KI-Sicherheit bezieht sich auf die Strategien, Tools und Praktiken, die KI-Systeme, -Modelle und -Daten vor Cyber-Bedrohungen, Manipulation und Missbrauch schützen. Wenn Unternehmen KI in ihre kritischen Abläufe integrieren, müssen sie diese Systeme schützen, um die Datenintegrität zu wahren, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten und das Vertrauen der Kunden zu erhalten.
In diesem Artikel wird untersucht, was KI-Sicherheit bedeutet und wie sie KI- und Datensysteme schützt, und es werden einige Best Practices für den Aufbau sicherer, widerstandsfähiger KI-Infrastrukturen beschrieben.
KI-Sicherheit erklärt
Unternehmen setzen KI in immer mehr Workflows ein, und die Angriffsfläche für Hacker, die auf KI abzielen, wird immer größer. Diese Bedrohungsakteure können Schwachstellen in den Trainingsdaten, der Modelllogik oder den angeschlossenen Systemen ausnutzen, um schädliche Ergebnisse zu erzielen oder sensible Informationen zu extrahieren. KI-Sicherheit ist der Schutz von KI-Systemen – einer Kategorie, die ML-Modelle, -Agenten, -Algorithmen und -Datenpipelines umfasst – vor unbefugtem Zugriff, Datenverletzungen, feindlichen Angriffen und Modellmanipulation.
KI spielt in der modernen Cyber-Sicherheit eine Doppelrolle: Sie ist sowohl ein Ziel, das geschützt werden muss, als auch ein Verteidiger, der Sicherheitsteams unterstützt. Angreifer können versuchen, Modelldaten zu beschädigen oder zu exfiltrieren, während Verteidiger die KI selbst nutzen können, um solche Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. So kann die KI-gestützte Anomalieerkennung beispielsweise Anzeichen von Ransomware-Aktivitäten in Backup-Umgebungen viel früher erkennen als herkömmliche Systeme, sodass Sicherheitsteams betroffene Ressourcen isolieren und mit der Wiederherstellung beginnen können, bevor sich der Schaden ausbreitet.
Eine wirksame KI- und Datensicherheit hängt von einer kontinuierlichen Transparenz aller Systeme ab, die KI-Daten speichern, verarbeiten oder analysieren. Hier kommt das Management der Datensicherheitslage ins Spiel: Sicherheitsteams (und ihre KI-Helfer) müssen sensible Informationen identifizieren, den Datenzugriff überwachen und Risiken erkennen, bevor sie eskalieren.
Warum KI und Datensicherheit wichtiger denn je sind
Unternehmen setzen KI-Chatbots und -Assistenten in den Bereichen Kundenservice, Softwareentwicklung, Finanzen und Sicherheit ein – und jedes neue Modell, jeder neue Agent und jede neue Datenpipeline stellt eine potenzielle Schwachstelle dar. Offengelegte APIs können Anmeldedaten oder Tokens preisgeben. Unsichere Modelltrainingsumgebungen laden zum Data Poisoning ein. Agenten mit zu vielen Berechtigungen schaffen Möglichkeiten für die Ausweitung von Privilegien und Ausbreitung im System. Die OWASP Top 10 für Anwendungen mit großen Sprachmodellen hebt Bedrohungen hervor, die sich aus der Art und Weise ergeben, wie Unternehmen ihre KI-Systeme aufbauen und integrieren, z. B. Prompt Injection, Training Data Poisoning, Schwachstellen in der Lieferkette und Denial-of-Service-Angriffe auf Modelle.
Jüngste Studien bestätigen die Dringlichkeit. Der IBM 2025 Cost of a Data Breach Report beziffert die durchschnittlichen Kosten für Datenschutzverletzungen weltweit auf 4,44 Millionen USD und weist auf Governance-Lücken bei der Einführung von KI hin. Und ungesicherte KI-Systeme bedrohen mehr als nur die Vertraulichkeit von Daten. Wenn Modelle, die automatisierte Entscheidungen steuern, manipuliert werden – oder wenn die Trainingsdaten vergiftete Datensätze enthalten –, werden diese Modelle unregelmäßige oder falsche Ergebnisse liefern, die sich nur schwer zurückverfolgen lassen.
Unternehmen müssen KI-Systeme wie hochwertige Güter behandeln: Sie müssen sie mit Tools ausstatten, die den Zugriff standardmäßig einschränken, und sie auf Abweichungen und Missbrauch überwachen.
Schlüsselkomponenten der KI-Sicherheit
Die KI-Sicherheit umfasst mehrere Ebenen, die vom Schutz einzelner KI-Modelle bis hin zur Kontrolle der Systeme und Daten reichen, die sie unterstützen. Jeder Bereich hat seine eigenen Angriffsvektoren und Verteidigungsstrategien:
Bei der Modellsicherheit geht es darum, KI-Modelle vor Diebstahl, Sabotage und schädlichen Eingaben zu schützen, die das Modellverhalten manipulieren. Angreifer können versuchen, Modelle zurückzuentwickeln oder bösartige Daten einzuschleusen, die die Ergebnisse verändern. Unternehmen müssen KI-Modelle durch Verschlüsselung, Überwachung der Modellintegrität und regelmäßige Resilienztests sichern.
