Die Integration generativer KI in Unternehmensabläufe ist keine Zukunftsmusik; sie vollzieht sich bereits heute, und zwar in einem Tempo, das Sicherheits- und Governance-Kapazitäten oft übersteigt. Für jede dokumentierte, genehmigte Nutzung eines KI-Tools zur Produktivitätssteigerung gibt es unzählige Fälle von „Schattennutzung“, die Unternehmen erheblichen Bedrohungen aussetzen. Die Herausforderung für Sicherheitsanalysten, CISOs und IT-Leiter ist klar: Wie ermöglichen wir die Innovationen, die KI verspricht, ohne inakzeptable Risiken einzugehen? Die Antwort liegt in einem disziplinierten, proaktiven Ansatz für das KI-Risikomanagement. Es geht nicht darum, den Fortschritt zu blockieren, sondern Leitplanken zu schaffen, die Ihrem Unternehmen eine sichere Beschleunigung ermöglichen.

Die wachsende Notwendigkeit einer KI-Governance

Bevor eine wirksame Risikostrategie umgesetzt werden kann, muss eine Grundlage für die KI-Governance geschaffen werden. Die schnelle, dezentrale Einführung von KI-Tools bedeutet, dass Unternehmen ohne eine formale Governance-Struktur im Dunkeln tappen. Mitarbeiter, die ihre Effizienz steigern möchten, übernehmen eigenständig verschiedene KI-Plattformen und -Plugins, oft ohne die Sicherheitsrisiken zu berücksichtigen. Dadurch entsteht ein komplexes Netz nicht genehmigter SaaS-Nutzung, in dem sensible Unternehmensdaten – von personenbezogenen Daten und Finanzunterlagen bis hin zu geistigem Eigentum – unbeabsichtigt in Large Language Models (LLMs) von Drittanbietern gelangen können.

Die KI-Einführung variiert stark zwischen den Branchen. Die Informations- und Kommunikationsbranche ist mit 48.7 % führend, die Bau- und Landwirtschaftsbranche weist mit 6.1 % den niedrigsten Wert auf.

Die Etablierung einer robusten KI-Governance erfordert die Bildung eines funktionsübergreifenden Teams, das in der Regel Vertreter der IT-, Sicherheits-, Rechts- und Fachabteilungen umfasst. Dieses Gremium hat die Aufgabe, die Haltung des Unternehmens zu KI zu definieren. Wie hoch ist unsere Risikobereitschaft? Welche Anwendungsfälle sind erwünscht und welche verboten? Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-bezogener Vorfall eintritt? Die Beantwortung dieser Fragen schafft die nötige Klarheit für die Entwicklung von Richtlinien und Kontrollen. Ohne diese strategische Top-down-Ausrichtung wird jeder Versuch des Risikomanagements zu einer Reihe unzusammenhängender, reaktiver Maßnahmen statt zu einer schlüssigen Verteidigung. Dieser Governance-Rahmen wird zur Blaupause für alle nachfolgenden Sicherheitsbemühungen und stellt sicher, dass Technologie, Richtlinien und Nutzerverhalten aufeinander abgestimmt sind.

Aufbau Ihres KI-Risikomanagement-Frameworks

Ist eine Governance-Struktur etabliert, folgt im nächsten Schritt die Entwicklung eines formalen KI-Risikomanagement-Frameworks. Dieses Framework operationalisiert Ihre Governance-Prinzipien und setzt übergeordnete Strategien in konkrete, wiederholbare Prozesse um. Es bietet eine strukturierte Methode zur unternehmensweiten Identifizierung, Bewertung, Minderung und Überwachung KI-bezogener Risiken. Anstatt das Rad neu zu erfinden, können Unternehmen etablierte Modelle wie das NIST AI Risk Management Framework an ihren spezifischen Betriebskontext und ihre Bedrohungslandschaft anpassen.

