Die zunehmende Verbreitung von KI-Infrastrukturen in Unternehmen macht spezialisierte Security-Tools unverzichtbar. Ohne gezielte Schutzmaßnahmen sind Large Language Models (LLMs), Trainingspipelines und API-Schnittstellen ein lohnendes Ziel für Angreifer – gleichzeitig steigt der regulatorische Druck, Risiken systematisch zu adressieren. Diverse Studien und Forschungsinitiativen unterstreichen diese Dringlichkeit und liefern zugleich die Datengrundlage für eine fundierte Sicherheitsstrategie.
- Eine Studie des API-Spezialisten Kong kommt zu dem Ergebnis, dass eine Mehrheit der Befragten Wege gefunden hat, Beschränkungen mit Blick auf die KI-Nutzung zu umgehen. Ein Viertel muss sich erst gar nicht mit so etwas wie Guidelines herumschlagen.
- Die Non-Profit-Organisation MITRE stellt mit ihrer Adversarial Threat Landscape for Artificial Intelligence Systems (ATLAS) eine umfassende Datenbank mit Angriffstaktiken zur Verfügung, die auf Beobachtungen in freier Wildbahn beruht.
- Auch das MIT betreibt eine aktive Datenbank, die mehr als 1.700 Risiken in Zusammenhang mit KI-Systemen bereithält.
- Eine weitere Quelle, um sich mit KI-bezogenen Angriffsmethoden auseinanderzusetzen, bietet das 2023 von OWASP veröffentlichte LLM-Exploit-Ranking. Die Organisation hat zudem eine Checkliste für GenAI-Sicherheit veröffentlicht.
Diese Erkenntnisse zeigen: Herkömmliche Sicherheitsansätze greifen bei KI-spezifischen Risiken wie Data Poisoning, Prompt Injection oder Model Inversion häufig zu kurz. Genau hier setzt AI Security Posture Management (AI-SPM) an – ein Konzept, das speziell für die Absicherung von KI-Infrastrukturen entwickelt wurde. Bevor Unternehmen jedoch ein entsprechendes Tool oder Feature auswählen, sollten sie die genannten Quellen gründlich analysieren. Nur wer die tatsächlichen Bedrohungsvektoren kennt, kann die richtigen Schutzmaßnahmen ableiten.
Was Security Posture Management für KI leisten sollte
Tools im Bereich AI Security Posture Management bieten im Regelfall agentenlose Konfigurationen, greifen auf Cloud-basierte Modelle zu und belassen Daten auf den vorhandenen Plattformen. Letzteres dient sowohl der Sicherheit als auch dazu, die Verlagerung der damit verbundenen, massiven Datenbestände zu vermeiden. Darüber hinaus spielen bei Security-Tools für KI-Infrastrukturen natürlich auch KI-bezogene Funktionen eine Rolle – etwa um große Datenmengen zu klassifizieren, zu tracken und gegen mögliche Missbrauchs- und Angriffsversuche abzusichern.
Einige Anbieter haben ihre bestehenden CSPM- oder DSPM-Lösungen um AI-SPM-Features erweitert – inklusive Compliance-Prüfverfahren, Best Practices und Richtlinien, die alle drei Security-Posture-Management-Arten abdecken. Andere offerieren umfassendere Lösungen, die eine Vielzahl KI-bezogener Sicherheitsmaßnahmen beinhalten. Zum Beispiel, um:
- KI-Pipelines und Workloads zu schützen,
- zu erkennen, wenn KI-Modelle sensible Daten referenzieren,
- Trainingsdaten auf Manipulationen durch Dritte oder externe Applikationen zu überprüfen, und
- KI-Services und -Plattformen abzusichern.
Diese Funktionspalette macht deutlich, dass AI-SPM weit über klassische Sicherheitsscans hinausgeht. Es integriert Aspekte der Datenklassifikation, der Modellintegrität und der API-Sicherheit in einem ganzheitlichen Ansatz. Für Unternehmen, die Large Language Models oder andere KI-Modelle in Produktion betreiben, ist dies der entscheidende Baustein, um Angriffsflächen zu minimieren und gleichzeitig Auflagen wie die DSGVO oder den EU AI Act zu erfüllen.
Wichtige AI-SPM-Anbieter und ihre Lösungen im Vergleich
AI-SPM-Produkte und -Features versprechen, Ihre KI-Infrastruktur abzusichern, verlassen sich dazu jedoch auf jeweils unterschiedliche Ansätze. Zu beachten ist dabei, dass es sich um einen Markt handelt, der im Wachstum begriffen ist. Die Produkte sind also noch nicht so umfassend ausgestaltet und integriert, wie sie sein könnten. Zudem arbeiten diverse weitere Sicherheitsanbieter aktiv an ähnlichen Offerings. Eine sorgfältige Evaluierung anhand der spezifischen Anforderungen des Unternehmens ist daher unerlässlich.
Wichtig ist, dass die Tool-Auswahl nicht isoliert betrachtet werden darf. Vielmehr sollte AI-SPM als Teil einer übergreifenden Sicherheitsarchitektur verstanden werden, die Cloud Security Posture Management (CSPM) und Data Security Posture Management (DSPM) ergänzt. Nur so lassen sich Synergien heben und Lücken vermeiden. Die ersten am Markt verfügbaren Lösungen stammen häufig von etablierten Cloud-Sicherheitsanbietern, aber auch spezialisierte Start-ups bringen innovative Ansätze ein – etwa mit Fokus auf LLM-spezifische Angriffserkennung oder Echtzeit-Monitoring von Modellverhalten.
Die Dynamik im Bereich KI-Sicherheit erfordert eine kontinuierliche Anpassung der Schutzmaßnahmen. Unternehmen, die frühzeitig auf spezialisierte Security-Tools für ihre KI-Infrastrukturen setzen, können nicht nur aktuelle Risiken wie Datendiebstahl oder Modellmanipulation minimieren, sondern auch eine robuste Grundlage für zukünftige KI-Entwicklungen schaffen. Die Integration dieser Tools in die bestehende Sicherheitslandschaft wird sich als entscheidender Wettbewerbsvorteil erweisen – gerade in einem Umfeld, in dem regulatorische Vorgaben und Bedrohungslage gleichermaßen an Tempo zulegen.
