Artificial Intelligence Security Defence in Depth: Erläuterung des Google SAIF AI Security Framework

I. Einführung: Paradigmenwechsel von der Softwaresicherheit zur Modellsicherheit

Herkömmliche Informationssicherheitssysteme (die CIA-Trias) beruhen in erster Linie auf der Sicherheit von Code und Logik. Die Einführung von KI-Systemen hat jedoch zu einer grundlegenden Veränderung der Angriffsfläche geführt: Die Bedrohungen beschränken sich nicht mehr auf Code-Schwachstellen, sondern erstrecken sich auf die Integrität der Datenlieferkette und die Nichtinterpretierbarkeit von Modellschlüssen.2023 hat Google auf der Grundlage seiner mehr als zehnjährigen internen Erfahrung mit der KI-Abwehr offiziell dieSAIFDas Framework ist keine Sammlung von Tools. Das Framework ist keine Sammlung von Tools, sondern eine Methodik, die den gesamten Lebenszyklus des Modells abdeckt (MLOps + DevSecOps) und darauf abzielt, die doppelte Aufgabe zu lösen, "wie man KI schützt" und "wie man mit KI verteidigt".

II. Der Kern der Architektur: Vertiefung der sechs Säulen des SAIF

Die Entwurfsphilosophie von SAIF besteht nicht darin, das Rad neu zu erfinden, sondern vielmehr darin, "adaptive Erweiterungen" bestehender Sicherheitssysteme zu fördern. Seine Architektur besteht aus sechs voneinander abhängigen Säulen:

1. starke Sicherheitsgrundlagen (SSF)

Das SAIF befürwortet die Ausweitung der herkömmlichen Sicherheitskontrollen für Infrastrukturen auf das KI-Ökosystem:

• Integrität der LieferketteSicherstellen, dass Modell-Trainingsdaten, Code und Konfigurationsdateien quellensicher und manipulationssicher sind, indem das SLSA-Framework (Supply-chain Levels for Software Artifacts) verwendet wird. Dies erfordert eine strenge SBOM-Verwaltung des Trainingsdatensatzes.

• Standard-SicherheitsarchitekturDurchsetzung des Prinzips der geringsten Rechte (Principle of Least Privilege, PoLP) und einer Null-Vertrauens-Architektur in Modellschulungs- und Inferenzumgebungen, um zu verhindern, dass über Modellschnittstellen auf Kerndatenbestände zugegriffen wird.

2. allgemeines Erkennen und Reagieren (Erweitertes Erkennen und Reagieren)

Angesichts der KI-spezifischen Bedrohungen (z. B. Modelldiebstahl, Angriffe auf Mitgliedschaftsinferenzen) haben herkömmliche, auf Merkmalscodes basierende Erkennungsmethoden versagt. Diese Säule ist besonders wichtig:

• Full-Link-TelemetrieEinrichtung eines Mechanismus zur Überwachung von Modelleingaben (Prompts), Ausgaben (Outputs) und des Aktivierungszustands der mittleren Schicht.

• Analyse abnormalen VerhaltensIdentifizierung von atypischen Argumentationsmustern, wie z. B. lange aufeinanderfolgende Abfragen oder spezifische Merkmale von gegnerischen Mustern, und deren Einbindung in den bestehenden Bedrohungsdatenstrom des SOC (Security Operations Centre) des Unternehmens.

3. automatisierte Verteidigungsmaßnahmen (AD)

Angesichts des Ausmaßes und der automatischen Natur von KI-Angriffen (z. B. automatische Generierung von gegnerischen Proben) müssen die Verteidigungsmaßnahmen ebenso schnell sein:

• KI gegen KIVerwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur automatischen Generierung von Schwachstellen-Patches, zur Erkennung von Phishing-Angriffen oder zum Herausfiltern bösartiger Suggestivwörter.

• dynamische ErweiterungGewährleistung, dass die Verteidigungsmechanismen linear mit dem Anstieg der Modellaufrufe skalieren, um Sicherheitsausfälle aufgrund von DDOS-Angriffen zu vermeiden.

