Generative KI-Sicherheit

Generative KI auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen und Endverbraucher. Bei LLMs sind Datenschutz und Sicherheit jedoch zu kritischen Herausforderungen geworden, die gelöst werden müssen. So wurde beispielsweise festgestellt, dass ein beliebtes Codegenerierungstool vertrauliche API-Schlüssel und andere Codeausschnitte ausgab, die Teil seines Trainingsdatensatzes waren. Abgesehen davon gab es zahlreiche Fälle, in denen ein KI-Modell versehentlich private Daten ausgab.

Mit zunehmender Verbreitung besteht für Unternehmen die Gefahr, dass proprietäre Daten unbeabsichtigt öffentlichen LLMs preisgegeben werden. Um diesen Bedrohungen zu begegnen, müssen Unternehmen ihre Sicherheitsstrategien an die sich entwickelnde Technologie anpassen. Dieser Blog untersucht die wichtigsten Aspekte der generativen KI-Sicherheit und bietet Einblicke, wie Unternehmen und Benutzer geschützt bleiben können.

Datenschutz im LL.M.

Generative KI-Modelle werden anhand riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen trainiert, darunter dem Internet, Wikis, Büchern, Bildbibliotheken und mehr. Ein Mangel an Kontrolle während des Modelltrainingsprozesses führt häufig dazu, dass persönliche Daten wie persönlich identifizierbare Informationen (PII), urheberrechtlich geschützte Daten und persönliche Gesundheitsinformationen (PHI) in das KI-Modell eingespeist werden, was häufig zu einem Modellergebnis führt, das persönliche Informationen ohne bewusste Zustimmung kompromittiert. Dies wirft erhebliche Datenschutzbedenken auf.

• Datenerhebung und Einwilligung: Da generative KI zum Mainstream wird, ist die Kontrolle der Datensätze, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, äußerst wichtig. In der Vergangenheit haben wir Fälle erlebt, in denen mehrere beliebte LLMs für Verbraucher Urheberrechte verletzt haben. Dies deutet darauf hin, dass nicht die richtige Zustimmung erteilt wurde, bevor Daten zum Trainieren des LLMs eingespeist wurden. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die zum Trainieren von KI-Modellen verwendeten Daten ethisch korrekt gesammelt werden und gleichzeitig die richtige Zustimmung eingeholt wird.
• Datenminimierung: Bei der Datenminimierung werden nur die Daten gesammelt und verarbeitet, die Unternehmen zur Bereitstellung einzelner Dienste benötigen. Bei LLMs ist es wichtig, nur die wesentlichen Daten für die Leistung und Genauigkeit des Modells zu verwenden. Darüber hinaus sollte die KI nur auf Daten zugreifen können, die direkt der Abfrage entsprechen.
• Anonymisierung und De-Identifizierung: Dabei muss unbedingt darauf geachtet werden, dass die Trainingsdatensätze keine personenbezogenen Daten enthalten, die später durch eine Abfrage durch unbefugtes Personal kompromittiert werden können. Erkennung vertraulicher Daten und es müssen Maskierungstools verwendet werden, um sicherzustellen, dass vertrauliche Daten verborgen bleiben.

Datensicherheit: Schutz von KI-Modellen und -Ausgaben

Die Absicherung generativer KI-Implementierungen erfordert einen multidisziplinären Ansatz mit einem Schwerpunkt auf der Datenverwaltung und dem allgemeinen Umgang mit den Daten. Hier sind einige Hauptaspekte bei der Berücksichtigung der Sicherheit generativer KI:

• Modellsicherheit: Der Schutz von KI-Modellen vor unbefugtem Zugriff, Manipulation oder Diebstahl ist von entscheidender Bedeutung, um Missbrauch zu verhindern und geistiges Eigentum zu schützen.
• Ausgangsfiltration: Um die Integrität der von KI generierten Ergebnisse zu wahren, müssen Inhaltsmoderationssysteme implementiert werden, um die Generierung schädlicher, voreingenommener oder unangemessener Inhalte zu verhindern.
• Gegnerische Angriffe: Die Entwicklung von Abwehrmaßnahmen gegen Eingaben, die darauf abzielen, KI-Ausgaben zu manipulieren oder vertrauliche Informationen aus Modellen zu extrahieren, ist eine ständige Herausforderung.

Navigieren in Compliance-Landschaften

Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI nimmt auch die regulatorische Kontrolle zu. LLMs müssen sich an sich ändernde Datenschutzbestimmungen wie DSGVO, CCPA usw. halten. Die Durchsetzung von Mandaten wie dem Recht auf Vergessenwerden und der Datenportabilität stellt eine besondere Herausforderung für KI-Modelle dar.

Der regulatorische Rahmen entwickelt sich ständig weiter, und es werden immer neue KI-bezogene Vorschriften eingeführt. Unternehmen, die in generative KI und künstliche Intelligenz investieren, müssen diese Vorschriften beachten, um konforme Abläufe zu gewährleisten. Unternehmen müssen diese Richtlinien befolgen, um Transparenz und Fairness zu wahren und eine ethische KI-Praxis zu schaffen.

Zugriffsbedrohungen für generative KI

Hier sind einige der Hauptbedrohungen, die das Potenzial haben, Implementierungen generativer KI zu stören:

• API-Sicherheit: Um Missbrauch und unbefugten Zugriff zu verhindern, ist die Implementierung einer robusten Authentifizierung und Ratenbegrenzung für KI-Modell-APIs von entscheidender Bedeutung.
• Sofortige Injektion: Böswillige Eingaben, die darauf abzielen, das Verhalten der KI zu manipulieren oder vertrauliche Informationen aus dem Modell zu extrahieren, sollten genau untersucht werden, um einen sicheren Ausgang zu gewährleisten.
• Modellinversionsangriffe: Entwickeln von Techniken, um Angreifer daran zu hindern, Trainingsdaten durch die Analyse von Modellausgaben zu rekonstruieren.

Abschließende Gedanken

Da sich generative KI weiterentwickelt, muss sich auch unser Sicherheitsansatz weiterentwickeln. Unternehmen können die Leistungsfähigkeit generativer KI nutzen und gleichzeitig Risiken minimieren, indem sie Datenschutzbedenken berücksichtigen, robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen und sich vor neuartigen Zugriffsbedrohungen schützen. Der Schlüssel liegt darin, auf dem Laufenden zu bleiben, sich schnell an neue Herausforderungen anzupassen und eine Kultur der Sicherheit und Ethik bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI zu fördern.

Die Anwendungssuite Solix Security and Compliance unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten vor komplexen Angriffen und Bedrohungen zu schützen. Solix-Datenmaskierung, Erkennung sensibler Daten und Datenschutz für Verbraucher Mithilfe dieser Tools können Unternehmen die Sicherheit und Konformität ihrer Datenumgebungen gewährleisten, indem sie vertrauliche Daten schützen und gleichzeitig unbefugten Zugriff verhindern.

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Über den Autor

Hallo! Ich bin Haricharaun Jayakumar, leitender Angestellter im Produktmarketing bei Solix Technologies. Mein Hauptaugenmerk liegt auf Daten und Analysen, Datenmanagementarchitekturen, künstlicher Intelligenz für Unternehmen und Archivierung. Meinen MBA habe ich an der ICFAI Business School in Hyderabad erworben. Ich leite Marktforschung, Lead-Gen-Projekte und Produktmarketinginitiativen für Solix Enterprise Data Lake und Enterprise AI. Abgesehen von allem, was mit Daten und Geschäft zu tun hat, höre und spiele ich gelegentlich gerne Musik. Danke!