KI-Innovationen einführen, ohne das Cyberrisiko zu erhöhen

Die Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme ist einfacher denn je geworden und Sie (oder Ihr Vorstand) können es vielleicht kaum erwarten, diese Systeme einzusetzen. Der Einsatz von KI kann beispiellose Möglichkeiten zur Modernisierung Ihres Unternehmens bieten. Beispielsweise kann es:

• Entdecken Sie neue Geschäftseinblicke, um Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern
• Entfesseln Sie innovative Visionen für neue Produkte und Dienstleistungen
• Definieren Sie neue Märkte, in denen Sie sich einen First-Mover-Vorteil sichern

Allerdings schreitet die Entwicklung der KI unglaublich schnell voran und die Wartung von KI-Systemen in komplexen Hybrid- oder Multicloud-Infrastrukturen ist schwierig und teuer. Wenn Ihre IT- und Sicherheitsteams, wie viele andere auch, bereits überlastet sind, ist die Aussicht, Ihrem bereits enormen Stapel neue und komplexe Technologien hinzuzufügen, entmutigend. Aber das muss nicht sein. Lesen Sie weiter, um mehr über die heute verfügbaren Lösungen zu erfahren, mit denen Sie Multicloud-KI-Workloads problemlos erstellen, verwalten und sichern können.

KI-basierte Apps verfügen zwar unter der Haube über einige hochentwickelte Funktionen, sind aber wie alle anderen modernen datengesteuerten Apps mit einer Vielzahl von Cyberrisiken und -gefahren verbunden, die sowohl von Menschen als auch von Bots ausgehen. Dazu gehören:

• Unbefugter Zugriff: Ungeprüfte KI-Anwendungsschnittstellen (Schatten-APIs) könnten für böswillige Akteure unwissentlich sichtbar und zugänglich sein, was zu unbefugtem Zugriff auf die Modell- und Trainingsdaten und deren Missbrauch führen kann.
• Modellausnutzung: Böswillige Akteure können ein KI-Modell replizieren, indem sie es wiederholt abfragen. Auf diese Weise können sie eine Kopie erstellen, die zu wettbewerbsorientierten oder böswilligen Zwecken verwendet werden kann. Sie können die Modellinversion auch verwenden, um Eigenschaften von KI-Modellen zu rekonstruieren oder neue Trainingsdatensätze zusammenzustellen, wodurch möglicherweise vertrauliche Informationen preisgegeben werden.
• Ratenbegrenzung und Kostenüberschreitungen: Einige KI-Modelle können ohne strikte Ratenbegrenzung überstrapaziert werden. Dies kann zu einer Verschlechterung der Dienste, Brute-Force-Angriffen oder umfassenden Denial-of-Service-Angriffen führen. Missbrauch kann neben Störungen auch erhebliche Kosten verursachen.
• Neue Bereitstellungsmodelle: Möglicherweise sind Sie mit den für erfolgreiche KI-Workloads erforderlichen verteilten Architekturen oder Edge-Bereitstellungen nicht vertraut. Die Aufrechterhaltung der Konsistenz und Sicherheit in diesen unterschiedlichen Umgebungen ist eine Herausforderung.

Um diesen Risiken zu begegnen, müssen in der gesamten Infrastruktur entsprechende Zugriffsebenen, Datenschutzmaßnahmen, App-Sicherheitskontrollen, API-Autorisierungsmethoden und leistungssteigernde Konfigurationen festgelegt und durchgesetzt werden.

Jede Phase des Entwicklungslebenszyklus erhöht die Komplexität beim Aufbau, der Verbindung und der Wartung der verteilten Umgebungen, die zum Betrieb einer sicheren, leistungsstarken KI-Lösung erforderlich sind. Eine Möglichkeit, die Komplexität deutlich zu reduzieren, ist die Verwendung von Containern. Sie benötigen weniger Ressourcen und ermöglichen eine schnellere Bereitstellung in zahlreichen Umgebungen.

Ein weiterer Schlüssel zur Reduzierung der Komplexität ist eine einheitliche Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform. Dies hilft den vielen Teams, die an der Entwicklung von KI-Modellen und Apps beteiligt sind, zusammenzuarbeiten und effizient zu arbeiten. Darüber hinaus vereinfacht es den aufwändigen Prozess des Trainierens der KI-Modelle und der Bereitstellung von KI-Daten und -Anwendungen in Ihrer vielschichtigen Infrastruktur.

Eine einheitliche Plattform kann Ihren Teams dabei helfen, die Entwicklungs- und Verwaltungsherausforderungen durch einfache Konfigurationen und Bereitstellung in der Cloud oder vor Ort zu bewältigen. Allerdings muss diese Plattform auch in jedem Schritt des Prozesses Sicherheit integrieren.

APIs können ein großes Risiko für KI-basierte Apps darstellen, da diese Verbindungen für den Betrieb von entscheidender Bedeutung sind. Durch das Hinzufügen von API-Sicherheit zum KI-Modell und zu App-Bereitstellungen bleiben diese nicht nur sicher und verfügbar, sondern es sorgt auch für zusätzliche Kontrolle.

Verteilte oder am Rand ausgeführte Apps erfordern eine sichere Konnektivität für einen reibungslosen Betrieb über Clouds oder Kundenstandorte hinweg und gleichzeitigen Schutz von Apps und Daten vor Bedrohungen oder unbefugtem Zugriff. Darüber hinaus müssen Apps und KI-Modelle vor Sicherheitsbedrohungen geschützt werden, die von Bots bis hin zu Schwachstellen reichen. Durch die Bereitstellung einer zusätzlichen Schutzebene für Webanwendungen werden Angriffe verhindert, die zu Verlangsamungen oder Datenlecks führen können.