AI TRiSM steht für AI Trust, Risk & Security Management, also das Management von Vertrauen, Risiken und Sicherheit rund um KI. Es ist ein Rahmenwerk für den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz im gesamten Unternehmen. Das Konzept wurde von Gartner entwickelt und bietet einen strukturierten Ansatz, um KI-Systeme so zu steuern, überwachen und kontrollieren, dass sie sicher, zuverlässig und im Einklang mit den Unternehmensrichtlinien und regulatorischen Vorgaben betrieben werden.
Das AI TRiSM-Framework bietet einen ganzheitlichen Ansatz, um Vertrauen, Risiken und Sicherheitsaspekte über den gesamten Lebenszyklus von KI‑Modellen hinweg zu managen. Es unterstützt Unternehmen dabei, mögliche Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen, wirksame Schutzmaßnahmen gegen Missbrauch und Datenverluste einzuführen und eine kontinuierliche Aufsicht sicherzustellen, während sich KI‑Modelle weiterentwickeln.
Die fünf Grundpfeiler von AI TRiSM
Gartner definiert AI TRiSM anhand der folgenden fünf Grundpfeiler, die gemeinsam regeln, wie KI‑Systeme in Unternehmensumgebungen entwickelt, bereitgestellt und gesteuert werden.
Nachvollziehbarkeit: KI‑Systeme müssen Ergebnisse liefern, die für Menschen nachvollziehbar, überprüfbar und hinterfragbar sind. Nachvollziehbarkeit zielt darauf ab, die Entscheidungen eines Modells so transparent zu machen, dass Sicherheitsverantwortliche, Auditoren, Regulierungsbehörden und Geschäftsverantwortliche diese verstehen können. Dadurch lassen sich Ursachen von Problemen besser identifizieren und das Vertrauen in KI‑gestützte Entscheidungen wird gestärkt.
ModelOps: ModelOps (auf Deutsch Modellbetriebsprozesse) regelt, wie Modelle in Produktionsumgebungen bereitgestellt, überwacht, aktualisiert und schließlich außer Betrieb genommen werden. Der Fokus liegt auf Aspekten wie Leistungsüberwachung, Erkennung von Modell-Drift, Versionskontrolle und definierten Rollback-Prozessen. Ohne ein strukturiertes ModelOps-Konzept ist es für Unternehmen schwierig, Risiken im Griff zu behalten, wenn sich Modelle sich mit der Zeit verändern, an Genauigkeit verlieren oder durch neue Daten beeinflusst werden.
KI-spezifische Sicherheit: KI eröffnet neue Angriffsflächen, die von der traditionellen Anwendungssicherheit nicht abgedeckt werden. Dazu zählen nicht nur die Modelle selbst, sondern auch Daten, APIs, zugrunde liegende Infrastrukturen (Cloud/lokal), Prompts, Agenten und Copiloten. Dieser Grundpfeiler befasst sich mit Bedrohungen wie Prompt Injection, Data Poisoning, Modellinversion und Modelldiebstahl. Die zugehörigen Sicherheitsmaßnahmen zielen darauf ab, Modelle, Eingaben, Ausgaben und alle integrativen Schnittstellen vor Manipulation, Missbrauch und unbefugtem Zugriff zu schützen.
Datenschutz: Der Umgang mit Unternehmensdaten während der Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Wiederverwendung im Rahmen von KI‑Training und ‑Inferenzen hat erhebliche Auswirkungen auf den Schutz der Privatsphäre. Maßnahmen wie Anonymisierung, Datenminimierung und differenzierter Datenschutz tragen dazu bei, das Risiko der Offenlegung sensibler und personenbezogener Informationen zu reduzieren. Versäumnisse in diesem Bereich führen häufig unmittelbar zu rechtlichen Konsequenzen und erheblichen Reputationsschäden.
Einhaltung von Vorschriften: Wie alle produktiven Systeme müssen auch KI-Modelle geltenden regulatorischen Vorgaben entsprechen, darunter DSGVO, HIPAA und neue KI-spezifische Gesetze. Dieser Aspekt konzentriert sich auf die Durchsetzung von Richtlinien, umfassende Dokumentation, Überprüfbarkeit und systematische Nachweisführung. Da regulatorische Anforderungen zunehmend bestimmen, wie und wo KI eingesetzt werden darf, beeinflussen sie maßgeblich die Gestaltung und den Betrieb moderner KI‑Systeme.
Einführung von AI TRiSM in Ihrem Unternehmen
Ein AI TRiSM-Framework lässt sich am besten schrittweise einführen, indem man es auf bestehenden Sicherheits-, Daten- und Governance-Programmen aufsetzt, statt diese vollständig zu ersetzen. Die folgenden fünf Ansätze zeigen, wie Sie Best Practices für AI TRiSM Practices in Ihrem Unternehmen integrieren können:
Bestehende KI-Ressourcen prüfen: Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme aller verwendeten KI-Modelle und -Agenten, einschließlich Lösungen externer Anbieter und integrierter Systeme. Dokumentieren Sie Verwendungsszenarien, verantwortliche Bereiche und Personen sowie die Quellen für Schulungs- oder Inferenzdaten. Diese Einblicke bilden die Basis für wirksame Governance und fundierte Risikobewertungen.
