4 Bedrohungen durch generative KI und ihre Abschwächung 

GenAI und die Funktionsweise dieser komplizierten Systeme  

Eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die als „generative KI“ oder „GenAI“ bezeichnet wird, generiert neue Inhalte aus einem Datensatz bestehender Beispiele. GenAI-Systeme nutzen umfangreiche Trainingsdatensätze und Benutzerkontext (Eingabeaufforderungen), um Texte, Bilder, Audiodateien und Videos zu erstellen. Sie nutzen ausgeklügelte Algorithmen und neuronale Netzwerke, um menschliche Kreativität nachzubilden und originelle Inhalte zu generieren.     

Manchmal können diese Datensätze so groß sein, dass sie die Größe des gesamten Internets erreichen. Daher müssen sich Unternehmen an Drittanbieter wenden, die solche Modelle bereitstellen und sie bei Bedarf ausführen können.     

Die Fähigkeit von GenAI, große Datenmengen zu verarbeiten, auf vielfältige Anfragen zu reagieren und kontinuierlich zu lernen, macht es komplex. Wenn Sie Drittanbieter integrieren APIsDie Komplexität steigt, da alle Dienste nahtlos zusammenarbeiten müssen und Sie eine leistungsstarke Architektur für die Verwaltung verschiedener Protokolle, Fehlerbehandlungen und Datenformate aufbauen müssen. Lastausgleich und Parallelitätskontrolle sind bei der Verwaltung mehrerer Datenströme von entscheidender Bedeutung, da Echtzeiteingaben, Benutzerinteraktionen und API-Antworten erforderlich sind.

Gleichzeitig müssen Datenschutz, ethisches Verhalten und Genauigkeit Priorität haben. Dabei müssen Ihre Systeme flexibel genug bleiben, um zu lernen und sich anzupassen. Es ist wichtig, über neue Bedrohungen informiert zu sein, die Ihre Systeme beeinträchtigen könnten. Darauf gehen wir im Folgenden ein.    

Auf welche Weise nutzen Bedrohungsakteure GenAI aus?

Bedrohungsakteure nutzen die fortschrittlichen Aspekte generativer KI mit bösen Absichten, da sie unglaublich realistische Texte, Grafiken und Audiodateien erzeugen kann, die in jeder Hinsicht menschenähnlich sind. Diese Technologie ermöglicht es Angreifern, ihre Angriffsvektoren, ihre Möglichkeiten zur Entdeckung und vor allem ihre Ausführung und Eskalation zu verbessern. Die Situation wird dadurch verschärft, dass es immer schwieriger wird, zwischen authentischen und erfundenen Informationen zu unterscheiden, was in vielen Branchen Alarmglocken schrillen lässt.  

Bedrohungen wie Ransomware, Phishing, DDoS, Deepfakes und Datendiebstahl nehmen zu. Ein Bericht von DigitalOcean Dieser Trend spiegelt sich in der mangelnden Zeit für das Sicherheitsmanagement wider (25 %), gefolgt von Datenverlust oder -diebstahl (23 %), Ransomware (12 %) und DDoS-Angriffen (10 %). Das Verständnis der Angriffe ist wichtig, da dieses Wissen hilft, wirksame Gegenmaßnahmen zu entwickeln und eine bestimmte Bedrohung zu reduzieren.   

Phishing

Phishing fällt unter Social Engineering Attacke, bei dem Angreifer betrügerische E-Mails, Instant Messages, Telefonanrufe oder Textnachrichten versenden, um diese wie echte Nachrichten aussehen zu lassen. Angreifer können GenAI verwenden, um gefälschte E-Mails zu erstellen, deren Inhalt den Charakter echter E-Mails aufweist und die Empfänger durch den authentischen Anschein täuscht. Es besteht die Möglichkeit, dass Sie auf solche betrügerischen E-Mails hereinfallen. Seien Sie daher vorsichtig.   

Cyberkriminelle können auf sensible Informationen wie Kontodaten, E-Mail-IDs und persönliche Daten zugreifen. Dies führt häufig zu Identitätsdiebstahl oder finanziellen Verlusten. Phishing-Bedrohungen können dazu führen, dass Hacker in das interne Netzwerk eines Unternehmens eindringen und dort Informationen abgreifen, Ransomware einsetzen oder den Geschäftsbetrieb unterbrechen.   

Spear-Phishing, Whaling und Pharming sind gezielte Phishing-Techniken, die Vertrauen und Technologie ausnutzen. Spear-Phishing zielt darauf ab, dass Personen persönliche Informationen verwenden, um authentisch wirkende Nachrichten zu verfassen. Dies ist der erste Schritt zum Angriff auf ein Unternehmen. Whaling zielt auf hochrangige Führungskräfte wie CEOs ab und zielt darauf ab, Anmeldeinformationen zu stehlen und auf vertrauliche Daten zuzugreifen. Pharming leitet Benutzer auf betrügerische Websites um, indem es DNS Server oder Geräte. Es ist keine Benutzerinteraktion erforderlich, um Anmeldeinformationen oder Daten zu kompromittieren.   