Die Entwicklung eines effektiven KI-Risikomanagement-Frameworks sollte methodisch erfolgen. Sie beginnt mit der Erstellung eines umfassenden Inventars aller verwendeten KI-Systeme – sowohl der genehmigten als auch der nicht genehmigten. Diese erste Entdeckungsphase ist entscheidend; man kann nicht schützen, was man nicht sieht. Nach der Entdeckung sollte das Framework Verfahren zur Risikobewertung skizzieren und Bewertungen basierend auf Faktoren wie der Art der verarbeiteten Daten, den Fähigkeiten des Modells und seiner Integration mit anderen kritischen Systemen vergeben. Auf Grundlage dieser Bewertung werden dann Minderungsstrategien entwickelt, die von technischen Kontrollen und Benutzerschulungen bis hin zum vollständigen Verbot von Hochrisikoanwendungen reichen. Schließlich muss das Framework einen Rhythmus für kontinuierliche Überwachung und Überprüfung enthalten, da sich sowohl das KI-Ökosystem als auch dessen Nutzung in Ihrem Unternehmen ständig weiterentwickeln. Es gibt verschiedene KI-Risikomanagement-Frameworks, aber die erfolgreichsten sind diejenigen, die keine statischen Dokumente, sondern lebendige, atmende Komponenten des Sicherheitsprogramms des Unternehmens sind.

Kategorisierung von KI-Risiken: Von Datenexfiltration bis Modellvergiftung

Ein Kernelement von KI und Risikomanagement ist das Verständnis der spezifischen Bedrohungsarten, denen Sie ausgesetzt sind. Die Risiken sind nicht monolithisch; sie reichen von Datenschutzverletzungen bis hin zu ausgeklügelten Angriffen auf die KI-Modelle selbst. Eine der unmittelbarsten und häufigsten Bedrohungen ist Datenleck. Stellen Sie sich vor, ein Marketinganalyst fügt eine Liste mit hochwertigen Leads samt Kontaktdaten in ein öffentliches GenAI-Tool ein, um personalisierte E-Mails zu verfassen. In diesem Moment wurden sensible Kundendaten exfiltriert und sind nun Teil der Trainingsdaten des LLM, außerhalb der Kontrolle Ihres Unternehmens und möglicherweise ein Verstoß gegen Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO oder den CCPA.

Datenlecks betreffen 74 % der Unternehmen und stellen damit das größte KI-Sicherheitsrisiko dar, gefolgt von Phishing-Angriffen mit 56 %.

Neben Datenlecks müssen sich Sicherheitsverantwortliche auch mit komplexeren Bedrohungen auseinandersetzen. Model Poisoning tritt auf, wenn ein Angreifer ein Modell während der Trainingsphase absichtlich mit schädlichen Daten füttert, wodurch es verzerrte, falsche oder schädliche Ergebnisse liefert. Bei Evasion-Angriffen werden Eingaben erstellt, die speziell darauf ausgelegt sind, die Sicherheitsfilter eines KI-Systems zu umgehen. Für CISOs bedeutet der effektive Einsatz von KI im Risikomanagement auch, KI-gestützte Sicherheitstools zu nutzen, um genau diese Bedrohungen zu erkennen. Fortschrittliche Bedrohungserkennungssysteme können Benutzerverhalten und Datenflüsse analysieren, um anomale Aktivitäten zu identifizieren, die auf einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall hinweisen. So wird die Technologie von einer Risikoquelle zu einem Bestandteil der Lösung.

Die entscheidende Rolle einer KI-Sicherheitsrichtlinie

Um Ihr Framework in klare Richtlinien für Ihre Mitarbeiter umzusetzen, ist eine dedizierte KI-Sicherheitsrichtlinie unverzichtbar. Dieses Dokument dient als maßgebliche Quelle für den akzeptablen Einsatz von KI im Unternehmen. Es sollte klar, prägnant und für alle Mitarbeiter leicht zugänglich sein und keinen Raum für Unklarheiten lassen. Eine gut ausgearbeitete KI-Sicherheitsrichtlinie geht über einfache „Dos and Don'ts“ hinaus und bietet Kontext und erklärt warum Es gibt bestimmte Einschränkungen, um eine Kultur des Sicherheitsbewusstseins zu fördern und nicht nur die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

