Was ist KI-Sicherheit?

Die Sicherheit von KI-Daten beginnt mit dem Verständnis, dass Daten der Vektor – und gleichzeitig die Schwachstelle – der meisten KI-Strategien sind. Der Schutz dieser Daten erfordert Kontrolle über den gesamten KI-Lebenszyklus.

1. KI-gestützte Datenerkennung und -klassifizierung

Beschleunigen Sie die KI-Bereitschaft, indem Sie sensible Daten identifizieren und klassifizieren, bevor diese von Copiloten oder Modellen verarbeitet werden. Eine KI-SPM-Lösung erkennt automatisch personenbezogene, finanzielle oder regulierte Datentypen und weist ihnen Sensibilitätskennzeichnungen für eine sichere KI-Nutzung zu.

Warum das wichtig ist: Rund 40 % der Unternehmen haben mindestens einen Datenschutzvorfall im Zusammenhang mit KI gemeldet, und ganze 87 % geben an, keinen ausreichenden Einblick in die Art und Weise zu haben, wie KI ihre Daten verarbeitet. Das bedeutet, dass Datenschutzvorfälle im Zusammenhang mit KI ohne angemessene KI-Sicherheitsmaßnahmen weiter zunehmen werden.

2. Kontextbezogene Zugriffskontrolle

Verhindern Sie unbefugten oder zu uneingeschränkten Zugriff, indem Sie die Interaktion von KI-Systemen mit sensiblen Daten steuern. Cyera bietet Transparenz darüber, wer (oder was) auf KI-Daten zugreift – ob menschlicher Benutzer, Copilot oder autonomer Agent – ​​und reguliert den Zugriff kontextbezogen.

Warum das wichtig ist: Berichten zufolge sehen 78 % der Unternehmen die Kontrolle von Zugriffsrechten und Berechtigungen für nicht-menschliche Identitäten als eine ihrer wichtigsten Aufgaben an. KI-Datensicherheitsplattformen unterstützen Sie bei der Entwicklung eines risikoadaptiven Ansatzes zum Schutz Ihrer KI-Tools, der auf dem Prinzip der minimalen Berechtigungen basiert.

3. Risikobewertung und Durchsetzung der Richtlinien

Die KI-Datensicherheitsplattform von Cyera bewertet kontinuierlich das Risiko der Offenlegung sensibler Daten gegenüber KI-Systemen und setzt automatisch Richtlinien zur Risikominderung durch. Die Plattform identifiziert risikoreiche Daten, die niemals in Copiloten oder Modelle gelangen sollten, und schützt so vor Datenlecks und Compliance-Verstößen.

Warum das wichtig ist: Die durchschnittlichen Kosten eines Datenlecks erreichten dieses Jahr 4,88 Millionen US-Dollar. Diese Zahl steigt seit mehreren Jahren kontinuierlich. Durch die rasante Verbreitung von KI und den Mangel an klaren und zielgerichteten KI-Sicherheitsrichtlinien wächst die Angriffsfläche für Unternehmen exponentiell. KI-Sicherheitsrichtlinien allein reichen nicht aus; Sie benötigen eine Plattform, die Risikobewertungen und die Durchsetzung von Richtlinien in Echtzeit ermöglicht.

4. Kontinuierliche Überwachung und Transparenz

Behalten Sie stets den Überblick darüber, wo KI-Daten gespeichert sind, wie sie verwendet werden und wer darauf zugreift. KI-Tools interagieren in Echtzeit mit Ihren Daten. Herkömmliche, statische Sicherheitslösungen sind schlichtweg nicht für diese Art von Zugriff ausgelegt. Kontinuierliche Transparenz über alle Umgebungen hinweg und die Fähigkeit, Änderungen oder Anomalien zu erkennen, sind unerlässlich, um eine Eskalation des Risikos zu verhindern.

