Mit der neu entdeckten Leistungsfähigkeit der generativen KI-Technologie steigen auch die generativen KI-Cybersicherheitsrisiken. Generative KI ist eine Spitzentechnologie, die maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) miteinander verbindet.
Wir stehen an der Schwelle zu einer technologischen Renaissance, in der sich KI-Technologien exponentiell weiterentwickeln werden. Allerdings dürfen die mit generativer KI verbundenen Risiken für die Cybersicherheit nicht übersehen werden. Untersuchen wir diesen Aspekt, um zu verstehen, wie Sie die Cybersicherheitsprobleme verhindern können, die sich aus der Nutzung und dem Missbrauch von generativer KI ergeben.
Was ist generative KI?
Generative KI, kurz für Generative Künstliche Intelligenz, bezieht sich auf eine Klasse von Techniken der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer Daten konzentrieren, die vorhandenen Daten ähneln oder ähnlich sind. Anstatt explizit für eine bestimmte Aufgabe programmiert zu werden, lernen generative KI-Modelle Muster und Strukturen aus den Daten, für die sie trainiert wurden, und generieren dann neue Inhalte auf der Grundlage des erlernten Wissens.
Das Hauptziel der generativen KI besteht darin, Daten zu erzeugen, die von realen Daten nicht zu unterscheiden sind, so dass es so aussieht, als ob sie von einem Menschen erstellt wurden oder aus der gleichen Verteilung stammen wie die Originaldaten. Diese Fähigkeit findet in zahlreichen Bereichen Anwendung, z. B. bei der Erzeugung natürlicher Sprache, der Bildsynthese, der Musikkomposition, der Umwandlung von Text in Sprache und sogar bei der Erzeugung von Videos.
Warum ist generative KI die nächste große Bedrohung für die Cybersicherheit?
GPT-3, GPT-4 und andere generative KI-Tools sind nicht immun gegen generative KI-Cybersicherheitsrisiken und Cyberbedrohungen. Unternehmen müssen Richtlinien implementieren, um erhebliche Cyberrisiken im Zusammenhang mit generativer KI zu vermeiden.
Wie von Terence Jacksonein leitender Sicherheitsberater von Microsoft, in einem Artikel für Forbes hervorhebt, weisen die Datenschutzrichtlinien von Plattformen wie ChatGPT auf die Sammlung wichtiger Nutzerdaten wie IP-Adresse, Browserinformationen und Browsing-Aktivitäten hin, die an Dritte weitergegeben werden können.
Jackson warnt auch vor den Gefahren für die Cybersicherheit, die von generativer KI ausgehen, die Angriffsfläche vergrößert und Hackern neue Möglichkeiten bietet, diese auszunutzen.
Außerdem, ein Wired-Artikel vom April die Schwachstellen dieser Tools aufgedeckt und die Cyberrisiken der generativen KI hervorgehoben.
In nur wenigen Stunden umging ein Sicherheitsforscher die Sicherheitssysteme von OpenAI und manipulierte GPT-4. Dies verdeutlicht die potenziellen Cyberbedrohungen durch generative KI und die Notwendigkeit robuster Cybersicherheitsmaßnahmen.
Enthüllung der 7 größten Cybersecurity-Risiken der generativen KI
Generative KI ist ein leistungsfähiges Instrument zur Lösung von Problemen, birgt aber auch einige Risiken. Das offensichtlichste Risiko besteht darin, dass sie für böswillige Zwecke wie den Diebstahl geistigen Eigentums oder Betrug eingesetzt werden kann.
Erstellung von Phishing-E-Mails
Das größte Cybersicherheitsrisiko der generativen KI ist die Entwicklung von Phishing.
Die Bedrohung durch Phishing ist real, und sie wird nicht verschwinden.
Da immer mehr Unternehmen E-Mails und andere Formen der digitalen Kommunikation nutzen, um ihre Produkte oder Dienstleistungen zu vermarkten, werden Kriminelle immer raffinierter in ihren Bemühungen, Menschen dazu zu bringen, persönliche Daten preiszugeben.
Die häufigsten Betrugsversuche werden als "Phishing" bezeichnet, da sie oft eine gefälschte E-Mail von einer vertrauenswürdigen Quelle (z. B. Ihrer Bank) enthalten, die einen Anhang oder einen Link enthält, der legitim aussieht, aber in Wirklichkeit zu einer gefälschten Website führt, auf der Sie Ihre Anmeldedaten eingeben, um Zugang zu Ihrem Konto zu erhalten.
