Ist generative KI sicher einsetzbar?
Roboter der eingestellt und angeschlossen wird

Ist generative KI sicher einsetzbar?

Generative Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet KI-Modelle, die in der Lage sind, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik zu erstellen. Diese Technologie hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht und findet zunehmend Anwendung in verschiedensten Bereichen, von der automatisierten Texterstellung über die Generierung von Bildern bis hin zur Entwicklung von Softwarecode. Doch mit dieser neuen Technologie stellt sich auch die Frage: Kann generative KI sicher eingesetzt werden?

 

Die Diskussion um die Sicherheit von generativer KI ist komplex. Einerseits bietet sie immense Chancen und Möglichkeiten, andererseits birgt sie Risiken, die nicht ignoriert werden dürfen. Kritisch hinterfragt werden muss, ob und wie diese Technologie sicher in Unternehmen und anderen Institutionen genutzt werden kann, ohne dass es zu Missbrauch oder negativen Auswirkungen kommt.

Risiken durch den Einsatz von generativer KI

Der Einsatz von generativer KI bringt mehrere Risiken mit sich:

  1. Verbreitung von Fehlinformationen: Generative KI kann zur Erzeugung von Falschinformationen oder manipulativen Inhalten genutzt werden, die schwer von echten Inhalten zu unterscheiden sind. Dies kann das Vertrauen in Medien und Informationen untergraben.

  2. Datenschutzprobleme: Generative KI-Modelle benötigen oft große Mengen an Daten zum Training. Wenn diese Daten sensible oder personenbezogene Informationen enthalten, besteht die Gefahr von Datenschutzverletzungen.

  3. Bias und Diskriminierung: Wenn die Trainingsdaten der KI Vorurteile oder Diskriminierungen enthalten, kann die generative KI diese reproduzieren und verstärken. Dies kann zu ungerechten und diskriminierenden Ergebnissen führen.

  4. Sicherheitslücken und Missbrauch: Generative KI kann auch von böswilligen Akteuren genutzt werden, um Cyberangriffe durchzuführen, z.B. durch die Generierung von Phishing-E-Mails oder die Erstellung von Malware.

Mögliche Lösungsansätze für den sicheren Einsatz

Lokales Betreiben der generativen KI

Eine Möglichkeit, die Sicherheit von generativer KI zu erhöhen, besteht darin, die Modelle lokal zu betreiben, anstatt sie über externe Cloud-Dienste zu nutzen. Dies hat mehrere Vorteile:

Kontrolle über Daten

Durch den lokalen Betrieb behalten Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten und können besser sicherstellen, dass keine sensiblen Informationen an Dritte gelangen.

Datensicherheit

Lokale Systeme können speziell gesichert werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Dies reduziert das Risiko von Datenlecks und Cyberangriffen.

Gehirn wird erforscht

Sind Open Source Modelle sicherer?

Der Einsatz von Open Source Modellen kann ebenfalls zur Sicherheit beitragen:

Transparenz

Open Source Modelle sind für jeden einsehbar. Dadurch können Sicherheitslücken und Schwachstellen schneller identifiziert und behoben werden.

 

Community Support

Eine breite Entwicklergemeinschaft kann zur kontinuierlichen Verbesserung und Sicherung der Modelle beitragen.

 

Anpassbarkeit

Unternehmen können Open Source Modelle an ihre spezifischen Sicherheitsanforderungen anpassen und optimieren.

Arbeiten nur mit internen Firmendaten

Ein weiterer Ansatz zur sicheren Nutzung generativer KI besteht darin, die Modelle ausschließlich mit internen Firmendaten zu trainieren und zu betreiben:

Datenkontrolle

Durch die Verwendung interner Daten kann das Unternehmen sicherstellen, dass keine externen Datenquellen verwendet werden, die potenziell unsicher oder kompromittiert sein könnten.

 

Sicherheitsstandards

Interne Daten können strengen Sicherheits- und Datenschutzstandards unterliegen, was das Risiko von Missbrauch und Datenschutzverletzungen minimiert.

Wie könnte so etwas funktionieren?

Zunächst wird auf leistungsstarker Hardware eine Inference-Engine installiert, die den Betrieb von Sprachmodellen ermöglicht. Das passende LLM, das man für jeden Einsatzzweck benötigt, kann z.B. auf Huggingface gefunden werden.

Um anschließend auf Ihre Daten zuzugreifen, gibt es zwei Optionen: Finetuning und Retrieval Augmented Generation (RAG). Während Finetuning sehr leistungs- und kostenintensiv ist, stellt RAG eine günstigere Alternative dar. Dabei werden die Daten des LLM nicht verändert; stattdessen wird ein Kontext aus dem eigenen Datenbestand mitgeliefert.

Wenn Sie mehr über den Einsatz von KI in der FIS-ASP lesen möchten, dann erfahren Sie mehr unter: https://www.fis-asp.de/private-ki/

Fazit und Zukunftsausblick

Generative KI bietet enorme Potenziale, die weitreichende Veränderungen und Verbesserungen in verschiedenen Branchen ermöglichen können. Dennoch ist der sichere Einsatz dieser Technologie von entscheidender Bedeutung, um die damit verbundenen Risiken zu minimieren. Durch Maßnahmen wie den lokalen Betrieb der Modelle, den Einsatz von Open Source Software und die Beschränkung auf interne Daten können Unternehmen die Sicherheit von generativer KI deutlich erhöhen.

 

In Zukunft wird es entscheidend sein, weiterhin robuste Sicherheitsstandards zu entwickeln und anzuwenden, um den verantwortungsvollen und sicheren Einsatz von generativer KI zu gewährleisten. Regulierungen und Best Practices werden ebenfalls eine wichtige Rolle spielen, um sicherzustellen, dass diese Technologie zum Wohl der Gesellschaft eingesetzt wird.

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