Ein Governance-Framework etabilieren: Governance schafft Einheitlichkeit und Orientierung, insbesondere wenn die KI-Nutzung in den Teams zunimmt. Definieren Sie klare Zuständigkeiten für die Modellentwicklung, -bereitstellung und -überwachung und legen Sie Richtlinien für die zulässige Nutzung, den Umgang mit Daten, Modellaktualisierungen und das Management von Ausnahmen fest.
Risikobewertungen anwenden: Bewerten Sie potenzielle Risikopunkte im gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenerfassung und dem Training über die Inferenz bis hin zu nachgelagerten Integrationen. Analysieren Sie Risiken wie Datenlecks, Bias, Modell-Drift und missbräuchliche Nutzung. Risikobewertungen sollten regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, wenn sich Modelle und Anwendungsfälle ändern.
Überwachungs- und Kontrollmechanismen einführen: Implementieren Sie die Überwachung des Modellverhaltens, der KI-Agenten und der Integrationen, um Anomalien und Richtlinienverstöße zu erkennen. Setzen Sie Identitäts- und Zugriffsmanagement für Agenten ein, validieren Sie Eingaben und protokollieren Sie Ausgaben. Durch kontinuierliche Überwachung können Probleme frühzeitig erkannt werden.
Datensicherheit integrieren: Schützen Sie sensible Daten während Training, Inferenz und Speicherung durch strenge Zugriffskontrollen und Verschlüsselung. Durch das Erkennen und Klassifizieren sensibler Daten verringern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme regulierte oder geschützte Informationen unbeabsichtigt offenlegen.
Gängige Anwendungsfälle für AI TRiSM in verschiedenen Branchen
AI TRiSM wird je nach Branchenkontext unterschiedlich eingesetzt, doch das zugrunde liegende Ziel ist dasselbe: Risikominderung bei gleichzeitiger Wahrung von Vertrauen, Sicherheit und Verantwortlichkeit. Tabelle 1 gibt einen Überblick über gängige Anwendungsfälle, den jeweiligen Hauptrisikobereich und die AI TRiSM-Komponenten, die dabei am stärksten zum Einsatz kommen.
Tabelle 1: Typische Anwendungsbereiche für TRiSM
Branche | Anwendungsfall | Wie AI TRiSM das Risiko reduziert | TRiSM-Komponenten |
Gesundheitswesen | KI-gestützte Diagnostik und klinische Entscheidungsunterstützung | Wendet Daten-Governance, Zugriffskontrollen und Überwachung an, um die Offenlegung geschützter Gesundheitsdaten während Training und Inferenz zu begrenzen, und unterstützt zugleich Prüfpfade für klinische und regulatorische Prüfungen. | Datenschutz, regulatorische Compliance |
Finanzwesen | Kreditrisiko-Scoring und Modelle zur Kreditvergabe | Sorgt für Nachvollziehbarkeit und kontinuierliche Überwachung, damit die Entscheidungslogik überprüft, auf Bias getestet und angepasst werden kann, falls Modelle driften oder sich Vorschriften ändern. | Nachvollziehbarkeit, Modellnutzung, Konformität |
Einzelhandel | Kundenverhalten und Empfehlungssysteme | Schützt Trainingsdaten, Modelle und Ergebnisse, um das Risiko von Datenlecks, Modelldiebstahl oder Manipulation durch unbefugten Zugriff oder gezielt manipulierte Eingaben zu verringern. | KI-spezifische Sicherheit, Datenschutz |
Öffentlicher Sektor | Öffentlich zugängliche KI‑Dienste und Entscheidungssysteme | Erzwingt Transparenz, Dokumentation und Richtlinienkontrollen, die die Rechenschaftspflicht, das öffentliche Vertrauen sowie die Einhaltung von Beschaffungs‑ und regulatorischen Anforderungen unterstützen. | Nachvollziehbarkeit, Compliance |
In diesen Sektoren bietet ein AI TRiSM-Framework eine einheitliche Struktur, um branchenspezifische Risiken gezielt zu mindern und gleichzeitig eine skalierbare und verantwortungsvolle Nutzung von KI zu unterstützen.
Wie Rubrik bei der Implementierung von AI TRiSM für eine sichere, skalierbare AI-Nutzung helfen kann
AI TRiSM ist für Unternehmen, die KI-Systeme in großem Umfang entwickeln und einsetzen, von zentraler Bedeutung – insbesondere in regulierten, datenintensiven Umgebungen, in denen Vertrauen, Sicherheit und Verantwortlichkeit entscheidend sind. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI muss das Risikomanagement fest in die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen integriert werden.
Datenschutz und Governance spielen eine zentrale Rolle dabei, AI TRiSM in der Praxis umzusetzen. Die Datensicherheits- und Governance-Funktionen von Rubrik können erweitert werden, um sichere KI-Operationen zu unterstützen – indem sie sensible Daten schützen, die Risikotransparenz verbessern sowie Audit- und Compliance-Anforderungen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg unterstützen.
Für Unternehmen, die ihre KI-Initiativen zukunftssicher gestalten und AI TRiSM operativ verankern möchten, ist die Verzahnung von Datensicherheit und KI-Governance ein entscheidender nächster Schritt. Um zu erfahren, wie Rubrik die sichere und verantwortungsvolle Einführung von KI unterstützen kann, wenden Sie sich an das Rubrik-Team.