MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse und alltägliche Anwendungen bringt nicht nur Vorteile, sondern auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Besonders im Bereich der Identitätssicherheit müssen Unternehmen wachsam sein, um den Schutz ihrer Systeme zu gewährleisten.
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Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile allgegenwärtig und verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Nutzer mit Anwendungen, Geräten und Diensten interagieren. Viele Anwendungen enthalten heute KI, sei es zur Unterstützung von Chat-Interfaces, zur intelligenten Datenanalyse oder zur Anpassung an Nutzerpräferenzen. Obwohl KI den Nutzern zweifellos Vorteile bietet, bringt sie auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich, insbesondere im Bereich der Identitätssicherheit. Es ist wichtig, diese Herausforderungen zu verstehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um ihnen zu begegnen. Wenn von KI die Rede ist, handelt es sich oft um maschinelles Lernen (ML) und große Sprachmodelle (LLM), die als Kerntechnologien zur Generierung von Inhalten wie Text, Bildern, Videos und Audio dienen. Viele der heute am häufigsten genutzten Anwendungen, wie Chatbots, Suchmaschinen oder Content-Erstellungstools, basieren auf ML und LLM. Daher beziehen sich die meisten Diskussionen über KI wahrscheinlich auf ML- und LLM-basierte KI. KI-Systeme und KI-gestützte Anwendungen weisen unterschiedliche Komplexitätsgrade auf und sind verschiedenen Risiken ausgesetzt. Typischerweise wirkt sich eine Schwachstelle in einem KI-System auch auf die KI-gestützten Anwendungen aus, die davon abhängen. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Risiken, die KI-gestützte Anwendungen betreffen – jene, die die meisten Organisationen bereits entwickelt haben oder in naher Zukunft entwickeln werden. Beim Aufbau von KI-Anwendungen sind vier kritische Anforderungen zu beachten, bei denen die Identität eine entscheidende Rolle spielt. Erstens die Benutzerauthentifizierung. Die Anwendung muss wissen, wer der Benutzer ist. Beispielsweise muss ein Chatbot möglicherweise meinen Chatverlauf anzeigen oder mein Alter und mein Wohnsitzland kennen, um Antworten anzupassen. Dies erfordert eine Form der Identifizierung, die durch Authentifizierung erfolgen kann. Zweitens das Aufrufen von APIs im Namen von Benutzern. KI-Agenten verbinden sich mit weit mehr Anwendungen als eine typische Webanwendung. Da GenAI-Apps mit mehr Produkten integriert werden, wird das sichere Aufrufen von APIs entscheidend sein. Drittens asynchrone Workflows. KI-Agenten benötigen möglicherweise mehr Zeit, um Aufgaben zu erledigen oder auf komplexe Bedingungen zu warten. Es könnten Minuten oder Stunden sein, aber auch Tage. Benutzer werden nicht so lange warten. Diese Fälle werden zum Mainstream und als asynchrone Workflows implementiert, bei denen Agenten im Hintergrund laufen. In diesen Szenarien agieren Menschen als Aufsichtspersonen, die Aktionen genehmigen oder ablehnen, wenn sie nicht an einem Chatbot sind. Viertens die Autorisierung für Retrieval Augmented Generation (RAG). Fast alle GenAI-Apps können Informationen aus mehreren Systemen an KI-Modelle weitergeben, um RAG zu implementieren. Um die Offenlegung sensibler Informationen zu vermeiden, müssen alle Daten, die an KI-Modelle weitergegeben werden, um im Namen eines Benutzers zu antworten oder zu handeln, Daten sein, auf die der Benutzer Zugriff hat. Wir müssen alle vier Anforderungen lösen, um das volle Potenzial von GenAI auszuschöpfen und sicherzustellen, dass unsere GenAI-Anwendungen sicher gebaut werden. KI hat es auch Angreifern erleichtert und beschleunigt, gezielte Angriffe durchzuführen. Beispielsweise durch den Einsatz von KI zur Durchführung von Social-Engineering-Angriffen oder zur Erstellung von Deepfakes. Darüber hinaus können Angreifer KI nutzen, um Schwachstellen in Anwendungen im großen Maßstab auszunutzen. Die sichere Integration von GenAI in Anwendungen ist eine Herausforderung, aber wie sieht es damit aus, KI zu nutzen, um potenzielle Angriffe schneller zu erkennen und darauf zu reagieren? Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen wie MFA sind allein nicht mehr ausreichend. Die Integration von KI in Ihre Identitätssicherheitsstrategie kann helfen, Bots, gestohlene Sitzungen oder verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Es hilft uns, intelligente Signalanalysen durchzuführen, um unbefugte oder verdächtige Zugriffsversuche zu erkennen, verschiedene Signale im Zusammenhang mit Anwendungszugriffsaktivitäten zu analysieren und mit historischen Daten zu vergleichen, um gemeinsame Muster zu finden, und eine Sitzung automatisch zu beenden, wenn verdächtige Aktivitäten erkannt werden. Der Aufstieg von KI-basierten Anwendungen birgt ein enormes Potenzial, stellt jedoch auch neue Sicherheitsherausforderungen dar. KI verändert die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie und miteinander interagieren. In den nächsten zehn Jahren werden wir den Aufstieg eines riesigen KI-Agenten-Ökosystems erleben – Netzwerke von miteinander verbundenen KI-Programmen, die in unsere Anwendungen integriert sind und autonom für uns handeln. Während GenAI viele positive Aspekte hat, bringt es auch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich, die bei der Entwicklung von KI-Anwendungen berücksichtigt werden müssen. Es ist entscheidend, Entwicklern die Möglichkeit zu geben, GenAI sicher in ihre Anwendungen zu integrieren, um sie KI- und unternehmensbereit zu machen. Die Kehrseite von KI ist, wie sie bei traditionellen Sicherheitsbedrohungen helfen kann. KI-Anwendungen stehen vor ähnlichen Sicherheitsproblemen wie traditionelle Anwendungen, wie unbefugter Zugriff auf Informationen, jedoch mit dem Einsatz neuer Angriffstechniken durch böswillige Akteure. KI ist eine Realität, zum Besseren oder zum Schlechteren. Sie bringt unzählige Vorteile für Nutzer und Entwickler, aber gleichzeitig auch Bedenken und neue Herausforderungen auf der Sicherheitsseite und in allen Organisationen.
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