Neue Bedrohungen erfordern neue Schutzstrategien, und KI-Sicherheit beginnt jetzt.Reply Neue Chancen, neue Angriffsfläche KI durchdringt zunehmend Unternehmensprozesse. Laut Gartner zählt der sichere Umgang mit generativer KI zu den wichtigsten Cybersicherheitstrends 2025. Doch mit dem Nutzen steigen auch die Risiken. Im Folgenden lernen Sie zwei der Top-Ten-Sicherheitsrisiken von KI-basierten Applikationen kennen. Ein zentrales Angriffsmuster ist die Prompt Injection. Dabei schleusen Angreifer manipulierte Eingaben in Prompts ein, um das Verhalten eines Sprachmodells zu beeinflussen. Ziel ist es, Sicherheitsmechanismen zu umgehen oder die Preisgabe vertraulicher Informationen zu erzwingen. Prompt Injections nutzen die Art und Weise aus, wie Sprachmodelle Eingaben interpretieren. Selbst unscheinbare oder nicht sichtbare Inhalte können dazu führen, dass sicherheitskritische Anweisungen ignoriert oder fehlerhafte Ausgaben erzeugt werden. Data und Model Poisoning können in verschiedenen Phasen des Lebenszyklus KI-basierter Systeme auftreten, wie etwa beim Training oder Fine-Tuning von Modellen sowie bei der Einbettung externer Daten. Dazu gehören die häufig genutzten RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), die als Wissensdatenbanken für KI-Anwendungen fungieren. Erhält ein Angreifer Zugriff auf diese Datenbanken oder schleust manipulierte Inhalte ein, besteht das Risiko, dass das Modell falsche oder schädliche Ausgaben erzeugt. Solche Angriffe gefährden die Systemintegrität. Modelle können sich wie Schläfer-Agenten verhalten: im Normalbetrieb unauffällig, bei einer bestimmten Eingabe jedoch mit gezieltem Fehlverhalten. Mit zunehmender Integration von KI-basierten Systemen vergrößert sich die Angriffsfläche drastisch. Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen allein reichen für eine wirksame Verteidigung nicht mehr aus. Der Schutz solcher Anwendungen erfordert ein spezialisiertes Monitoring, um sicherzustellen, dass KI-Systeme wie erwartet funktionieren, nicht manipuliert wurden oder gar als Einfallstor in die gesamte Infrastruktur dienen. Zur frühzeitigen Erkennung von Sicherheitsrisiken, unerwartetem Verhalten oder Anomalien benötigt es ein gezieltes Logging-and-Monitoring-Konzept. Klassische Metriken genügen nicht. Stattdessen müssen auch Modellentscheidungen, Eingabemuster und Ausgaben überwacht und ausgewertet werden. Diese Konzepte sollten nach Möglichkeit in bestehende Prozesse oder CNAPP-Lösungen (Cloud Native Application Protection Platform) integriert werden. Bedrohungslage: Angriffsmethoden entwickeln sich mit der Technologie Deepfakes, KI-generierte Phishing-Mails oder adaptive Malware lassen sich mit herkömmlichen Schutzmechanismen nur schwer abwehren. Die Systeme lernen kontinuierlich dazu und umgehen bekannte Abwehrstrategien zunehmend effizienter. Hier sind regelmäßige Schulungen der Mitarbeitenden essenziell, nicht nur um technische Abwehrmaßnahmen zu vermitteln, sondern auch, um das Bewusstsein für durch KI verstärkte soziale Ingenieurstechniken zu schärfen. Auch Security Operation Center (SOC) mit KI-Expertise gewinnen an Bedeutung. Sie setzen KI-gestützte Tools ein, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und einzuordnen. So ermöglichen sie eine schnelle, zielgerichtete Reaktion auf Sicherheitsvorfälle. Handlungsempfehlungen: So sichern Unternehmen ihre KI-Anwendungen Mit dem AI Act setzt die Europäische Union erstmals rechtsverbindliche Standards für den KI-Einsatz. Unternehmen, die KI in sensiblen Bereichen nutzen, müssen umfassende Risikoanalysen durchführen, technische und