Bewährte Verfahren für KI-Sicherheit: Warum ein datenzentrierter Ansatz die Grundlage für sichere KI-Innovationen bildet

Bewährte Verfahren für KI-Sicherheit im neuen Zeitalter der Unternehmens-KI

Künstliche Intelligenz hat den Sprung vom Experimentierfeld zum Alltag geschafft. Branchenübergreifend sind KI-Modelle, Copiloten und generative Tools mittlerweile fester Bestandteil der Teamarbeit und Entscheidungsfindung. Dennoch, laut Cyeras Bericht zum Stand der KI-Datensicherheit 202583 % der Unternehmen nutzen bereits KI, aber nur 13 % berichten von einem guten Überblick darüber, wie diese ihre Daten beeinflusst.

Diese Diskrepanz verdeutlicht die zentrale Herausforderung bei der Einführung von KI: Das Innovationstempo hat die Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten überholt. Viele Organisationen stehen daher vor neuen Fragen: Wo interagiert KI mit regulierten Daten? Wie lassen sich Richtlinien modellübergreifend durchsetzen? Welche Kontrollen sind erforderlich, um übermäßige Offenlegung oder Missbrauch zu verhindern?

Unternehmen können diese Lücken schließen, indem sie ihre KI-Strategie auf Datensicherheit gründen. Ein datenzentrierter Ansatz schafft die notwendige Transparenz, Kontrolle und Governance, um KI sicher und verantwortungsvoll einzusetzen.

Die Sicherheitslandschaft der KI verstehen

Die neuen Realitäten der KI-Einführung

Künstliche Intelligenz ist nicht länger auf spezialisierte Forschungsteams beschränkt. Sie treibt heute Suchmaschinen, Büroanwendungen und Kundenerlebnisse an. Dieselbe Zugänglichkeit, die die Produktivität steigert, erhöht auch das Risiko des Datenverlusts.

Der Bericht zum Stand der KI-Datensicherheit 2025 Eine Studie ergab, dass 83 % der Unternehmen bereits KI im täglichen Betrieb einsetzen, aber nur 13 % einen klaren Überblick darüber haben, auf welche Daten KI-Systeme zugreifen oder welche sie generieren. Diese mangelnde Transparenz führt zu blinden Flecken in Arbeitsabläufen und Compliance-Prozessen.

Die zunehmende Autonomie von KI verschärft die Herausforderung. 76 % der befragten Unternehmen gaben an, dass autonome KI-Systeme am schwierigsten abzusichern seien. Diese Systeme treffen häufig Entscheidungen und greifen auf Informationen zu, ohne direkt von Menschen überwacht zu werden, wodurch der Bedarf an kontinuierlicher Überwachung und Kontrolle steigt.

Warum Transparenz der erste Schritt zu KI-Sicherheit ist

Transparenz ist die Grundlage jedes Sicherheitsprogramms. Ohne sie können Teams weder Anomalien erkennen, die Einhaltung von Richtlinien überprüfen noch effektiv auf Missbrauch reagieren. Die Herausforderung bei KI ist nicht nur technischer, sondern auch operativer Natur. Sicherheits- und IT-Verantwortliche benötigen dieselbe Klarheit darüber, wie KI mit Daten interagiert, wie sie es bereits für Benutzer, Anwendungen und Infrastruktur haben. Diese Klarheit beginnt mit einem datenzentrierten Ansatz, der sensible Informationen unabhängig von ihrem Speicherort identifiziert und klassifiziert.

Bewährte Kernpraktiken für KI-Sicherheit zur Stärkung der KI-Datensicherheit

Die Etablierung robuster KI-Sicherheitspraktiken erfordert einen Wandel von reaktiver Kontrolle zu proaktiver Steuerung. Im Folgenden finden Sie fünf wesentliche Best Practices, die Unternehmen befolgen können, um ein sicheres und skalierbares KI-Programm aufzubauen.

1. Sensible Daten erkennen und klassifizieren

Was man nicht sieht, kann man nicht schützen. Der erste Schritt jeder KI-Sicherheitsstrategie besteht darin, die sensiblen Daten zu identifizieren, die Ihre KI-Modelle und -Tools speisen. Daten, die für Training, Inferenz und Erweiterung verwendet werden, umfassen häufig regulierte Informationen wie Kundendaten oder geistiges Eigentum.

Umfassende Datenerkennung und -klassifizierung ermöglichen es Sicherheitsteams, den Speicherort von Informationen, deren Verwendung und die Zugriffsrechte zu ermitteln. Die datenzentrierte Plattform von Cyera ordnet sensible Daten automatisch Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen zu. Durch die Kenntnis der vorhandenen Daten und ihrer Datenflüsse können Unternehmen einheitliche Kontrollen anwenden und unbeabsichtigte Offenlegung verhindern.