Zu den bemerkenswerten Beispielen für Phishing-Cyberangriffe zählen die folgenden Fälle.   

• Dieser exemplarische Fall von Business Email Compromise (BEC) betrifft den Litauer Evaldas Rimasauskas. Zwischen 2013 und 2015 stahl er über 100 Millionen US-Dollar von Google und Facebook. Er gab sich als vertrauenswürdiger Lieferant aus und schickte gefälschte Rechnungen an die Finanzabteilungen der Organisation. Die Unternehmen bezahlten die Rechnungen unwissentlich.

• Der US-amerikanische Gesundheitsdienstleister Elara Caring wurde 2020 Opfer eines Phishing-Angriffs. Dabei gelang es ihm, die E-Mail-Konten zweier seiner Mitarbeiter zu kompromittieren. Der Angriff führte zur Weitergabe privater Daten von mehr als 100,000 älteren Patienten, darunter Namen, Geburtsdaten, Finanz- und Bankdaten, Sozialversicherungsnummern, Führerscheindaten und Angaben zu ihrer Krankenversicherung. Die Angreifer setzten ihre böswilligen Aktivitäten eine Woche lang fort, bevor sie den Einbruch bemerkten und unter Kontrolle brachten.

Eine Studie zeigte außerdem, dass im Jahr 2023 71 % der Organisationen in den USA irgendwann im Laufe des Jahres Opfer eines effektiven Phishing-Angriffs wurden. Laut FBI steht Phishing ganz oben auf der Liste der Cyberkriminalität. Im Jahr 2023 wurden fast 200,000 Fälle solcher Angriffe mehr registriert als vier Jahre zuvor.

Wie kann man einen Phishing-Angriff abwehren?   

Phishing-Betrug lässt sich erkennen, indem man aufmerksam ist und auf Hinweise in E-Mails, Textnachrichten oder auf Websites achtet. In der Regel enthalten diese Hinweise Warnhinweise oder sogar Alarmsignale, die eine sofortige Reaktion auslösen sollen, beispielsweise die Drohung, das Konto nach Feststellung verdächtiger Aktivitäten zu schließen.

Diese E-Mails können auch von einer unbekannten Quelle stammen oder sogar vorgeben, von einer bekannten Organisation zu stammen. Statt Sie jedoch mit Ihrem Namen anzusprechen, verwenden sie eine allgemeine Anrede wie „Sehr geehrter Kunde“. Solche Anfragen nach Passwörtern oder Bankdaten bergen ein erhebliches Risiko, da die meisten, wenn nicht alle Unternehmen, keine E-Mails, Messaging-Dienste oder SMS verwenden, um solche sensiblen Informationen von ihren Kunden zu erhalten. Um nicht Opfer von Betrug zu werden, ist es wichtig, Nachlässigkeit zu vermeiden und die Kommunikation zu überprüfen.   

Wenn Sie eine Phishing-E-Mail erhalten, sollten Sie einen Moment innehalten und die Interaktion nicht weiterführen. Klicken Sie nicht auf Links und laden Sie keine Anhänge oder Antworten herunter. Achten Sie auf Unstimmigkeiten wie eine verdächtige E-Mail-Adresse des Absenders oder unangemessene Anfragen bezüglich persönlicher Daten. Informieren Sie unbedingt Ihre IT-Abteilung oder nutzen Sie die Phishing-Meldefunktion Ihres E-Mail-Dienstes. Löschen Sie die E-Mail jedoch vollständig aus Ihrem Posteingang und werfen Sie sie in den Papierkorb.

Und falls Sie dennoch mit der E-Mail interagiert haben, sollten Sie sofort Ihre Passwörter für alle Konten ändern und auf verdächtige Dinge bei Ihren Konten achten, auch um Ihre Grenzen zu schützen. Sie sollten auch Ihre Mitarbeiter dazu anhalten, wachsam zu bleiben und solche Angriffe zu vermeiden. Cyber-Angriffe.

Deepfakes    

Ein Deep Fake ist eine Form synthetischer Medien, bei der mithilfe generativer KI hochrealistische Fake-Inhalte, typischerweise Videos, Bilder oder Audiodateien, erstellt werden. Mithilfe generativer kontradiktorischer Netzwerke (GANs) und hochentwickelter neuronaler Netzwerke können Bedrohungsakteure Deepfake-Audio- und -Videos erstellen, die die Sprachmuster, Mimik und Stimme einer Person mit hoher Wiedergabetreue nachbilden. Solche Identitätsfälschungen werden zunehmend bei Social-Engineering-Angriffen, Betrugsversuchen und Spear-Phishing-Angriffen eingesetzt und umgehen dabei oft traditionelle Verifizierungsmechanismen.    