organisatorische Schutzmaßnahmen nachweisen und ein systematisches Verzeichnis aller KI-Anwendungen führen. Besonders risikoreiche Systeme unterliegen strengen Anforderungen. Für viele Unternehmen bedeutet das nicht nur eine rechtliche, sondern auch eine strategische Herausforderung, insbesondere, wenn bestehende Prozesse angepasst werden müssen. Die Integration von KI in Unternehmensprozesse sollte von Anfang an durch ein strategisches Sicherheitsverständnis begleitet werden. Dazu gehört die klare Verankerung von Zuständigkeiten und eine Integration in bestehende Prozesse. Wer ein KI-System einführt, trägt auch die Verantwortung für dessen Sicherheit. Das gilt von der Auswahl geeigneter Modelle bis zur kontinuierlichen Überwachung im Betrieb. Bereits in dieser frühen Phase müssen auch Legal- und Compliance-Themen berücksichtigt werden. Neben dem AI Act geht es auch um Anforderungen der DSGVO/GDPR sowie Normen wie die neue ISO/IEC 42001 für KI-Managementsysteme. Branchenspezifische Regulierungen kommen ebenfalls hinzu. High-Level Überblick einer AWS-GenAI-RAG-Architektur mit Mitigationsstrategien für Data Poisoning und Prompt InjectionsSpike Reply Sind die Spielregeln geklärt, rückt das Spielfeld in den Fokus Ein Großteil der Angriffsvektoren lässt sich bereits auf Infrastrukturebene entschärfen oder vollständig blockieren. Voraussetzung dafür ist ein tiefes Verständnis der spezifischen Assets von KI-Applikationen wie RAG-Systeme und Agenten oder klassische APIs und Pipelines. Nur wer die sensiblen Bestandteile kennt und ihre jeweiligen Schwachstellen versteht, kann wirksame Härtungsmaßnahmen ergreifen. Durch gezielte Absicherung von Speicherorten, Netzwerken und Zugriffspunkten sowie die konsequente Umsetzung von Prinzipien wie Least Privilege und Zero Trust lassen sich potenzielle Einfallstore schließen, bevor sie ausgenutzt werden können. Auch im Betrieb sind Kontrollmechanismen nötig. So wie die Input-Validierung muss auch der Output der KI-Anwendung überwacht werden, um nicht nur einen qualitativ gleichbleibenden, sondern auch einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Ein kontinuierliches Monitoring hilft, unerwünschte Reaktionen frühzeitig zu erkennen. Auffälligkeiten können durch gezieltes Logging nachvollziehbar gemacht und mit Hilfe von Guardrails eingedämmt werden. Regelmäßige Penetrationstests, die speziell auf KI-Angriffsvektoren eingehen, helfen ebenso Schwachstellen aufzudecken. KI verantwortungsvoll integrieren KI entfaltet ihr volles Potenzial nur, wenn Vertrauen und Sicherheit mitwachsen. Letztlich ist es die Kombination aus technischer Exzellenz, organisatorischer Klarheit und strategischer Voraussicht, die für eine langfristig sichere und gesellschaftlich akzeptierte KI-Nutzung sorgen. Zusammenfassung für EntscheiderSchützen Sie Ihre KI-Anwendungen von Anfang an strategisch und ganzheitlich:Definieren Sie klare Zuständigkeiten, integrieren Sie Legal- und Compliance-Anforderungen wie den AI Act und DSGVO frühzeitig und härten Sie gezielt Ihre Infrastruktur. Setzen Sie auf spezialisiertes Monitoring, Logging und Guardrails, um Anomalien sofort zu erkennen und Risiken effektiv abzuwehren. Regelmäßige Penetrationstests, Awareness-Programme und ein KI-geschultes Security Operation Center runden Ihren Schutz ab. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre KI sicher, regelkonform und widerstandsfähig in den Geschäftsbetrieb zu integrieren – damit Innovation nicht zum Risiko wird.Jetzt die KI-Sicherheit stärken: sprechen Sie mit unseren Experten.https://www.reply.com/spike-reply/de
Warum Cybersecurity jetzt neu gedacht werden muss
