Joachim Haas

Joachim Haas

27. Mai 2024   •  2 Min. Lesezeit 

Risiken und Herausforderungen durch Generative KI-Modelle

Risiken und Herausforderungen durch Generative KI-Modelle

Generative KI-Modelle bieten zwar viele Chancen, aber auch verschiedene Risiken und Herausforderungen, die mit ihrer Verwendung einhergehen. Diese Risiken können erhebliche Auswirkungen auf IT-Sicherheit und Datenschutz haben und erfordern sorgfältige Aufmerksamkeit. In diesem Blogpost werden wir einige der wichtigsten Risiken und Herausforderungen betrachten, denen sich Unternehmen und Organisationen stellen müssen. Darüber hinaus ist es entscheidend, geeignete Strategien und Maßnahmen zu entwickeln, um die Risiken zu minimieren. Dazu gehören die Implementierung robuster Sicherheitsprotokolle und die Sensibilisierung der Mitarbeiter für potenzielle Gefahren, die durch generative KI entstehen können. Gleichzeitig ist eine kontinuierliche Überwachung der Systeme unerlässlich, um rechtzeitig auf Bedrohungen zu reagieren und unbefugten Zugriff zu verhindern.

IT-Sicherheitsrisiken im Umgang mit Generativer KI

Die Nutzung generativer KI-Modelle birgt spezifische IT-Sicherheitsrisiken, die im Rahmen der ordnungsgemäßen Nutzung oder aufgrund von Angriffen auftreten können. Neben den offensichtlichen Vorteilen birgt die Verwendung solcher Modelle auch Herausforderungen, denen man sich bewusst sein sollte.

  • Fehlende Qualität und Faktizität: Generative KI-Modelle können Inhalte generieren, die ungenau oder sogar erfunden sind. Diese sogenannte "Halluzination" kann zu Desinformationen und Fehlentscheidungen führen. Wenn solche Modelle für die Erstellung von Inhalten verwendet werden, ist es wichtig, dass Nutzer die generierten Inhalte kritisch hinterfragen und auf ihre Richtigkeit überprüfen. Dies erfordert oft zusätzliche Validierungsprozesse und Qualitätskontrollen, um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte korrekt und zuverlässig sind.

  • Bias und unerwünschte Ausgaben: Die Qualität und Zusammensetzung der Trainingsdaten kann zu Verzerrungen im Modell führen, die sich in den generierten Inhalten widerspiegeln. Unerwünschte Ausgaben wie persönliche oder diskriminierende Inhalte können ebenfalls auftreten und erfordern eine sorgfältige Überprüfung und Vorkehrungen seitens der Entwickler, um sie zu minimieren. Dies kann die Implementierung von Mechanismen zur Bias-Minimierung und die regelmäßige Überprüfung der Trainingsdaten umfassen, um sicherzustellen, dass das Modell ausgewogen und fair ist.

  • Angriffe auf generative Modelle: Angriffe auf generative KI-Modelle sind vielfältig und können schwerwiegende Konsequenzen haben. Evasion Attacks zielen darauf ab, die Eingabe an ein Modell so zu verändern, dass bestehende Schutzmechanismen umgangen oder unerwünschte Ausgaben generiert werden. Privacy Attacks konzentrieren sich darauf, Trainingsdaten oder Teile davon zu rekonstruieren, was erhebliche Datenschutzbedenken aufwirft. RCE-Angriffe (Remote Code Execution) nutzen generative KI-Modelle, um Schadcode zu generieren, was potenziell katastrophale Folgen haben kann. Der Schutz vor solchen Angriffen erfordert fortgeschrittene Sicherheitsmaßnahmen, darunter robuste Authentifizierung, Verschlüsselung und kontinuierliche Überwachung auf verdächtige Aktivitäten.

Risiken in der ordnungsgemäßen Nutzung und Missbräuchliche Nutzung

Neben Angriffen gibt es Risiken, die aus der ordnungsgemäßen Nutzung oder aus Missbrauch entstehen:

  • Rekonstruktion von Trainingsdaten: Angreifende können durch gezielte Abfragen Informationen über die Trainingsdaten eines Modells gewinnen .

  • Embedding Inversion: Diese Angriffe zielen darauf ab, durch Umkehrung von Vektoreinbettungen Eingabetexte zu rekonstruieren.

  • Generierung und Verbesserung von Malware: Generative KI-Modelle können zur Erstellung von Schadcode genutzt werden, was Sicherheitsrisiken erhöht.

Fazit

Die Risiken und Herausforderungen durch generative KI-Modelle sind vielfältig und erfordern gezielte Maßnahmen, um sie zu bewältigen. Organisationen und Unternehmen müssen eine umfassende Risikoanalyse durchführen und geeignete Sicherheitsstrategien entwickeln, um die Gefahren zu mindern. In den nächsten Blogposts werden wir uns mit Gegenmaßnahmen und Sicherheitsstrategien befassen, um diese Risiken effektiv zu bewältigen.

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