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Während Unternehmen wie OpenAI, Anthropic, Google oder Microsoft aber auch Open-Source-Alternativen bei ihren Generative-AI– und Large-Language-Model-Angeboten exponentielle User-Zuwächse verzeichnen, sind IT-Sicherheitsentscheider bemüht, mit der rasanten KI-Entwicklung in ihren Unternehmen Schritt zu halten.

Die Non-Profit-Organisation OWASP trägt dieser Entwicklung mit einer neuen Veröffentlichung Rechnung: der “LLM AI Cybersecurity & Governance Checklist“.

LLM-Bedrohungskategorien

Das Thema KI ist ziemlich umfangreich, weswegen die OWASP-Checkliste vor allem darauf abzielt, Führungskräfte dabei zu unterstützen, die wesentlichen Risiken im Zusammenhang mit generativer KI und großen Sprachmodellen möglichst schnell zu identifizieren und entsprechende Abhilfemaßnahmen einzuleiten. Das soll gewährleisten, dass Unternehmen über die nötigen, grundlegenden Sicherheitskontrollen verfügen, um generative KI und LLM-Tools, -Services und Produkte sicher einzusetzen.

Dabei betont OWASP, dass die Checkliste keinen Anspruch auf Vollständigkeit erhebt und sich mit zunehmender Reife der Technologie und Tools ebenfalls weiterentwickeln wird. Die Sicherheitsexperten ordnen LLM-Bedrohungen in verschiedene Kategorien ein, wie die nachfolgende Abbildung veranschaulicht:

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Geht es darum, eine LLM-Strategie festzulegen, müssen Unternehmen vor allem mit den einzigartigen Risiken umgehen, die generative KI und LLMs aufwerfen. Diese müssen durch organisatorische Governance und entsprechende Security-Kontrollen minimiert werden. Im Rahmen ihrer Veröffentlichung empfehlen die OWASP-Experten Unternehmen einen sechsstufigen Ansatz, um eine wirksame LLM-Strategie zu entwickeln:

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Auch hinsichtlich der Deployment-Typen in Sachen LLM empfiehlt OWASP, ganz genau hinzusehen und entsprechende Überlegungen anzustellen:

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Die OWASP-KI-Checkliste

Im Folgenden haben wir die von OWASP veröffentlichte Checkliste etwas “aufgedröselt”. Folgende Bereiche sollten Sie im Rahmen Ihrer Generative-AI- respektive LLM-Initiativen unbedingt prüfen.

Adversarial Risk

Dieser Bereich umfasst sowohl Wettbewerber als auch Angreifer und konzentriert sich nicht nur auf die Angriffs-, sondern auch auf die Unternehmenslandschaft. In diesen Bereich fällt beispielsweise, zu verstehen, wie die Konkurrenz KI einsetzt, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen und die internen Prozesse und Richtlinien (beispielsweise Incident-Response-Pläne) zu aktualisieren, um für Cyberangriffe und Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit generativer KI gewappnet zu sein.

Threat Modeling

Die Bedrohungsmodellierung gewinnt im Zuge des von zahlreichen Security-Institutionen propagierten “Secure-by-Design”-Ansatzes zunehmend an Bedeutung. In diesen Bereich fallen etwa die Überlegungen, wie Angreifer LLMs und generative KI für schnellere Exploits nutzen können, wie Unternehmen schadhafte KI-Nutzung erkennen können und wie sich die Technologie über interne Systeme und Umgebungen absichern lässt.

KI-Bestandsaufnahme

“Man kann nichts schützen, von dessen Existenz man nichts weiß” greift auch in der Generative-AI-Welt. Im Bereich der KI-Bestandsaufnahme geht es darum, Assets für intern entwickelte Lösungen und externe Tools und Plattformen zu erfassen.

Dabei ist nicht nur wichtig, die Tools und Services zu kennen, die genutzt werden, sondern auch über die Verantwortlichkeiten Bescheid zu wissen. OWASP empfiehlt zudem, KI-Komponenten in SBOMs zu erfassen und Datenquellen nach Sensibilität zu katalogisieren. Darüber hinaus sollte es auch einen Prozess geben, der gewährleistet, dass zukünftige Tools und Services aus dem unternehmerischen Inventar sicher ein- und ausgegliedert werden können.

KI-Security- und -Datenschutz-Schulungen

Der Mensch ist das schwächste Glied in der Sicherheitskette – heißt es oft. Das muss allerdings nicht so sein – vorausgesetzt, Unternehmen integrieren KI-Sicherheits- und Datenschutztrainings in ihre GenAI-Journey.

Das beinhaltet beispielsweise, der Belegschaft ein Verständnis über aktuelle AI- und LLM-Initiativen zu vermitteln – genauso wie zur Technologie an sich und den wesentlichen Problemen im Bereich Security. Darüber hinaus ist in diesem Bereich eine Kultur unabdingbar, die von Trust und Transparenz geprägt ist. Das ist auch ein ganz wesentlicher Punkt, um “Schatten-KI” zu verhindern. Anderenfalls werden Plattformen heimlich genutzt und die Security untergraben.

