Der GenAI-Goldrausch: Warum die Sicherheit der Netzwerkinfrastruktur von größter Bedeutung ist
Generative KI (GenAI) und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verändern die Unternehmens-IT in rasantem Tempo und treiben alles voran, vom Copiloten für Entwickler über die Automatisierung des Kundensupports bis hin zu fortschrittlichen Analysen und Entscheidungsprozessen. Mit der zunehmenden Verbreitung wird GenAI schnell in geschäftskritische Arbeitsabläufe eingebettet.
Diese schnelle Innovation ist jedoch ein zweischneidiges Schwert. LLM-Workloads sind hochgradig verteilt, datenintensiv und latenzempfindlich und erstrecken sich über Clouds, Rechenzentren, SaaS-Plattformen und Remote-Benutzer. In vielen Fällen wird die KI-Infrastruktur schneller implementiert, als die Sicherheitskontrollen ausgereift sind, was die Anfälligkeit für KI-Systeme erhöht. Die Sicherung der GenAI-Infrastruktur ist jetzt eine grundlegende Voraussetzung für sichere und skalierbare KI-Innovationen.
Dekonstruktion der GenAI-Angriffsfläche
Eine neue Art von Schwachstellen
Die Sicherung von GenAI beschränkt sich nicht auf den Schutz der Netzwerkgrenzen. Vielmehr muss der gesamte KI-Lebenszyklus gesichert werden, einschließlich der Sicherheit von Trainingsdaten, des Schutzes von KI-Modellen und der Interaktionen zur Laufzeit auf der Anwendungs- und API-Ebene. Im Gegensatz zu herkömmlichen Workloads bietet die LLM-Infrastruktur neue Angriffspunkte, die infrastrukturbezogene Sicherheitskontrollen erfordern.
Kritische Schwachstellen in der LLM-Infrastruktur
Prompt Injection: Die neue SQL-Injektion
Prompt-Injection-Angriffe nutzen die interpretierende Natur von LLMs aus und manipulieren Systemanweisungen durch manipulierte Eingaben. Ähnlich wie bei SQL-Injection können diese Angriffe Schutzmaßnahmen umgehen, sensible Daten preisgeben oder unbeabsichtigte Aktionen auslösen.
Eine bösartige Eingabeaufforderung, die in eine API-Anfrage eingebettet ist, kann beispielsweise Systemanweisungen außer Kraft setzen und das Modell dazu zwingen, geschützte Informationen oder sensible Trainingsdaten preiszugeben. Die Verhinderung von Prompt Injection erfordert eine Laufzeitinspektion, Kontexterkennung und eine richtlinienbasierte Durchsetzung, die auf das Modellverhalten abgestimmt ist.
Daten-Vergiftung: Die Korrumpierung des Kerns
Trainingsdaten sind ein Hauptangriffsziel für feindliche Angriffe. Während der Feinabstimmung können vergiftete oder verfälschte Daten eingeschleust werden, um die Modellgenauigkeit zu verringern oder die Ergebnisse zu beeinflussen. Selbst kleine Mengen kompromittierter Daten können das Vertrauen in KI-gesteuerte Entscheidungen untergraben.
Eine wirksame Sicherheit der Trainingsdaten beruht auf der Überprüfung der Quelle, der Validierung, der Erkennung von Anomalien und der Überprüfbarkeit der gesamten Ingestion-Pipeline.
Modell-Diebstahl und Risiko des geistigen Eigentums
Fein abgestimmte LLMs stellen wertvolles geistiges Eigentum dar. Unbefugter Zugriff oder Exfiltration durch schwache APIs, kompromittierte Endpunkte oder unzureichende Zugriffskontrollen können erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft und den Wettbewerb haben. Starke Verschlüsselung, Zugriff mit geringsten Rechten und kontinuierliche Überwachung sind wesentliche Bestandteile einer robusten LLM-Sicherheit.
Laufzeit-Risiken der GenAI-Nutzung im Unternehmen
Neben modellbasierten Risiken wie Datenvergiftung oder Modelldiebstahl sind Unternehmen mit einer schnell wachsenden Zahl von Risiken bei der Nutzung von GenAI zur Laufzeit konfrontiert, die dadurch entstehen, wie Mitarbeiter, Anwendungen und Agenten täglich mit GenAI-Diensten interagieren.
Diese Risiken stellen eine besondere Herausforderung dar, da sie innerhalb des normal aussehenden Netzwerkverkehrs auftreten und oft die traditionellen Anwendungs- oder Endpunktkontrollen umgehen.
Zu den wichtigsten Herausforderungen während der Laufzeit gehören:
Übernahme von Schatten-KI
Mitarbeiter nutzen zunehmend nicht genehmigte GenAI-Dienste – öffentliche Chatbots, Browser-Copilots, KI-gestützte SaaS-Funktionen und Plugins – ohne die Zustimmung des Unternehmens. Diese Tools können sensible Unternehmensdaten ohne Governance-, Transparenz- oder Audit-Kontrollen verarbeiten.
