KI-Red-Teaming (AI Red Teaming)

Was ist KI-Red-Teaming (AI Red Teaming)?

Beim KI-Red-Teaming werden Angriffsszenarien auf eine Anwendung der künstlichen Intelligenz simuliert, um Schwachstellen zu ermitteln und Präventivmaßnahmen zu planen. Dieser Prozess hilft, das KI-Modell gegen eine Reihe möglicher Infiltrationstaktiken und Funktionsprobleme abzusichern.

In den letzten Jahren ist der Einsatz von KI in Unternehmen sprunghaft angestiegen, und neue KI-Anwendungen wurden rasch in die IT-Umgebungen von Unternehmen integriert. Dieses Wachstum und die rasante Entwicklung von KI haben zu erheblichen Sicherheitsrisiken geführt. KI-Tools und -Systeme, insbesondere generative KI und Open-Source-KI, bieten neue Angriffsflächen für böswillige Akteure. Ohne gründliche Sicherheitsbewertungen können KI-Modelle schädliche oder unethische Inhalte produzieren, falsche Informationen weitergeben und Unternehmen einem Cybersicherheitsrisiko aussetzen.

Um diesen Sicherheitsbedenken zu begegnen, setzen Unternehmen auf eine bewährte Sicherheitstaktik: Red Teaming. Das aus dem traditionellen Red Teaming und dem gegnerischen maschinellen Lernen hervorgegangene KI-Red Teaming umfasst die Simulation von Cyberangriffen und böswilliger Infiltration, um Lücken in der KI-Sicherheitsabdeckung und funktionale Schwachstellen zu finden. Angesichts der großen Angriffsflächen und der anpassungsfähigen Natur von KI-Anwendungen umfasst das KI-Red-Teaming eine Reihe von Angriffssimulationstypen und bewährten Verfahren.

Die Geschichte des Red Teaming

Der Begriff „Red Teaming“ stammt aus der Zeit des Kalten Krieges, als er erstmals verwendet wurde, um strategische Militärübungen zwischen einem simulierten Gegner (dem roten Team) und einem Verteidigungsteam (dem blauen Team) zu beschreiben. Das rote Team versuchte, Infiltrationstechniken oder Angriffe gegen das blaue Team durchzuführen, um den militärischen Geheimdienst bei der Bewertung von Strategien und der Ermittlung möglicher Schwachstellen zu unterstützen.

In den folgenden Jahrzehnten hat sich der Begriff „Red Teaming“ in vielen Branchen durchgesetzt und bezieht sich auf den Prozess der Ermittlung von Informationslücken und Schwachstellen. Die Cybersicherheits-Communities übernahmen den Begriff, um die strategische Praxis zu beschreiben, bei der Hacker Angriffe auf Technologiesysteme simulieren, um Sicherheitsschwachstellen zu finden. Die Ergebnisse einer simulierten Infiltration werden dann verwendet, um Präventivmaßnahmen zu entwickeln, die die Anfälligkeit eines Systems für Angriffe verringern können.

Wie unterscheidet sich das KI-Red-Teaming vom traditionellen Red Teaming?

Ähnlich wie beim traditionellen Red Teaming geht es beim KI-Red Teaming darum, in KI-Anwendungen einzudringen, um deren Schwachstellen und Bereiche für Sicherheitsverbesserungen zu ermitteln. KI-Red Teaming unterscheidet sich jedoch von herkömmlichem Red Teaming aufgrund der Komplexität von KI-Anwendungen, die eine Reihe einzigartiger Verfahren und Überlegungen erfordern.

KI-Technologien entwickeln sich ständig weiter, und mit neuen Iterationen von Anwendungen entstehen auch neue Risiken für Unternehmen, die es zu entdecken gilt. Die dynamische Natur der KI-Technologie erfordert einen kreativen Ansatz von KI-Redaktionen. Viele KI-Systeme - zum Beispiel generative KI-Tools wie große Sprachmodelle (LLMs) - lernen und passen sich im Laufe der Zeit an und arbeiten oft als „Blackbox“. Das bedeutet, dass sich die Reaktion eines KI-Systems auf ähnliche Red-Teaming-Versuche im Laufe der Zeit ändern kann, und die Fehlersuche kann sich als schwierig erweisen, wenn die Trainingsdaten des Modells vor den Red-Teamern verborgen sind.

KI-Red-Teaming ist oft umfassender als herkömmliches Red Teaming und umfasst verschiedene Angriffsarten über eine Vielzahl von Infiltrationspunkten. KI-Red-Teaming kann KI auf der grundlegenden Ebene angreifen ­ zum Beispiel ein LLM wie GPT-4 ­ bis hin zur System- oder Anwendungsebene. Im Gegensatz zum traditionellen Red Teaming, das sich in erster Linie auf absichtliche, böswillige Angriffe konzentriert, befasst sich das KI-Red-Teaming auch mit zufälligen oder beiläufigen Schwachstellen, beispielsweise wenn ein LLM aufgrund von Halluzinationen falsche und schädliche Informationen liefert.