Die Richtlinie muss mehrere Schlüsselbereiche explizit definieren. Erstens sollte sie alle genehmigten und freigegebenen KI-Tools sowie das Verfahren zur Anforderung der Evaluierung eines neuen Tools auflisten. Dies verhindert die Verbreitung von Schatten-KI. Zweitens muss sie klare Richtlinien für den Umgang mit Daten festlegen und festlegen, welche Arten von Unternehmensinformationen (z. B. öffentliche, interne, vertrauliche, eingeschränkte) mit welcher Kategorie von KI-Tools verwendet werden dürfen. Beispielsweise könnte die Verwendung eines öffentlichen GenAI-Tools zur Zusammenfassung öffentlich zugänglicher Nachrichtenartikel akzeptabel sein, die Verwendung zur Analyse vertraulicher Finanzprognosen wäre jedoch strengstens verboten. Die Richtlinie sollte außerdem die Verantwortlichkeiten der Benutzer, die Konsequenzen bei Nichteinhaltung und das Protokoll zur Reaktion auf vermutete KI-bezogene Verstöße darlegen, um sicherzustellen, dass jeder seine Rolle beim Schutz des Unternehmens versteht.

Bewertung von Modellen und Plugins: Ein Fokus auf KI-Risikomanagement von Drittanbietern

Das moderne KI-Ökosystem basiert auf einer komplexen Lieferkette aus Modellen, Plattformen und Plugins, die von Drittanbietern entwickelt wurden. Daher ist das KI-Risikomanagement von Drittanbietern eine wichtige Säule Ihrer gesamten Sicherheitsstrategie. Jedes Mal, wenn ein Mitarbeiter ein neues Plugin für seinen KI-Assistenten aktiviert oder Ihr Entwicklungsteam eine Drittanbieter-API integriert, erweitert dies die Angriffsfläche Ihres Unternehmens. Jede dieser externen Komponenten birgt ihre eigenen potenziellen Schwachstellen, Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsvorkehrungen, die nun an Ihr Unternehmen weitergegeben werden.

43 % der sensiblen Daten, die GenAI ausgesetzt sind, entfallen auf Geschäftsinformationen, gefolgt von Quellcode mit 31 % und Kundendaten mit 23 %.

Ein strenger Evaluierungsprozess ist daher unerlässlich. Bevor ein KI-Tool oder eine Komponente eines Drittanbieters zur Nutzung freigegeben wird, muss es einer gründlichen Sicherheits- und Datenschutzprüfung unterzogen werden. Dabei werden die Sicherheitszertifizierungen, die Datenverarbeitungspraktiken und die Reaktionsfähigkeit des Anbieters auf Vorfälle genau unter die Lupe genommen. Welche Daten sammelt das Tool? Wo werden sie gespeichert und wer hat Zugriff darauf? Gab es beim Anbieter in der Vergangenheit Sicherheitsverletzungen? Bei KI-Plugins, die zunehmend zu browserbasierten Angriffen führen, sollte der Prüfprozess noch strenger sein. Zu den zu stellenden Fragen gehören: Welche Berechtigungen benötigt das Plugin? Wer ist der Entwickler? Wurde der Code geprüft? Indem Sie jeden KI-Dienst eines Drittanbieters mit der gleichen Sorgfalt behandeln wie jeden anderen wichtigen Anbieter, können Sie das Risiko eines Lieferkettenangriffs, der Ihr Unternehmen gefährdet, minimieren.

Implementierung von KI-Risikomanagement-Tools

Richtlinien und Prozesse bilden zwar die Grundlage, reichen aber ohne technische Durchsetzung nicht aus. Hier sind KI-Risikomanagement-Tools unverzichtbar. Diese Lösungen bieten die notwendige Transparenz und Kontrolle, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien nicht nur theoretisch, sondern auch in der Praxis eingehalten werden. Da die primäre Schnittstelle für die meisten Benutzer, die mit GenAI interagieren, der Webbrowser ist, sind Tools, die auf dieser Ebene operieren können, optimal positioniert, um eine effektive Kontrolle zu gewährleisten.

