Wir sind mitten drin im globalen KI-Rennen, bei dem es darum geht, neue, wissensbasierte Funktionen in bislang nicht gekanntem Ausmaß zu erschließen. Unternehmen wie OpenAI haben bewiesen, dass diejenigen, die frühzeitig tätig werden, in einem überdimensionalen Maß profitieren. Daher ist schnelles Handeln geboten.
Den Treibstoff für dieses neue KI-Rennen liefern Daten
Innovationsfähigkeit erfordert schnelles Handeln, aber gleichzeitig ist klar, dass wir ein Gleichgewicht zwischen KI-bedingten Vorteilen und Sicherheit finden müssen.
Es spielt keine Rolle, ob sich ein Unternehmen für einen anbieterspezifischen KI-Copiloten, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder präzise angepasste Large Language Models (LLMs) entscheidet. In jedem Fall gilt: Ein großer Anteil proprietärer Unternehmensdaten durchläuft die Cloud, wird weithin zugänglich gemacht und möglicherweise in Modelle eingebettet, die sich der Kontrolle des Unternehmens entziehen.
In diesem datengestützten Umfeld muss der Schutz sensibler Daten oberste Priorität haben und angesichts der zunehmenden Nutzung von Cloud-Technologien und Multi-Cloud-Umgebungen ist zuverlässige Datensicherheit im Allgemeinen das A und O. Genau hier kommt Data Security Posture Management (DSPM) zum Einsatz, denn mit diesem leistungsstarken Ansatz schützen Sie nicht nur Ihre Daten, sondern sorgen auch gleichzeitig dafür, dass Ihr Unternehmen verantwortungsbewusste Geschäftspraktiken im Bereich der künstlichen Intelligenz umsetzt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen ist DSPM speziell auf Multi-Cloud-Umgebungen ausgelegt, in denen Daten über verschiedene Services verteilt sind, zum Beispiel in Form von IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service), DBaaS (Database as a Service) und SaaS (Software as a Service). Rubrik kündigte vor Kurzem seinen einzigartigen DSPM Everywhere-Ansatz an, der darauf abzielt, eine weitere kritische Datenquelle – nämlich lokal gespeicherte Daten – auf sichere Weise für die Nutzung in KI-Anwendungen zugänglich zu machen.
Rubrik Laminar DSPM sorgt gezielt im KI-Bereich für Datensicherheit: Es bietet die dringend benötigte Transparenz und Kontrolle über die von KI-Systemen genutzten Daten und kann verhindern, dass Daten beim Trainieren und Bereitstellen von Modellen unbeabsichtigt offengelegt werden.
Einblick in die von LLMs genutzten Datensätze
Rubrik Laminar DSPM ermöglicht die Erkennung strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten sowie die Klassifizierung gemäß verschiedener Frameworks wie PCI, HIPAA und DSGVO. Darüber hinaus können Sie mit der Lösung ermitteln, welche Benutzer und Rollen Zugriff auf diese Arten von Daten haben und ob diese Daten von den entsprechenden Modellen genutzt werden.
Herkunftsbestimmung von KI-Daten
Rubrik Laminar kann identifizieren, aus welcher Quelle die Daten-Assets und -kopien stammen, die letztendlich in die Modelle einfließen. So können Sie die Herkunft der ursprünglichen Daten nachvollziehen und mehr Kontext bei der Modelleingabe bereitstellen.
Keine Kontamination mit unbeabsichtigten Daten
Ein trainiertes ML-Modell wird schnell zu einem schwarzen Loch, in dem sich kaum noch nachvollziehen lässt, ob es mit sensiblen oder nicht beabsichtigten Daten trainiert wurde. Indem überwacht wird, welche Daten in ein Daten-Asset übertragen werden, das bekanntermaßen zum Trainieren von Modellen verwendet wird, lässt sich die Kontamination von Modellen verhindern und eine verantwortungsvolle KI-Nutzung sicherstellen.
Governance beim Zugriff auf KI-Daten
Durch die Zuordnung des Datenzugriffs für interne und externe Identitäten können wir sicherstellen, dass Daten nicht durch unbefugte Mitarbeitende oder Dritte manipuliert werden. Es wird dafür gesorgt, dass nur vorab autorisierte Personen mit den Datensätzen arbeiten können, die letztendlich die Basis für die Modelle bieten.
Erkennung nicht genehmigter Modelle und Systeme
Schattendaten und Schattenmodelle in einer nicht verwalteten Cloud-Infrastruktur werden identifiziert (einschließlich Datenbanken auf nicht verwalteten VMs) und Sicherheitsteams werden über sensible Daten benachrichtigt, die in diese Systeme verschoben oder dort gespeichert werden. Zudem kann unsere Lösung feststellen, wenn eine VM dazu genutzt wird, ein KI-Modell auf der Grundlage dieser Datensätze bereitzustellen.
Um die Vorteile generativer KI sicher und zuverlässig zu nutzen, muss dafür gesorgt werden, dass die zugrunde liegenden Daten auf sichere Weise verwendet werden. Funktionen für das Management der Datensicherheit (DSPM), die Datenerkennung und die Reaktion auf Datensicherheitsverletzungen – wie die Funktionen in Rubrik Laminar DSPM – schaffen ein wichtiges Maß an Sicherheit und geben Unternehmen die Gewissheit, dass die Nutzung von LLMs und generativen KI-Systemen ethischen Grundsätzen folgt. Daten und Modelle gehören zu den zentralen Komponenten der künstlichen Intelligenz und indem wir uns auf deren Schutz und Integrität konzentrieren, können wir ein hohes Innovationstempo ohne Kompromisse bei der Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit aufrechterhalten.