Arten von KI-Red-Teaming

KI-Red-Teaming umfasst eine breite Palette von Angriffsmethoden, um Schwachstellen in KI-Systemen aufzudecken. Zu den KI-Red-Teaming-Strategien gehören unter anderem die folgenden gängigen Angriffsarten:

Backdoor-Angriffe. Während des Modelltrainings können böswillige Akteure eine versteckte Hintertür in ein KI-Modell einfügen, um es später zu infiltrieren. Rote KI-Teams können Backdoor-Angriffe simulieren, die durch bestimmte Eingabeaufforderungen, Anweisungen oder Beispiele ausgelöst werden. Wenn das KI-Modell durch eine bestimmte Anweisung oder einen Befehl ausgelöst wird, könnte es auf unerwartete und möglicherweise schädliche Weise handeln.

Data Poisoning (Datenverfälschung). Data-Poisoning-Angriffe finden statt, wenn Bedrohungsakteure die Datenintegrität beeinträchtigen, indem sie falsche oder bösartige Daten einfügen, die sie später ausnutzen können. Wenn KI-Red-Teams Data-Poisoning-Simulationen durchführen, können sie die Anfälligkeit eines Modells für solche Angriffe ermitteln und die Fähigkeit eines Modells verbessern, auch mit unvollständigen oder verwirrenden Trainingsdaten zu funktionieren.

Prompt-Injection-Angriffe. Bei einer der häufigsten Angriffsarten, der Prompt Injection, wird ein generatives KI-Modell - in der Regel LLMs - so beeinflusst, dass seine Sicherheitsvorkehrungen umgangen werden. Bei einem erfolgreichen Prompt-Injection-Angriff wird ein LLM (Large Language Model) so manipuliert, dass es schädliche, gefährliche und bösartige Inhalte ausgibt, die direkt gegen seine beabsichtigte Programmierung verstoßen.

Extraktion von Trainingsdaten. Die Trainingsdaten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, enthalten oft vertrauliche Informationen, weshalb die Extraktion von Trainingsdaten eine beliebte Angriffsart ist. Bei dieser Art von Angriffssimulation veranlassen rote KI-Teams ein KI-System, sensible Informationen aus seinen Trainingsdaten preiszugeben. Dazu verwenden sie Aufforderungstechniken wie Wiederholungen, Vorlagen und bedingte Aufforderungen, um das Modell dazu zu bringen, sensible Informationen offenzulegen.

Bewährte Praktiken für KI-Red-Teaming

Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden KI-Systeme und der damit verbundenen Sicherheits- und Funktionsschwächen ist die Entwicklung einer KI-Red-Teaming-Strategie für die ordnungsgemäße Durchführung von Angriffssimulationen von entscheidender Bedeutung.

Erstellen Sie eine Hierarchie der Risiken. Ermitteln und verstehen Sie die Schäden, auf die das KI-Red-Teaming abzielen sollte. Zu den Schwerpunktbereichen könnten unter anderem voreingenommene und unethische Ergebnisse, Systemmissbrauch durch böswillige Akteure, Datenschutz sowie Infiltration und Exfiltration gehören. Nachdem Sie die relevanten Sicherheitsrisiken identifiziert haben, setzen Sie Prioritäten, indem Sie eine Hierarchie von den geringsten bis zu den wichtigsten Risiken aufstellen.

Stellen Sie ein ganzheitliches Team zusammen. Um ein rotes KI-Team zu entwickeln und zu definieren, sollten Sie zunächst entscheiden, ob das Team intern oder extern sein soll. Unabhängig davon, ob das Team ausgelagert oder intern zusammengestellt wird, sollte es aus Cybersecurity- und KI-Experten mit unterschiedlichen Fähigkeiten bestehen. Zu den Rollen könnten KI-Spezialisten, Sicherheitsexperten, KI-/ML-Experten und ethische Hacker gehören.

Red Team für den gesamten Stack. Testen Sie nicht nur KI-Modelle im Red Team. Es ist auch wichtig, die zugrunde liegende Dateninfrastruktur von KI-Anwendungen, alle miteinander verbundenen Tools und Anwendungen sowie alle anderen Systemelemente zu testen, auf die das KI-Modell zugreifen kann. Dieser Ansatz stellt sicher, dass keine ungesicherten Zugangspunkte übersehen werden.

Verwenden Sie Red Teaming in Verbindung mit anderen Sicherheitsmaßnahmen. Das KI-Red-Teaming deckt nicht alle Tests und Sicherheitsmaßnahmen ab, die zur Risikominderung erforderlich sind. Führen Sie strenge Zugriffskontrollen durch, um sicherzustellen, dass KI-Modelle mit den geringstmöglichen Berechtigungen arbeiten. Bereinigen Sie Datenbanken, die von KI-Anwendungen genutzt werden, und setzen Sie weitere Test- und Sicherheitsmaßnahmen ein, um das gesamte KI-Cybersicherheitsprotokoll abzurunden.

Dokumentieren Sie die Red-Team-Praktiken. Die Dokumentation ist für das KI-Red-Teaming entscheidend. Angesichts des breiten Spektrums und der Komplexität von KI-Anwendungen ist es unerlässlich, klare Aufzeichnungen über frühere Aktionen von Red Teams, künftige Pläne und Entscheidungsgrundlagen zu führen, um Angriffssimulationen zu optimieren.