Die 8 größten Risiken und Herausforderungen bei der Einführung von KI

• Ihre KI-Angriffsfläche für KI ist für herkömmliche Sicherheitstools unsichtbar. Diese Sicherheitstools können die schnelle, dezentrale Einführung von KI nicht erkennen oder abbilden, wodurch eine Schicht von Schatten-KI und ungeschützten Diensten entsteht.
• KI-Risiko ist eine Kette. KI-Exposure ist selten nur ein einzelnes Asset. Es entsteht aus komplexen, verborgenen Verbindungen zwischen Cloud-Infrastruktur, überprivilegierten nicht-menschlichen Identitäten und sensiblen Datenströmen.
• Um Ihre riesige Angriffsfläche, einschließlich KI, zu schützen, müssen Sie über isolierte Punkt-Tools hinausgehen und zu einer einheitlichen Exposure Management-Plattform übergehen, die kontinuierlich die KI-Nutzung erkennen, KI-Workloads schützen und KI-Richtlinien durchsetzen kann.

Die schnelle, dezentrale Einführung von KI-Tools schafft eine Lücke im KI-Exposure Management auf Ihrer Angriffsfläche. Diese Sicherheitslücke ist weitgehend unsichtbar. Hier fehlt es Ihren Sicherheitsteams oft an Transparenz, sodass sie Schwierigkeiten haben, die Nutzung von Schatten-KI, Datenströme und KI-Infrastruktur zu managen.

Folglich birgt dieser verteilte KI-Workflow drei kritische Risiken für Ihr Unternehmen:

1. Eine unsichtbare Angriffsfläche

   Sie wissen nicht, wo überall in Ihrem Unternehmen KI eingesetzt wird. Sie existiert außerhalb Ihrer zentral verwalteten Systeme — Browser-Erweiterungen, vergessene Test-Bereitstellungen, exponierte Dienste – und erweitert so auf stellie Weise Ihre Angriffsfläche als Schatten-KI.

2. Versteckte Angriffspfade

   KI-Workloads schaffen komplexe Risikoketten über Ihre Infrastruktur, Identitäten und Anwendungen hinweg. Diese miteinander verbundenen Teile bilden Angriffspfade mit hohen Auswirkungen, die isolierte Cybersecurity-Tools einfach nicht erkennen oder miteinander verknüpfen können.

3. Datenlecks

   Jede KI-Interaktion kann sensible, geschützte oder geschäftseigene Daten offenlegen. Ohne Transparenz und Leitplanken können Ihre KI-Workflows, wie z. B. Eingabeaufforderungen, Uploads und Antworten, versehentlich sensible Daten, geistiges Eigentum und internes Wissen preisgeben.

Sehen Sie, wie Tenable One for AI Exposure Ihnen helfen kann, Ihre Exposure-Lücke zu identifizieren und schnell zu schließen.

Um Ihre KI-Cybersecurity-Lücke zu schließen, müssen Sie die spezifischen Vektoren finden und entschärfen, die Angreifer ausnutzen, um in Ihre Umgebung einzudringen. Diese KI-Risiken und -Herausforderungen erstrecken sich auf Ihre zugrunde liegende Infrastruktur, die Identitäten, die darauf zugreifen, und die Daten, die sie nutzen. Zusammen bilden sie eine komplexe Bedrohungslandschaft, die eine einheitliche Exposure-Management-Strategie erfordert.

Hier sind einige der wichtigsten KI-Risiken, die zu Ihrer KI-Exposure-Lücke im Management beitragen:

1. Verzerrungen und Trainingsfehler bei KI-Modellen

KI-Risiko betrifft die KI-Modelle, die Sie erstellen, und die öffentlichen KI-Tools, die Ihre Belegschaft nutzt. Unabhängig davon, ob es sich um ein internes KI-Modell handelt, das Sie auf der Grundlage unvollständiger Daten trainiert haben, oder um ein öffentliches großes Sprachmodell (LLM), das halluziniert, kann das Vertrauen in fehlerhafte KI zu fehlerhafter Code-Generierung, voreingenommenen automatisierten Entscheidungen oder sachlich falschen Entscheidungen führen. Sie benötigen Einblick in diese Risiken, um sicherzustellen, dass durch KI-generierte Outputs keine neuen Sicherheitsrisiken in Ihrer Umgebung entstehen.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Eine Exposure Management-Plattform wie Tenable One erstellt ein einheitliches Inventar Ihrer KI-Software und -Bibliotheken, damit Sie anfällige oder fehlkonfigurierte Komponenten finden und die Behebung auf der Grundlage des realen Risikokontexts priorisieren können.

2. Mangelnde Transparenz bei der Entscheidungsfindung

Wenn KI-Agents und -Modelle Entscheidungen treffen, ohne Ihnen zu zeigen, wie oder warum, können Ihre Sicherheitsteams nicht erkennen, wie diese mit sensiblen Daten interagieren oder warum sie bestimmte Berechtigungen anfordern. Hier ist der Kontext von entscheidender Bedeutung, damit Sie diese versteckten Zusammenhänge verstehen und dem Ergebnis des KI-Modells vertrauen können, ohne befürchten zu müssen, dass es geschützte oder sensible Informationen preisgibt.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Durch die Korrelation von KI-Workloads, Identitäten und Daten in einer einzigen Ansicht zusammen mit dem Rest Ihrer Angriffsfläche bietet Exposure Management Ihren Sicherheitsteams Bedrohungs- und Geschäftskontext, um verborgene Angriffspfade zu finden und zu versperren und zu verstehen, wie KI-Modelle mit Ihren sensiblen Ressourcen interagieren.

