Der rasant zunehmende Aufstieg der generativen KI und der Sprachmodelle verstärkt die gegenwärtigen Herausforderungen im Bereich der Sicherheit. Unternehmen müssen sich in einer riskanten Landschaft zurechtfinden, in der ausgeklügelte Angriffe ihre Infrastrukturen bedrohen. Die Bedenken nehmen zu: Im vergangenen Jahr haben 72 % der Sicherheitsverantwortlichen ihre Ängste geäußert bezüglich der Integration dieser Technologien. Es klafft eine erhebliche Lücke zwischen Innovation und Schutz.
Qualys TotalAI bietet eine umfassende Antwort, die darauf abzielt, diese heimtückischen Schwachstellen zu identifizieren und zu neutralisieren, bevor sie sich manifestieren. Dieser umfassende Ansatz zur Sicherheit von KI definiert die Schutzstandards neu und richtet die Aufmerksamkeit auf vielfältige Bedrohungen, von Datenlecks bis hin zu Identitätsdiebstahl. Die Wahrung der Integrität industrieller Abläufe wird somit zur obersten Priorität.
Risikoeinschätzung für generative KI und Sprachmodelle
Der Aufstieg der generativen KI verändert die Geschäftswelt und bringt neuartige Herausforderungen im Bereich der Gesundheit und Sicherheit mit sich. Sprachmodelle wie die LLMs werden omnipräsent und integrieren sich in essentielle Geschäftspraktiken. Allerdings geht diese Entwicklung mit neuen potenziellen Schwachstellen einher, die besondere Aufmerksamkeit erfordern.
Herausforderungen im Bereich Sicherheit
Die Sicherheitsrisiken, die mit der Einführung von generativer KI verbunden sind, bereiten vielen Führungskräften in Organisationen Sorgen. Eine aktuelle Studie hebt hervor, dass 72 % der IT-Sicherheitsverantwortlichen der Meinung sind, dass diese Technologien ihre Unternehmen einem Sicherheitsrisiko aussetzen. Dieses Gefühl der Unsicherheit wird durch die rasche Integration der LLMs in den Betriebsablauf der Unternehmen verstärkt, wobei fast 70 % der Organisationen planen, sie in naher Zukunft einzuführen.
Ständig evolving Angriffsflächen
Die Bedrohungslandschaft erweitert sich und umfasst verschiedene Angriffe, die von Prompt-Injection bis hin zu Verstößen gegen sensible Daten reichen. Diese Bedrohungen nehmen auch die Form von Modellabschöpfungen und multimodalen Exploits an, die in verschiedenen Medien wie Bildern und Videos verborgen sind. Sicherheitsteams entdecken diese Schwachstellen oft erst nach einem Vorfall, was die Bedeutung von Sichtbarkeit im Management von KI-Risiken unterstreicht.
Qualys TotalAI
Qualys TotalAI wurde entwickelt, um diese Herausforderungen im Bereich der Sicherheit von Sprachmodellen zu bewältigen. Dieses Tool bietet eine einheitliche Sicht auf das KI-Ökosystem, identifiziert die Standorte der Modelle, die unterstützenden Geräte sowie bestehende Schwachstellen. Dank Fingerprinting-Fähigkeiten können Unternehmen nun die mit den LLMs verbundenen Risiken in On-Premise- oder Cloud-Infrastrukturen bewerten.
Verbesserung von Sichtbarkeit und Kontrolle
Das erste Hindernis, dem viele Organisationen begegnen, liegt nicht nur im Management der KI-Risiken, sondern auch in deren Erkennung. Den meisten Sicherheitsteams fehlt ein vollständiges Inventar der im Umlauf befindlichen KI-Modelle, was die Identifizierung vergessener oder nicht genehmigter LLMs erschwert, bevor ein Vorfall auftritt. Das Tool TotalAI liefert umsetzbare und zentrale Daten, die einen proaktiven Ansatz bei der Erkennung und Verwaltung von Risiken ermöglichen.
KI vor aufkommenden Bedrohungen schützen
Die mit generativer KI verbundenen Bedrohungen sind nicht mehr theoretischer Natur, sondern manifestieren sich in echten Angriffen. Cyberkriminelle haben bereits KI-gestützte Chatbots ausgenutzt, um Informationssysteme zu manipulieren, und andere haben durch LLMjacking Ressourcen der KI abgeschöpft. Somit sind Unternehmen verschiedenen Risiken ausgesetzt, von der Manipulation von Preismodellen bis zu Auswirkungen auf die Cloud-Infrastruktur.
Risiko-Modell gesteuert durch Qualys TotalAI
Qualys TotalAI unterscheidet sich von traditionellen Schwachstellenscannern. Dieses Tool hat sich zum Ziel gesetzt, spezifische Risiken für Sprachmodelle zu identifizieren, indem es Schwachstellen wie Jailbreaks, Vorurteile und die Offenlegung sensibler Informationen testet. Die Ergebnisse, zusammen mit gegnerischen Taktiken aus dem MITRE ATLAS, werden von dem Tool TruRisk™ sortiert, wodurch die Maßnahmen zur Sicherheit priorisiert werden können.
Neue Funktionen und Updates
Mit seinen aktuellen Updates stärkt TotalAI seine Position im Bereich der Sicherheit von LLMs. Die neuen Funktionen ermöglichen interne Sicherheitstests für lokal gehostete Modelle und integrieren diese Bewertungen in die CI/CD-Prozesse. Dieser Ansatz ermöglicht es den Teams, Schwachstellen früh im Entwicklungszyklus zu erkennen.