Business Cases für KI etablieren

Ganz ähnlich wie zuvor bei der Cloud erstellen die meisten Unternehmen keine kohärenten, strategischen Geschäftsmodelle für den Einsatz neuer Technologien – auch nicht, wenn es um generative KI und LLMs geht. Sich von Hype und FOMO anstecken zu lassen, ist relativ schnell geschehen – ohne soliden Business Case riskieren Unternehmen aber nicht nur, schlechte Ergebnisse zu erzielen.

Governance

Ohne Governance ist es nahezu unmöglich, Rechenschaftspflicht und klare Zielsetzungen zu realisieren. In diesen Bereich der OWASP-Checkliste fällt beispielsweise, ein RACI-Diagramm zu erstellen, dass die KI-Initiativen eines Unternehmens dokumentiert, Verantwortlichkeiten zuweist und unternehmensweite Richtlinien und Prozesse etabliert.

Rechtliches

Die rechtlichen Auswirkungen von KI sollten keinesfalls unterschätzt werden – sie entwickeln sich rasant weiter und können Reputation und finanziellem Gefüge potenziell beträchtliche Schäden zufügen. In diesen Bereich können diverse Aspekte fallen – zum Beispiel:

• Produktgarantien im Zusammenhang mit KI,

• KI-EULAs oder

• Intellectual-Property-Risiken.

Kurzum: Ziehen Sie Ihr Legal-Team oder entsprechende Experten hinzu, um die verschiedenen rechtsbezogenen Aktivitäten zu identifizieren, die für Ihr Unternehmen relevant sind.

Regulatorisches

Aufbauend auf den juristischen Diskussionen entwickeln sich auch die regulatorischen Vorschriften schnell weiter – ein Beispiel ist der AI Act der EU. Unternehmen sollten deshalb die für sie geltenden KI-Compliance-Anforderungen ermitteln.

LLM-Lösungen nutzen oder implementieren

Der Einsatz von LLM-Lösungen erfordert spezifische Risiko- und Kontrollüberlegungen. Die OWASP-Checkliste nennt in diesem Bereich unter anderem die Aspekte:

• Access Control umsetzen,

• KI-Trainings-Pipelines absichern,

• Daten-Workflows mappen und

• bestehende oder potenzielle Schwachstellen in LLMs und Lieferketten identifizieren.

Darüber hinaus sind kontinuierliche Audits durch Dritte, Penetrationstests und auch Code-Reviews für Zulieferer empfehlenswert.

Testing, Evaluierung, Verifizierung, Validierung (TEVV)

Der TEVV-Prozess wird vom NIST in seinem AI Framework ausdrücklich empfohlen. Dieser beinhaltet:

• Continuous Testing,

• Evaluierungen,

• Verifizierungen und

• Validierungen sowie

• Kennzahlen zu Funktionalität, Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen.

Und zwar über den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen hinweg.

Modell- und Risikokarten

Für den ethischen Einsatz von großen Sprachmodellen sieht die OWASP-Checkliste Modell- und Risiko-“Karten” vor. Diese können den Nutzern Verständnis über KI-Systeme vermitteln und so das Vertrauen in die Systeme stärken. Zudem ermöglichen sie, potenziell negative Begleiterscheinungen wie Bias oder Datenschutzprobleme offen zu thematisieren.

Die Karten können Details zu KI-Modellen, Architektur, Trainingsmethoden und Performance-Metriken beinhalten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt dabei auf Responsible AI und allen Fragen in Zusammenhang mit Fairness und Transparenz.

Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Möglichkeit, die Fähigkeiten von LLMs zu optimieren, wenn es darum geht, relevante Daten aus bestimmten Quellen abzurufen. Dazu gehört, vortrainierte Modelle zu optimieren und bestehende auf neuen Datensätzen erneut zu trainieren, um ihre Leistung zu optimieren. OWASP empfiehlt, RAG zu implementieren, um den Mehrwert und die Effektivität großer Sprachmodelle im Unternehmenseinsatz zu maximieren.

KI-Red-Teaming

Last, but not least empfehlen die OWASP-Experten auch, KI-Red-Teaming-Sessions abzuhalten. Dabei werden Angriffe auf KI-Systeme simuliert, um Schwachstellen zu identifizieren und existierende Kontroll- und Abwehrmaßnahmen zu validieren.

OWASP betont dabei, dass Red Teaming für sich alleine keine umfassende Lösung respektive Methode darstellt, um Generative AI und LLMs abzusichern. Vielmehr sollte KI-Red-Teaming in einen umfassenderen Ansatz eingebettet werden. Essenziell ist dabei jedoch laut den Experten insbesondere, dass im Unternehmen Klarheit darüber herrscht, wie die Anforderungen für Red Teaming aussehen sollten. Ansonsten sind Verstöße gegen Richtlinien oder gar juristischer Ärger vorprogrammiert. (fm)

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