Neue Bedrohungen erfordern neue Schutzstrategien, und KI-Sicherheit beginnt jetzt.Reply Neue Chancen, neue Angriffsfläche KI durchdringt zunehmend Unternehmensprozesse. Laut Gartner zählt der sichere Umgang mit generativer KI zu den wichtigsten Cybersicherheitstrends 2025. Doch mit dem Nutzen steigen auch die Risiken. Im Folgenden lernen Sie zwei der Top-Ten-Sicherheitsrisiken von KI-basierten Applikationen kennen. Ein zentrales Angriffsmuster ist die Prompt Injection. Dabei schleusen Angreifer manipulierte Eingaben in Prompts ein, um das Verhalten eines Sprachmodells zu beeinflussen. Ziel ist es, Sicherheitsmechanismen zu umgehen oder die Preisgabe vertraulicher Informationen zu erzwingen. Prompt Injections nutzen die Art und Weise aus, wie Sprachmodelle Eingaben interpretieren. Selbst unscheinbare oder nicht sichtbare Inhalte können dazu führen, dass sicherheitskritische Anweisungen ignoriert oder fehlerhafte Ausgaben erzeugt werden. Data und Model Poisoning können in verschiedenen Phasen des Lebenszyklus KI-basierter Systeme auftreten, wie etwa beim Training oder Fine-Tuning von Modellen sowie bei der Einbettung externer Daten. Dazu gehören die häufig genutzten RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), die als Wissensdatenbanken für KI-Anwendungen fungieren. Erhält ein Angreifer Zugriff auf diese Datenbanken oder schleust manipulierte Inhalte ein, besteht das Risiko, dass das Modell falsche oder schädliche Ausgaben erzeugt. Solche Angriffe gefährden die Systemintegrität. Modelle können sich wie Schläfer-Agenten verhalten: im Normalbetrieb unauffällig, bei einer bestimmten Eingabe jedoch mit gezieltem Fehlverhalten. Mit zunehmender Integration von KI-basierten Systemen vergrößert sich die Angriffsfläche drastisch. Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen allein reichen für eine wirksame Verteidigung nicht mehr aus. Der Schutz solcher Anwendungen erfordert ein spezialisiertes Monitoring, um sicherzustellen, dass KI-Systeme wie erwartet funktionieren, nicht manipuliert wurden oder gar als Einfallstor in die gesamte Infrastruktur dienen. Zur frühzeitigen Erkennung von Sicherheitsrisiken, unerwartetem Verhalten oder Anomalien benötigt es ein gezieltes Logging-and-Monitoring-Konzept. Klassische Metriken genügen nicht. Stattdessen müssen auch Modellentscheidungen, Eingabemuster und Ausgaben überwacht und ausgewertet werden. Diese Konzepte sollten nach Möglichkeit in bestehende Prozesse oder CNAPP-Lösungen (Cloud Native Application Protection Platform) integriert werden. Bedrohungslage: Angriffsmethoden entwickeln sich mit der Technologie Deepfakes, KI-generierte Phishing-Mails oder adaptive Malware lassen sich mit herkömmlichen Schutzmechanismen nur schwer abwehren. Die Systeme lernen kontinuierlich dazu und umgehen bekannte Abwehrstrategien zunehmend effizienter. Hier sind regelmäßige Schulungen der Mitarbeitenden essenziell, nicht nur um technische Abwehrmaßnahmen zu vermitteln, sondern auch, um das Bewusstsein für durch KI verstärkte soziale Ingenieurstechniken zu schärfen. Auch Security Operation Center (SOC) mit KI-Expertise gewinnen an Bedeutung. Sie setzen KI-gestützte Tools ein, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und einzuordnen. So ermöglichen sie eine schnelle, zielgerichtete Reaktion auf Sicherheitsvorfälle. Handlungsempfehlungen: So sichern Unternehmen ihre KI-Anwendungen Mit dem AI Act setzt die Europäische Union erstmals rechtsverbindliche Standards für den KI-Einsatz. Unternehmen, die KI in sensiblen Bereichen nutzen, müssen umfassende Risikoanalysen durchführen, technische