Die Datensicherheit konzentriert sich auf die Wahrung der Vertraulichkeit und Integrität von Schulungs- und Schlussfolgerungsdaten durch Verschlüsselung, strenge Zugangskontrollen und kontinuierliche Datenvalidierung. Starke Datenschutzpraktiken unterstützen auch die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und helfen, Angriffe auf sensible Daten zu verhindern.
Agentensicherheit befasst sich mit Risiken für autonome und KI-gestützte Agenten, die in Unternehmenssystemen agieren. Diese Agenten können anfällig für Memory Poisoning, Privilegienerweiterung oder Logikmanipulation sein. Um KI-Agenten zu sichern, müssen Sie ihr Laufzeitverhalten überwachen, Least-Privilege-Berechtigungen durchsetzen und die Fähigkeit implementieren, unerwartete, unerwünschte oder böswillige Agentenaktivitäten zurückzusetzen.
Die Infrastruktursicherheit schützt das breitere Ökosystem – Pipelines, APIs und Rechenumgebungen –, das für das Training, die Bereitstellung und den Betrieb von KI-Technologien verwendet wird. Häufige Risiken für die Infrastruktur entstehen durch Fehlkonfigurationen der Cloud, ungepatchte Abhängigkeiten und ungeschützte Endpunkte. Die Anwendung von Zero-Trust-Zugriffsrichtlinien und automatisiertem Konfigurationsmanagement verringert diese Schwachstellen.
Governance und Compliance stimmen die KI-Nutzung mit Rahmenwerken wie der DSGVO, dem NIST AI Risk Management Framework und ISO 42001 ab. Eine klare Übersicht und prüfbare Kontrollen helfen Unternehmen, die Risiken des Modelllebenszyklus zu bewältigen und die gesetzliche Rechenschaftspflicht zu erfüllen.
Effektive Programme zur Sicherung von KI integrieren diese Komponenten in eine einheitliche Plattform, wie Rubrik Security Cloud, die Datenschutz, Bedrohungsüberwachung und Wiederherstellungsorchestrierung in hybriden Umgebungen bietet. In Kombination mit Rubrik Agent Cloud erhalten Teams Datenschutz sowie umfassende Beobachtbarkeit und Governance ihrer KI-Agenten, um unerwünschte Agentenaktionen zu verhindern.
| KI-Sicherheitsbereich | Gemeinsame Bedrohung | Verteidigungsbeispiel |
| Trainingsdaten | Vergiftungsangriff | Datenvalidierung, Aufdeckung von Anomalien |
| Modell | Schädliche Inputs | Prüfung der Modellresilienz |
| KI-Agenten | Unerlaubter Zugang | Zugriff nach dem Least-Privilege-Prinzip, Leitlinien |
| APIs | Unbefugter Zugang | Token-basierte Authentifizierung |
| Infrastruktur | Fehlkonfiguration der Cloud | Zero Trust-Zugangsrichtlinien |
Tabelle 1. Typische KI-Sicherheitsbedrohungen und ihre Abwehrmechanismen
Best Practices für die Sicherung von KI-Systemen
Die Sicherung von KI-Systemen erfordert kontinuierliche Kontrollen, die Daten, Modelle und Infrastruktur während des gesamten KI-Lebenszyklus schützen. Die folgenden Best Practices tragen zur Verringerung der Risiken und Stärkung der Widerstandsfähigkeit bei:
Anwendung der Zero-Trust-Prinzipien auf Modell- und Datenzugriff. Behandeln Sie jede Interaktion – mit einem Menschen oder einer Maschine – als nicht vertrauenswürdig, bis sie verifiziert ist. Granulare Authentifizierung, Autorisierung und Segmentierung können Angreifer daran hindern, sich im System auszubreiten oder großzügige Zugriffsrechte auszunutzen.
Verschlüsseln Sie alle sensiblen Datensätze und Modellartefakte. Die Verschlüsselung schützt sowohl die Trainings- als auch die Schlussfolgerungsdaten und verringert so das Risiko eines Datenverlusts oder Diebstahls, wenn eine Umgebung kompromittiert wird. Verwenden Sie eine sichere Schlüsselverwaltung und wechseln Sie die Schlüssel regelmäßig, um die Vertraulichkeit der Daten zu wahren.
Kontinuierliche Überwachung des KI-Modells und des Agentenverhaltens auf Drift und Anomalien. Die Verfolgung von Abweichungen bei der Ausgabe, der Leistung oder der Entscheidungslogik kann frühe Anzeichen für eine Vergiftung oder Manipulation aufzeigen. KI-gesteuerte Beobachtungstools können Unregelmäßigkeiten in Echtzeit aufdecken und geben Sicherheitsteams einen schnelleren Einblick in aufkommende Bedrohungen.