Deepfakes werden in Systeme zur Verbreitung von Malware integriert. Beispielsweise können gefälschte Videoanrufe oder synthetische Stimmen Benutzer dazu verleiten, während scheinbar legitimer Interaktionen schädliche Nutzdaten herunterzuladen.    

Um sich ein besseres Bild von Deepfakes zu machen, sollten Sie vergangene Vorfälle durchgehen.   

• Im Jahr 2019, als die Deepfake-Audiotechnologie noch nicht sehr weit fortgeschritten war, wurde eine Stimme, die die des CEO eines britischen Energieunternehmens imitierte, eingesetzt, um eine Überweisung von 243,000 US-Dollar auf ein von Betrügern kontrolliertes Konto einer der Tochtergesellschaften des Unternehmens zu ermöglichen.

• Anfang 2020 wurde ein Bankmanager in Hongkong mithilfe von Deepfake-Sprachtechnologie dazu verleitet, 35 Millionen Dollar zu überweisen. Die Betrüger verwendeten eine gefälschte Stimme, die wie die des Firmenchefs klang, und verschickten gefälschte E-Mails, um die Überweisung für eine gefälschte Akquisition zu autorisieren. An dem Betrug waren mindestens 17 Personen beteiligt, und das Geld wurde auf mehrere Konten in den USA überwiesen.

Wie können Sie einen Deepfake-Angriff erkennen und überwinden? 

Es gibt einige spezifische Beobachtungen, anhand derer sich Deepfakes erkennen lassen. Typische Anzeichen für Deepfake-Videos sind merkwürdige Schatten im Gesicht, unnatürliche Hauttöne, merkwürdige Blinzelmuster, unrealistische Bärte und Haare, künstlicher Glanz auf Brillengläsern und verschwommene Kanten um das Gesicht. Im Audiobereich können ungleichmäßige Lippensynchronisation oder roboterhafte Stimmklänge auffallen. Um diese Manipulationen zu erkennen, nutzen Tools wie Deepware-Scanner oder die Video-Authentifikatoren von Microsoft maschinelles Lernen, um kleine Unstimmigkeiten wie ungewöhnliche Gesichtsbewegungen, Mikroausdrücke und Augenbewegungen zu erkennen.   

Cybersicherheit ist in solchen Szenarien ein Muss, um diese herausfordernden Angriffe zu überwinden, die das gesamte Unternehmen lahmlegen können. Mit den folgenden Richtlinien können Sie sich vor Deepfake-Angriffen schützen.   

• Setzen Sie KI-gestützte Tools ein, um manipulierte Medien zu erkennen.

• Verwenden Sie verschlüsselte Kommunikationsplattformen, um sensible Daten zu schützen.

• Implementieren Sie digitale Wasserzeichen, um proprietäre Medien zu authentifizieren.

• Legen Sie strenge Protokolle für die Medienüberprüfung und Inhaltsmoderation fest.

• Fordern Sie für vertrauliche Kommunikation eine biometrische Verifizierung an.

• Überwachen Sie Online-Plattformen auf möglichen Missbrauch unternehmensbezogener Medien.

• Schützen Sie Medien- und Sprachdaten durch Verschlüsselung und sichere Speicherung.

• Entwickeln Sie einen Krisenmanagementplan zur Bewältigung von Deepfake-Vorfällen.

• Setzen Sie sich für Gesetze ein, die den böswilligen Einsatz von Deepfakes unter Strafe stellen, und arbeiten Sie an Industriestandards mit.

• Informieren Sie Ihre Mitarbeiter über die Risiken von Deepfakes und Erkennungstechniken.

Erstellung von Schadsoftware  

Schadsoftware (kurz: Malware) ist jede Software, die absichtlich entwickelt wurde, um Computer, Netzwerke oder Geräte zu schädigen, auszunutzen oder zu stören. GenAI ermöglicht es selbst unerfahrenen Bedrohungsakteuren, Schadcode zu generieren, indem das für die Entwicklung von Malware erforderliche technische Fachwissen reduziert wird. Generative KI kann mithilfe fortschrittlicher Modelle wie Transformatoren und neuronaler Netzwerke die Erstellung komplexer Malware automatisieren. Diese KI-Tools können polymorphe Malware produzieren, die ihre Struktur häufig ändert und dadurch schwerer zu erkennen ist.    

KI-generierte Malware kann mithilfe feindlicher Techniken herkömmliche Erkennungssysteme umgehen. Durch die Ausnutzung von Schwachstellen in Machine-Learning-Modellen, die in Sicherheitssoftware verwendet werden, kann diese Malware ihr Verhalten dynamisch ändern und Endpoint Detection and Response (EDR)-Systeme, Firewalls und Antivirenprogramme umgehen. KI kann sogar bei der Entwicklung von Ransomware mit fortschrittlichen Verschlüsselungstechniken oder der Generierung von Skripten zur Ausnutzung von Schwachstellen. Dieser Missbrauch generativer KI stellt erhebliche Herausforderungen für die Cybersicherheit dar und erfordert fortschrittliche Abwehrmaßnahmen, um diesen Angriffen entgegenzuwirken.   