und organisatorische Schutzmaßnahmen nachweisen und ein systematisches Verzeichnis aller KI-Anwendungen führen. Besonders risikoreiche Systeme unterliegen strengen Anforderungen. Für viele Unternehmen bedeutet das nicht nur eine rechtliche, sondern auch eine strategische Herausforderung, insbesondere, wenn bestehende Prozesse angepasst werden müssen. Die Integration von KI in Unternehmensprozesse sollte von Anfang an durch ein strategisches Sicherheitsverständnis begleitet werden. Dazu gehört die klare Verankerung von Zuständigkeiten und eine Integration in bestehende Prozesse. Wer ein KI-System einführt, trägt auch die Verantwortung für dessen Sicherheit. Das gilt von der Auswahl geeigneter Modelle bis zur kontinuierlichen Überwachung im Betrieb. Bereits in dieser frühen Phase müssen auch Legal- und Compliance-Themen berücksichtigt werden. Neben dem AI Act geht es auch um Anforderungen der DSGVO/GDPR sowie Normen wie die neue ISO/IEC 42001 für KI-Managementsysteme. Branchenspezifische Regulierungen kommen ebenfalls hinzu. High-Level Überblick einer AWS-GenAI-RAG-Architektur mit Mitigationsstrategien für Data Poisoning und Prompt InjectionsSpike Reply Sind die Spielregeln geklärt, rückt das Spielfeld in den Fokus Ein Großteil der Angriffsvektoren lässt sich bereits auf Infrastrukturebene entschärfen oder vollständig blockieren. Voraussetzung dafür ist ein tiefes Verständnis der spezifischen Assets von KI-Applikationen wie RAG-Systeme und Agenten oder klassische APIs und Pipelines. Nur wer die sensiblen Bestandteile kennt und ihre jeweiligen Schwachstellen versteht, kann wirksame Härtungsmaßnahmen ergreifen. Durch gezielte Absicherung von Speicherorten, Netzwerken und Zugriffspunkten sowie die konsequente Umsetzung von Prinzipien wie Least Privilege und Zero Trust lassen sich potenzielle Einfallstore schließen, bevor sie ausgenutzt werden können. Auch im Betrieb sind Kontrollmechanismen nötig. So wie die Input-Validierung muss auch der Output der KI-Anwendung überwacht werden, um nicht nur einen qualitativ gleichbleibenden, sondern auch einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Ein kontinuierliches Monitoring hilft, unerwünschte Reaktionen frühzeitig zu erkennen. Auffälligkeiten können durch gezieltes Logging nachvollziehbar gemacht und mit Hilfe von Guardrails eingedämmt werden. Regelmäßige Penetrationstests, die speziell auf KI-Angriffsvektoren eingehen, helfen ebenso Schwachstellen aufzudecken. KI verantwortungsvoll integrieren KI entfaltet ihr volles Potenzial nur, wenn Vertrauen und Sicherheit mitwachsen. Letztlich ist es die Kombination aus technischer Exzellenz, organisatorischer Klarheit und strategischer Voraussicht, die für eine langfristig sichere und gesellschaftlich akzeptierte KI-Nutzung sorgen. Zusammenfassung für EntscheiderSchützen Sie Ihre KI-Anwendungen von Anfang an strategisch und ganzheitlich:Definieren Sie klare Zuständigkeiten, integrieren Sie Legal- und Compliance-Anforderungen wie den AI Act und DSGVO frühzeitig und härten Sie gezielt Ihre Infrastruktur. Setzen Sie auf spezialisiertes Monitoring, Logging und Guardrails, um Anomalien sofort zu erkennen und Risiken effektiv abzuwehren. Regelmäßige Penetrationstests, Awareness-Programme und ein KI-geschultes Security Operation Center runden Ihren Schutz ab. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre KI sicher, regelkonform und widerstandsfähig in den Geschäftsbetrieb zu integrieren – damit Innovation nicht zum Risiko wird.Jetzt die KI-Sicherheit stärken: sprechen Sie mit unseren Experten.https://www.reply.com/spike-reply/de
