AI Security – Risiken erkennen. Die Kontrolle behalten.
Generative AI und Large Language Models (LLMs) werden zunehmend in Geschäftsprozesse integriert, von Entwickler-Tools über Wissensmanagement bis zu autonomen AI-Agenten.
Mit diesen Technologien entstehen jedoch neue Sicherheitsrisiken. Anders als klassische IT-Systeme unterscheiden LLMs nicht klar zwischen Daten und Anweisungen. Dadurch können Inhalte manipulativ wirken und AI-Systeme beeinflussen.
Unternehmen müssen deshalb ihre Sicherheitsarchitektur und Governance an diese neue Technologie anpassen.
Typische AI-Sicherheitsrisiken
- Shadow AI
Mitarbeitende nutzen externe AI-Tools und geben unbeabsichtigt sensible Daten preis. - Prompt Injection
Angreifer manipulieren AI-Systeme über Eingaben oder Dokumente. - Datenlecks
AI-Systeme können vertrauliche Informationen aus internen Wissensquellen offenlegen. - Überprivilegierte AI-Agenten
AI-Systeme führen unerwünschte Aktionen in angebundenen Systemen aus.
Wie AI sicher eingesetzt werden kann
Eine sichere AI-Strategie kombiniert Architektur, technische Schutzmechanismen und Governance.
| Sicherheitsansatz | Nutzen |
|---|---|
| Zero-Trust Architektur | Zugriffskontrollen ausserhalb des AI-Modells |
| AI Firewalls und Filtering | Schutz vor Prompt Injection |
| DLP und Data Masking | Schutz sensibler Daten |
| Model Hardening | Schutz der AI-Infrastruktur |
| AI Monitoring | Früherkennung von Angriffen |
AI Security mit Asecus
Asecus unterstützt Unternehmen bei der sicheren Einführung von AI-Systemen, von der Strategie über Architekturdesign bis zur Implementierung. Kontaktieren Sie uns noch heute und buchen Sie einen AI Security Workshop.
Unsere Produkte
- {{content-0}}
- {{content-1}}
- {{content-2}}
- {{content-0}}
- {{content-1}}
- {{content-2}}
- {{content-0}}
- {{content-1}}
- {{content-2}}
AI Security (AISEC)
/in AI Security, Produkte /von Dana BadulescuCato AI Security for Applications schützt selbst entwickelte KI-Anwendungen und KI-Agenten in Unternehmen vor Angriffen während des Betriebs (Runtime). Ziel ist es, Risiken zu erkennen und zu stoppen, bevor sie Benutzer, Systeme oder Daten beeinträchtigen. Ziel ist, dass Unternehmen eigene KI-Apps sicher betreiben können, ohne dass Angriffe auf Modelle, Daten oder Nutzer Auswirkungen haben.
Sicherheitsmechanismen überwachen die Kommunikation und das Verhalten von KI-Apps, um Angriffe frühzeitig zu erkennen.
Dazu gehören z. B. Manipulation von Eingaben (Prompt-Angriffe), Datenexfiltration oder missbräuchliche Nutzung von KI-Funktionen.
Die Lösung arbeitet während der tatsächlichen Nutzung der KI-Applikation und verhindert Angriffe in Echtzeit.
Die Sicherheitsfunktionen sind in die cloudbasierte Plattform von Cato integriert und arbeiten mit geringer Latenz.
Durch KI-gestützte Analysen soll die Anzahl falscher Sicherheitsmeldungen niedrig bleiben.
Cato AI Security for End Users schützt die Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende (z. B. Chatbots, Copilots oder andere AI-Services). Sie stellt Transparenz und Kontrolle über alle AI-Interaktionen im Unternehmen bereit. Ziel ist die sichere und kontrollierte Nutzung von generativen KI-Tools im Unternehmen, ohne Datenlecks oder Compliance-Probleme.
Identifiziert KI-Tools, die Mitarbeiter ohne offizielle Freigabe nutzen.
Unternehmen sehen, welche KI-Apps genutzt werden und welche Daten an diese gesendet werden.
Sicherheitsrichtlinien können festlegen, welche KI-Tools erlaubt sind und welche Daten weitergegeben werden dürfen.
Jede Interaktion mit KI-Services wird überwacht und bewertet, um Risiken zu minimieren.
IT-Teams können Nutzung analysieren, Risiken bewerten und Sicherheitsmassnahmen durchsetzen.
Prisma AIRS
/in AI Security, Produkte /von Dana BadulescuPalo Alto Networks Prisma AI Runtime Security schützt KI-Anwendungen, Modelle und Daten während ihres Betriebs. Sie überwacht AI-Systeme in Echtzeit und verhindert typische KI-Angriffe wie Prompt-Injection, schädlichen Code, Datenlecks oder missbräuchliche Nutzung von Modellen. Ausserdem erkennt sie riskante Inhalte, Ressourcenüberlastung oder manipulierte Antworten und schützt auch KI-Agenten vor Angriffen wie Identitäts-Imitation oder Tool-Missbrauch. Ziel ist die sichere Entwicklung und Nutzung von LLM-basierten Anwendungen in Unternehmensumgebungen. Der AI-Red-Teaming-Agebt führt automatisierte Penetrationstests für Ihre KI-Anwendungen und -Modelle durch. Er unterzieht Ihre KI-Implementierungen einem Stresstest, lernt und passt sich dabei an wie ein echter Angreifer.
Palo Alto Networks AI Access Security schützt Unternehmen bei der Nutzung von generativen KI-Tools durch Mitarbeitende. Die Lösung bietet Transparenz darüber, welche AI-Apps genutzt werden, kontrolliert den Zugriff und verhindert Datenlecks oder schädliche Inhalte in Prompts und Antworten. Dadurch können Organisationen GenAI sicher einsetzen und gleichzeitig Risiken wie unbeabsichtigte Weitergabe sensibler Daten reduzieren. Ziel ist die sichere Nutzung von externen AI-Services und GenAI-Tools im Arbeitsalltag.