Was ist AI TRiSM?

Gartner definiert AI TRiSM (oder AI Trust, Risk, and Security Management) als das führende Rahmenwerk für verantwortungsvolle KI-Governance. Es wurde entwickelt, um KI-Systeme vertrauenswürdig, zuverlässig, fair und sicher zu gestalten und deckt dabei alle Aspekte von der Modellleistung bis zum Datenschutz ab.

Gartner prognostiziert, dass Unternehmen, die AI TRiSM operationalisieren, bis 2026 eine 50%ige Verbesserung bei der KI-Einführung, der Ausrichtung auf die Geschäftsziele und der Benutzerakzeptanz verzeichnen werden.

AI TRiSM ist wichtiger denn je, weil:

• 78 % der Organisationen nutzen KI mittlerweile in mindestens einer Geschäftsfunktion, doch die meisten arbeiten ohne formale Governance-Rahmen.
• Herkömmliche Kontrollmechanismen wurden nicht für die besonderen Risiken entwickelt, die KI-Systeme mit sich bringen.

Darüber hinaus wird erwartet, dass der Markt für AI TRiSM ein bestimmtes Niveau erreichen wird. 8,7 Milliarden Dollar bis 2032Die

Unternehmen ohne konsequentes KI-Risikomanagement sind einem höheren Risiko von Sicherheitslücken, kostspieligen Verlusten und Reputationsschäden ausgesetzt. Wer diese Risiken managen und gleichzeitig die KI-Produktivität erhalten möchte, kann mit der Integration beginnen. KI-Datensicherheit in ihren Governance-Ansatz.

Warum Organisationen KI TRiSM benötigen

Die Einführung von KI schreitet schnell voran, die Steuerung hingegen nicht.

71 % der Unternehmen nutzen bereits generative KI im täglichen Betrieb, beispielsweise zur Codeerstellung und Textanalyse. Dennoch fehlen den meisten Unternehmen klare Richtlinien, die den Einsatz, die Überwachung und die Kontrolle von KI regeln. Dadurch breitet sich KI schneller aus, als die zuständigen Risikomanagement-Teams mithalten können.

Diese Lücke birgt Risiken, für deren Bewältigung traditionelle Sicherheitsprogramme nie ausgelegt waren, wie zum Beispiel:

• KI-Modelle liefern verzerrte Ergebnisse, die wichtige Geschäftsentscheidungen beeinflussen.
• Generative Systeme erzeugen falsche Informationen, die von den Teams als korrekt behandelt werden.
• Mitarbeiter geben sensible Daten an KI-Systeme weiter, was zu Datenschutzverletzungen führt.
• Böswillige Akteure starten gezielte Angriffe, um KI-Modelle dazu zu bringen, falsche Antworten zu geben oder Kontrollmechanismen zu umgehen.

Als Reaktion auf die Bedrohungen durch KI-Systeme erhöhen Regulierungsbehörden den Druck. Beispiele hierfür sind das EU-KI-Gesetz, das NIST AI RMF und die ISO 42001, die allesamt von Unternehmen die Einrichtung geeigneter Systeme zum Management von KI-Risiken fordern. Die Missachtung von Compliance-Standards kann zu Bußgeldern von bis zu 4 % des weltweiten Umsatzes sowie zu rechtlichen Prüfungen und Audits führen.

Ein weiterer Bereich, der betroffen sein kann, ist die Wahrnehmung Ihrer Marke durch die Kunden. Voreingenommene Einstellungsinstrumente, intransparente Kreditentscheidungen und irreführende Chatbots haben bereits Rufschäden verursacht und zu Klagen geführt.

Die vier Säulen von KI TRiSM

Es gibt vier Hauptpfeiler, die Sie im Zusammenhang mit AI TRiSM kennen sollten: Erklärbarkeit, ModelOps, Sicherheit von KI-Anwendungen und Datenschutz. Jeder dieser Pfeiler beleuchtet einen anderen Aspekt des KI-Risikos, von der Entscheidungsfindung bis zum Schutz personenbezogener Daten.

Erklärbarkeit

Erklärbarkeit hilft Teams zu verstehen, wie KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangt. Sie übersetzt die komplexe interne Logik eines Modells in eine für Menschen verständliche Form.

Das ist wichtig, weil Menschen Vertrauensprobleme entwickeln, sobald die Entscheidungen Ihres KI-Systems undurchsichtig erscheinen. Wenn ein Einstellungstool einen Kandidaten ablehnt oder ein Finanzmodell eine riskante Entscheidung nahelegt, brauchen die Menschen eine klare Erklärung.