2. Kontinuierliches KI-gestütztes Sicherheitsstatusmanagement (AI-SPM) implementieren

KI-Systeme entwickeln sich schnell, daher muss sich auch ihre Sicherheit kontinuierlich weiterentwickeln. KI-Sicherheitsstatusmanagement (AI-SPM) bietet einen Rahmen für die kontinuierliche Transparenz und Risikobewertung in KI-Umgebungen.

AI-SPM erweitert die Prinzipien von Datensicherheits-Statusmanagement (DSPM) zur KI. Es hilft Teams dabei, festzustellen, welche KI-Tools im Einsatz sind, zu beurteilen, wo diese mit sensiblen Daten interagieren, und zu prüfen, ob geeignete Richtlinien angewendet werden.

Trotz des offensichtlichen Bedarfs an Überwachung kontrollieren derzeit nur 9 % der Unternehmen KI-Aktivitäten in Echtzeit. AI-SPM schließt diese Lücke durch die kontinuierliche Auswertung von Konfigurationen, Zugriffen und Datenbewegungen und stellt so sicher, dass neue Risiken erkannt werden, bevor sie zu Vorfällen führen.

3. Zugriff und Identität für KI steuern

KI-Systeme verhalten sich oft wie Benutzer, doch viele Organisationen behandeln sie nicht entsprechend. Die Behandlung von KI als eigenständige Identitätsklasse ist unerlässlich, um die Kontrolle zu behalten und Risiken zu minimieren. Ohne klare Identitätsrichtlinien können KI-Modelle leicht auf mehr Daten zugreifen, als sie zur Erfüllung ihrer Funktion benötigen.

Um dem entgegenzuwirken, sollten Organisationen KI-spezifische Richtlinien für Identitäts- und Zugriffsmanagement erstellen. Jedes KI-System sollte einen definierten Zugriffsbereich haben, der an die Datenklassifizierung und den Geschäftskontext gekoppelt ist. Berechtigungen sollten regelmäßig überprüft und automatisch widerrufen werden, sobald sie nicht mehr benötigt werden. Dieser Ansatz gewährleistet das Prinzip der minimalen Berechtigungen und trägt zur Einhaltung der Vorschriften in dynamischen KI-Umgebungen bei.

4. Schnittstelle sichern: Eingabeaufforderungen und Ausgaben

Die Schnittstelle zwischen Mensch und KI, zwischen Eingaben und Ausgaben, ist einer der am meisten vernachlässigten Bereiche der Sicherheit. Gleichzeitig ist sie einer der anfälligsten. Sensible Daten fließen oft unkontrolliert durch diese Interaktionen.

Während die meisten Unternehmen für diese Ebene noch technische Kontrollmechanismen entwickeln, liegt der Fokus heute auf Transparenz. Sicherheitsteams müssen verstehen, welche Tools sensible Daten verarbeiten und wie diese Informationen genutzt werden. Cyera schafft diese Grundlage, indem es die Datenexposition in verschiedenen Umgebungen abbildet. So können Unternehmen Richtlinien definieren und durchsetzen, die unnötige Datenweitergabe einschränken.

Diese Transparenz gewährleistet, dass Sicherheitsteams wissen, wo und wie KI-Modelle mit sensiblen Inhalten interagieren, wodurch Risiken reduziert und die Governance verbessert werden.

5. Entwicklung einer KI-Governance, die auf evidenzbasierten Erkenntnissen beruht

Governance ist mehr als nur Richtlinien; sie ist der Beweis. Sicherheitsverantwortliche müssen nicht nur nachweisen, dass Kontrollmechanismen existieren, sondern auch, dass diese effektiv funktionieren.

Eine starke KI-Governance verknüpft Richtlinien mit messbaren Ergebnissen. Teams sollten die Abdeckung überwachen, die Konsistenz der KI-Aktivitäten bewerten und die Zeit messen, die für die Erkennung und Behebung riskanter Verhaltensweisen benötigt wird.

Auch die Zuständigkeit spielt eine Rolle. Die Einrichtung einer dedizierten Governance-Funktion oder eines funktionsübergreifenden Ausschusses gewährleistet Verantwortlichkeit und Aufsicht bei zunehmender KI-Einführung. Eine auf Fakten und Transparenz basierende Governance ist deutlich widerstandsfähiger als statische Dokumentationen oder einmalige Prüfungen.

Warum eine datenzentrierte KI-Sicherheitsplattform die beste Grundlage für Governance ist

Daten sind der gemeinsame Nenner des KI-Risikos

Jede Sicherheitsherausforderung im Bereich KI beginnt und endet mit Daten. Ob es sich um Modellverzerrungen, Datenlecks oder Verstöße gegen Compliance-Vorgaben handelt – der zugrunde liegende Faktor ist oft der unkontrollierte Zugriff auf sensible Informationen.

