KI-Sicherheit: Ausweitung der Angriffsfläche für künstliche Intelligenz (KI) und Security Governance

Viele Menschen denken, dass die Auswirkungen der KI auf die Cybersicherheit hauptsächlich in der Form eines "noch intelligenteren Werkzeugs" bestehen. Doch nach der Lektüre dieses Kompendiums über KI-Cybersicherheit im asiatisch-pazifischen Raum (AP) kommt man zu einem tieferen Schluss:KI macht Angriffe schneller, billiger und realistischerSie hat auch zum Entstehen neuer "schwacher Schichten" in der Systemarchitektur des Unternehmens geführt - Modelle, Datenpipelines, Schulungs- und Bereitstellungsprozesse.

Mit anderen Worten: Sie nutzen KI, um die Effizienz zu steigern, und die Angreifer nutzen KI, um die Geschwindigkeit zu erhöhen.

Hier sind die wichtigsten trockenen Informationen aus dem Bericht, die in einer Version zusammengefasst sind, die Sie direkt verwenden können, um Entscheidungen zu treffen und zu verwalten.

01 Änderung 1: Angriffe sind "menschlicher" und haben ein größeres Ausmaß

In der traditionellen Ära wurden Phishing-E-Mails, die Nachahmung von Kundendienstmitarbeitern und Anrufe von Sozialarbeitern von Menschen ausgefeilt. Jetzt kann generative KI diese Dinge "massenhaft" produzieren:

• - Schreiben von Fischereiinhalten, die eher der normalen Kommunikation entsprechen, auch im Ton der Branche, der Organisationsstruktur und der aktuellen Ereignisse
• - Tiefgreifende Fälschungen (Audio/Video) machen aus eindeutigen Beweisen "Doppelgänger".
• - Außerdem können Sie Ihre Taktiken und Strategien in Echtzeit anpassen, und zwar mit sehr geringen Kosten für Versuch und Irrtum.

Dies bringt nicht nur ein einzelnes Risiko mit sich, sondern auch eine organisatorische Veränderung:Der Vertrauensmechanismus ist erschüttert.Viele der Genehmigungs-, Zahlungs- und Änderungsprozesse, die sich früher auf "Stimmen hören", "Videos sehen" und "reden wie der andere" stützten, reichen nicht mehr aus. Viele der Genehmigungs-, Zahlungs- und Änderungsprozesse, die sich früher auf "Stimmen hören", "Videos schauen" und "reden wie der andere" stützten, reichen nicht mehr aus.

02 Änderung 2: Die Angriffsfläche des Unternehmens erweitert sich vom "System" zum "Modelllebenszyklus".

Der Bericht unterteilt die KI-bezogenen Cyberangriffe in drei große Kategorien, und ich schlage vor, dass Sie diese als drei Hauptfronten verstehen.

1) Spielen des Modells "Verhalten": Stichwort Injektion, Gefängnisausbrüche, Konfrontationsproben

• - Sofortige InjektionVerstecken bösartiger Anweisungen in Benutzereingaben, Dokumenten, Webseiten und Daten, so dass das Modell "die Regeln ignoriert", Informationen preisgibt oder Dinge tut, die es nicht tun sollte.
• - JailbreakUmgehen Sie die Leitplanken mit Rollenspielen, mehrstufiger Induktion usw., und bringen Sie das Modell dazu, das auszugeben, was eigentlich verboten sein sollte.
• - Beispiele für Konfrontation/KonfrontationstippsKleine, aber bewusste Änderungen der Eingaben, die es den Modellen ermöglichen, Fehleinschätzungen vorzunehmen und automatisierte Prozesse zu beeinflussen (z. B. Risikokontrolle, Betrugsbekämpfung, Inhaltsprüfung).

Das mag nach "technischem Hokuspokus" klingen, aber im Grunde ist es oft ganz einfach:Ein Satz, ein Dokument, ein Verweis auf einen externen InhaltDadurch kann das Modell aus dem Gleichgewicht geraten, was sich wiederum auf den nachgelagerten Prozess auswirkt.

2) Kampf gegen "Daten und Ausbildung": Datenvergiftung, Modellumkehr, Modelldiebstahl

• - Daten-VergiftungMischen von "normal aussehenden, aber manipulierten" Proben mit Trainings-/Feinabstimmungsdaten, Verzerrung der Modellleistung im Laufe der Zeit und sogar Einschleusen von Hintertüren.
• - Modell InversionInvertieren sensibler Informationen in den Trainingsdaten durch ständiges Abfragen der Ausgabe.
• - Modellextraktion/Diebstahl"Klonen" des Modells mit vielen strukturierten Abfragen, um Fähigkeiten und Grenzen zu stehlen.