Warum das wichtig ist: Laut einer Umfrage unter 461 Sicherheitsexperten verfügen nur 17 % der Unternehmen über automatisierte KI-Sicherheitskontrollen. Dies macht es nahezu unmöglich, KI-Tools den sicheren Zugriff auf sensible private Daten zu ermöglichen.

5. Daten- und Zugriffskonvergenz

Cyeras Daten + Zugriff auf das Gehirn Die Lösung vereint DSPM, DLP und Zugriffsinformationen und bietet Unternehmen den nötigen Kontext, um Daten in KI-Geschwindigkeit zu sichern. Diese Konvergenz ermöglicht es Ihnen, Risiken in Echtzeit zu verstehen und die Reaktion in Ihrem gesamten Ökosystem zu orchestrieren.

Warum das wichtig ist: Die oben genannten Statistiken zeigen, dass mit der zunehmenden Verbreitung von KI auch die Gefährdung sensibler Daten alarmierend schnell zunimmt. Nur ein ganzheitlicher, KI-basierter Ansatz kann mit den Bedrohungen Schritt halten und KI angemessen schützen.

Künstliche Intelligenz (KI) birgt ein neues Risikopotenzial: Autonome Systeme, die in großem Umfang mit sensiblen Daten interagieren. Im Folgenden werden die häufigsten KI-bedingten Datensicherheitsbedrohungen aufgeführt, denen Unternehmen heute ausgesetzt sind.

Schatten-KI und unbegrenzter Zugriff

Teams, die mit Copiloten oder KI-Tools von Drittanbietern experimentieren, können unbeabsichtigt sensible Daten offenlegen. Ohne KI-SichtbarkeitOrganisationen können nicht nachverfolgen, auf welche Daten zugegriffen oder welche Daten weitergegeben werden.

Datenleck über Eingabeaufforderungen und Ausgaben

Ungesicherte Eingabeaufforderungen und Antworten können dazu führen, dass sensible Informationen wie Kundendaten oder geistiges Eigentum externen Systemen oder unbefugten Nutzern zugänglich gemacht werden. Cyera erkennt diese Gefährdung durch die Gewährleistung korrekter Klassifizierung und Zugriffskontrolle.

Übermäßig permissive KI-Agenten

Wenn Copiloten oder KI-Tools Benutzerberechtigungen erben, erhalten sie oft weitaus umfassendere Zugriffsrechte als nötig. Cyera hilft, diese Risiken zu begrenzen, indem es kontinuierlich das Zugriffsrisiko bewertet und KI-Tools identifiziert, die auf sensible Daten zugreifen können, für die es nicht bestimmt ist.

Datenvergiftung und nicht vertrauenswürdige Quellen

KI-Modelle, die mit ungeprüften oder unklassifizierten Daten trainiert werden, bergen das Risiko, Ergebnisse zu verfälschen oder regulierte Informationen preiszugeben. Cyera gewährleistet die Datenintegrität durch Kennzeichnung, Kontextualisierung und Richtliniendurchsetzung vor dem Training oder der Datenaufnahme.

Compliance- und Verantwortlichkeitslücken

Herkömmliche Systeme bieten keine Transparenz hinsichtlich KI-gesteuerter Datenflüsse. Cyera schließt diese Lücke, indem es abbildet, wohin sensible Daten in KI-Umgebungen fließen, und die Einhaltung von Compliance-Rahmenwerken wie NIST AI RMF und ISO/IEC 42001 sicherstellt.

Erfahren Sie, wie Cyera Unternehmen bei der sicheren Einführung von KI unterstützt. Hören Sie von Sicherheitsexperten und sehen Sie Cyeras AI-SPM in Aktion.

Wir stellen Cyera AI Guardian vor

Ein sicherer KI-Lebenszyklus integriert Schutzmaßnahmen in jede Phase, von der Datenerfassung über die Modellbereitstellung bis hin zur Außerbetriebnahme.