Die Anwendung der folgenden Techniken kann dazu beitragen, die Argumentation Ihres KI-Modells transparenter zu gestalten:

• MerkmalswichtigkeitsanalyseZeigt an, welche Datenpunkte und Eingaben den größten Einfluss auf die Entscheidung eines Modells hatten. Merkmale mit höheren Punktzahlen haben einen größeren Einfluss auf die Ausgabe und das Ergebnis der KI.
• LIME (Lokale, interpretierbare, modellagnostische Erklärungen): Erklärt, warum ein Modell für einen einzelnen Fall eine spezifische Vorhersage getroffen hat, anstatt den gesamten Datensatz zu betrachten.
• SHAP (Shapley Additive Explanations): Zerlegt eine Vorhersage, um zu zeigen, wie stark die einzelnen Eingaben dazu beigetragen haben, und hilft so den Nutzern zu verstehen, warum das Modell diese Entscheidung getroffen hat.

Erklärbarkeit bietet auch geschäftliche Vorteile. Stakeholder haben mehr Vertrauen in KI-Systeme, wenn deren Entscheidungen leichter nachvollziehbar sind. Zudem können Aufsichtsbehörden die Einhaltung von Vorschriften einfacher überprüfen, und Verzerrungen oder Fehler lassen sich leichter erkennen, bevor sie Schaden anrichten.

ModelOps (Modelloperationen)

ModelOps sorgt dafür, dass KI-Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus unter Kontrolle bleiben. Es umfasst Entwicklung, Test, Bereitstellung, Überwachung und Wartung.

Diese Ebene ist entscheidend, da Modelle nicht ewig präzise bleiben. Änderungen in Daten oder Trends können die Zuverlässigkeit der Modellergebnisse schnell beeinträchtigen. Ohne kontinuierliche Überwachung und Wartung drohen Fehlentscheidungen, Zeitverschwendung und verpasste Chancen.

Um dies zu vermeiden, befolgen Sie die folgenden Vorgehensweisen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Modelle zu gewährleisten:

• Versionskontrolle: Hält den Überblick über Modelländerungen, sodass Sie immer wissen, welche Version verwendet wird.
• Systematische Prüfung: Überprüft regelmäßig die Modelle, um Fehler oder unerwartetes Verhalten zu erkennen, bevor sie Probleme verursachen.
• Leistungsüberwachung: Dabei wird beobachtet, wie sich die Modelle im Laufe der Zeit entwickeln, um festzustellen, wann die Ergebnisse abweichen.
• Regelmäßige Umschulung: Aktualisiert die Modelle mit neuen Daten, um die Vorhersagen präzise und relevant zu halten.

Durch die Umsetzung dieser Praktiken ergeben sich für Ihr Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter zuverlässigere Entscheidungen, weniger kostspielige Fehler und KI-Modelle, die im Laufe der Zeit auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt bleiben.

KI-Anwendungssicherheit (AI AppSec)

AI AppSec schützt Modelle und die von ihnen verwendeten Daten vor Manipulationen oder Angriffen.

Angreifer können KI-Systeme auf eine Weise manipulieren, die bei normaler Software nicht möglich ist. Gezielte Angriffe, Modellvergiftung, Prompt-Injection und unberechtigter Zugriff können zu fehlerhaften Ergebnissen führen oder sensible Informationen preisgeben. Werden diese Bedrohungen ignoriert, setzt sich Ihr Unternehmen ernsthaften Risiken aus.

Hier sind einige Sicherheitsmethoden, die Sie anwenden können:

• Verschlüsselung: Verschlüsselt Daten so, dass sie nur von autorisierten Benutzern oder Systemen gelesen werden können.
• ZugriffskontrollenUm das Risiko des Missbrauchs zu verringern, werden die Möglichkeiten zur Nutzung und Änderung von Modellen und Daten eingeschränkt.
• Lieferkettensicherheit: Überprüft die in der KI verwendeten Tools, Bibliotheken und Datenquellen, um versteckte Schwachstellen zu verhindern.
• Widerstandsfähigkeit gegen AngriffeDie Modelle werden mit trickreichen oder bösartigen Eingaben getestet, damit sie lernen, auch dann korrekte Ergebnisse zu liefern, wenn jemand versucht, sie zu täuschen.

Der Nutzen dieser Sicherheitsstrategien liegt in einem stabilen und vertrauenswürdigen System. Sie ermöglichen es Ihnen, kostspielige Fehler zu vermeiden, die operative Kontrolle zu behalten und sensible Daten zu schützen.

Datenschutz

Beim Datenschutz geht es darum, die persönlichen und sensiblen Daten zu schützen, die KI für Training, Tests und Entscheidungsfindung verwendet.

KI-Systeme sind großen Datenmengen ausgesetzt, und ein einziger Datenschutzverstoß kann rechtliche Probleme, finanzielle Verluste oder Reputationsschäden nach sich ziehen. Datenschutzmaßnahmen verhindern, dass diese Risiken zu realen Problemen werden.

Die folgenden Schritte können dazu beitragen, die Datensicherheit während der KI-Arbeit zu gewährleisten:

• DatentokenisierungEchte Daten werden durch anonyme Platzhalter ersetzt, damit sensible Informationen verborgen bleiben.
• Differenzielle Privatsphäre: Den Datensätzen wird kontrolliertes „Rauschen“ hinzugefügt, damit die KI Muster lernen kann, ohne Einzelpersonen preiszugeben.
• Einwilligungsmanagement: Führt Aufzeichnungen darüber, welche Daten verwendet werden dürfen, und stellt sicher, dass die Benutzerberechtigungen eingehalten werden.
• Einhaltung der DSGVO/HIPAAGewährleistet, dass KI-Prozesse die gesetzlichen und regulatorischen Bestimmungen zum Datenschutz einhalten.