Die Hauptrisiken sind klar:
Es ist möglich, dass sowohl Daten (Datenschutz/Geschäftsgeheimnisse), Modelle (geistiges Eigentum/Wettbewerbsfähigkeit) als auch die Qualität von Entscheidungen (systematische Verzerrungen) verloren gehen.

3) Bekämpfung der "Versorgungskette und Infrastruktur": Komponenten, externe Modelle, Entwicklungs- und Bereitstellungspipelines

KI-Systeme sind oft in hohem Maße von externen Ökosystemen abhängig: Open-Source-Bibliotheken, vortrainierte Modelle, APIs von Drittanbietern, Cloud-Infrastrukturen, Tools zur automatischen Bereitstellung. Der Bericht unterstreicht, dass dies die traditionellen Risiken der Lieferkette verstärken kann - wieEiner kontaminiert, viele können betroffen seinund sind schwer aufzuspüren und verbreiten sich schnell.

Ein realistischerer Punkt ist folgender: Der Reifegrad der Anbieter ist sehr unterschiedlich. Einige haben eine gute Governance, während andere noch ganz am Anfang stehen. Unternehmen, die nur auf die Funktionalität und nicht auf die Governance achten, können das Risiko leicht "zurückverlagern".

03 Regulierungstrends: mehr verbindliche Vorschriften, stärkere Zersplitterung, stärkere Betonung der Schnellmeldung

Das regulatorische Umfeld im asiatisch-pazifischen Raum setzt die Unternehmen vor allem in zweierlei Hinsicht unter Druck:

1. 1. Obligatorische Sicherheitsanforderungen nehmen zuKritische Infrastrukturen, Finanzen, Gesundheitswesen, Verkehr usw. sind besonders deutlich.
2. 2. Die Meldung von Vorfällen wird immer "dringlicher".Einige Länder haben sehr kurze Meldefristen für kritische Vorfälle (in Singapur sind es in bestimmten Fällen nur 2 Stunden, in Australien in manchen Fällen 12 Stunden, in Indien 6 Stunden für die Meldung an das CERT-In und in Hongkong 12 Stunden für schwere Vorfälle nach Inkrafttreten des Gesetzes über kritische Infrastrukturen).

Zugleich sind die RegelnFragmentierungDie Terminologie ist unterschiedlich, die anwendbaren Objekte sind unterschiedlich, die Regulierungsbehörden sind unterschiedlich und die Anforderungen an die Datenlokalisierung und den grenzüberschreitenden Verkehr sind unterschiedlich. Für multinationale Unternehmen ist es schwierig, eine Reihe von Vorlagen zu verwenden, sondern nur einen "einheitlichen Rahmen zu schaffen, der auf dem Boden konfiguriert werden kann".

Ein weiteres bemerkenswertes Signal ist, dass in den meisten Regionen zwar immer noch traditionelle Cybersicherheitsrahmen vorherrschen, dieKI-spezifische Sicherheitserwartungensind im Entstehen begriffen, z. B. Modellrobustheit, gegnerische Tests, sichere Datenverarbeitung, Generierung von Inhaltsidentifikatoren (mit tiefer Synthese) usw.

04 Wo es am meisten schiefgehen kann: indem man alle KI der "maximalen Sicherheit" unterwirft.

Der Bericht enthält einen sehr nützlichen Hinweis:KI-SicherheitInputs müssen "abgestuft" werden, sonst sind sie entweder eine Verschwendung von Ressourcen oder ein Hemmschuh für die Unternehmenseffizienz.

Eine einfache, aber funktionierende Methode zur Aufteilung ist:

• - KI-Tools für die Produktivität(interne Fragen und Antworten, Abfragen, Schreibhilfsmittel, Protokolle): In der Regel können leichtere Kontrollen durchgeführt werden, aber es wird streng darauf geachtet, dass keine Informationen nach außen dringen, keine Befugnisse überschritten werden und keine Daten nach außen dringen.
• - Entscheidungskritische/kundenorientierte KI mit hoher Auswirkung(Kredit, Forderungen, Risikokontrolle, medizinische Unterstützung, kritischer Versand): Es sind strengere Sicherheits- und Prüfungsanforderungen erforderlich, wobei der Schwerpunkt auf Rückverfolgbarkeit, Interpretierbarkeit, kontinuierlichen Tests und menschlicher Aufsicht liegt.

