7 Best Practices für KI-Sicherheit, die Sie unbedingt befolgen sollten, um Ihre neue Angriffsfläche zu beherrschen

• Ihre Teams übernehmen KI schneller, als Sie sie sichern 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 übersetzt einfaches Englisch in Bedrohungssuchen, um die Verweildauer zu verkürzen.

Wenn Mitarbeiter KI-Tools verwenden, ohne es Ihnen mitzuteilen, oder Entwickler versehentlich versteckte Angriffspfade in Ihrer Cloud öffnen oder eine einfache KI-Eingabeaufforderung sensible Daten entweichen lässt - das ist Ihre Lücke im Exposure Management für KI. Das ist ein massiver blinder Fleck, der Ihr Security-Team im Unklaren darüber lässt, wo KI im Einsatz ist und wie alles zusammenhängt.

Inzwischen stehen dieselben Security-Teams unter dem Druck, KI-Sicherheitstools einzusetzen, um mit der sich schnell verändernden Bedrohungslandschaft Schritt zu halten.

Wenn diese Probleme zusammenkommen, sieht sich Ihr Unternehmen mit zwei Herausforderungen konfrontiert:

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

See your entire AI attack surface and all its attack paths with Tenable One.

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

1. Verwendung eines risikobewussten Kontexts zur Begründung von Sicherheitsentscheidungen

Bei der Auswahl von KI-Tools für Ihren Stack sollten Sie solchen den Vorzug geben, die eine klare Entscheidungstransparenz 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 markiert hat oder wie es eine Behebung priorisiert hat, führt dies zu Unsicherheiten in Ihrer Cybersecurity-Stellung. Verlangen Sie volle Transparenz über die Gründe für die Exposition und die Logik der Priorisierung, damit Sie Vertrauen aufbauen und Ihre Sicherheitsentscheidungen gegenüber der Unternehmensleitung rechtfertigen können. 

Das NIST AI Risk Management Framework unterstreicht die Erklärbarkeit als eine der wichtigsten Säulen des Vertrauens.

2. Durchsetzung des Zugriffs mit geringsten Rechten für KI-Agenten

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

Setzen Sie am besten Protokolle für den Zugriff mit den geringsten Privilegien durch, damit nicht-menschliche Identitäten und KI-Agenten nur genau dann erhöhte Berechtigungen erhalten, wenn sie diese benötigen. Überprüfen Sie Ihre Dienstkonten rigoros und entfernen Sie alle ständigen Zugriffe, die für die Runtime-Funktion des KI-Modells nicht unbedingt erforderlich sind.

3. Verhinderung der identitätsgesteuerten KI-Exposition

In der Cloud gehostete KI-Systeme sind dafür berüchtigt, überprivilegierte und unbemerkte Rollen zu erzeugen. Sie könnten einem einzelnen KI-Agenten Lese- und Schreibzugriff auf einen S3-Bucket gewähren und ihn dann vergessen, wodurch ein versteckter Angriffspfad entsteht.

Um den Zugriff eng zu begrenzen, müssen Sie das AI Security Posture Management (AI-SPM) mit dem 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.

Stoppen Sie die identitätsgesteuerte KI-Exposition, bevor sie beginnt. Sehen Sie selbst, wie das geht mit Tenable One.

4. Verteidigung gegen feindliche KI-Angriffe

KI-Modelle sind mit Bedrohungen konfrontiert, die an herkömmlichen Firewalls vorbeigehen, z. B. Prompt Injection, Jailbreaking und Data Poisoning. 

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

Um Bedrohungsakteuren einen Schritt voraus zu sein, sollten Sie richtlinienbasierte Schutzmaßnahmen speziell für LLM-Anwendungen implementieren, wie 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 die KI-Belastung in dem Moment einzudämmen, in dem sie auftritt.

5. Verwalten eines einheitlichen AI-Inventars

Wenn Ihr Team Open-Source-KI-Modelle oder Bibliotheken von Drittanbietern verwendet, erbt Ihre Organisation deren Sicherheitslage. Aus diesem Grund müssen Sie die Integrität dieser externen Assets überprüfen, bevor sie in Ihre Umgebung gelangen.

