Neue KI-Lösungen stellen auch neue Security-Herausforderungen dar. Wir haben Experten befragt, was der Status Quo ist und welche neuen Lösungen es gibt.
Die IT-Sicherheit ist ins Visier der Gesetzgeber geraten. Ein gutes Beispiel dafür ist NIS 2, mit dem die strengen Sicherheitsauflagen, die ursprünglich nur für einen begrenzten Kreis an Unternehmen und Organisationen galt, sowohl beim Geltungsbereich als auch inhaltlich stark ausgeweitet und verschärft wurden.
Die Vorgabe: Eine resiliente, transparente und auditierbare Infrastruktur
„Die neuen Vorschriften haben alle das gleiche Ziel: eine gesunde Cyberhygiene schaffen und Risiken minimieren“, sagt Dr. Markus Leberecht, Principal Engineer & Member of the EMEA CTO bei Intel. So sieht er einen Vorteil für die Unternehmen, die bereits über eine ISO27001-zertifizierte IT-Sicherheitsarchitektur verfügen. Doch mit KI, insbesondere der generativen und agentenbasierten KI entstehen neue Probleme. „Generative KI oder KI-Agenten sind mächtige Werkzeuge, bei denen die Schutzanforderungen besonders hoch sein müssen“, so Dr. Leberecht weiter. Er unterscheidet diese Anforderungen in die aktive und passive Sicherheit. „Zur aktiven Sicherheit gehört, dass das jeweilige System keine schlimmen Dinge macht, passive Sicherheit bedeutet, dass das System nicht kompromittiert werden kann“, lautet die Unterscheidung. Horst Greifeneder, Sachverständiger für Datenschutz & selbstständiger Datenschutzbeauftragter sieht hier einen klaren Handlungsbedarf: „AI-Act, DSGVO und NIS2 zwingen zu einem Paradigmenwechsel: Die IT-Infrastrukturen müssen nicht nur robust, sondern auch erklärbar, auditierbar und KI-resilient sein“, lautet seine Zielvorgabe.
Auch die Lieferanten gehören zum Security-Konzept
Doch Prof. Dennis-Kenji Kipker, Research Director beim cyberintelligence.institute und Berater der Bundesregierung weiß leider aus eigener Erfahrung nur zu gut, dass hier noch vieles im Argen liegt. „Zunächst einmal muss KI, wie jede andere Software-Anwendung auch, die grundlegenden Prinzipien der Cybersecurity beachten – was aber leider oft nicht der Fall ist“, lautet seine Beobachtung. „Derzeit erleben wir vielfach, dass Unternehmen sogar ihre sensibelsten Daten im Vertrauen darauf preisgeben, dass die gewählte KI-Umgebung hinreichend sicher ist – ohne dass sie dieses selbst überprüfen können“, führt er weiter aus. Ein zunehmendes Problem sieht er auch in den Abhängigkeiten innerhalb der Lieferketten. „Da wir uns immer stärker auf digitale Lieferketten verlassen, kommt es umso mehr darauf an, dass schon die vorangehenden Hersteller selbst Cybersicherheit in ihre Produkte integrieren – das gilt erst recht bei disruptiven Technologien wie KI“, lautet sein Hinweis auf neue Problemfelder. Intel ist ein Vorlieferant von vielen Systemen und Dr. Leberecht kennt das Problem. „Viele neue Regularien erhöhen den Fokus auf Risikominimierung in der Supply Chain, was bei uns als Hersteller die Anforderungen präzisiert, welche Sicherheitsinformationen wir bereitstellen müssen, mit denen unsere Kunden dann arbeiten können“, sagt er über Intels Arbeiten auf diesem Gebiet.
Neue Technologie gegen neue Bedrohungen
Zur Frage, wie das alles erreicht werden kann hat Horst Greifender eine klare Vorstellung: „Moderne Sicherheitsarchitekturen müssen adaptiv, datenschutzkonform und auf kontinuierliche Risikoanalysen ausgerichtet sein.“ Dr. Leberecht sieht das ähnlich: „Grundlage ist eine vertrauenswürdige Infrastruktur, die auditierbar ist und bei der die einzelnen Mandanten und ihre Anwendungen besonders gut voreinander geschützt sind“, lautet sein Hinweis. Intel unterstützt den Aufbau und den Betrieb einer solchen Infrastruktur durch das „Confidential Computing“. Herzstück ist ein Trusted Execution Environment (TEE), welches sensible Daten und Code von der Softwareplattform (Hypervisor und Betriebssystem), deren Administratoren und anderen Cloud-Nutzern isoliert.
Confidential AI: Eine Burg für eine sichere KI
Einen breiten Raum nimmt bei Intel „Confidential AI“ ein, bei dem durch Nutzung von Confidential Computing der Schutz von KI-Anwendungen erhöht wird. „Unsere Confidential AI Technologien basieren auf Intel Trust Domain Extensions (TDX) und Intel Software Guard Extensions (SGX), die sich bei regulierten und besonders schützenswerten Einrichtungen mehrfach bewiesen haben“, sagt Dr. Leberecht über den Erfolg dieser Technologien. „Confidential Computing ist überall dort sinnvoll, wo explizit Vertraulichkeit bei der Ausführung (aka Data-in-use Protection) gefordert wird“, lautet seine klare Empfehlung. Das gilt vor allem für die IT der Finanzwelt, wo der EU Digital Operations Resiliency Act (DORA) solche Maßnahmen explizit anmahnt. Ergänzt wird Confidential Computing idealerweise durch weitere Intel-Technologien wie “Converged Bootguard and TXT“. Damit wird sichergestellt, dass der Infrastruktur-Software-Stack nachweisbar vertrauenswürdig hochgefahren wurde, sowie Intels Platform Firmware Resilience, welches den Schutzraum der verwalteten Software- und Firmware-Artefake auf sämtliche Basiskomponenten eines Serversystems ausdehnt.
Fazit
Die IT-Security ist durch die neuen KI-Technologien und den damit einhergehenden Auflagen weiter gefordert. Die Industrie hat die Zeichen der Zeit erkannt, denn nur eine vertrauenswürdige KI trägt dazu bei, dass KI unser Leben positiv beeinflussen kann. Confidential Computing von Intel ist ein bewährter Wegbereiter für eine solche vertrauensvolle KI. Und zwar nicht nur in den besonders regulierten Anwendungen, sondern in allen IT-Infrastrukturen.