Das Ziel der Sicherheit besteht nicht darin, dass bei der KI "nie etwas schief geht", sondern dass die Risiken und Auswirkungen minimiert werden.Kontrollierbar, sichtbar und wiederherstellbar.

05 Eine "Liste von 7 Landebahnen", von der Unternehmen direkt kopieren können.

Wenn Sie eine Version benötigen, die im Unternehmen zur Diskussion gestellt und in das System aufgenommen werden kann, sind diese 7 am wichtigsten:

1. 1. AI-Cybersecurity auf Vorstandsebene
   Machen Sie es zu einem ständigen Thema: Risikoabwägungen, Ressourceneinsatz, Toleranzen, Verantwortliche, nicht nur der wöchentliche technische Bericht.
2. 2. Erstellen Sie ein "AI Asset Inventory".
   Erstellen Sie klare Listen: welche Modelle werden verwendet, woher kommen die Daten, welche externen APIs sind angeschlossen, wer ist verantwortlich, Risikostufen, Änderungsprotokolle. Ohne eine Bestandsaufnahme kann man nicht über Governance sprechen.
3. 3. Bei Szenarien mit hohem Risiko muss "Sicherheit an erster Stelle" stehen.
   Führen Sie vor der Inbetriebnahme Tests und Red-Team-Übungen durch; führen Sie nach der Inbetriebnahme eine kontinuierliche Überwachung und regelmäßige erneute Tests durch.
4. 4. Einbeziehung von KI-spezifischen Ereignissen in die Notfallplanung
   Klärung des Umgangs mit Szenarien wie Data Poisoning, Modelldiebstahl, Modellmanipulation und Cue Word Injection, die zu einer Überschreitung führen, und Angleichung des Zeitrahmens und der Qualität der Meldungen in der gesamten Region.
5. 5. Die Lieferkette sollte "vertraglich klar und operativ überschaubar" sein.
   In den Verträgen muss geregelt werden, wie die Daten verwendet werden, wie die Modelle aktualisiert werden, wie Änderungen gemeldet werden, wie Vorfälle gemeldet werden, wie die Kontinuität der Dienste gewährleistet wird; die wichtigsten Anbieter müssen in ständiger Kommunikation stehen und dürfen nicht einfach unterschreiben und Feierabend machen.
6. 6. Identitäts- und Autoritätssysteme müssen härter sein
   Mehrstufige Authentifizierung, geringstmögliche Rechte und die Trennung sensibler Daten können die Möglichkeiten für Sozialarbeiter und tiefgreifende Fälschungen erheblich verringern.
7. 7. Überarbeitung von Schlüsselprozessen, die "auf verbalem Vertrauen beruhen"
   Zum Beispiel risikoreiche Übertragungen, Konfigurationsänderungen, Exporte sensibler Daten: Führen Sie eine zweikanalige Validierung ein (Systemgenehmigung + Rückrufverifizierung/Sekundärvalidierung), und nehmen Sie "klingt wie" nicht als Beweis.

Was wir wirklich verbessern müssen, ist der "Vertrauensansatz".

Das Problem mit der KI ist nicht, dass sie "schlauer" ist, sondern dass sie Fälschungen realer macht, Angriffe billiger und Fehler durch Automatisierung leichter zu verstärken sind.
Tiefgreifende Fälschungen sind sicherlich beängstigend, aber was noch beängstigender ist...Wir nutzen immer noch die Prozesse und Intuitionen der alten Zeit, um die Wahrheit der neuen Zeit zu überprüfen.

Klassifikator für Objekte mit einem GriffKI-SicherheitLetztendlich geht es nicht um ein bestimmtes Werkzeug oder eine bestimmte Regel, sondern um eine ausgefeiltere organisatorische Fähigkeit:
Kritische Verbindungen können überprüft, wichtige Entscheidungen können nachvollzogen und Probleme behoben werden.

Wenn Sie das nächste Mal eine dringende Nachricht von Ihrem "Leiter" erhalten oder Ihr System plötzlich eine Reihe von Modellausgaben produziert, die "falsch, aber einfach nur falsch" sind, muss Ihr Team hoffentlich nicht auf gut Glück spielen und hat einen Mechanismus eingerichtet, der sicherstellt, dass Sie es richtig machen.

Referenz:

Schutz der Cybersicherheit in der KI: Aufbau von Widerstandsfähigkeit in einer neuen Risikolandschaft (Dezember 2025).