Malware gibt es in vielen Formen und jede richtet auf ihre eigene Art Schaden an.  

• Ein Virus hängt sich an Dateien an, verbreitet sich beim Öffnen und beschädigt Ihre Daten.

• Würmer sind hinterhältig und verbreiten sich ohne Ihr Zutun in Netzwerken.

• Dann gibt es Trojaner, die wie harmlose Software aussehen, nach der Installation aber schädliche Überraschungen bereithalten.

• Ransomware sperrt Ihre Dateien oder Systeme und verlangt Geld für die Rückgabe.

• Spyware beobachtet heimlich, was Sie tun, und stiehlt letztendlich Ihre persönlichen Daten, beispielsweise Passwörter.

• Adware bombardiert Sie mit lästiger Werbung und führt Sie manchmal auf gefährliche Websites.

• In Rootkits, übernehmen Hacker die Kontrolle über Ihren Computer und bleiben verborgen.

• Keylogger zeichnen jeden Tastendruck auf, um vertrauliche Daten zu stehlen.

• Botnetze machen Ihr Gerät zu einem Teil eines Hackernetzwerks für Angriffe und dateilose Malware arbeitet vollständig im Speicher Ihres Systems, ohne Spuren zu hinterlassen.

Jede Art birgt ernsthafte Risiken, daher ist es unerlässlich, geschützt zu bleiben. Um die Schwere dieses Angriffs zu verstehen, sollten Sie sich die wichtigsten Vorfälle ansehen, die sich ereignet haben. Angriffe wie die Kaseya-Ransomware oder die SolarWinds Sicherheitsverletzung zeigt, wie schädlich Cyberangriffe für Unternehmen sein können, Lieferkettenund vertrauliche Informationen.   

• Der Kaseya-Angriff ereignete sich im Juli 2021, als die Ransomware-Gruppe REvil eine Schwachstelle in der VSA-Software von Kaseya ausnutzte, die von IT-Dienstleistern genutzt wird. Durch den Angriff auf das Update-System der Software verbreiteten die Angreifer Ransomware an rund 1,500 Unternehmen weltweit und forderten 70 Millionen US-Dollar. Dieses Großereignis verdeutlichte die gravierenden Risiken und Schwachstellen der Supply Chain.

• Das SolarWinds greifen an Im Jahr 2020 kam es zu einer schwerwiegenden Cybersicherheitsverletzung, bei der Hacker Schadcode in Updates der Orion-Software von SolarWinds einschleusten. Betroffen waren rund 18,000 Organisationen, darunter US-Behörden und Großunternehmen. Die Angreifer nutzten eine Schwachstelle in der Software, um auf sensible Daten und Systeme zuzugreifen. Der Angriff verdeutlichte die Risiken, die mit kompromittierten Software-Updates verbunden sind. Er betraf auch kritische Prozesse im privaten und öffentlichen Sektor.

Wie kann man Malware-Angriffe überwinden?  

Sie benötigen eine mehrschichtige Strategie zum Schutz vor Malware und gleichzeitig zur Gewährleistung eines reibungslosen Geschäftsbetriebs. Erstens: regelmäßige Softwareaktualisierungen und das Patchen von Anwendungen und Betriebssystemen ist unerlässlich. Diese Updates beheben Schwachstellen, die von Malware ausgenutzt werden könnten. Die Anwendung des Prinzips der geringsten Privilegien stellt sicher, dass Benutzer nur den für ihre Rollen erforderlichen Zugriff haben und begrenzt den Umfang potenzieller Angriffe. Verhaltensbasierte Erkennung Tools erkennen ungewöhnliche Aktivitäten, selbst wenn die Malware nicht mit bekannten Signaturen übereinstimmt.    

Organisationen sollten auch regelmäßige Tests und Audits ihre Sicherheitssysteme mit simulierten Angriffen, um Schwachstellen zu identifizieren. Kontinuierliche Endpunktüberwachung und EDR-Technologie kann verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, indem es eine schnelle Eindämmung von Bedrohungen gewährleistet. Greylisting von Anwendungen kann auf Endpunkte angewendet werden, um nicht autorisierte Software daran zu hindern, auf das Internet zuzugreifen oder Dateien zu ändern.  

Netzwerksegmentierung ist ein weiterer Ansatz, der kritische Systeme von weniger sensiblen isoliert, um die Verbreitung von Malware im Falle eines Angriffs zu verhindern. Darüber hinaus verwendet Cloud-basierte Sicherheitslösungen bietet skalierbaren Schutz. Automatisierte Sicherungen Stellen Sie im Falle eines Angriffs die Geschäftskontinuität sicher und ermöglichen Sie eine schnelle Wiederherstellung.     