Unternehmensweite Browsererweiterungen oder Plattformen wie LayerX bieten leistungsstarke Mechanismen für das KI-Risikomanagement. Sie erfassen und kartieren die gesamte GenAI-Nutzung im Unternehmen und liefern so in Echtzeit einen Überblick darüber, welche Benutzer auf welche Plattformen zugreifen. Diese Transparenz ist der erste Schritt zur Bekämpfung von Schatten-KI. Anschließend können diese Tools detaillierte, risikobasierte Schutzmaßnahmen erzwingen. Beispielsweise können Sie eine Richtlinie konfigurieren, die Benutzer daran hindert, als „vertraulich“ gekennzeichneten Text in einen öffentlichen KI-Chatbot einzufügen, oder die Benutzer warnt, bevor sie vertrauliche Dokumente hochladen. Diese Schutzebene überwacht und steuert den Datenfluss zwischen dem Browser des Benutzers und dem Internet und fungiert so als speziell auf das KI-Zeitalter zugeschnittene Data Loss Prevention (DLP). Die richtigen KI-Risikomanagement-Tools schließen die Lücke zwischen Richtlinie und Realität und bieten die technischen Mittel zur Durchsetzung Ihrer Governance-Entscheidungen.

Vorfallbehandlung und -reaktion im Zeitalter der KI

Auch mit den besten Präventivmaßnahmen kann es zu Vorfällen kommen. Die Reaktion Ihres Unternehmens ist entscheidend, um die Auswirkungen einer Sicherheitsverletzung zu minimieren. Ein effektiver Incident-Response-Plan für KI muss sowohl spezifisch als auch gut einstudiert sein. Wird eine Warnung ausgelöst – sei es durch einen Benutzerbericht oder eine automatische Erkennung durch eines Ihrer Sicherheitstools –, benötigt das Reaktionsteam einen klaren Handlungsplan.

Der erste Schritt ist die Eindämmung. Wenn ein Benutzer versehentlich vertrauliche Daten an ein LLM weitergegeben hat, besteht die oberste Priorität darin, den Zugriff zu widerrufen und eine weitere Offenlegung zu verhindern. Dies könnte bedeuten, den Zugriff des Benutzers auf das Tool vorübergehend zu deaktivieren oder sogar seinen Computer vom Netzwerk zu isolieren. Die nächste Phase ist die Untersuchung. Welche Daten sind durchgesickert? Wer war verantwortlich? Warum haben unsere Kontrollen versagt? Diese forensische Analyse ist entscheidend, um die Grundursache zu verstehen und ein erneutes Auftreten zu verhindern. Schließlich muss der Plan die Beseitigung und Wiederherstellung berücksichtigen. Dazu gehört die Benachrichtigung der betroffenen Parteien gemäß den gesetzlichen Bestimmungen, die Einleitung von Schritten zur Entfernung der Daten durch den KI-Anbieter, sofern möglich, sowie die Aktualisierung der Sicherheitsrichtlinien und -kontrollen basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen. Eine ausgereifte KI- und Risikomanagement-Strategie bedeutet, auf einen Vorfall genauso gut vorbereitet zu sein wie auf dessen Prävention.

Verfolgen und Verbessern Ihrer KI-Risikoposition

KI-Risikomanagement ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Zyklus aus Bewertung, Risikominderung und Verbesserung. Die Bedrohungslandschaft ist dynamisch, ständig entstehen neue KI-Tools und Angriffsvektoren. Daher ist die langfristige Überwachung der KI-Risikolage Ihres Unternehmens unerlässlich, um die Wirksamkeit Ihrer Abwehrmaßnahmen sicherzustellen. Dies erfordert kontinuierliche Überwachung und die Verwendung von Kennzahlen zur Quantifizierung Ihres Risikoniveaus und der Leistung Ihrer Kontrollen.

Zu den wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) zählen beispielsweise die Anzahl der erkannten nicht genehmigten KI-Tools, die Anzahl der verhinderten Datenlecks und der Anteil der Mitarbeiter, die eine KI-Sicherheitsschulung absolviert haben. Regelmäßige Audits und Penetrationstests, speziell für KI-Systeme, liefern zudem wertvolle Erkenntnisse über Schwachstellen in Ihren Abwehrmaßnahmen. Durch kontinuierliche Messung und Optimierung Ihres Ansatzes schaffen Sie ein robustes Sicherheitsprogramm, das sich an die sich entwickelnden Herausforderungen der KI-gesteuerten Welt anpasst. Diese proaktive Haltung stellt sicher, dass Ihr Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI weiterhin sicher und zuverlässig nutzen kann und so eine potenzielle Quelle katastrophaler Risiken in einen gut verwalteten strategischen Vorteil verwandelt.