Führen Sie ein einheitliches Inventar aller KI-Software, -Modelle und -Dienste, um sicherzustellen, dass kein Asset außerhalb Ihres Bewusstseins arbeitet. 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. Visualisierung von Angriffspfaden zur Vorwegnahme von Bedrohungen

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

Nutzen Sie KI Exposure Management(Sicherheit für KI), um diese Kurve zu übertreffen. Anstatt auf isolierte Alarme zu reagieren, nutzen Sie Tenable One for AI Exposure, um Einblicke in den Angriffspfad zu erhalten. Erkennen Sie, wie Schwachstellen in der Identität und in der Infrastruktur zusammenwirken, um Ihre kritischen KI-Ressourcen zu gefährden, damit Sie die Kette der Gefährdung unterbrechen können, bevor ein Angreifer sie ausnutzt.

7. Vereinheitlichung der KI-Sicherheit im Exposure Management

Schließlich sollten Sie vermeiden, KI-Sicherheit als Silo zu behandeln. Einem isolierten KI-Cybersecurity-Team fehlt oft der Kontext, um zu erkennen, wie sich ein kompromittiertes KI-Modell auf den Rest Ihres Betriebs auswirkt.

Beseitigen Sie fragmentierte Sicherheitstools und Daten, indem Sie die KI-Sicherheit in einer einheitlichen Ansicht konsolidieren. Durch die Korrelation von KI-Risiken mit Ihrem umfassenden Exposure Management befähigen Sie Ihr Security-Team, das Gesamtbild zu sehen, wie Assets, Identitäten und Schwachstellen zusammenhängen, und die KI-Risiken zu priorisieren, die das größte Risiko für Ihr Unternehmen darstellen.

Für Sicherheitsverantwortliche stellen die rasche Einführung von KI und Innovationen eine doppelte Herausforderung dar. 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.

Sie können dieses Problem nicht mit isolierten Punktwerkzeugen lösen. Tenable One korreliert KI, Infrastruktur, Agents und Datenexposition in einer einheitlichen Ansicht für eine priorisierte Behebung der gesamten Angriffsfläche.

Sind Sie bereit, Ihre KI-Sicherheitsstrategie zu operationalisieren? Fordern Sie eine Demo von Tenable One an.

Lassen Sie uns einige der am häufigsten gestellten Fragen zu bewährten Praktiken im Zusammenhang mit KI in der Cybersecurity und deren Auswirkungen auf die Angriffsfläche beantworten. 

Was ist AI-SPM?

AI-SPM ist ein Sicherheitsrahmenwerk, das Risiken in KI-Umgebungen erkennt, priorisiert und behebt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools zielt AI-SPM speziell auf einzigartige KI-Schwachstellen, wie Fehlkonfigurationen des Modells, die Offenlegung sensibler Trainingsdaten und übermäßige Berechtigungen, die den Zugriff auf nicht-menschliche Identitäten ermöglichen.

Wie kann ich generative KI-Modelle absichern?

Die Absicherung generativer KI erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der über herkömmliche Firewalls hinausgeht. Sie müssen richtlinienbasierte Leitplanken implementieren, um Prompt Injection und Jailbreaking zu verhindern, die geringsten Rechte durchsetzen, um den Zugriff auf sensible Daten einzuschränken, und ein einheitliches Inventar aller KI-Modelle und KI-Bibliotheken von Drittanbietern pflegen, um sicherzustellen, dass kein Asset außerhalb Ihrer Kenntnis arbeitet.

Warum ist Identitätssicherheit für KI kritisch?

KI-Modelle brauchen nicht-menschliche Identitäten (wie Dienstkonten), um zu funktionieren. Überprivilegierte Konten schaffen versteckte Angriffspfade, die Angreifer ausnutzen können, um von einem kompromittierten Agenten auf sensible Cloud-Infrastrukturen überzugehen. Security-Teams sollten die geringsten Privilegien durchsetzen, um diese Expositionsketten zu durchbrechen.

Learn more about how to secure all your known and unknown AI assets in a single exposure management platform.