Die Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen, verschärfen sich im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. _Das Aufkommen neuer Technologien_ bringt bislang unbekannte Bedrohungen mit sich, die eine verstärkte Wachsamkeit erfordern. Cisco, ein unverzichtbarer Pionier in der _fortschrittlichen Cybersicherheit_, positioniert sich, um diesen Risiken mit innovativen Lösungen entgegenzutreten. Organisationen müssen unbedingt dynamische Strategien annehmen, um _die Integrität ihrer Systeme zu wahren_. Böswillige Verhaltensweisen entwickeln sich weiter, ebenso wie die notwendigen Ansätze zu ihrer Erkennung und Verhinderung. Das Wettrüsten im Technologiesektor erfordert eine Neubewertung der etablierten Sicherheitsparadigmen und stellt Cisco vor eine große Herausforderung.
Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz in den Geschäftsabläufen führt zur Entstehung neuer Risiken für die Sicherheit. Die Bedrohungen der Cybersicherheit entwickeln sich mit beispielloser Geschwindigkeit und übertreffen die Kapazitäten traditioneller Lösungen. Diese Entwicklungen erfordern eine signifikante Anpassung der Schutzstrategien der Unternehmen.
Der Bericht von Cisco über den KI-Vorbereitungsindex 2024 zeigt, dass nur 29 % der befragten Organisationen sich als vollständig ausgestattet ansehen, um unerlaubte Manipulationen an KI-bezogenen Technologien zu erkennen und zu verhindern. Eine besorgniserregende Lücke, während Unternehmen zunehmend auf Automatisierung und den Einsatz intelligenter Werkzeuge setzen.
Kontinuierliche Validierung von Modellen
Laut DJ Sampath, Leiter der KI-Software und -Plattformen bei Cisco, beschränkt sich die Validierung von Modellen nicht auf ein Ereignis. Sie erfordert einen kontinuierlichen Neubewaltungsprozess. Jede Änderung am Modell, sei es durch Feinabstimmungen oder das Auftreten neuer Angriffstechniken, erfordert eine fortlaufende Aktualisierung der Validierungskriterien.
Die Bedrohungsforschungsteams von Cisco widmen sich intensiv der Untersuchung von Angriffen auf KI. Sie bemühen sich zu verstehen, wie diese Angriffe verstärkt werden können und tragen so zu den Arbeiten von Normungsgruppen in Organisationen wie MITRE, OWASP und NIST bei. Diese kollaborative Forschung gewährleistet robuste Mechanismen, um aufkommende Bedrohungen vorherzusehen und zu neutralisieren.
Die Verwundbarkeiten von KI-Modellen, die äußeren böswilligen Einflüssen ausgesetzt sind, stellen ein großes Problem dar. Angriffe durch Anfrageinjektionen, Jailbreaks und Verschmutzungen der Trainingsdaten sind Beispiele für Risiken, die strenge Präventionswerkzeuge erfordern.
Komplexitäten der Evolution
Frank Dickson, Vice President für Sicherheit und Vertrauen bei IDC, hebt die kontinuierliche Entwicklung der Cybersicherheit hervor. Der Übergang von On-Premise-Systemen zur Cloud hat die Landschaft grundlegend verändert und neue Herausforderungen geschaffen. Der Wechsel zu einer Microservices-Architektur hat ebenfalls eine andere Reihe von Problemen zur Lösung generiert.
Mit dem Aufkommen von großen Sprachmodellen (LLM) intensiviert sich das Komplexitätsniveau im Bereich der IT-Sicherheit. Verwundbarkeiten können auf verschiedenen Ebenen auftreten, die Stakeholder wie Entwickler, Endbenutzer und Anbieter betreffen.
Die Stabilität einer Anwendung, die in einer Cloud-Umgebung wie AWS, Azure oder GCP bereitgestellt wird, zeigt kaum häufige Änderungsanforderungen. Sobald ein System etabliert ist, verbleibt es hauptsächlich in diesem Ökosystem. Die Übergänge zwischen Anwendungen, wie zwischen der monolithischen Architektur und Microservices, sind deutlich weniger flexibel und erfordern Sicherheitsmechanismen, die auf jedes Kontext zugeschnitten sind.
Änderungen an Modellen wie den LLM beinhalten mehr als nur einfache Updates. Jedes Modell weist unterschiedliche Bedrohungsvektoren auf, von denen jeder seine Stärken und Schwächen hat. Cisco bietet Kontrollen für eine Multi-Modell-Umgebung mit seiner Lösung AI Defense, die sich automatisch auf der Grundlage der von den internen Systemen identifizierten Bedrohungen optimiert.