Schließlich Benutzer schulen Durch die Kombination dieser Strategien können Sie Malware-Angriffe effektiv verhindern und gleichzeitig Ihre Produktivität aufrechterhalten.  

Datenmanipulation     

KI-Systeme können Verzerrungen wie algorithmische Verzerrungen, kontroverse Verzerrungen und Auslassungsverzerrungen aus Trainingsdaten übernehmen, was zu verzerrten Ergebnissen führen kann. Diese Verzerrungen können schädliche Folgen haben, wie etwa Diskriminierung in Bewerberverfolgungssystemen, ungenaue Gesundheitsdiagnostik für Patienten und voreingenommene prädiktive Polizeiarbeit, die sich gegen marginalisierte Gruppen richtet. Generative KI kann genutzt werden, um überzeugende gefälschte Bewertungen, Produktempfehlungen und andere Arten von Inhalten zu erstellen, wodurch böswillige Akteure die öffentliche Wahrnehmung manipulieren oder den Ruf einer Marke schädigen können. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken zur natürlichen Sprachgenerierung (NLG) kann KI authentisch klingende Inhalte produzieren, die die menschliche Sprache imitieren, was schwer zu erkennen ist.    

Große Sprachmodelle (LLMs) werden in Anwendungen wie virtuellen Assistenten und Chatbots verwendet und erfordern umfangreiche Trainingsdaten, die häufig über Webcrawler, die Websites durchsuchen, bezogen werden. Diese Daten können in der Regel ohne Ihre Zustimmung gesammelt werden und Ihre personenbezogenen Daten (PII) enthalten. Auch andere KI-Systeme, die personalisierte Erlebnisse bieten, können personenbezogene Daten erfassen.   

In der Regel sind professionelle Hacker für diese Attacken und manipulieren Aufzeichnungen oder Daten in der Hoffnung, damit Geld zu verdienen. Einige Vorfälle deuten sogar darauf hin, dass diese Angriffe eine Insider-Bedrohung durch Mitarbeiter oder ehemalige Mitarbeiter darstellen können, die alle Einzelheiten des Unternehmens kennen. Tesla Motors ist ein solches Beispiel, wo ein ehemaliger Mitarbeiter das Unternehmen angegriffen hat. Weitere Beispiele werden unten aufgeführt. 

• Der Tay-Chatbot von Microsoft war ein KI-Chatbot, der aus den Interaktionen mit Nutzern auf Twitter lernen sollte. Angreifer manipulierten die Daten, woraufhin der Bot begann, anstößige Beiträge auf seinen Twitter-Account hochzuladen. Dies führte dazu, dass Microsoft den Dienst nur 16 Stunden nach seinem Start abschaltete.

• Beim Twitter-Bitcoin-Betrug von 2020 erlangten Hacker die Kontrolle über bekannte Twitter-Konten, darunter die von Elon Musk, Barack Obama und anderen prominenten Persönlichkeiten. Sobald sie die Kontrolle hatten, veröffentlichten sie betrügerische Tweets, in denen sie für einen Kryptowährungsbetrug warben und ihre Follower aufforderten, Bitcoins an eine bestimmte Adresse zu senden, mit dem Versprechen, ihr Geld zu verdoppeln. Der Betrug führte zu finanziellen Verlusten für die Opfer und weckte ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Social-Media-Plattformen. Dieser Vorfall beschädigte das Vertrauen in die Datenintegrität und Kontosicherheitsmechanismen von Twitter erheblich.

Was sollten Sie bei einem Datenmanipulationsangriff tun? 

Das Erkennen eines Datenmanipulationsangriffs erfordert eine sorgfältige Überwachung und Analyse der Systeme eines Unternehmens. Achten Sie zunächst auf ungewöhnliche Aktivitäten wie unerwartete Datenänderungen oder Zugriffsspitzen auf vertrauliche Informationen. Die Überprüfung von Systemprotokollen kann helfen, unbefugte Änderungen oder verdächtiges Verhalten zu erkennen. Der Abgleich von Daten mit anderen Quellen oder historischen Aufzeichnungen kann Inkonsistenzen aufdecken. Die Analyse von Metadaten kann Hinweise auf unbefugte Bearbeitungen oder Änderungen liefern. Sie können das Benutzerverhalten und den Netzwerkverkehr überwachen und ungewöhnliche Aktivitäten erkennen, beispielsweise den Zugriff auf Daten, den jemand normalerweise nicht nutzen würde.    

Bei einem Datenmanipulationsangriff ist schnelles Handeln unerlässlich, um den Schaden zu minimieren und weitere Angriffe zu verhindern. Zunächst sollten die betroffenen Systeme isoliert werden, um eine Ausbreitung der Manipulation zu verhindern. Anschließend sollte eine gründliche Untersuchung durchgeführt werden, um die Quelle des Angriffs zu identifizieren, z. B. wie die Daten manipuliert wurden und welche Systeme kompromittiert wurden.   