Unkontrollierter Prompt- und Antwort-Datenfluss
GenAI-Anfragen und -Antworten enthalten häufig proprietäre Informationen, internen Kontext, Quellcode, URLs und regulierte Daten. Ohne Laufzeitinspektion können diese Daten an KI-Dienste von Drittanbietern weitergegeben oder auf unsichere Weise an die Benutzer zurückgegeben werden.
Prompt Injektion und Anweisungsmanipulation
Prompt-Injection-Angriffe nutzen die interpretative Natur von LLMs aus, indem sie bösartige Anweisungen in ansonsten legitime Prompts oder Tool-Aufrufe einbetten. Diese Angriffe erfolgen zur Laufzeit und erfordern eine Überprüfung der tatsächlichen Prompts, Antworten und Tool-Meldungen – nicht nur der API-Authentifizierung.
Unzulässiger Inhalt, Tonfall und externe Verweise
LLM-generierte Antworten können gegen Unternehmensrichtlinien in Bezug auf Inhaltskategorien, Sicherheit, Markenton oder Compliance verstoßen. Außerdem können Aufforderungen und Antworten auf unsichere oder bösartige URLs verweisen, die Benutzer einem Risiko aussetzen.
Durchsickern von geistigem Eigentum über Code und strukturierte Ausgaben
GenAI-Tools werden häufig für die Softwareentwicklung und -automatisierung verwendet. Aufforderungen und Antworten können versehentlich proprietären Code, interne APIs, Anmeldedaten oder architektonische Details preisgeben, die oft in natürlicher Sprache oder Codeblöcken eingebettet sind.
Diese Herausforderungen unterstreichen die Notwendigkeit von Inline-Sicherheitskontrollen zur Laufzeit, die dort ansetzen, wo der GenAI-Datenverkehr tatsächlich fließt – im gesamtenUnternehmensnetzwerk.
Eine mehrschichtige Verteidigungsstrategie für GenAI
Der Lebenszyklus der sicheren KI-Entwicklung (SAIDL)
Ein sicherer KI-Entwicklungslebenszyklus (SAIDL) umfasst die Sicherheit in jeder Phase der KI-Entwicklung und des Betriebs. Während der Dateneingabe müssen die Quellen authentifiziert und protokolliert werden. Das Training und die Feinabstimmung des Modells erfordern eine Integritätsüberprüfung und die Überwachung auf Anomalien oder Abweichungen. Bei der Bereitstellung werden diese Kontrollen durch Zero Trust-Prinzipien, starke Identitätsüberprüfung und kontinuierliche Sitzungsvalidierung auf die Produktion ausgeweitet.
Dieser lebenszyklusorientierte Ansatz ermöglicht eine sichere KI-Bereitstellung, eine effektive Überwachung der KI-Infrastruktur und eine schnellere Reaktion auf KI-Sicherheitsvorfälle.
Best Practices für die Sicherung Ihrer LLM-Infrastruktur
Die Härtung der Datenversorgungskette beginnt mit vertrauenswürdigen Datensätzen, automatischen Qualitätsprüfungen und Kontrollen zur Erkennung von Vergiftungen oder Korruption.
Die Implementierung robuster Zugriffskontrollen erfordert die Durchsetzung der geringsten Berechtigung für Benutzer, Anwendungen, APIs und Dienste, die mit LLMs interagieren.
Die kontinuierliche Überwachung und die Erkennung von Anomalien bei Eingaben, Ausgaben und APIs ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Missbrauch, Angriffen oder Datenverletzungen.
Nutzung einer einheitlichen SASE-Plattform für GenAI-Sicherheit
Das Netzwerk als kritischer Kontrollpunkt
GenAI-Workloads sind von Natur aus verteilt, was das Netzwerk zu einer entscheidenden Durchsetzungsebene für Sicherheit und Transparenz macht. Eine einheitliche Secure Access Service Edge (SASE)-Plattform bietet eine konsistente Richtliniendurchsetzung, zentrale Beobachtbarkeit und hochleistungsfähige Konnektivität über Benutzer, Clouds, Niederlassungen und Edge-Standorte hinweg.
Durch die Einbettung der Sicherheit in die Netzwerkstruktur werden blinde Flecken beseitigt und Zero Trust-Kontrollen ermöglicht, ohne dass Latenzzeiten oder betriebliche Komplexität entstehen.
Aryaka’s Lösungen für sichere GenAI
AI>Perform: Leistungsstarke Konnektivität für LLM-Workloads
AI>Perform optimiert den LLM-Verkehr über das globale private Backbone von Aryaka und bietet Konnektivität mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz für Inferenzen, Training und API-Interaktionen. Die OnePASS™-Inspektionsarchitektur von Aryaka ermöglicht die Inline-Durchsetzung von Richtlinien und die Sicherheitsinspektion ohne Leistungseinbußen.