Modellmanipulationen und Vergiftungen
Ein großes Cybersecurity-Risiko für generative KI ist die Modellmanipulation und -vergiftung. Bei dieser Art von Angriffen wird ein bestehendes Modell so manipuliert oder verändert, dass es falsche Ergebnisse liefert.
Ein Angreifer könnte zum Beispiel ein Bild so verändern, dass es wie ein anderes Bild aus Ihrer Datenbank aussieht, statt wie das eigentliche Bild. Der Angreifer könnte dann diese manipulierten Bilder als Teil seiner Angriffsstrategie gegen Ihr Netzwerk oder Ihr Unternehmen verwenden.
Adversarische Angriffe
Angriffe auf Algorithmen des maschinellen Lernens werden immer häufiger, da Hacker versuchen, die Schwachstellen dieser Systeme auszunutzen.
Die Verwendung von Gegenbeispielen - ein Angriff, der einen Algorithmus dazu veranlasst, einen Fehler zu machen oder Daten falsch zu klassifizieren - gibt es schon seit den frühen Tagen der KI-Forschung.
Da die Angriffe jedoch immer raffinierter und mächtiger werden, bedrohen sie alle Arten von maschinellen Lernsystemen, einschließlich generativer Modelle oder Chatbots.
Verstöße gegen den Datenschutz
Eine häufige Sorge bei generativen Modellen ist, dass sie unbeabsichtigt sensible Daten über Personen oder Organisationen offenlegen könnten.
So kann ein Unternehmen beispielsweise mit generativen Modellen ein Bild erstellen, das versehentlich vertrauliche Informationen über seine Kunden oder Mitarbeiter preisgibt.
Wenn dies geschieht, kann es zu Datenschutzverletzungen und Schadensersatzklagen führen.
Deepfakes und synthetische Medien
Generative Modelle können auch für schändliche Zwecke eingesetzt werden, indem sie gefälschte Videos und Audioaufnahmen erzeugen, die in Deepfakes (gefälschte Videos) oder synthetischen Medien (gefälschte Nachrichten) verwendet werden können.
Die Technologie, die hinter diesen Angriffen steckt, ist relativ einfach: Jemand braucht Zugang zu dem richtigen Datensatz und einige grundlegende Software-Tools, um bösartige Inhalte zu erstellen.
Diebstahl von geistigem Eigentum
Der Diebstahl von geistigem Eigentum ist heute eines der größten Probleme in der Technologiebranche und wird mit der fortschreitenden Entwicklung der künstlichen Intelligenz noch zunehmen.
Generative KI kann gefälschte Daten erzeugen, die für Menschen authentisch und passabel aussehen.
Dieser Datentyp könnte in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Verteidigung und der Regierung verwendet werden. Er könnte sogar gefälschte Konten in sozialen Medien erstellen oder sich online als eine Person ausgeben.
Böswillige Verwendung von generierten Inhalten
Generative KI kann auch Inhalte manipulieren, indem sie die Bedeutung oder den Kontext von Wörtern oder Sätzen in Texten oder Bildern auf einer Webseite oder einer Social-Media-Plattform ändert.
Nehmen wir an, Sie verwenden eine Anwendung, die automatisch Bildunterschriften für Bilder erstellt, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Damit könnte jemand die Bildunterschrift von "weißer Hund" in "schwarze Katze" ändern, ohne dass sich am Foto selbst etwas ändert (nur durch die Bearbeitung der Bildunterschrift).
Wie Sie Ihre Verteidigung gegen generative KI-Cybersicherheitsrisiken verstärken können
Als Reaktion auf diese wachsende Besorgnis müssen die Unternehmen ihre Abwehrmaßnahmen gegen diese Risiken verstärken.
Hier sind einige Tipps dazu:
Umstellung auf DMARC
DMARC ist ein E-Mail-Authentifizierungsprotokoll, das E-Mail-Spoofing und Phishing-Angriffe verhindert, die sich als Ihre eigene Domäne ausgeben.
Durch die Implementierung eines DMARC-Analysatorkönnen Unternehmen sicherstellen, dass nur autorisierte Absender ihre Domäne für die E-Mail-Kommunikation nutzen können, und so die mit KI-generierten Phishing-E-Mails verbundenen Risiken minimieren.
DMARC bietet zusätzlichen Schutz, indem es Domaininhabern ermöglicht, Berichte über die E-Mail-Zustellung zu erhalten und notwendige Maßnahmen zur Verbesserung der E-Mail-Sicherheit zu ergreifen.