Sobald das Ausmaß des Angriffs feststeht, sollten Sie Stakeholder, Mitarbeiter, Kunden und die zuständigen Behörden informieren, um Transparenz und Vertrauen zu gewährleisten. Stellen Sie anschließend Ihre verlorenen oder veränderten Daten aus sicheren Backups wieder her und stellen Sie sicher, dass diese nicht manipuliert wurden. Führen Sie unbedingt ein umfassendes Sicherheitsaudit durch, um ausgenutzte Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.    

Die Implementierung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen, wie z. B. verbesserte Überwachung oder aktualisierte Authentifizierungsprotokolle, kann dazu beitragen, zukünftige Vorfälle zu verhindern. Schließlich müssen rechtliche und regulatorische Verpflichtungen überprüft werden, um die Einhaltung der Datenschutzgesetze sicherzustellen und mögliche rechtliche Auswirkungen zu minimieren. Während des gesamten Prozesses sollte die Kommunikation mit den betroffenen Parteien aufrechterhalten werden, um die Auswirkungen auf den Ruf und das Vertrauen des Unternehmens zu begrenzen.   

Neben diesen technologiezentrierten Angriffen gibt es auch einige Umweltbedenken. So entstehen erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt durch den hohen Wasserverbrauch für die Kühlung (5.4 Millionen Liter für das GPT-3-Training) und den Energieverbrauch, was zu CO2-Emissionen von über 274.000 Kilogramm pro Modell führt. 

NIST-Empfehlungen und Sonderveröffentlichungen   

NIST definiert drei Hauptkategorien von Bedrohungen für GenAI-Systeme. Diese beinhalten Integrität, Verfügbarkeit und Datenschutz. Diese Grundsätze geben vor, wie Organisationen Risiken managen und mindern sollten, einschließlich der Risiken, die mit neuen Technologien wie GenAI verbunden sind.   

• Integrität konzentriert sich auf die Gewährleistung der Genauigkeit, Konsistenz und Vertrauenswürdigkeit von Daten und Systemen. Zu den Integritätsrisiken von GenAI gehört die Datenmanipulation. KI kann falsche oder irreführende Informationen wie Deepfakes/Fake News und Modellmanipulationen generieren. In solchen Fällen können KI-Modelle manipuliert werden, um verzerrte oder schädliche Ergebnisse zu produzieren. Datenvergiftung ist ein weiteres erhebliches Integritätsrisiko, bei dem böswillige Akteure schädliche Daten in den Trainingsprozess eines KI-Modells einschleusen. Dies führt dazu, dass KI-Modelle falsche oder irreführende Ergebnisse produzieren. Ein Beispiel für Datenvergiftung könnte die Einführung gefälschter Benutzerinteraktionen in ein Empfehlungssystem sein, um die Entscheidungen des Modells zu beeinflussen.  

• Verfügbarkeit stellt sicher, dass Dienste und Daten bei Bedarf verfügbar sind. Im Kontext von GenAI bestehen Risiken in Serviceunterbrechungen durch Angriffe wie Denial-of-Service (DoS) oder Distributed Denial-of-Service (DDoS). Wenn KI-Systeme ausfallen oder nicht mehr verfügbar sind, stören sie den Geschäftsbetrieb und bringen ihn sogar zum Erliegen. Eine Schlüsselkomponente zur Verbesserung der Leistung, Qualität und Verfügbarkeit von KI-Modellen sind die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Schichten. Die RAG-Schicht gewährleistet die Ausfallsicherheit und Verfügbarkeit kritischer Aufgaben. Die Sicherung von KI-Modellen und zugehörigen Datenbanken ist wichtig, um einen kontinuierlichen Betrieb zu gewährleisten und Serviceunterbrechungen zu vermeiden.  

• Schließlich konzentriert sich der Datenschutz auf den Schutz personenbezogener Daten (PII) und die Einhaltung gesetzlicher Standards wie der Datenschutz-Grundverordnung. (BIPR) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA)GenAI kann Datenschutzrisiken durch Datenlecks bergen, bei denen sensible Informationen unbeabsichtigt offengelegt werden könnten. KI-generierte Inhalte könnten unbeabsichtigt private Daten preisgeben. Darüber hinaus erfordert die Extraktion von Eingabeaufforderungen und Systemkontext in GenAI die Verwendung von Benutzereingabeaufforderungen und Systemkontext zur Generierung von Antworten, was manchmal zu Datenschutzverletzungen führen kann. Dies geschieht, wenn KI-Modelle unbeabsichtigt auf persönliche oder vertrauliche Daten aus Eingabeaufforderungen oder früheren Interaktionen zugreifen, denen der Benutzer möglicherweise nicht zugestimmt hat. 

Das National Institute of Standards and Technology (NIST) bietet verschiedene Sonderpublikationen (Special Publications, SPs) an, die Unternehmen dabei unterstützen, die mit dem Einsatz generativer KI verbundenen Risiken zu adressieren und zu minimieren. Diese Richtlinien bieten einen strukturierten Ansatz zur Bewältigung der Herausforderungen und Bedenken, die GenAI-Technologien mit sich bringen.   