3. Nutzung nicht genehmigter KI-Tools

Datenlecks können von wohlmeinenden Mitarbeitern ausgehen, die nicht autorisierte KI-Apps verwenden, um ihre Produktivität zu steigern. Ohne Aufsicht können Mitarbeiter versehentlich Dokumente hochladen oder geschützten Code in externe Modelle einfügen und so Ihre Daten unwissentlich an unbefugte Dritte weitergeben. Sie müssen eine AI Acceptable Use Policy (AI AUP) durchsetzen, um diese Datenströme zu sperren und genau festzulegen, welche Tools sicher verwendet werden können.

Exposure Management zur Reduzierung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Eine Exposure Assessment-Plattform (EAP) kann richtlinienbasierte Leitplanken anwenden, um Mitarbeiter zu sicheren Umgebungen zu verhelfen, und Data Loss Prevention (DLP) für KI einsetzen, um das Risiko der Weitergabe sensibler Daten oder geistigen Eigentums in KI-Prompts und Uploads zu erkennen und zu reduzieren.

4. Prompt-Injektion und gegnerische Angriffe

Böse Akteure können generative KImanipulieren. Angreifer erstellen bereits Prompts, die Modelle überlisten, schädliche Ausgaben zu generieren oder interne Logik preiszugeben. Sie benötigen Eingabevalidierung, Überwachung und Schutzmaßnahmen auf jeder Ebene.

Expositionsmanagement zur Reduzierung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Eine Exposure Management-Lösungen nutzt Fähigkeiten zur Abwehr adversarieller KI, um Prompt-Injection-Versuche, Jailbreak-Verhalten und bösartige Anweisungen aufzudecken. Anschließend kann es Ihr Sicherheitsteam alarmieren, sodass es über aktive Versuche zur Manipulation Ihrer KI-Systeme informiert ist.

5. Übermäßiges Vertrauen in die Automatisierung

Wenn Ihre Mitarbeiter kritische Entscheidungen – von der Codegenerierung bis hin zu Kundeninteraktionen – ohne menschliche Aufsicht automatisieren, schaffen Sie einen direkten Weg für Schwachstellen und Betriebsstörungen in Ihrer Umgebung. Die beste Verteidigung ist eine „Human-in-the-Loop-“Strategie, bei der KI die Arbeit beschleunigt, aber Menschen die Ergebnisse validieren, bevor sie sich auf Ihr Geschäft auswirken.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Ein Exposure Management-Tool verschafft Ihnen einen kontinuierlichen Einblick in die KI-Nutzung und das Verhalten Ihrer Mitarbeiter, sodass Ihre Teams die KI-Einführung steuern und sicherstellen können, dass automatisierte Workflows und Agent-Interaktionen Ihren Sicherheitsrichtlinien entsprechen.

6. Instrumentalisierung von KI für Angriffe

Phishing-Kits, Malware und Deepfakes erhalten alle einen KI-Schub, der Bedrohungsakteure noch schneller und gefährlicher macht. Da diese Angriffe häufig herkömmliche Cybersecurity-Maßnahmen umgehen, sollten Ihre Bedrohungsmodelle dieser Entwicklung Rechnung tragen. Erwarten Sie schnellere Angriffszyklen, glaubwürdigere Köder und Bedrohungen, die sich für eine signaturbasierte Verteidigung zu schnell entwickeln.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Exposure Management bildet Ihre externe Angriffsfläche kontinuierlich ab, um öffentlich zugängliche KI-Dienste, APIs und Chat-Endgeräte zu finden, damit Sie Sichtbarkeitslücken schließen können, die Angreifer ausnutzen, um raffinierte KI-gesteuerte Kampagnen zu starten.

7. Schatten-KI und nicht vertrauenswürdige KI-Modelle

Mit dem Aufkommen von Schatten-KI, einschließlich nicht genehmigter Browser-Erweiterungen, SaaS-Apps und souveräner Modelle wie DeepSeek, gelangt Software ins Unternehmen, die Ihre Sicherheitskontrollen umgehen kann. Mitarbeiter könnten unwissentlich kostengünstige oder im Ausland gehostete KI-Modelle nutzen, die nicht Ihren Daten- und Datenschutzstandards entsprechen und Ihre Angriffsfläche über Ihre Sichtbarkeit hinaus unbemerkt erweitern.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Zu Exposure Management umfasst die kontinuierliche Erkennung von Schatten-KI, um nicht genehmigte KI-Apps, -Dienste und -Browser-Plugins zu finden, die auf Ihren Endgeräten ausgeführt werden, sodass Ihre Sicherheitsteams die nicht genehmigte Nutzung verwalten können.

8. Unsichere KI-Infrastruktur und -Identitäten

KI-Workloads stützen sich häufig auf überprivilegierte nicht-menschliche Identitäten und komplexe Cloud-Infrastrukturen. Fehlkonfigurationen schaffen hier versteckte Angriffspfade, die Angreifern Zugang zu Ihren kritischsten Daten gewähren, unabhängig davon, wie sicher das Modell ist.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und -Herausforderungen: Mit integriertem AI Security Posture Management (AI-SPM) können Sie fehlkonfigurierte Cloud-Ressourcen und überprivilegierte nicht-menschliche Identitäten erkennen, um die Angriffspfade zu unterbrechen, die Ihre KI-Workloads einer Kompromittierung aussetzen.

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