Angriffserkennung
TotalAI bietet eine verbesserte Erkennung von Jailbreaks mit der Abdeckung von mehr als 38 Angriffsszenarien und der geplanten Erweiterung auf 40 Szenarien. Diese Techniken simulieren verschiedene gegnerische Taktiken, was den Organisationen hilft, ihre Modelle vor möglichen Manipulationen zu schützen.
Schutz der KI-Lieferkette
Da KI-Systeme zunehmend auf externe Modelle und Bibliotheken angewiesen sind, wird der Schutz der Lieferkette unerlässlich. TotalAI führt eine kontinuierliche Überwachung von Angriffen durch Halluzinationen von Paketen ein, wodurch Empfehlungen für nicht existierende, aber bösartige Pakete erkannt werden. Dies stärkt die Integrität der Modelle und gewährleistet gleichzeitig die Datensicherheit.
Prävention multimodaler Bedrohungen
TotalAI verbessert die Erkennung multimodaler Bedrohungen und ermöglicht die Identifizierung von Störungen, die in Audio-, Video- oder Bilddateien verborgen sind und die Ergebnisse der Modelle beeinflussen könnten. Diese Funktionalität sorgt für Schutz vor heimtückischen Angriffen, die die ordnungsgemäße Funktionsweise der KI-Systeme gefährden.
Wesentliche Vorteile für Kunden
Diese Fortschritte bringen spürbare Vorteile für Sicherheits- und Entwicklungsteams. Die Möglichkeit, Risikobewertungen von Modellen früh im CI/CD-Pipeline einzuführen, verbessert die Sicherheitslage. Unternehmen, die bereits Lösungen von Qualys verwenden, können die Funktionen von TotalAI problemlos integrieren, wodurch sich ihre Rendite ohne Umstrukturierung der Infrastruktur beschleunigt.
Durch die Sicherstellung der Models von KI während ihres gesamten Lebenszyklus minimiert TotalAI das Risiko einer Offenlegung und stellt die Einhaltung von Vorschriften sicher. Mit einem verstärkten Schutz gegen aufkommende Bedrohungen können Unternehmen weiterhin innovativ sein und gleichzeitig das Vertrauen ihrer Kunden wahren.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Hauptbedrohungen im Zusammenhang mit generativen Sprachmodellen?
Die Hauptbedrohungen umfassen Angriffe durch Prompt-Injection, das Leaken sensibler Daten, den Diebstahl von Modellen und multimodale Exploits, die in Bild-, Audio- oder Videodateien verborgen sind.
Wie hilft Qualys TotalAI, nicht autorisierte Sprachmodelle in der Umgebung einer Organisation zu identifizieren?
Qualys TotalAI bietet eine einheitliche Sicht auf den KI-Stack, identifiziert, wo die Modelle ausgeführt werden, und ermöglicht es den Sicherheitsteams, nicht genehmigte KI-Assets zu entdecken.
Warum ist die proaktive Erkennung von Schwachstellen in Sprachmodellen wichtig?
Die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen trägt dazu bei, Ausnutzungen durch Angreifer zu verhindern und sicherzustellen, dass Modelle nicht für unsichere oder voreingenommene Ergebnisse manipuliert werden.
Welche Funktionen von Qualys TotalAI helfen, die LLMs während ihres Entwicklungszyklus zu sichern?
Qualys TotalAI bietet interne Sicherheitstests, die es ermöglichen, Risikobewertungen direkt in die CI/CD-Workflows zu integrieren und so die Sicherheit frühzeitig im Entwicklungsprozess zu stärken.
Wie geht Qualys TotalAI mit den Risiken von Angriffen auf die KI-Lieferkette um?
TotalAI überwacht kontinuierlich auf Halluzinationen von Paketen, um zu verhindern, dass LLMs durch Empfehlungen für schadhafte Drittanbieter-Pakete umgangen werden.
Welche Arten von Jailbreak-Angriffen werden von Qualys TotalAI unterstützt?
TotalAI erkennt über 38 Szenarien von Jailbreak- und Prompt-Injection-Angriffen, wodurch die Modelle gegen unsichere Verhaltensweisen geschützt werden können.
Wie trägt die multimodale Erkennung zur Sicherheit von Sprachmodellen bei?
Die multimodale Erkennung identifiziert Manipulationen, die in Mediendateien verborgen sind, und gewährleistet, dass Modelle keine privaten Informationen preisgeben oder gefährliche Ausgaben produzieren, wenn sie mit manipulierten Eingaben konfrontiert werden.
Warum ist es jetzt entscheidend, die Risiken der generativen KI zu managen?
Mit der zunehmenden Akzeptanz von KI durch Unternehmen ist ein proaktives Risikomanagement unerlässlich, um Schäden am Ruf, regulatorische Sanktionen und Betriebsunterbrechungen zu vermeiden.
Wie integriert Qualys TotalAI seine Funktionen in bestehende Cybersicherheitsstrategien?
TotalAI integriert sich nahtlos in die Qualys Cloud-Plattform und vereint die Sicherheit von KI mit der umfassenden Cybersicherheitsstrategie einer Organisation.
Was sind die betrieblichen Konsequenzen einer schlechten Verwaltung der Risiken im Zusammenhang mit LLMs?
Eine schlechte Risikoverwaltung kann zu Kompromittierungen von Modellen, unsicheren Cloud-Umgebungen und Verletzungen des geistigen Eigentums führen, was das Vertrauen der Kunden und die Einhaltung von Vorschriften erheblich beeinträchtigt.