1. NIST SP 800-53 (Sicherheits- und Datenschutzkontrollen für Informationssysteme und Organisationen) 

   Das Hauptziel von SP800-53 Ziel ist es, einen strukturierten Ansatz für das Management von Cybersicherheits- und Datenschutzrisiken bereitzustellen, indem Kontrollen angeboten werden, die ein breites Spektrum an Bedrohungen abdecken. Diese Kontrollen sind in 18 Gruppen unterteilt, darunter Bereiche wie Zugriffskontrolle, System- und Kommunikationsschutz, Vorfallreaktion und Notfallplanung.

2. NIST SP 800-37 (Risikominderung für Informationssysteme und Organisationen)

   Die primäre Verwendung von SP800-37 Ziel ist es, Unternehmen durch den Prozess der Bewertung, Implementierung und kontinuierlichen Überwachung von Sicherheitskontrollen zu führen, um Risiken zu minimieren. Es trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Systeme während ihres gesamten Lebenszyklus sicher, konform mit Vorschriften und widerstandsfähig gegen Bedrohungen sind. 

3. NIST AI 600-1 (NIST AI-Risikomanagement-Framework)

   Dieser Rahmen befasst sich speziell mit den besonderen Risiken, die von generativer KI ausgehen. Es behandelt Themen wie Datenschutz, Modellverzerrung, Transparenz, Rechenschaftspflicht und ethische Bedenken und bietet Best Practices zur Bewältigung und Minderung dieser Herausforderungen.

Top-Strategien zum Schutz vor GenAI-Bedrohungen 

Um diese neuen Risiken zu vermeiden, ist es für Einzelpersonen und Organisationen unerlässlich, Best Practices anzuwenden. Hier erfahren Sie, welche Strategien Sie vor den Bedrohungen durch generative KI schützen. So bleiben Ihre Daten, Ihre Privatsphäre und Ihr Ruf in der modernen Welt geschützt. Datenverstöße und GenAI-Angriffe sind so häufig.    

• Implementieren Sie eine starke Eingabevalidierung

  Implementieren Sie robuste Mechanismen, um sicherzustellen, dass die in Ihr System eingespeisten Informationen sicher und logisch sind. Durch die Überprüfung eingehender Informationen können Sie unangemessene und zerstörerische Eingaben blockieren, die Ihr System beschädigen können.

• Verschlüsselung implementieren

  Datenverschlüsselung wandelt sensible Informationen in unlesbaren Code um und gewährleistet deren Sicherheit, selbst wenn Angreifer Zugriff erhalten. Durch den Einsatz Verschlüsselungsalgorithmen, können nur autorisierte Benutzer mit dem Entschlüsselungsschlüssel auf die Originaldaten zugreifen und Missbrauch verhindern.

• Vertrauliche Anmeldeinformationen

  Der Schutz Ihrer Anmeldeinformationen ist unerlässlich. Verwenden Sie sichere Tresore zur Speicherung, rotieren Sie regelmäßig Schlüssel und setzen Sie Zugriffskontrollen durch, um vertrauliche Informationen wie OAuth-Token und API-Schlüssel vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

• Investieren Sie in Redundanz- und Failover-Mechanismen

  Es handelt sich lediglich um ein Backup-System, das als Ersatz dienen kann, wenn etwas ausfällt. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Dienste auch dann betriebsbereit bleiben, wenn ein Teil Ihres Systems kompromittiert ist.

• Führen Sie regelmäßige Stresstests durch

  Berücksichtigen Sie bei der Systementwicklung die schlimmsten Szenarien. Führen Sie zur Vermeidung von DoS-Angriffen stets Stresstests durch. Durch die Simulation abnormalen Datenverkehrs können Sie Schwachstellen in der Architektur erkennen und die Systeme für hohe Belastungen optimal strukturieren.

• Integrieren Sie Code Signing in Datenschutzprüfungen

  Code Signing bezeichnet das Anbringen einer digitalen Signatur an Software oder Code, um deren Authentizität sicherzustellen und die Quelle zu verifizieren. Durch den Einsatz von Code Signing Tools wie CodeSign Secure, können die Integrität und das Eigentum am Code geschützt werden. Darüber hinaus trägt die Durchführung regelmäßiger Datenschutzprüfungen dazu bei, die Sicherheit und Vertraulichkeit der Benutzerdaten zu gewährleisten.

• Traditionelle DDoS-Abwehr

  Verwenden Sie Firewalls und spezielle Tools, um schädlichen Datenverkehr zu erkennen, indem Sie nach ungewöhnlichen Mustern in Ihren Diensten suchen. Dies hilft, DDoS-Angriffe zu verhindern und stellt sicher, dass echte Benutzer Ihre Dienste jederzeit problemlos nutzen können.

