Von Sarang Warudkar - Sr. CASB Technical Product Marketing Manager, Skyhigh Security
Dezember 16, 2024 3 Minute gelesen
Die rasche Einführung von Large Language Models (LLMs) hat die Nutzung von KI in Unternehmen revolutioniert - von der Verbesserung der Kundeninteraktion bis hin zur fortschrittlichen Datenanalyse. Mit der Macht der KI geht jedoch auch die Verantwortung einher, neue Sicherheitslücken zu schließen. Ein einfacher Schutz auf Souffleur-Ebene reicht nicht mehr aus - esist ein starker, systemweiter Ansatz erforderlich, um KI-Pipelines effektiv zu schützen.
Skyhigh SSE, ein Pionier auf dem Gebiet der KI-Sicherheit, bietet ein umfassendes Framework, das sich an den 2025 OWASP Top 10 LLM-Bedrohungen orientiert und dafür sorgt, dass KI-Systeme sicher, ethisch vertretbar und zuverlässig bleiben. Schauen wir uns die wichtigsten Risiken an und wie Skyhigh SSE sie entschärft.
Ein Ansatz für KI-Sicherheit auf Systemebene
Die OWASP Top 10 LLM-Bedrohungen bieten einen klaren Fahrplan für die Absicherung von LLM-Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Transparenz und Kontrolle in jeder Phase des KI-Systems - von den Eingaben und Ausgaben bis hin zum Modelltraining und den Lieferketten.
OWASP Top 10 LLM-Bedrohungen und Abhilfe mit Skyhigh SSE
1. Prompt-Injektion
Prompt Injection manipuliert das LLM-Verhalten durch bösartige Eingaben und kompromittiert so Ausgaben und sensible Daten.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Erlauben Sie den Zugriff nur auf vertrauenswürdige KI-Dienste durch Schatten-IT und URL-Filterung.
- Blockieren Sie schädliche Eingabeaufforderungen mit DLP-Richtlinien und Input/Output-Filterung.
- Sichere KI-Interaktionen mit Remote Browser Isolation (RBI).
- Validieren Sie Ausgaben, um Manipulationen zu verhindern.
2. Offenlegung sensibler Informationen
LLMs können unbeabsichtigt PII, Finanzdaten oder geschäftskritische Informationen preisgeben.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Datenbereinigung, um sensible Eingaben zu maskieren.
- DLP-Richtlinien zum Aufspüren und Blockieren vertraulicher Datenlecks.
- Implementieren Sie den Zugriff mit den geringsten Rechten, um die Offenlegung von Daten einzuschränken.
3. Schwachstellen in der Lieferkette
Modelle, Datensätze oder Plugins von Drittanbietern können Hintertüren, Verzerrungen oder Sicherheitslücken enthalten.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Beschränken Sie die Nutzung auf verifizierte Anbieter mit Schatten-IT-Management.
- Prüfen Sie externe Komponenten auf Integrität und Risiken.
- Erzwingen Sie die Bereinigung von Datensätzen, Plugins und Modellen.
4. Vergiftung von Daten und Modellen
Angreifer injizieren bösartige Daten während des Trainings und verfälschen so das Modellverhalten.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Wenden Sie DLP-Filter an, um schädliche Inhalte zu blockieren.
- Validieren Sie Datenquellen, um ihre Zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Erkennen Sie Anomalien mit Tools zur Überwachung von riskantem Verhalten, wie z.B. der Erkennung riskanter Aufforderungen.
5. Unsachgemäße Behandlung von Ausgaben
Nicht validierte Ausgaben können sensible Daten preisgeben oder Risiken wie SQL-Injection ermöglichen.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Erzwingen Sie Antwort-Firewalls, um Ausgaben zu validieren.
- Wenden Sie Zero Trust-Richtlinien für strenge Output-Kontrollen an.
- Verhindern Sie die Exposition mit RBI.
6. Exzessive Befugnisse
LLMs mit übermäßigen Privilegien können mit nicht autorisierten Systemen oder Daten interagieren.
Milderung:
- Schränken Sie die Funktionalität mit Berechtigungskontrollen ein.
- Stellen Sie sicher, dass nur genehmigte Prompts mit den Systemen interagieren.
- Nutzen Sie die Querverifizierung, um eine Übervorteilung zu verhindern.
7. Durchsickern von Systembefehlen
Angreifer nutzen Anweisungen auf Systemebene aus, um auf sensible Konfigurationen zuzugreifen.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Verwenden Sie DLP-Richtlinien, um den Zugriff auf System-Eingabeaufforderungen zu blockieren.
- Isolieren Sie kritische Konfigurationen.
- Filtern Sie die Ausgänge, um Lecks zu vermeiden.
8. Schwachstellen bei Vektoren und Einbettungen
Unsichere Einbettungen und Vektordatenbanken können für einen unbefugten Zugriff manipuliert werden.
Milderung:
- Setzen Sie Berechtigungskontrollen für sicheren Zugriff durch.
- Validieren und bereinigen Sie Vektoren.
- Überwachen Sie laufend auf Anomalien.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Erkennen Sie Anomalien mit Tools zur Überwachung von riskantem Verhalten, wie z.B. der Erkennung riskanter Aufforderungen.
9. Fehlinformationen
LLMs können ungenaue oder irreführende Ergebnisse (Halluzinationen) erzeugen, die die Zuverlässigkeit beeinträchtigen.
Milderung:
- Verbinden Sie LLMs mit vertrauenswürdigen RAG-Frameworks.
- Überprüfen Sie die Ergebnisse mit Hilfe automatisierter Tools und menschlicher Aufsicht.
- Überwachen Sie auf Unstimmigkeiten und korrigieren Sie Fehlinformationen.
10. Unbegrenzter Verbrauch
Übermäßige Abfragen können das System überfordern und zur Erschöpfung der Ressourcen führen.
Entschärfung mit Skyhigh SSE:
- Erzwingen Sie Ratenbegrenzung und Drosselung, um die Stabilität zu erhalten.
- Schränken Sie die Abfragegröße durch Eingabeüberprüfung ein.
- Wenden Sie QoS-Richtlinien an, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren.
Der Weg nach vorn: Umfassende KI-Sicherheit mit Skyhigh SSE
Die vernetzte, datengesteuerte Natur moderner KI-Systeme erfordert einen proaktiven Sicherheitsansatz auf Systemebene. Skyhigh SSE ist wegweisend, denn es deckt das gesamte Spektrum der OWASP Top 10 Schwachstellen ab.
Durch die Abschwächung von Risiken wie Soforteinspeisung, sensible Datenlecks und übermäßiges Agieren ermöglicht Skyhigh SSE es Unternehmen, ihre KI-Anwendungen zu sichern und gleichzeitig die Leistung und Skalierbarkeit zu erhalten.
Die Zukunft der KI sichern
Skyhigh SSE versetzt Unternehmen in die Lage, das volle Potenzial von KI sicher und ethisch vertretbar zu erschließen. Mit seinen fortschrittlichen Sicherheitstools und mehrschichtigen Schutzmechanismen sorgt Skyhigh SSE dafür, dass KI-Implementierungen vertrauenswürdig, skalierbar und gesetzeskonform bleiben.
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