Nutzen Sie KI-gestützte Sicherheitsanalysen zur Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit. Mithilfe von maschinellem Lernen und der Erkennung von Anomalien können Ransomware-Aktivitäten, Datenexfiltration oder Missbrauch von Berechtigungen schneller erkannt werden als bei der herkömmlichen regelbasierten Überwachung.
Testen Sie Modelle und Agenten mit Red-Teaming und Angriffssimulationen. Regelmäßige Stresstests decken Schwachstellen in der Modelllogik, den Trainingsdaten und den Zugangskontrollen auf, bevor Angreifer sie finden.
Kontrolle der Trainingsdatenquellen , um Verzerrungen, Vergiftungen oder Datenlecks zu vermeiden. Erstellen Sie eine eindeutige Aufbewahrungskette für Datensätze und überprüfen Sie die Integrität durch Hashing und Validierung.
Entwicklung von Abhilfeplänen für den Fall, dass KI-Modelle oder -Agenten unbeabsichtigte oder schädliche Aktionen ausführen. Incident-Playbooks sollten Isolationsverfahren, Rollback-Schritte und Methoden zur Wiederherstellung sicherer Modellzustände enthalten.
Viele dieser Best Practices decken sich mit dem Ansatz von Rubrik zur Sicherung von KI-Umgebungen. Rubrik integriert Datenschutz, Bedrohungsanalyse und Cyber-Wiederherstellung, um Unternehmen dabei zu helfen, in jeder Phase des KI-Lebenszyklus die Kontrolle zu behalten.
Wie KI die Sicherheitsabläufe verbessert
KI und maschinelles Lernen sind zu wichtigen Verbündeten bei der Verteidigung moderner Unternehmen geworden. Durch die schnellere und präzisere Verarbeitung riesiger Datenmengen als es menschliche Analysten je könnten, helfen KI-Technologien Unternehmen, Bedrohungen zu erkennen, vorherzusagen und darauf zu reagieren, bevor sie ernsthaften Schaden anrichten. Einige KI-basierte Sicherheitsfunktionen umfassen:
KI-gesteuerte Bedrohungserkennung identifiziert Anomalien in Backup- und Produktionsdaten, die auf Ransomware, Exfiltration oder Missbrauch von Berechtigungen hinweisen können. Modelle für maschinelles Lernen analysieren historische Muster, um ungewöhnliche Verschlüsselungsraten, Dateiänderungen oder Datenzugriffsspitzen zu erkennen, die von herkömmlichen Tools möglicherweise übersehen werden.
Vorausschauende Analysen und Verhaltensmodellierung ermöglichen es Sicherheitsteams, Angriffe zu antizipieren, anstatt nur auf sie zu reagieren. Durch das Erlernen des normalen Benutzer- und Systemverhaltens können KI-gestützte Plattformen Abweichungen erkennen, die auf Insider-Bedrohungen oder erste Anzeichen von Ransomware-Aktivitäten hindeuten.
KI in der Datensicherung und -wiederherstellung hat sich über die passive Überwachung hinaus entwickelt. Der GenAI-Assistent Ruby von Rubrik erweitert beispielsweise Rubrik Security Cloud, um Anomalien zu erkennen, Bedrohungen zu bewerten und Wiederherstellungs-Workflows zu steuern. Ruby basiert auf Microsoft Azure OpenAI und arbeitet in der sicheren Umgebung von Rubrik – die Kundendaten verlassen nie die Plattform und trainieren keine externen Modelle.
Ein wichtiger Punkt: Alle KI-Sicherheitstools müssen transparent sein und ethisch eingesetzt werden. Sicherheitsteams müssen dokumentieren, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, Trainingsdaten vor Verzerrungen oder Verunreinigungen schützen und die menschliche Kontrolle aufrechterhalten. Die Einhaltung verantwortungsvoller KI-Prinzipien hilft Unternehmen, die sich weiterentwickelnden Datenschutz- und Cyber-Sicherheitsvorschriften einzuhalten und gleichzeitig ihre allgemeine Sicherheitslage zu verbessern.
Nächste Schritte
Wenn Unternehmen widerstandsfähig sein wollen, müssen sie jetzt ihre KI-Tools sichern. Da KI die Arbeitsweise von Unternehmen verändert, müssen Organisationen ihre Modelle, Daten und Infrastruktur mit intelligenten, auf Zero Trust ausgerichteten Kontrollen schützen, die Bedrohungen vorhersehen und sensible Informationen auf jeder Ebene schützen.
Moderne Sicherheit erfordert mehr als reaktive Verteidigung; sie erfordert kontinuierlichen Schutz und Wiederherstellung über alle KI-Systeme hinweg. Die KI-gestützten Sicherheitslösungen von Rubrik vereinen Datenschutz, Bedrohungserkennung und Cyber-Wiederherstellung in einer einzigen Plattform und helfen Unternehmen, angesichts der sich entwickelnden Risikolage widerstandsfähig zu bleiben. Kontaktieren Sie Rubrik, um mehr zu erfahren oder sich mit einem Experten in Verbindung zu setzen.