Überblick — KI im Unternehmen — Sicherheit & Risiko — Beispiele aus Projekten.
Kernaussage: Die Einführung von Red-Teaming im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist ein entscheidender Schritt zur Sicherstellung der Sicherheit und Minimierung von Risiken bei der Integration von KI-Technologien in Unternehmensprozesse. Indem fokussiert Schwachstellen aufgedeckt und behoben werden, lässt sich die Resilienz der eingesetzten KI-Systeme signifikant erhöhen.
Was ist Red-Teaming für KI?
Red-Teaming ist eine bewährte Methode, die ursprünglich aus dem Bereich der Cybersecurity stammt und darauf abzielt, Systeme durch gezielte Angriffe auf ihre Schwächen zu testen. Im Zusammenhang mit KI bedeutet dies, dass ein eigens dafür zusammengestelltes Team (das „rote Team“) verschiedene Angriffsszenarien simuliert, um Schwachstellen in einem KI-System aufzudecken, bevor diese von externen Angreifern ausgenutzt werden können. Dies umfasst unter anderem das Testen der Robustheit von Algorithmen, die Sicherheit der Daten und die Reaktionsfähigkeit auf unvorhergesehene Eingaben.
Typische Fehler bei der Einführung von Red-Teaming für KI
Unzureichende Vorbereitung und Planung: Ein häufiger Fehler besteht darin, ohne eine gründliche Vorbereitungsphase zu starten. Zu viele Unternehmen beginnen mit dem Red-Teaming, bevor klar definierte Ziele und ein umfassendes Verständnis der zu testenden KI-Systeme vorliegen. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen eine detaillierte Bestandsaufnahme ihrer KI-Systeme machen und spezifische Schwachstellen definieren, die adressiert werden sollen.
Mangelnde Integration der Ergebnisse in die Praxis: Oftmals wird die Analyse des Red-Teaming nicht vollständig in die Praxis integriert. Dies wird häufig durch fehlende Kommunikationsstrukturen zwischen Red-Team und den Entwicklern verursacht. Um die Ergebnisse wirksam zu nutzen, ist es wichtig, dass ein strukturierter Prozess für den Wissenstransfer etabliert wird, bei dem die Entwicklungsteams die Erkenntnisse aktiv nutzen, um Verbesserungen vorzunehmen.
Unzureichende Kontinuität des Testens: Ein einmaliger Test mag Schwachstellen aufzeigen, doch ohne regelmässige Wiederholungen kann ein KI-System schnell wieder angreifbar werden. Kontinuierliches Testen ist notwendig, um mit den ständigen Entwicklungen in der KI-Technologie Schritt zu halten und neue Schwachstellen zeitnah zu erkennen. Unternehmen sollten feste Intervalle für wiederkehrende Testzyklen einplanen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Erstellung einer Red-Teaming-Strategie: Beginnen Sie mit einem Kick-off-Meeting, um die spezifischen Ziele und Anwendungsbereiche des Red-Teamings zu definieren. Erstellen Sie einen detaillierten Aktionsplan, der die Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Red-Team festlegt und die Kommunikationswege zu anderen Abteilungen klärt.
Durchführung der ersten Testphase: Implementieren Sie in der zweiten Woche erste kleinere Testszenarien, deren Ziel es ist, schnell erste Erkenntnisse über mögliche Schwächen zu gewinnen. Dies sollte als Probephase für das Red-Team dienen und gleichzeitig dazu beitragen, ein initiales Risikoprofil zu erstellen.
Analyse und Implementierung der Ergebnisse: In der dritten Woche sollte das Red-Team die gesammelten Daten auswerten, die relevanten Schwachstellen priorisieren und die Ergebnisse an die Entwicklungsabteilungen weitergeben. Organisieren Sie zeitnahe Meetings mit den Entwicklungsteams, um sicherzustellen, dass die notwendigen Anpassungen und Verbesserungen effizient umgesetzt werden.
Planung der kontinuierlichen Weiterführung: Nutzen Sie die letzten Tage des ersten Zyklus, um einen festen Plan für die regelmässige Wiederholung der Red-Teaming-Aktivitäten zu entwickeln. Dies umfasst die Festlegung von Intervallen für zukünftige Tests sowie die kontinuierliche Weiterbildung des Red-Teams hinsichtlich neuer Angriffsmethoden und Technologien.
Durch die strukturierte Einführung von Red-Teaming wird nicht nur die Sicherheit der KI-Systeme erhöht, sondern auch das Vertrauen in die Fähigkeit, auf neue Bedrohungen proaktiv zu reagieren, gestärkt.