KI entwickelt sich stetig voran und ist wichtig, dass sich effektive Strategien für das Risikomanagement ändern. Secure AI Framework (SAIF) ist ein konzeptionelles Framework für sichere KI-Systeme, das entwickelt wurde, um diese Weiterentwicklung zu erreichen.
Da KI-Funktionen zunehmend in Produkte auf der ganzen Welt eingebunden werden, wird die Einhaltung von mutigen und verantwortungsvollen Rahmenbedingungen noch wichtiger.
SAIF soll dazu beitragen, bestimmte Risiken für KI-Systeme zu minimieren, z. B. das Stehlen des Modells, Datenvergiftung der Trainingsdaten, das Einschleusen schädlicher Eingaben durch Prompt Injection und das Extrahieren vertraulicher Informationen in den Trainingsdaten.
SAIF-Framework
SAIF hat sechs wichtige Elemente:
1) Solide Sicherheitsgrundlagen auf das KI-System erweitern
Hierzu zählen die von Grund auf sicheren Infrastrukturschutzmaßnahmen und die Fachkenntnisse der letzten zwei Jahrzehnte zum Schutz von KI-Systemen, Anwendungen und Nutzern. Gleichzeitig können Sie organisatorisches Fachwissen entwickeln, um mit den Fortschritte der KI Schritt zu halten und mit der Skalierung und Anpassung von Infrastrukturschutz im Kontext von KI und der Entwicklung von Bedrohungsmodellen zu beginnen. Beispielsweise gibt es schon seit einiger Zeit Injektionstechniken wie SQL-Injection. Organisationen können Abhilfemaßnahmen wie die Eingabebereinigung und -Einschränkung anpassen, um einen besseren Schutz vor sofortigen Angriffen im Rahmen der Einschleusung zu ermöglichen.
2. Erkennung und Reaktion erweitern, um KI in das Bedrohungs-Universum eines Unternehmens zu bringen
Zum Erkennen und Bekämpfen von KI-bezogenen Cybervorfällen ist es von entscheidender Bedeutung, Aktualität zu messen und die Bedrohungs-Intelligence und andere Funktionen auf ein Unternehmen auszuweiten. Für Organisationen gehört dies zum Überwachen der Eingaben und Ausgaben von generativen KI-Systemen, um Anomalien zu erkennen, und der Threat Intelligence, um Angriffe vorherzusagen. Dies erfordert in der Regel die Zusammenarbeit mit Vertrauen und Sicherheit, Bedrohungs-Intelligence und Teams gegen Missbrauch.
3. Automatisieren Sie Abwehrmechanismen, um mit bestehenden und neuen Bedrohungen Schritt zu halten
Die neuesten KI-Innovationen können den Umfang und die Geschwindigkeit der Reaktion auf Sicherheitsvorfälle verbessern. Angreifer werden KI wahrscheinlich nutzen, um ihre Auswirkungen zu skalieren. Daher ist es wichtig, sie mit seinen aktuellen und neuen Funktionen zu nutzen, um flexibel und kosteneffizient vor ihnen zu schützen.
4. Einheitliche Sicherheit auf Plattformebene für einheitliche Sicherheit im gesamten Unternehmen
Konsistenz über Kontroll-Frameworks hinweg kann zur Risikominimierung und zum Skalierungsschutz auf verschiedenen Plattformen und Tools beitragen, um dafür zu sorgen, dass für alle KI-Anwendungen auf optimale und skalierbare Weise die besten Schutzmaßnahmen verfügbar sind. Bei Google umfasst dies die Ausweitung von standardmäßigen Schutzmaßnahmen auf KI-Plattformen wie Vertex AI und Security AI Workbench sowie das Einbinden von Steuerelementen und Schutzmaßnahmen in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Funktionen, die allgemeine Anwendungsfälle abdecken, z. B. die Perspective API, können dem gesamten Unternehmen helfen, von hochmodernen Schutzmaßnahmen zu profitieren.
5. Anpassung von Steuerelementen zum Minimieren von Schutzmaßnahmen und zum Erstellen von schnelleren Feedback Loops für die KI-Bereitstellung
Kontinuierliche Tests von Implementierungen durch kontinuierliches Lernen können dafür sorgen, dass Erkennungs- und Schutzfunktionen auf die sich ändernde Bedrohungsumgebung angewendet werden. Hierzu gehören Verfahren zur Verstärkung des Lernens, die auf Vorfällen und Nutzerfeedback basieren. Dazu gehören das Aktualisieren von Trainings-Datasets, das Anpassen von Modellen zur strategischen Reaktion auf Angriffe und das Ermöglichen von Software, mit der Modelle erstellt werden, um zusätzliche Sicherheit im Kontext einzubetten (z. B. ungewöhnliches Verhalten zu erkennen). Organisationen können außerdem regelmäßige Übungen im roten Team durchführen, um die Sicherheit für KI-gestützte Produkte und Funktionen zu verbessern.
6. Kontextbezogene KI-Systemrisiken für Geschäftsprozesse im Umfeld
Außerdem können End-to-End-Risikobewertungen in Bezug darauf, wie Organisationen KI einsetzen, zu fundierten Entscheidungen beitragen. Dies umfasst eine Bewertung des gesamten Geschäftsrisikos wie Data Lineage, Validierung und operatives Verhaltensmonitoring für bestimmte Anwendungsarten. Darüber hinaus sollten Unternehmen automatisierte Prüfungen zur Validierung der KI-Leistung erstellen.
Weitere Ressourcen
Leitfaden für die Implementierung von SAIF Dieser Leitfaden enthält allgemeine praktische Überlegungen dazu, wie Unternehmen den SAIF-Ansatz in ihre bestehenden oder neuen KI-Einführungen aufnehmen können.
Red Teams spielen eine zentrale Rolle beim Schutz von KI-Systemen bei Organisationen. Diese Berichte enthalten umfassende Informationen zur Unterstützung des SAIF-Frameworks: Red Teaming. Es gibt drei wichtige Bereiche:
- Was ist ein rotes Team und warum ist es wichtig?
- Welche Arten von Angriffen werden von roten Teams simuliert
- Erkenntnisse, die wir geteilt haben, können mit anderen geteilt werden