Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Geschäftswelt grundlegend. Von automatisierten Prozessen über datengetriebene Entscheidungen bis hin zu neuen Geschäftsmodellen, die Potenziale sind enorm. Doch mit diesen Chancen gehen auch neue Risiken einher: Manipulierte Modelle, Datenmissbrauch oder gezielte Angriffe können nicht nur die Integrität ganzer Systeme kompromittieren, sondern auch die Effizienz und die Reputation des Unternehmens gefährden. Die sichere Verwendung KI-basierter Systeme ist daher kein „Add-on“, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor den Unternehmen nutzen müssen, um weiterhin konkurrenzfähig zu bleiben.

Warum Sicherheit bei KI unverzichtbar ist

KI-Systeme verarbeiten sensible Daten und treffen Entscheidungen mit potenziell weitreichenden Konsequenzen. Ein Angriff auf ein Modell kann nicht nur erhebliche finanzielle Schäden verursachen, sondern auch das Vertrauen von Kunden und Partnern nachhaltig beeinträchtigen. So konnte beispielsweise durch einen Prompt Injection Angriff vertrauliche Daten aus privaten Channels einer Business-Chat-Plattform extrahiert werden. Dies schwächt das Vertrauen potenzieller Kunden und kann im Falle von Klagen zu erheblichen finanziellen Verlusten führen.

Klassische Sicherheitsansätze (z. B. Firewalls, Verschlüsselung, Zugriffskontrollen) bieten zwar einen essenziellen Basisschutz für die IT-Sicherheit, reichen jedoch nicht aus, um KI-basierte Angriffsvektoren zu verhindern. KI bringt eigene Schwachstellen und Risiken mit, die gezielt ausgenutzt werden können. Drei davon werden im Folgenden detailliert vorgestellt:

Drei KI-basierte Sicherheitsrisiken im Detail

1. Model Poisoning

Angreifer können gezielt Schwachstellen ausnutzen, um Modelle zu verfälschen. Das führt zu falschen Entscheidungen und kann die Integrität bestehender Prozesse sabotieren. Erhalten Angreifer Zugriff auf die Trainingsdaten der KI, können sie diese manipulieren, wodurch die Entscheidungen der KI zu nicht intendierten Ergebnissen und Aussagen führen können (Model Poisioning).

2. Prompt Injection Angriffe

Angreifer können durch gezielt formulierte Eingaben die Sicherheitsmechanismen einer KI umgehen. Dabei wird die KI dazu gebracht, interne Regeln oder Schutzmaßnahmen zu ignorieren und vertrauliche Informationen preiszugeben oder unerwünschte Aktionen auszuführen.

3. Confused Deputy Problem

Sind die Zugriffsrechte der KI nicht klar definiert, können Angreifer die KI-Systeme ausnutzen, um unbefugt auf Dokumente zuzugreifen, für die sie im regulären Betrieb keine Zugriffsberechtigung hätten.

Praxisnahe Empfehlungen für Unternehmen

Um diesen Risiken wirksam zu begegnen, sollten Unternehmen proaktiv Sicherheit in ihre KI-Strategie integrieren. Die folgenden Empfehlungen zeigen, wie “Security by Design” in den Entwicklungs- und Betriebsprozess eingebunden werden kann.

1. Applikationssicherheit als Grundprinzip

Sicherheit muss von Anfang an Teil des Entwicklungsprozesses sein („Security by Design“). Dabei sollte die Sicherheit der KI-Lösungen in allen Phasen ihrer Entwicklung und Einbindung in den Betrieb eingeplant werden („DevSecOps“). So können mögliche Schwachstellen früh noch im Entwicklungsprozess erkannt, validiert und behoben werden.

2. Spezifische Rollen- und Rechtekonzepte für KI-Systeme

Unternehmen müssen definieren, welche Rechte die KI-Lösung besitzt und wie diese in bestehende Sicherheits- und Compliance-Strukturen eingebettet sind. Dazu gehört die Festlegung, welche Daten das Modell verarbeiten darf, welche Systeme es ansprechen kann und welche Aktionen es ausführen darf. Diese Rechte müssen klar begrenzt, überprüfbar und mit bestehenden Rollen- und Berechtigungskonzepten harmonisiert werden, um Missbrauch und unkontrollierte Entscheidungen zu verhindern.

3. Feedback-Schleifen mit „Human in the Loop“

Unternehmen sollten Feedback-Schleifen etablieren, bei denen Fachexperten  die Ausgaben der KI prüfen und bewerten. Diese menschliche Kontrolle ermöglicht die fachliche Validierung kritischer Ergebnisse, reduziert Fehlentscheidungen und stärkt die Sicherheit der Resultate. Durch regelmäßige Reviews der Rollen und Rechte (bspw. nach ISO 42001) und klar definierter Prozesse wird sichergestellt, dass das Modell nicht manipuliert wurde und im Rahmen der vorgesehenen Leitplanken agiert.

Mehrwert für Unternehmen

Sichere KI ist nicht nur ein Schutzschild, sondern ein Wettbewerbsvorteil. Wer Sicherheit integriert:

  • Reduziert Risiken und Kosten
  • Schützt sensible Daten und Modelle zuverlässig
  • Beschleunigt Innovation durch stabile und sichere Prozesse

Sichere KI als Erfolgsfaktor

KI bringt enorme Chancen, aber auch Verantwortung. Die Nutzung sicherer KI-Lösungen ist die Grundlage für nachhaltigen Erfolg. Unternehmen, die Applikationssicherheit, spezifische Rollen- und Rechtekonzepte sowie Feedback-Schleifen mit „Human in the Loop“ in ihre KI-Systeme implementieren, schützen nicht nur ihre Systeme, sondern sichern ihre Zukunft.

Vielen Dank an meinen Co-Autor Dr. Nicholas Lingnau!