Die 8 größten Risiken und Herausforderungen bei der Einführung von KI

• Ihre Angriffsfläche für KI ist für herkömmliche Sicherheitstools unsichtbar. Diese Sicherheitstools können die schnelle, dezentrale Einführung von KI nicht aufspüren oder abbilden, wodurch eine Schicht von Schatten-KI und ungeschützten Diensten entsteht.
• Das KI-Risiko ist eine Kette. Das KI-Engagement ist selten ein einzelnes Asset. Sie entsteht durch komplexe, verborgene Verbindungen zwischen Cloud-Infrastrukturen, überprivilegierten nicht-menschlichen Identitäten und sensiblen Datenströmen.
• Der Schutz Ihrer riesigen Angriffsfläche, einschließlich KI, bedeutet, dass Sie über isolierte Punkt-Tools hinausgehen und zu einer einheitlichen Exposure Management-Plattform übergehen müssen, die den Einsatz von KI kontinuierlich 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 Security-Teams oft an Transparenz, sodass sie Schwierigkeiten haben, die Nutzung von Schatten-KI, Datenströme und KI-Infrastruktur zu verwalten.

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

1. Eine unsichtbare Angriffsfläche

   Sie wissen nicht, wo Ihr Unternehmen KI einsetzt. Sie lebt außerhalb Ihrer zentral verwalteten Systeme - Browsererweiterungen, vergessene Testbereitstellungen, offengelegte Dienste - und erweitert als Schatten-KI still und leise Ihre Angriffsfläche.

2. Versteckte Angriffspfade

   KI-Workloads schaffen komplexe Risikoketten über Ihre Infrastruktur, Identitäten und Anwendungen hinweg. Diese miteinander verbundenen Teile bilden Angriffspfade mit großer Wirkung, die isolierte Cybersecurity-Tools einfach nicht sehen oder verbinden können.

3. Datenlecks

   Jede KI-Interaktion kann sensible, geschützte oder geschützte 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.

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

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

1. Verzerrungen und Trainingsfehler bei KI-Modellen

Das KI-Risiko bezieht sich auf die KI-Modelle, die Sie erstellen, und die öffentlichen KI-Tools, die Ihre Mitarbeiter nutzen. 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 unsicherer Code-Generierung, voreingenommenen automatischen Entscheidungen oder sachlich falschen Entscheidungen führen. Sie brauchen Einblick in diese Risiken, um sicherzustellen, dass durch KI generierte Ergebnisse keine neuen Verbindlichkeiten in Ihre Umgebung einbringen.

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-Agenten und -Modelle Entscheidungen treffen, ohne Ihnen zu zeigen, wie oder warum, können Ihre Security-Teams nicht erkennen, wie sie 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 gibt das Exposure Management Ihren Security-Teams einen Bedrohungs- und Geschäftskontext, um versteckte Angriffspfade zu finden und zu schließen und zu verstehen, wie KI-Modelle mit Ihren sensiblen Ressourcen interagieren.

3. Einsatz von nicht zugelassenen AI-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 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 to reduce AI risk and challenges: An exposure assessment platform (EAP) can apply policy-based guardrails to guide employees toward secure environments and use data loss prevention (DLP) for AI to find and reduce the risk of sensitive data or intellectual property sharing in AI prompts and uploads.

4. Prompt-Injektion und gegnerische Angriffe

Böse Akteure können generative KI manipulieren. Angreifer entwickeln bereits Aufforderungen, die Modelle dazu bringen, schädliche Ausgaben zu erzeugen oder interne Logik zu enthüllen. Sie benötigen Eingabevalidierung, Überwachung und Schutzmaßnahmen auf jeder Ebene.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und Herausforderungen: Eine Lösung für das Exposure Management nutzt gegnerische KI-Verteidigungsfunktionen, um prompte Injektionsversuche, Jailbreak-Verhalten und bösartige Anweisungen zu finden. Es kann dann Ihr Security-Team alarmieren, damit es über aktive Manipulationsversuche an Ihren KI-Systemen 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 die KI die Arbeit beschleunigt, aber der Mensch den Output validiert, bevor er sich auf Ihr Unternehmen auswirkt.

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 Agenten-Interaktionen mit Ihren Sicherheitsrichtlinien übereinstimmen.

6. Die Bewaffnung der KI

Phishing-Kits, Malware und Deepfakes erhalten alle einen KI-Schub, der Bedrohungsakteure noch schneller und gefährlicher macht. Da diese Angreifer häufig die herkömmlichen Cybersecurity-Abwehrmechanismen 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, wird Software eingeführt, die Ihre Sicherheitskontrollen umgehen kann. Mitarbeiter verwenden möglicherweise unwissentlich kostengünstige oder im Ausland gehostete KI-Modelle, die nicht mit Ihren Daten- und Datenschutzstandards übereinstimmen und Ihre Angriffsfläche über Ihre Sichtbarkeit hinaus erweitern.

Exposure Management zur Verringerung von KI-Risiken und Herausforderungen: Das 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 Security-Teams 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 dem integrierten 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 Gefährdung aussetzen.

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