen dann vergessen, wodurch ein verborgener Angriffspfad entsteht.

Um den Zugriff streng zu regeln, müssen Sie AI Security Posture Management (AI-SPM) mit Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) kombinieren. Diese Integration hilft Ihnen, überprivilegierte Identitäten auf Ihrer gesamten Angriffsfläche zu erkennen, damit nicht-menschliche Identitäten nicht zum schwachen Glied in Ihrer Kette werden.

Verhindern Sie identitätsbasierte KI-Exposure, noch bevor sie entsteht. Sehen Sie, wie das mit Tenable One funktioniert.

4. Gegnerische KI-Angriffe abwehren

KI-Modelle sind Bedrohungen ausgesetzt, die traditionelle Firewalls umgehen, wie Prompt-Injection, Jailbreaking und Data Poisoning. 

Angreifer nutzen diese Methoden, um die Modelle dazu zu verleiten, sensible Daten preiszugeben oder bösartige Anweisungen auszuführen. 

Um Bedrohungsakteuren einen Schritt voraus zu sein, sollten Sie richtlinienbasierte Schutzmaßnahmen speziell für LLM-Anwendungen implementieren, wie beispielsweise die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen. Diese Frameworks können Ihren Teams helfen, diese unterschiedlichen Bedrohungen besser zu verstehen und aktiv auf Missbrauch zu achten, um KI-Sicherheitsrisiken in dem Moment einzudämmen, in dem sie auftreten.

5. Einheitlichen KI-Inventar pflegen

Wenn Ihr Team Open-Source-KI-Modelle oder Bibliotheken von Drittanbietern verwendet, übernimmt Ihr Unternehmen deren Sicherheitsstatus. Daher müssen Sie die Integrität dieser externen Assets prüfen, bevor sie in Ihre Umgebung gelangen.

Führen Sie ein einheitliches Bestandsverzeichnis aller KI-Software, -Modelle und -Dienste, um sicherzustellen, dass kein Asset ohne Ihr Wissen genutzt wird. Verfolgen Sie genau, woher Ihre KI-Modelle stammen und ob es irgendwelche bekannten Schwachstellen gibt. Behandeln Sie KI-Komponenten von Drittanbietern mit der gleichen Sorgfalt, die Sie bei Standardsoftware anwenden.

6. Angriffspfade visualisieren, um Bedrohungen vorherzusehen.

Bedrohungsakteure nutzen generative KI, um überzeugende Phishing-Kampagnen und polymorphe Malware zu schreiben. Mit manuellen Prozessen kann man diese Angreifer nicht bekämpfen.

Nutzen Sie AI Exposure Management (Sicherheit für KI), um dieser Entwicklung einen Schritt voraus zu sein. Anstatt auf isolierte Warnmeldungen zu reagieren, nutzen Sie Tenable One für AI Exposure, um Einblick in Angriffspfade zu erhalten. Erfahren Sie, wie sich Identitätsschwächen und Infrastrukturmängel vereinen, um Ihre kritischen KI-Ressourcen offenzulegen, damit Sie die Kette der Gefährdung können, bevor ein Angreifer sie ausnutzt.

7. AI-Sicherheit im Rahmen des Exposure-Managements vereinheitlichen

Schließlich sollten Sie vermeiden, die KI-Sicherheit als isolierten Bereich zu betrachten. Einem isolierten KI-Cybersecurity-Team fehlt oft der Kontext, um zu erkennen, wie ein kompromittiertes KI-Modell den Rest Ihrer Abläufe beeinflusst.

Eliminieren Sie fragmentierte Sicherheitstools und Daten durch die Konsolidierung der KI-Sicherheit in einer vereinheitlichten Ansicht. Durch die Korrelation von KI-Risiken mit Ihren umfassendes Exposure Management können Sie Ihr Sicherheitsteam in die Lage versetzen, das Gesamtbild zu überblicken, z.B. wie Assets, Identitäten und Schwachstellen zusammenhängen, und die KI-Sicherheitslücken zu priorisieren, die das größte Risiko für Ihr Unternehmen darstellen.

Für Sicherheitsverantwortliche schaffen die schnelle Einführung und Innovation von KI eine doppelte Herausforderung. Sie müssen Ihre Lücke im KI-Exposure Management schließen, um Datenlecks und Schatten-IT zu verhindern, und gleichzeitig KI-Tools einführen, um mit der Bedrohungslandschaft Schritt zu halten.

Mit isolierten Einzeltools lässt sich dieses Problem nicht lösen. Tenable One verknüpft KI, Infrastruktur, Agents und Datenexposition zu einer einheitlichen Ansicht für eine priorisierte Behebung von Sicherheitslücken entlang Ihrer gesamten Angriffsfläche.

Sind Sie bereit, Ihre KI-Sicherheitsstrategie in die Praxis umzusetzen? Fordern Sie eine Demo von Tenable One an.

Lassen Sie uns einige der aktuell häufigsten Fragen zu Best Practices im Zusammenhang mit KI in der Cybersicherheit und deren Auswirkungen auf die Angriffsfläche beantworten. 

Was ist AI-SPM?

AI-SPM ist ein Sicherheits-Framework, das Risiken innerhalb von KI-Umgebungen identifiziert, priorisiert und behebt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools zielt AI-SPM speziell auf einzigartige KI-Schwachstellen ab, wie Fehlkonfigurationen von Modellen, Offenlegung sensibler Trainingsdaten und übermäßige Berechtigungen, die nicht-menschlichen Identitäten Zugriff gewähren.

Wie kann ich generative KI-Modelle absichern?

Die Absicherung generativer KI erfordert einen mehrschichtigen Ansatz jenseits herkömmlicher Firewalls. Sie müssen richtlinienbasierte Schutzmaßnahmen implementieren, um Prompt Injection und Jailbreaking zu verhindern, das Prinzip der geringsten Rechte durchsetzen, um den Zugriff auf sensible Daten zu beschränken, und ein einheitliches Inventar aller KI-Modelle und KI-Bibliotheken von Drittanbietern führen, um sicherzustellen, dass kein Asset außerhalb Ihrer Kenntnis agiert.

Warum ist Identitätssicherheit entscheidend für KI?

KI-Modelle benötigen nicht-menschliche Identitäten (wie Dienstkonten), um zu funktionieren. Überprivilegierte Konten schaffen versteckte Angriffspfade, die Angreifer ausnutzen können, um sich lateral von einem kompromittierten Agent zu sensibler Cloud-Infrastruktur zu bewegen. Sicherheitsteams sollten das Least-Privilege-Prinzip, um diese Exposure-Ketten zu durchbrechen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie alle Ihre bekannten und unbekannten KI-Assets in einem einzigen Exposure Management-Plattform absichern können.