4) Synergien bei der Kontrolle auf Plattformebene (Harmonisierung der Plattformkontrollen)

Als Reaktion auf das Phänomen der "Schatten-KI" innerhalb von Unternehmen setzt sich der SAIF für eine Lösung ein:

• Harmonisierung der Governance-EbenenStandardisierung von KI-Entwicklungsplattformen (z. B. Vertex AI, TensorFlow Extended) auf organisatorischer Ebene, um uneinheitliche Sicherheitsrichtlinien aufgrund einer Fragmentierung der Toolchain zu vermeiden.

• Sichtbarkeit der VermögenswerteEinrichtung eines einheitlichen Asset-Repository für KI-Modelle, um sicherzustellen, dass alle eingesetzten Modelle einem kontrollierten Konfigurationsmanagement unterliegen.

5. adaptive Kontrollmechanismen (Adapt Controls)

Die nicht-deterministische Natur von KI-Systemen erfordert, dass die Sicherheitskontrollen dynamisch angepasst werden können:

• Rückkopplung Geschlossene SchleifeAuf der Grundlage des Konzepts des Verstärkungslernens (RLHF) werden die Ergebnisse von Sicherheitstests (z. B. Red-Team-Übungen) in Echtzeit in den Feinabstimmungsprozess des Modells zurückgeführt, so dass das Modell über eine "endogene Immunität" verfügt.

• Prüfung der RobustheitDurchführung regelmäßiger negativer Tests, um die Stabilität des Modells bei Störungen zu überprüfen, anstatt sich nur auf die funktionale Genauigkeit zu konzentrieren.

6. kontextualisieren Sie die Risiken

Ablehnung von Einheitsstrategien für die Einhaltung von Vorschriften und Betonung der Risikobewertung auf der Grundlage von Geschäftsszenarien:

• BereichsdifferenzierungDas SAIF fordert szenariobasierte Modelle zur Risikoeinstufung, um zu vermeiden, dass eine übermäßige Verteidigung die geschäftliche Innovation behindert.

III. SAIF-Sicherheitsökologie und Standardisierungsprozess

SAIF ist nicht Googles privates Territorium, sondern der Grundstein für den Aufbau eines offenen Sicherheitsökosystems. Seine ökologische Entwicklung zeigt einen deutlichen Trend zur "Dezentralisierung" und "Standardisierung".

• CoSAIund Open-Source-Beiträge::
  Im September 2025 stellte Google der Coalition for Secure AI (CoSAI), die Teil von OASIS Open ist, zentrale SAIF-Daten und -Methoden zur Verfügung, darunterCoSAI-Risiko-Kartierung(CoSAI-Risikokarte). Mit dieser Initiative wird SAIF von einem unternehmensinternen Rahmenwerk zu einem gemeinsamen Open-Source-Standard für die Branche, der allen Beteiligten hilft, eine einheitliche Sprache für die Klassifizierung von KI-Bedrohungen zu finden.

• Ausrichtung auf internationale Normen::
  Das Design von SAIF ist tiefsitzendNIST AI Risk Management Framework (AI RMF) und ISO/IEC 42001Normen. Durch die Kombination der technischen Praktiken von SAIF mit dem Managementsystem von ISO können Organisationen leichter relevante Konformitätszertifizierungen bestehen (z. B. die Einhaltung des EU AI Act).

IV. Werkzeugkette und praktische Ressourcen

Um SAIF in die Praxis umzusetzen, stellen Google und die Community eine Reihe von technischen Ressourcen zur Verfügung:

1. AI Red Team(AI Red Team) Übungsmechanismus::
   Google hat eine Red-Team-Testmethode speziell für KI-Systeme eingeführt, bei der reale gegnerische Angriffe simuliert werden (z. B.Stichwort Injektion(Extraktion von Trainingsdaten). Der regelmäßig veröffentlichte AI Red Team Report ist zu einer wichtigen Informationsquelle für die Branche geworden, um neue Angriffsvektoren zu identifizieren.