Das neue Paradigma annehmen
Jeetu Patel, Executive VP und Produktleiter bei Cisco, stellt fest, dass bedeutende Fortschritte oft den Eindruck von Revolutionen vermitteln, bevor sie schnell zur Norm werden. Dieses Phänomen, das beispielsweise mit der Erfahrung der autonomen Waymo-Fahrzeuge beobachtet wird, erinnert daran, dass die Annahme neuer Technologien oft mit einer Unachtsamkeit gegenüber ihren zukünftigen Auswirkungen einhergeht.
Die Benutzerfreundlichkeit von Technologien wie KI und ChatGPT normalisiert sich schnell und mildert ihre anfängliche Wirkung. Patel betont, dass die Fähigkeit, als verantwortungsbewusstes Unternehmen zu agieren, eine schnelle Anpassung an leichte Innovationen der künstlichen Intelligenz erfordert.
Unternehmen müssen daher in der Lage sein, sich auf die Transformation einzustellen und sich anzupassen. Die Maschine ist in Bewegung, und Unternehmen müssen bereit sein, davon zu profitieren, während sie den Weg in eine Zukunft ebnen, in der technologische Innovation und Sicherheit untrennbar miteinander verbunden sind.
Um die sicherheitsbezogenen Herausforderungen der KI näher zu betrachten, erkunden Sie weitere Veranstaltungen für Unternehmenstechnologie. Eine Vielzahl von Konferenzen behandelt diese entscheidenden Themen und bezeugt die Bedeutung der interunternehmerischen Zusammenarbeit.
Aktuelle Nachrichten beleuchten auch die Verstärkung von Sicherheitsmaßnahmen, insbesondere durch die Überprüfung von Verwundbarkeiten durch Microsoft und Diskussionen über Exportbeschränkungen für KI-Chips zwischen den Vereinigten Staaten und China. Diese Themen verkörpern die Bedenken, die von den Akteuren des Sektors geteilt werden.
FAQ: Cisco – Unternehmen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz schützen
Was sind die wichtigsten Herausforderungen der Cybersicherheit für Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen?
Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören die Erkennung von KI-Missbrauch, der Schutz vor gezielten Angriffen wie der Umleitung von Modellen und das Management von Verwundbarkeiten, die sich aus der Integration von KI-Technologien in bestehende Infrastrukturen ergeben.
Wie hilft Cisco Unternehmen dabei, ihre KI-Modelle abzusichern?
Cisco bietet integrierte Sicherheitslösungen an, die Werkzeuge zur Erkennung von Anomalien, kontinuierliche Validierungen von KI-Modellen und fortschrittliche Abwehrstrategien zur Bekämpfung spezifischer KI-Bedrohungen umfassen.
Was ist der KI-Vorbereitungsindex und warum ist er für Unternehmen wichtig?
Der KI-Vorbereitungsindex bewertet, wie bereit Unternehmen sind, unerlaubte Manipulationen an KI-Technologien zu erkennen und zu vermeiden, was entscheidend ist, um Vertrauen und Sicherheit der eingesetzten KI-Systeme zu gewährleisten.
Welche empfohlenen Methoden gibt es zur kontinuierlichen Validierung von KI-Modellen?
Es wird empfohlen, regelmäßige Bewertungsprozesse, einschließlich Penetrationstests, Aktualisierungen der Trainingsdaten und Überprüfungen der Algorithmen basierend auf dem Auftreten neuer Bedrohungen, einzurichten.
Warum ist es wichtig, ein Bedrohungsforschungsteam in die Sicherheit von KI einzubeziehen?
Ein engagiertes Forschungsteam kann die neuen Trends bei Bedrohungen überwachen, wirksame Gegenmaßnahmen entwickeln und wertvolle Einblicke bieten, um Sicherheitsstrategien in Echtzeit an die schnelllebigen Bedrohungslandschaften anzupassen.
Wie können Unternehmen sicher von großen Sprachmodellen (LLM) profitieren?
Unternehmen können von LLM profitieren, indem sie diese in sicheren Umgebungen integrieren, wachsam gegenüber den spezifischen Verwundbarkeiten der verschiedenen Modelle bleiben und Sicherheitslösungen verwenden, die sich an die häufigen Änderungen der KI-Modelle anpassen.
Welche Strategien bietet Cisco an, um Bedrohungsvektoren in einer Multi-Modell-Umgebung zu verwalten?
Cisco bietet spezifische Sicherheitskontrollen für Multi-Modell-Umgebungen an, wie KI-Lösungen, die maschinelles Lernen nutzen, um sich bewegende Sicherheitsbedenken zu identifizieren und darauf zu reagieren.
Wie sollten sich Unternehmen auf die Normalisierung der KI in ihrer Sicherheitsarchitektur vorbereiten?
Unternehmen sollten robuste Sicherheitsrichtlinien entwickeln, sich regelmäßig zu neuen KI-Technologien schulen und praktische Sicherheitslösungen implementieren, die sich parallel zu den Fortschritten in der KI weiterentwickeln.