Warum Cybersecurity jetzt neu gedacht werden muss Neue Bedrohungen erfordern neue Schutzstrategien, und KI-Sicherheit beginnt jetzt.Reply Neue Chancen, neue Angriffsfläche KI durchdringt zunehmend Unternehmensprozesse. Laut Gartner zählt der sichere Umgang mit generativer KI zu den wichtigsten Cybersicherheitstrends 2025. Doch mit dem Nutzen steigen auch die Risiken. Im Folgenden lernen Sie zwei der Top-Ten-Sicherheitsrisiken von KI-basierten Applikationen kennen. Ein zentrales Angriffsmuster ist die Prompt Injection. Dabei schleusen Angreifer manipulierte Eingaben in Prompts ein, um das Verhalten eines Sprachmodells zu beeinflussen. Ziel ist es, Sicherheitsmechanismen zu umgehen oder die Preisgabe vertraulicher Informationen zu erzwingen. Prompt Injections nutzen die Art und Weise aus, wie Sprachmodelle Eingaben interpretieren. Selbst unscheinbare oder nicht sichtbare Inhalte können dazu führen, dass sicherheitskritische Anweisungen ignoriert oder fehlerhafte Ausgaben erzeugt werden. Data und Model Poisoning können in verschiedenen Phasen des Lebenszyklus KI-basierter Systeme auftreten, wie etwa beim Training oder Fine-Tuning von Modellen sowie bei der Einbettung externer Daten. Dazu gehören die häufig genutzten RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), die als Wissensdatenbanken für KI-Anwendungen fungieren. Erhält ein Angreifer Zugriff auf diese Datenbanken oder schleust manipulierte Inhalte ein, besteht das Risiko, dass das Modell falsche oder schädliche Ausgaben erzeugt. Solche Angriffe gefährden die Systemintegrität. Modelle können sich wie Schläfer-Agenten verhalten: im Normalbetrieb unauffällig, bei einer bestimmten Eingabe jedoch mit gezieltem Fehlverhalten. Mit zunehmender Integration von KI-basierten Systemen vergrößert sich die Angriffsfläche drastisch. Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen allein reichen für eine wirksame Verteidigung nicht mehr aus. Der Schutz solcher Anwendungen erfordert ein spezialisiertes Monitoring, um sicherzustellen, dass KI-Systeme wie erwartet funktionieren, nicht manipuliert wurden oder gar als Einfallstor in die gesamte Infrastruktur dienen. Zur frühzeitigen Erkennung von Sicherheitsrisiken, unerwartetem Verhalten oder Anomalien benötigt es ein gezieltes Logging-and-Monitoring-Konzept. Klassische Metriken genügen nicht. Stattdessen müssen auch Modellentscheidungen, Eingabemuster und Ausgaben überwacht und ausgewertet werden. Diese Konzepte sollten nach Möglichkeit in bestehende Prozesse oder CNAPP-Lösungen (Cloud Native Application Protection Platform) integriert werden. Bedrohungslage: Angriffsmethoden entwickeln sich mit der Technologie Deepfakes, KI-generierte Phishing-Mails oder adaptive Malware lassen sich mit herkömmlichen Schutzmechanismen nur schwer abwehren. Die Systeme lernen kontinuierlich dazu und umgehen bekannte Abwehrstrategien zunehmend effizienter. Hier sind regelmäßige Schulungen der Mitarbeitenden essenziell, nicht nur um technische Abwehrmaßnahmen zu vermitteln, sondern auch, um das Bewusstsein für durch KI verstärkte soziale Ingenieurstechniken zu schärfen. Auch Security Operation Center (SOC) mit KI-Expertise gewinnen an Bedeutung. Sie setzen KI-gestützte Tools ein, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und einzuordnen. So ermöglichen sie eine schnelle, zielgerichtete Reaktion auf Sicherheitsvorfälle. Handlungsempfehlungen: So sichern Unternehmen ihre KI-Anwendungen Mit dem AI Act setzt die Europäische Union erstmals rechtsverbindliche Standards für den KI-Einsatz. Unternehmen, die KI in sensiblen Bereichen nutzen, müssen umfassende Risikoanalysen