Generative KI revolutioniert die Geschäftswelt, stellt aber die IT-Sicherheit vor neue Herausforderungen. Mit zunehmender Integration von KI in kritische Prozesse gewinnen umfassende Sicherheitskonzepte an Bedeutung. Diese sollten alle Ebenen des KI-Stacks berücksichtigen. Indem Unternehmen potenzielle Bedrohungen auf jeder Ebene gezielt adressieren, können sie ihre KI-Anwendungen effektiv schützen.

Fundament für sichere KI-Integration

Bei AWS haben Datenschutz und IT-Sicherheit für Kunden die höchste Priorität. Diese wird ganzheitlich über alle drei Ebenen des generativen KI-Stacks betrachtet:

1. Eine sichere Infrastruktur beginnt mit einem breiten und tiefen Fundament und mit umfassender Kontrolle über die eigenen Daten. Daher stellt AWS auf der unteren Ebene des KI-Stacks auf höchste Sicherheit und Leistung optimierte Infrastruktur und Werkzeuge zum sicheren Training und Betrieb großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und Grundlagenmodelle (Foundation Models, FMs) bereit. Beispielsweise ist das zugrunde liegende AWS Nitro System so konzipiert, dass außer den Kunden selbst niemand, einschließlich AWS Mitarbeitern, auf die Daten und Anwendungen zugreifen kann, die auf deren Amazon Elastic Compute Cloud Servern laufen.
2. Auf mittlerer Ebene wird der sichere und einfache Zugang zu verschiedenen LLMs und FMs ermöglicht, sowie Werkzeuge für Aufbau und Anpassung generativer KI-Anwendungen bereitgestellt. Hierbei kommen wichtige Sicherheitsprinzipien wie Verschlüsselung, Zero-Trust-Architektur und strenge Zugriffskontrollen zum Einsatz, damit die Modelle wirksam geschützt werden. Mit Amazon Bedrock können FMs zum Beispiel auf Basis einer privaten Kopie optimiert werden, sodass die eigenen Daten niemals an Modellanbieter weitergegeben oder zur Verbesserung der Modelle verwendet werden können. Ein weiteres Beispiel ist Amazon Bedrock Guardrails, eine Funktionalität, die sowohl Eingaben als auch Ausgaben von Sprachmodellen überwacht und ungewünschte Inhalte, ähnlich wie eine Firewall, herausfiltert.
3. Die oberste Ebene bietet fertige Anwendungen, die LLMs und FMs zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Unterstützung bei der Erstellung neuer Inhalte nutzen. Angesichts der Verarbeitung sensibler Daten steht auch hier umfassende Sicherheit im Fokus, die durch starke Verschlüsselung, strenge Zugriffskontrollen und kontinuierliches Monitoring gewährleistet werden kann. KI-gestützte Sicherheitstools können Administratoren bei der effizienten Problemerkennung und -lösung unterstützen. So ermöglicht AWS CloudTrail Lake die Analyse von Sicherheitsprotokollen und Aktivitäten mittels natürlichsprachlicher Eingaben. Weitere Innovationen wie das neue Framework für AWS Audit Manager helfen dabei, bessere Einblicke in die Nutzung von KI zu gewinnen und so potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen.

Unternehmen sollten KI-Infrastrukturen und -Dienste mit integrierten Sicherheitsfunktionen nutzen, um sensible KI-Projekte sicher voranzutreiben.

Sicherheit als Unternehmenskultur

In der modernen IT muss Sicherheit als gemeinsame Aufgabe verstanden werden. Alle Mitarbeiter tragen Verantwortung für den Schutz sensibler Daten und Systeme. Organisationen, die Sicherheit strategisch priorisieren, schaffen die Basis für Wachstum in der KI-Ära und ein robustes Sicherheitsfundament wird zum Wettbewerbsvorteil.

Constantin Gonzalez,
Principal Solutions Architect,
Amazon Web Services

Mehr über die AWS Sicherheitslösungen für generative KI und deren Implementierung erfahren Sie auf der AWS Website.

Bilder: © Vladgrin | Dreamstime.com; AWS