KI>Sicher: Fortschrittlicher Schutz für GenAI-Interaktionen
AI>Secure konzentriert sich auf die Sicherung der tatsächlichen Nutzung von GenAI im Unternehmen und nicht auf das Training von Modellen oder plattformseitige Kontrollen. AI>Secure arbeitet als netzwerkspezifische Durchsetzungsschicht und prüft den GenAI-Verkehr von Benutzern, Anwendungen, Agenten und Diensten in Echtzeit.
Da es sich direkt im Datenpfad befindet, kann AI>Secure:
- Erkennen und klassifizieren Sie die Nutzung von Schatten-KI, indem Sie die verwendeten GenAI-Dienste, -Modelle und -Endpunkte identifizieren.
- Ermöglichen Sie es Administratoren, GenAI-Dienste zu sanktionieren oder zu blockieren und Zugriffskontrollen basierend auf der Dienstklassifizierung anzuwenden.
- Überwachen und setzen Sie Richtlinien konsistent für alle Benutzer, Standorte und Geräte durch.
Datenschutz-Kontrollen
AI>Secure setzt Unternehmensrichtlinien in Echtzeit sowohl bei Abfragen als auch bei Antworten durch, einschließlich:
- Durchsetzung der Inhaltskategorie
- Sicherheits- und Moderationschecks
- Kontrolle der Tonqualität und der Nutzungsrichtlinien
- Prompte Erkennung von Injektionen
- URL-Extraktion und Filterung auf der Grundlage von Reputation und Kategorie
- Code-Erkennung zur Vermeidung von IP-Lecks
- Schutz von PII, PHI und unternehmensspezifischen sensiblen Daten durch musterbasierte und NER-basierte Techniken
Die gesamte Durchsetzung erfolgt inline, bevor die Daten Benutzern oder externen Diensten zugänglich gemacht werden.
Tiefes GenAI API-Bewusstsein für präzise Durchsetzung
Effektive GenAI-Sicherheit erfordert das Verständnis der Struktur von KI-Interaktionen – und nicht nur die Überprüfung des verschlüsselten Datenverkehrs.
AI>Secure führt ein tiefgehendes Parsing von GenAI APIs durch, einschließlich dokumentierter und undokumentierter Endpunkte (die von AI Chatbots, Copilots und Agenten verwendet werden), um diese zu extrahieren und zu analysieren:
- Eingabeaufforderungen
- Modell-Antworten
- Werkzeug- und Funktionsaufrufe
- Agent-zu-Agent (A2A) Nachrichten
Diese protokollbasierte Inspektion ermöglicht eine genaue, kontextbezogene Durchsetzung von Richtlinien, selbst wenn sich GenAI-APIs schnell weiterentwickeln.
AI>Secure bietet infrastrukturnahe GenAI-Sicherheit innerhalb der Unified SASE-Plattform von Aryaka. AI>Secure ist ab Q2 2026 verfügbar und ermöglicht es Unternehmen, GenAI vertrauensvoll einzuführen und gleichzeitig die Compliance zu wahren und das Betriebsrisiko zu reduzieren.
DLP und CASB der nächsten Generation für KI-Datenschutz
Aryakas Next-Gen DLP, kombiniert mit CASB-Funktionen, erweitert den Schutz vor Datenschutzverletzungen auf KI-Workflows. Mithilfe der NLP-basierten kontextbezogenen Analyse untersucht DLP Trainingsdaten, Eingabeaufforderungen, Modellausgaben und API-Aufrufe auf sensible Daten, personenbezogene Daten und geistiges Eigentum. Inline-Redaktion und -Maskierung verhindern Datenlecks, bevor die Daten das Netzwerk verlassen, wobei einheitliche Richtlinien für alle Benutzer, Endpunkte, Clouds und Niederlassungen gelten.
Aufbau einer widerstandsfähigen und sicheren KI-Zukunft
Die sichere Skalierung von GenAI erfordert einen proaktiven, mehrschichtigen Ansatz für die Sicherheit von GenAI und LLM. Unternehmen müssen Trainingsdaten, Modelle und Interaktionen zur Laufzeit schützen und gleichzeitig die für reale KI-Anwendungsfälle erforderliche Leistung aufrechterhalten.
Aryaka Unified SASE 2.0 bietet in Kombination mit AI>Secure, AI>Perform, ZTNA, CASB und Next-Gen DLP eine infrastrukturelle Grundlage für sichere KI-Innovationen im großen Maßstab. Wenn Sie mehr erfahren möchten, laden Sie das technische Whitepaper von Aryaka herunter oder fordern Sie eine Demo von AI>Secure an, um zu sehen, wie GenAI-Workloads ohne Kompromisse gesichert werden können.