1. Entdecken: Mit AI Discovery lassen sich alle Daten in Cloud- und On-Premise-Umgebungen, die von KI-Systemen genutzt werden, lokalisieren und klassifizieren. Ziel ist es, zu verstehen, welche Daten existieren, wo sie gespeichert sind und welchen Sensibilitätsgrad sie haben.‍
2. Vorbereiten: Daten werden bereinigt und gekennzeichnet, um die sichere Verwendung durch Copiloten und Modelle zu gewährleisten. Dadurch wird sichergestellt, dass nur geprüfte und qualitativ hochwertige Daten in die KI-Pipeline gelangen.‍
3. Zug: Kontrollieren Sie, welche Daten in die KI-Trainingsdatensätze gelangen, und wenden Sie datenschutzwahrende Verfahren an. Dies trägt dazu bei, die Vertraulichkeit und Integrität Ihrer Daten und Modelle zu gewährleisten.‍
4. Einsetzen: Setzen Sie Datenrichtlinien und Zugriffsbeschränkungen für Produktionsumgebungen durch. Jetzt sind Sie bereit, unbefugten Zugriff auf Modellausgaben und zugrunde liegende Daten zu verhindern.‍
5. Monitor: Bewerten Sie kontinuierlich das Datenrisiko und erkennen Sie Anomalien. KI agiert in Echtzeit, daher muss Ihr KI-Sicherheitslebenszyklus entsprechend reagieren.‍
6. Ausscheiden: Daten sollten sicher archiviert oder gelöscht werden, sobald sie von KI-Systemen nicht mehr benötigt werden. Dies minimiert nicht nur den Datenumfang, sondern trägt auch zur Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen bei.

Jede Phase wird durch Cyeras Transparenz- und Automatisierungsfunktionen unterstützt, wodurch sichergestellt wird, dass die KI-Einführung sicher, regelkonform und datengesteuert bleibt.

Der Aufbau einer effektiven KI-Sicherheitsstrategie beginnt mit dem Verständnis dafür, wo Ihre Daten gespeichert sind und wie die KI mit ihnen interagiert.

Beurteilen Sie Ihre KI-Haltung

Ermitteln Sie, welche Copiloten, Modelle und Tools auf sensible Daten zugreifen.

Richtlinienkontrollen einführen

Definieren Sie, welche Daten von KI verwendet werden können, wo und von wem.

KI-spezifische Schutzmaßnahmen einsetzen

Implementieren Sie AI-SPM und DSPM, um Datenrisiken in verschiedenen Umgebungen zu managen.

Integration in DevOps-Pipelines

Integrieren Sie Datensicherheit frühzeitig in KI-Workflows, um spätere Datenlecks zu verhindern.

Kontinuierliche Überwachung

Nutzen Sie Echtzeit-Einblicke, um Abweichungen, übermäßige Berechtigungen oder Schatten-KI-Aktivitäten aufzudecken.

Cyera ermöglicht jeden dieser Schritte mit einer KI-nativen Plattform, die Erkennung, Risikoanalyse und automatisierte Durchsetzung kombiniert und Ihnen so sowohl Transparenz als auch Kontrolle bietet.

Die KI entwickelt sich schneller, als herkömmliche Kontrollmechanismen mithalten können; Zukunftssicherheit erfordert eine dynamische, adaptive und datenzentrierte Grundlage:

• Daten und Zugriffsinformationen zusammenführen, um mit dem agentenbasierten Verhalten von KI Schritt zu halten.
• Automatisierte Erkennung und Minderung von KI-Datenrisiken in Echtzeit.
• Die Einhaltung der Vorschriften muss auch bei neuen KI-Regulierungen sichergestellt werden.
• Die Transparenz über Drittanbieter-Copiloten und KI-Ökosysteme hinweg erweitern.

Cyeras Vision, ein einheitliches Daten- und Zugriffszentrum, gibt Sicherheitsteams den Kontext und die Kontrolle, die sie benötigen, um KI-Innovationen sicher und in großem Umfang zu nutzen.