Solide Datenschutzpraktiken verringern die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen, schaffen Vertrauen bei Aufsichtsbehörden und Kunden und ermöglichen es Teams, KI effektiv einzusetzen, ohne sensible Daten zu gefährden.

Neben der Umsetzung der vier besprochenen Säulen benötigen Sie außerdem ein geeignetes DatenrisikobewertungEs hilft Ihnen zu erkennen, wo sensible Informationen offengelegt oder missbraucht werden könnten, und bringt alles miteinander in Verbindung.

Gartners KI-TRISM-Framework-Schichten

AI TRiSM unterstützt Unternehmen dabei, KI während des Betriebs zu kontrollieren. Gartner unterteilt es in vier Ebenen, von denen jede einen anderen Teil der KI-Operationen abdeckt, sodass Entscheidungen transparent, nachvollziehbar und sicher bleiben.

Ebene 1: KI-Governance

KI-Governance bietet Ihnen einen klaren Überblick über alle KI-Modelle und -Anwendungen in Ihrem Unternehmen. Sie wissen, was läuft, wo es läuft und wer dafür verantwortlich ist. Durch die Erstellung eines vollständigen Inventars wird sichergestellt, dass jedes Modell, jeder Agent und jedes System erfasst ist und nichts übersehen wird.

Sobald das Inventar eingerichtet ist, können Sie Richtlinien festlegen, Rollen zuweisen und die Einhaltung überwachen. So weiß jeder, wer verantwortlich ist und welche Regeln für jedes System gelten.

Ebene 2: KI-Laufzeitprüfung und -durchsetzung

Sobald die KI-Modelle laufen, überwacht diese Ebene sie permanent. Sie achtet auf ungewöhnliche Ergebnisse und unerwartetes Verhalten oder alles, was gegen die Richtlinien verstößt.

Es prüft außerdem auf verdächtige Inhalte und überwacht KI-Systeme auf potenzielle Sicherheitslücken. Wird ein Problem entdeckt, greifen sofort Maßnahmen ein, um größere Probleme zu verhindern.

Ebene 3: Informationsgovernance

Alles, was KI tut, beginnt mit Daten, und diese Ebene konzentriert sich darauf, diese Daten unter Kontrolle zu halten. Sie umfasst das Ermitteln vorhandener Daten, deren Klassifizierung und die Verwaltung der Zugriffsrechte.

Durch die Abbildung von Datenflüssen und die Nachverfolgung ihrer Herkunft können Teams genau erkennen, woher Informationen stammen und wie sie sich durch KI-Systeme bewegen. Schwaches Datenmanagement ist hier oft der Hauptgrund, warum KI-Projekte in Schwierigkeiten geraten oder sensible Informationen gefährdet werden.

Schicht 4: Infrastruktur & Stack

Die letzte Ebene konzentriert sich auf die Systeme, von denen KI abhängt, darunter Cloud, Server und Bereitstellungsumgebungen. Sie betrachtet den gesamten Stack, um sicherzustellen, dass alles sicher läuft und sich in die umfassendere Cybersicherheitsstrategie des Unternehmens einfügt. Diese Ebene arbeitet zudem mit bestehenden Cybersicherheitsframeworks zusammen, sodass KI-Systeme dieselben Sicherheitsstandards wie die übrige IT-Umgebung erfüllen.

Um das Ganze abzurunden, KI-Sicherheitsstatusmanagement (KI-SPM) Es hilft dabei, diese Ebenen an einem zentralen Ort zu verwalten. Es bietet Transparenz über alle Modelle hinweg, überwacht das Laufzeitverhalten, verfolgt die Datennutzung und prüft die Infrastruktur, sodass Teams Risiken erkennen und einen reibungslosen KI-Betrieb ohne blinde Flecken gewährleisten können.

Abschluss

AI TRiSM verändert die Art und Weise, wie Unternehmen KI sicher und praxisnah einführen. Es wird sich in zwei bis fünf Jahren als Standardverfahren etablieren, und Unternehmen, die frühzeitig damit beginnen, verschaffen sich bereits jetzt einen Wettbewerbsvorteil.

Die Integration von KI-Governance in den täglichen Betrieb hilft Teams, KI souverän einzuführen, während andere ins Hintertreffen geraten. Ziel ist es, eine stetige, sichere und vertrauenswürdige KI-Einführung im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.

Cyeras AI-SPM setzt AI TRiSM in die Praxis um, indem es alle KI-Assets findet, Daten-Governance anwendet und KI-Risiken im gesamten Unternehmen verfolgt. Demo vereinbaren um es in Aktion zu sehen.

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