1. Modell Rüstung::
   Als Verkörperung von SAIF auf Google Cloud bietet Model Armor eine vom zugrunde liegenden Modell unabhängige Schicht von Sicherheitsfiltern, die in der Lage ist, böswillige Eingaben und Ausgaben in Echtzeit abzufangen und vor einer breiten Palette von Angriffen, einschließlich Jailbreak, zu schützen.

2. SAIF-Risikobewertungsinstrument::
   Bietet eine strukturierte Selbstprüfungsliste, die Unternehmen dabei helfen soll, die Schwachstellen aktueller KI-Systeme in Bezug auf Datenschutz, Modellstabilität und Sicherheit der Lieferkette zu erkennen.

V. Entwicklung und Ausblick

Ein Blick zurück auf GooglesKI-SicherheitDie Entwicklung des Fachgebiets zeigt deutlich seine Entwicklung von "Prinzipien" zu "Technik":

• 2018Veröffentlichung von KI-Grundsätzen (KI-Prinzipien), um ethische Grenzen festzulegen.

• 2023Der SAIF-Rahmen wurde offiziell vorgestellt, der sich nicht nur auf die "Sicherheit der KI selbst" konzentriert, sondern auch die "Sicherheit mit KI" umfasst.

• 2025Open-Source und Standardisierung des Rahmens durch CoSAI zur Förderung globalerKI-SicherheitKonsensbildung.

Mit dem Aufkommen der agentenbasierten KI wird sich das SAIF in Zukunft voraussichtlich weiter in Richtung "Sicherheit autonomer Systeme" entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf der Kontrolle der Berechtigungen und der Verhaltensgrenzen von KI-Agenten in autonomen Entscheidungsprozessen liegt.

Das Secure AI Framework (SAIF) von Google stellt eine Zusammenfassung der besten Erkenntnisse und praktischen Errungenschaften der Branche im Bereich des Sicherheitsschutzes für KI-Systeme dar. Durch den systematischen Aufbau des Rahmens, die umfassende Zusammensetzung der Elemente und den klaren Implementierungspfad bietet SAIF einen praktischen Leitfaden für den Sicherheitsschutz für alle Arten von Organisationen.

Noch wichtiger ist, dass die im SAIF verkörperten Ideen - von der reaktiven zur proaktiven, von der Technologie zum Management und von der einzelnen Organisation zur Ökologie - die kontinuierliche Vertiefung und Sublimierung des Verständnisses von Sicherheitsschutz widerspiegeln. In der rasanten Entwicklung der generativen KI ist die Schaffung eines wissenschaftlichen, systematischen und nachhaltigen Sicherheitsschutzsystems eine bevorstehende Aufgabe, und das SAIF bietet zweifellos eine starke Unterstützung für die Erfüllung dieser Aufgabe.

Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie und der Vertiefung ihrer Anwendung wird der SAIF-Rahmen selbst einer ständigen Weiterentwicklung und Verbesserung unterliegen. Das darin verankerte Grundverständnis, dass der Schutz der Sicherheit eine umfassende Betrachtung mehrerer Dimensionen wie Strategie, Organisation und Technologie erfordert, wird jedoch mit Sicherheit einen tiefgreifenden Einfluss auf die langfristige Entwicklung der Branche haben.

bibliographie

Google. (2023). Sicheres KI-Rahmenwerk (SAIF). Google Safety Center. https://safety.google/intl/zh-HK_ALL/safety/saif/​
Google. (2025). Google spendet Daten des Secure AI Framework (SAIF) an die Koalition für sichere KI. OASIS Open.​
Google AI Red Team.(2023). Google AI Red Team Report: Die ethischen Hacker machen KI sicherer.​
Google Cloud (2021). Google führt SLSA-Rahmen ein. Google Cloud Blog.​
Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST). (2023). AI-Risikomanagement-Rahmen (AI RMF 1.0).​