• Wenden Sie Techniken zur Datenminimierung an

  Es sollten Grundsätze der Datenminimierung befolgt werden, einschließlich der Bereitstellung nur notwendiger Informationen. Durch die Minimierung der Menge der persönlichen Daten, die man besitzt, verringert man das Risiko einer Offenlegung im Falle eines Verstoßes.

• Implementieren Sie strenge Zugangskontrollen

  Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Personen auf vertrauliche Daten zugreifen können. Verwenden Sie dazu Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC). Dies schränkt den Zugriff auf kritische Daten ein und verringert das Risiko unbefugter Manipulation.

Ein aktueller Bericht über die Risiken von GenAI

Kürzlich veröffentlichte HP Wolf Security am 24. September 2024 einen Bericht. Darin sind neue Erkenntnisse aufgetaucht, die zeigen, wie Angreifer künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ausgeklügelte Schadsoftware zu erstellen. Im Zuge der Weiterentwicklung der Cybersicherheit unterstreicht diese neue Entwicklung die wachsende Rolle von KI in der Cyberkriminalität und macht traditionelle Verteidigungsstrategien noch anfälliger.    

Wichtige Erkenntnisse aus dem Bericht von HP Wolf Security

Der Bericht enthüllt mehrere alarmierende Taktiken, die Bedrohungsakteure nutzen:

• KI-generierte Malware-Skripte

  Angreifer nutzen zunehmend KI-Tools zur Entwicklung bösartiger Skripte und automatisieren so die Erstellung effektiverer und schwerer zu erkennender Malware. Mithilfe von KI können sie schnell Varianten von Malware generieren und dabei herkömmliche signaturbasierte Erkennungssysteme umgehen.

• Eingebettete Malware in Bilddateien

  Der Bericht weist auch auf einen neuen Trend hin, bei dem Schadsoftware in Bilddateien eingebettet wird. Dabei wird die Art und Weise ausgenutzt, wie Geräte Bilder verarbeiten, sodass Schadsoftware von herkömmlichen Sicherheitsmechanismen nicht erkannt wird.

• Malvertising

  Eine weitere im Bericht hervorgehobene Methode ist Malvertising. Dabei fügen Angreifer betrügerische PDF-Tools in Anzeigen ein. Wenn ahnungslose Benutzer auf diese Anzeigen klicken, laden sie unwissentlich schädliche Dateien herunter, was zu einer Systemgefährdung führt.

Wie kann Encryption Consulting helfen?

Da sich GenAI-gesteuerte Bedrohungen ständig weiterentwickeln, unterstützt Encryption Consulting Unternehmen durch seine Verschlüsselungsberatung. Durch eine Datenermittlung lokalisieren wir strukturierte und unstrukturierte sensible Daten und entwickeln umsetzbare Strategien für deren sichere Verwaltung. Unser Risikobewertungsprozess identifiziert Schwachstellen in Ihrem Unternehmen und bietet maßgeschneiderte Lösungen zur Minimierung des Risikos von Datenverstöße. Wir liefern außerdem eine gründliche Bewertung und Strategie, erstellen einen klaren Fahrplan und etablieren Datenschutzrahmen, um die Sicherheit zu stärken und die Konformität des Unternehmens sicherzustellen. 

Bei der Entwicklung unserer Datenschutzprogramme legen wir den Schwerpunkt auf Governance, Risikoüberwachung und Leistungskennzahlen, um die allgemeine Sicherheit zu verbessern. Darüber hinaus unterstützen wir die Integration und Bereitstellung fortschrittlicher Technologielösungen zur effektiven Abwehr KI-basierter Cyberbedrohungen. Encryption Consulting hilft Unternehmen, Cyberangriffe durch die Kombination strategischer Erkenntnisse und technischer Expertise zu vermeiden. 

Fazit  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung generativer KI ihre Vorzüge und Gefahren birgt, die kein Unternehmen ignorieren sollte. Angriffsvektoren wie Phishing, Voice-Deepfakes und die Generierung bösartiger Malware, einschließlich Datenmissbrauch, haben sich zu einem besorgniserregenden Trend entwickelt, da böswillige Akteure GenAI als Waffe einsetzen. Dies stellt eine zunehmende Gefahr für Sicherheit, Datenschutz und Vertrauen dar. Unternehmen können solchen Bedrohungen erfolgreich begegnen, indem sie bewährte Verfahren anwenden. Zu diesen Verfahren gehören Eingabeprüfungen, Redundanzrichtlinien und effektive Zugriffsbeschränkungen in Verbindung mit einem zukunftsorientierten Überwachungs- und Auditprozess.

Es ist wichtig, einen Mittelweg zu finden zwischen der Verfügbarkeit von Tools für effiziente GenAI-Aktivitäten und der Implementierung strenger Sicherheitsvorkehrungen, um deren sichere und ethische Nutzung in einem schnell wachsenden digitalen Ökosystem zu gewährleisten.