durchführen, technische und organisatorische Schutzmaßnahmen nachweisen und ein systematisches Verzeichnis aller KI-Anwendungen führen. Besonders risikoreiche Systeme unterliegen strengen Anforderungen. Für viele Unternehmen bedeutet das nicht nur eine rechtliche, sondern auch eine strategische Herausforderung, insbesondere, wenn bestehende Prozesse angepasst werden müssen. Die Integration von KI in Unternehmensprozesse sollte von Anfang an durch ein strategisches Sicherheitsverständnis begleitet werden. Dazu gehört die klare Verankerung von Zuständigkeiten und eine Integration in bestehende Prozesse. Wer ein KI-System einführt, trägt auch die Verantwortung für dessen Sicherheit. Das gilt von der Auswahl geeigneter Modelle bis zur kontinuierlichen Überwachung im Betrieb. Bereits in dieser frühen Phase müssen auch Legal- und Compliance-Themen berücksichtigt werden. Neben dem AI Act geht es auch um Anforderungen der DSGVO/GDPR sowie Normen wie die neue ISO/IEC 42001 für KI-Managementsysteme. Branchenspezifische Regulierungen kommen ebenfalls hinzu. High-Level Überblick einer AWS-GenAI-RAG-Architektur mit Mitigationsstrategien für Data Poisoning und Prompt InjectionsSpike Reply Sind die Spielregeln geklärt, rückt das Spielfeld in den Fokus Ein Großteil der Angriffsvektoren lässt sich bereits auf Infrastrukturebene entschärfen oder vollständig blockieren. Voraussetzung dafür ist ein tiefes Verständnis der spezifischen Assets von KI-Applikationen wie RAG-Systeme und Agenten oder klassische APIs und Pipelines. Nur wer die sensiblen Bestandteile kennt und ihre jeweiligen Schwachstellen versteht, kann wirksame Härtungsmaßnahmen ergreifen. Durch gezielte Absicherung von Speicherorten, Netzwerken und Zugriffspunkten sowie die konsequente Umsetzung von Prinzipien wie Least Privilege und Zero Trust lassen sich potenzielle Einfallstore schließen, bevor sie ausgenutzt werden können. Auch im Betrieb sind Kontrollmechanismen nötig. So wie die Input-Validierung muss auch der Output der KI-Anwendung überwacht werden, um nicht nur einen qualitativ gleichbleibenden, sondern auch einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Ein kontinuierliches Monitoring hilft, unerwünschte Reaktionen frühzeitig zu erkennen. Auffälligkeiten können durch gezieltes Logging nachvollziehbar gemacht und mit Hilfe von Guardrails eingedämmt werden. Regelmäßige Penetrationstests, die speziell auf KI-Angriffsvektoren eingehen, helfen ebenso Schwachstellen aufzudecken. KI verantwortungsvoll integrieren KI entfaltet ihr volles Potenzial nur, wenn Vertrauen und Sicherheit mitwachsen. Letztlich ist es die Kombination aus technischer Exzellenz, organisatorischer Klarheit und strategischer Voraussicht, die für eine langfristig sichere und gesellschaftlich akzeptierte KI-Nutzung sorgen. Zusammenfassung für EntscheiderSchützen Sie Ihre KI-Anwendungen von Anfang an strategisch und ganzheitlich:Definieren Sie klare Zuständigkeiten, integrieren Sie Legal- und Compliance-Anforderungen wie den AI Act und DSGVO frühzeitig und härten Sie gezielt Ihre Infrastruktur. Setzen Sie auf spezialisiertes Monitoring, Logging und Guardrails, um Anomalien sofort zu erkennen und Risiken effektiv abzuwehren. Regelmäßige Penetrationstests, Awareness-Programme und ein KI-geschultes Security Operation Center runden Ihren Schutz ab. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre KI sicher, regelkonform und widerstandsfähig in den Geschäftsbetrieb zu integrieren – damit Innovation nicht zum Risiko wird.Jetzt die KI-Sicherheit stärken: sprechen Sie mit unseren Experten.https://www.reply.com/spike-reply/de