Sicherheit durch künstliche Intelligenz (KI)

Im Jahr 2026 erfährt die KI-Sicherheitslandschaft eine grundlegende Umgestaltung. Als Reaktion auf eine globale Cybersecurity-Talentlücke von bis zu 4,8 Millionen Menschen setzen Unternehmen massiv hochprivilegierte, rund um die Uhr arbeitende KI-Intelligenzen ein und werden so zur Zielscheibe für Angreifer. Top-Sicherheitsorganisationen wie Palo Alto Networks, Moody's und CrowdStrike sagen voraus, dass KI-Intelligenzen bis 2026 die größte Insider-Bedrohung für Unternehmen darstellen werden. Traditionelle Verteidigungssysteme versagen, und neue Governance-Systeme und Schutzarchitekturen sind notwendig geworden.

OpenGuardrails ist die erste vollständige Open-Source-Sicherheitsplattform für Unternehmen, die 119 Sprachen, eine einheitliche LLM-Architektur, konfigurierbare Empfindlichkeitsrichtlinien und eine Multi-Cloud-Bereitstellung unterstützt. Dieser Bericht bietet eine eingehende Analyse der wichtigsten technischen Innovationen, Anwendungsszenarien, Bereitstellungsmodelle, Leistungsbenchmarking und zukünftigen Entwicklungen und liefert Richtlinien zur Einhaltung von Sicherheitsvorschriften für KI-Anwendungen in regulierten Branchen wie dem Finanz-, Gesundheits- und Rechtswesen. Durch die Analyse der konfigurierbaren Richtlinien, des effizienten Modelldesigns und der produktionsgerechten Infrastruktur von OpenGuardrails zeigt er die Richtung der nächsten Generation von KI-Sicherheits-Guardrails auf.

Chief Security Officers (CSOs) stehen vor einer noch nie dagewesenen Herausforderung: KI-Systeme verstärken sowohl bestehende Datenrisiken als auch völlig neue Bedrohungen wie Data Poisoning, Model Reverse Engineering und Kontamination der Lieferkette. Dieser Leitfaden baut auf dem NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), dem Google Secure AI Framework (SAIF) und Branchenpraktiken auf, um CSOs ein umsetzbares System zur Datensicherheitssteuerung an die Hand zu geben.

Strix stellt einen Paradigmenwechsel im Bereich der Cybersicherheitstests dar - eine Entwicklung von einem manuell-zentrierten Penetrationsansatz zu einem kollaborativen Automatisierungsmodell mit mehreren Agenten. Das Tool ermöglicht ein komplettes Schwachstellen-Lebenszyklusmanagement (Erkundung, Ausnutzung, Validierung) durch LLM-gesteuerte autonome Intelligenz und weist im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Penetrations- und passiven Scanning-Tools erhebliche Kostenvorteile (Kostenreduzierung um mehr als 70%) und Zeiteffizienzvorteile (von Wochen auf Stunden reduzierte Testzyklen) auf. Ihre Grenzen sind jedoch ebenso offensichtlich: Die Erfolgsquote bei der Ausnutzung von Zero-Day-Schwachstellen beträgt nur 10-12%, die Fähigkeit zur Erkennung von Schwachstellen in der Geschäftslogik ist völlig unzureichend, und die inhärenten Sicherheitsrisiken von Multi-Agenten-Systemen (Hint Injection, Vertrauensmissbrauch zwischen Agenten) erfordern einen strukturierten Governance-Rahmen.

Viele Menschen denken, dass die Auswirkungen der KI auf die Cybersicherheit hauptsächlich in der Form eines "noch intelligenteren Werkzeugs" bestehen. Nach der Lektüre dieses Kompendiums über KI-Cybersicherheit im asiatisch-pazifischen Raum (AP) kommt man jedoch zu dem solideren Schluss, dass KI Angriffe schneller, billiger und realistischer macht, während...

Da sich KI von reinen Chatbots zu agentenbasierter KI mit autonomen Planungs-, Entscheidungs- und Ausführungsfunktionen entwickelt, hat sich die Angriffsfläche von Anwendungen grundlegend verändert. Im Gegensatz zu traditionellen LLM ...

Mit der weiten Verbreitung von Large Language Models (LLM) und generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) in Unternehmensanwendungen ist das traditionelle, auf deterministischer Logik basierende Paradigma der Softwaresicherheit nicht mehr in der Lage, neue stochastische Bedrohungen wie Modellinversion, Data Poisoning und Cue Word Injection zu bewältigen.Das Secure AI Framework (SAIF) von Google, das 2023 auf den Markt kommen soll, schlägt eine systematische Verteidigungsarchitektur vor, die darauf abzielt, traditionelle Best Practices der Cybersicherheit mit den Besonderheiten von KI-Systemen zu kombinieren. Das Secure AI Framework (SAIF), das 2023 von Google auf den Markt gebracht wird, schlägt eine systematische Verteidigungsarchitektur vor, die darauf abzielt, die besten Praktiken der traditionellen Cybersicherheit mit den Besonderheiten von KI-Systemen zu kombinieren. In diesem Beitrag werden die sechs Kernsäulen, der ökologische Synergiemechanismus und der Entwicklungspfad von SAIF aus der Perspektive des Architekturdesigns analysiert und theoretische und praktische Hinweise für den Aufbau eines KI-Sicherheitssystems auf Unternehmensebene gegeben.

Dieser Bericht basiert auf fünf zentralen Angriffsflächen, die aus kritischen Verbindungen von KI-Assistenten, Agenten, Tools, Modellen und Speicher bestehen, mit gezielten Sicherheitsrisiken, Abwehrarchitekturen und Lösungen.

Aim Security hat die "EchoLeak"-Schwachstelle entdeckt, die einen für RAG Copilot typischen Designfehler ausnutzt, der es einem Angreifer ermöglicht, automatisch beliebige Daten im Kontext von M365 Copilot zu stehlen, ohne auf ein bestimmtes Nutzerverhalten angewiesen zu sein. Die Hauptangriffskette besteht aus drei verschiedenen Schwachstellen, aber Aim Labs hat bei seinen Untersuchungen noch weitere Schwachstellen identifiziert, die eine Ausnutzung ermöglichen könnten.

Auf dem Gebiet der KI-generierten Inhalte (AIGC) wurden erhebliche Fortschritte erzielt. Allerdings bringen technologische Fortschritte auch immer neue Herausforderungen mit sich, und Sicherheitsfragen im Bereich AIGC sind in den Vordergrund getreten. Der Bericht wird die Sicherheitsrisiken von AIGC eingehend analysieren und Lösungen vorschlagen.