Sie müssen entweder SPF oder DKIM oder beides (empfohlen) als Voraussetzung für die DMARC-Implementierung.
Durchführung von Sicherheitsaudits
Eine weitere Möglichkeit, den Zugriff von Hackern auf Ihr System zu verhindern, ist die Durchführung von Cybersicherheits-Audits.
Diese Audits helfen dabei, potenzielle Schwachstellen in Ihrem System zu erkennen und Vorschläge zu deren Behebung zu machen, bevor sie zu größeren Problemen werden (z. B. Malware Infektionen).
Ausbildung in der Opposition
Adversariales Training ist eine Möglichkeit, den gegnerischen Angriff zu simulieren und das Modell zu stärken. Dabei wird ein Gegner (oder ein Angreifer) eingesetzt, der versucht, das System zu täuschen, indem er ihm falsche Antworten gibt. Das Ziel ist es, herauszufinden, wie das Modell reagiert und wo seine Grenzen liegen, damit wir robustere Modelle entwickeln können.
Robuste Merkmalsextraktion
Eine andere Lösung ist die robuste Merkmalsextraktion (RFE). RFE nutzt Deep Learning, um relevante Merkmale aus Rohbildern zu extrahieren. Die Technik ist skalierbar und kann bei großen Datensätzen eingesetzt werden. Sie kann auch mit anderen Techniken wie Verification Through Sampling (VTS) und Outlier Detection (OD) kombiniert werden, um die Genauigkeit der Merkmalsextraktion zu verbessern.
Sichere Modellarchitektur
Secure Model Architecture (SMA) verwendet eine sichere Modellarchitektur, um Angriffe zu verhindern, die Schwachstellen in Softwarecode, Datendateien oder anderen Komponenten eines KI-Systems ausnutzen. Die Idee hinter SMA ist, dass ein Angreifer eine Schwachstelle im Code finden muss, anstatt nur eine Schwachstelle im System selbst auszunutzen. Der Einsatz umfassender Software-Code-Audit-Services ist entscheidend, um Schwachstellen in KI-Systemen zu identifizieren und zu mindern und die Integrität und Sicherheit generativer KI-Technologien gegen ausgeklügelte Cyberbedrohungen zu gewährleisten.
Regelmäßige Modellaudits
Die Modellprüfung ist seit vielen Jahren ein wesentlicher Bestandteil der Cybersicherheit. Dabei werden die in einem System verwendeten Modelle geprüft, um sicherzustellen, dass sie solide und auf dem neuesten Stand sind. Die Modellprüfung kann auch dazu dienen, Schwachstellen in Modellen zu erkennen und Modelle zu identifizieren, die möglicherweise von Hackern beschädigt oder verändert wurden.
Validierung und Filterung von Eingaben
Die Eingabevalidierung ist einer der wichtigsten Schritte, die ein Modellentwickler unternehmen kann, bevor er sein Modell in der Produktionsumgebung einsetzt. Die Eingabevalidierung stellt sicher, dass die in ein Modell eingegebenen Daten nicht ungenau sind oder böswillig von Hackern verändert werden, die versuchen könnten, Schwachstellen im System auszunutzen. Mit der Eingabefilterung können Entwickler festlegen, welche Datentypen für ihre Modelle zugelassen werden sollen, und gleichzeitig verhindern, dass andere Arten von Daten ebenfalls durchgelassen werden.
Letzte Worte
Die Technologie bietet zwar zahlreiche Vorteile und Fortschritte, öffnet aber auch die Tür zu potenziellen Schwachstellen und Bedrohungen.
Die Fähigkeit der generativen KI, überzeugende gefälschte Bilder, Videos und Texte zu erstellen, gibt Anlass zu Bedenken hinsichtlich Identitätsdiebstahl, Fehlinformationskampagnen und Betrug.
Darüber hinaus kann der böswillige Einsatz von generativer KI bestehende Cyberbedrohungen wie Phishing-Angriffe und Social Engineering verstärken.
Während sich diese Technologie weiterentwickelt, müssen Unternehmen und Einzelpersonen Cybersicherheitsmaßnahmen, einschließlich robuster Authentifizierung, kontinuierlicher Überwachung und regelmäßiger Schwachstellenbewertungen, Priorität einräumen, um die mit generativer KI verbundenen Risiken zu minimieren.
Auf diese Weise können wir das Potenzial dieser Technologie nutzen und uns gleichzeitig vor den damit verbundenen Problemen der Cybersicherheit schützen.
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