Ein datenzentrierter Ansatz verlagert den Fokus von der Perimeterverteidigung auf die Informationen selbst. Anstatt jedes KI-Modell einzeln abzusichern, sichern Unternehmen die Daten, die diese Modelle verwenden. Durch die Klassifizierung, Kennzeichnung und Überwachung sensibler Daten können Teams einheitliche Regeln anwenden, unabhängig davon, wo und wie die KI eingesetzt wird.

Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Sicherheit, sondern vereinfacht auch die Einhaltung von Vorschriften. Er gewährleistet, dass Datenschutz-, Datensicherheits- und regulatorische Anforderungen direkt an der Quelle durchgesetzt werden.

Die Cyera-Perspektive

Cyeras datenzentrierter Ansatz ermöglicht es Unternehmen, KI sicher einzuführen und gleichzeitig Geschwindigkeit und Innovationskraft zu erhalten. KI-Sicherheitsplattform Verbindet Datenermittlung, Klassifizierung und Richtliniendurchsetzung zu einem durchgängigen Arbeitsablauf.

Durch den Einsatz von Cyera erhalten Unternehmen Einblick in die Schnittstellen sensibler Daten mit KI-Systemen und -Tools. Diese Erkenntnisse helfen Teams zu verstehen, welche Informationen durch die KI-Einführung offengelegt werden könnten und wo Kontrollmechanismen besonders wichtig sind. Mit dieser Datenintelligenz können Organisationen Richtlinien festlegen und mit IT- und Sicherheitsteams zusammenarbeiten, um den Zugriff zu verwalten, die Aufsicht zu stärken und die Compliance und Sicherheit von KI-Initiativen zu gewährleisten.

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Dieses Maß an Präzision ermöglicht es Unternehmen, mit KI selbstbewusst Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig zu wissen, dass ihre wertvollsten Daten geschützt bleiben.

Die Zukunft von Best Practices für KI-Sicherheit und KI-SPM

Die Einführung von KI wird sich weiter beschleunigen, und damit auch die Erwartungen an eine verantwortungsvolle Steuerung. Zukünftige Regulierungen werden klare Nachweise darüber erfordern, wie Daten geschützt und KI-Entscheidungen getroffen werden.

Das Management des KI-Sicherheitsstatus wird zu einer Kernkompetenz in Unternehmenssicherheitsprogrammen und schließt die Lücke zwischen Daten-Governance und KI-Betrieb. Organisationen, die jetzt in datenzentrierte Transparenz investieren, sind später besser gerüstet, um sowohl Compliance- als auch Innovationsziele zu erreichen.

Cyera Research Labs wird weiterhin untersuchen, wie KI und Datensicherheit zusammenhängen, und evidenzbasierte Leitlinien bereitstellen, die Organisationen dabei helfen, ihre Bereitschaft zu messen und ihre Kontrollen zu stärken.

Häufig gestellte Fragen zu Best Practices für KI-Sicherheit

Frage 1: Was sind die Best Practices für KI-Sicherheit?
Bewährte Verfahren für KI-Sicherheit sind Richtlinien und Kontrollen, die Daten, Systeme und Benutzer während des gesamten KI-Lebenszyklus schützen. Dazu gehören Datenermittlung, Zugriffsverwaltung, kontinuierliche Überwachung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.

Frage 2: Was ist AI-SPM?
AI Security Posture Management (AI-SPM) ist ein kontinuierlicher Prozess, der Risiken in KI-Umgebungen identifiziert und minimiert. Er bietet Einblick in die Interaktion von KI mit sensiblen Daten und setzt Sicherheitsrichtlinien automatisch durch.

Frage 3: Warum ist ein datenzentrierter Ansatz für die Sicherheit von KI unerlässlich?
Denn Daten sind das Herzstück jedes KI-Prozesses. Die Sicherung der Daten gewährleistet, dass jedes Modell oder System, das sie verwendet, sicher und regelkonform funktioniert.

Frage 4: Wie unterstützt Cyera die KI-Sicherheit?
Die KI-Sicherheitsplattform von Cyera erkennt, klassifiziert und schützt sensible Daten in Cloud-, SaaS- und KI-Anwendungen. Sie bietet Sicherheitsteams Transparenz und Kontrolle, um die Einführung von KI ohne erhöhtes Risiko zu ermöglichen.

Fazit: Sichere KI beginnt mit sicheren Daten

Künstliche Intelligenz verändert bereits die Arbeitsweise von Unternehmen. Dennoch besteht weiterhin eine große Lücke in der Vorbereitung. Die Akzeptanz ist hoch, die Kontrolle jedoch gering. Die Unternehmen, die in dieser nächsten Ära führend sein werden, sind diejenigen, die Daten als Grundlage für KI-Sicherheit betrachten.

Durch die Übernahme eines datenzentrierten Ansatzes, den Einsatz von AI-SPM und den Aufbau einer auf Fakten basierenden Governance können Unternehmen KI-Innovationen sicher und vertrauensvoll ermöglichen.

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