KI-Sicherheit umsetzen: Schutz, Compliance und Vertrauen mit System

Ob in der Produktion, Kundeninteraktion oder Entscheidungsunterstützung: KI-Systeme übernehmen in Unternehmen zunehmend sicherheitsrelevante Aufgaben – Tendenz steigend. Damit steigt auch der Druck, diese Systeme nicht nur leistungsfähig, sondern vor allem zuverlässig und regelkonform zu gestalten. Wir helfen Ihnen dabei und zeigen Ihnen, was KI-Sicherheit bedeutet, wo typische Schwachstellen liegen und wie Sie sicherstellen können, dass Ihr System regelkonform und sicher aufgestellt ist.

KI-Sicherheit: Das Wichtigste in Kürze

• Eine starke KI Security ist die Voraussetzung für vertrauenswürdige Systeme.
• Unternehmen müssen KI-Sicherheit laut EU AI Act frühzeitig umsetzen, um Manipulation, Fehlfunktionen und rechtliche Risiken zu vermeiden.
• Artikel 10, 11 und 15 definieren zentrale Vorgaben zu Datenqualität, Dokumentation und Robustheit.
• Fehlende Transparenz und Bias gefährden die Sicherheit der Künstlichen Intelligenz.
• Tools wie Thetis automatisieren zentrale Aufgaben der AI Security.

AI Security Definition: Was bedeutet KI-Sicherheit?

KI-Sicherheit beschreibt die gezielte Absicherung von Systemen, die auf künstlicher Intelligenz basieren – und geht dabei weit über klassische IT-Sicherheit hinaus. Während letztere vor allem auf technische Infrastruktur, Netzwerkschutz und Zugriffskontrolle abzielt, rückt bei der KI-Sicherheit das Verhalten lernender Systeme in den Fokus.

Denn KI-Modelle sind nicht nur anfällig für typische IT-Bedrohungen, sondern auch für spezifische Risiken wie fehlerhafte Trainingsdaten, mangelnde Robustheit gegenüber neuen Eingaben oder intransparente Entscheidungslogik. Damit ein KI-System sicher und vertrauenswürdig funktioniert und die AI Security gegeben ist, müssen Aspekte wie Datenqualität, algorithmische Fairness, Modelltransparenz und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen (z. B. laut EU AI Act) berücksichtigt werden.

KI-Sicherheit ist also ein interdisziplinäres Thema zwischen Technik, Recht und Ethik und betrifft nicht nur Entwickler, sondern auch Compliance-Teams und Entscheidungsträger. Unternehmen, die auf Künstliche Intelligenz setzen, brauchen klare Prozesse, um Risiken frühzeitig zu erkennen und Sicherheitsstandards systematisch umzusetzen, damit die KI-Sicherheit gegeben ist.

Synonyme Begriffe zu KI-Sicherheit sind Künstliche-Intelligenz-Sicherheit, KI-Security oder AI Security.

Die häufigsten Risiken bei KI-Systemen

Trotz ihres Potenzials bringen KI-Systeme spezifische Sicherheitsrisiken mit sich. Es ist wichtig, dass Unternehmen diese Gefahren frühzeitig identifizieren und aktiv adressieren – insbesondere, wenn KI in sensiblen oder regulierten Bereichen eingesetzt wird. Die folgenden Risiken zählen zu den häufigsten in der Praxis:

Manipulierte oder fehlerhafte Trainingsdaten

KI-Modelle lernen aus Daten, doch wenn diese Daten verzerrt, unvollständig oder absichtlich manipuliert sind, entstehen fehlerhafte Modelle. Solche Schwächen können zu diskriminierenden Entscheidungen, Sicherheitslücken oder massiven Performance-Einbrüchen führen. Besonders kritisch ist das bei Systemen, die automatisierte Entscheidungen treffen.

Adversarial Attacks

Gezielte Angriffe auf KI-Modelle – sogenannte adversarial attacks – führen dazu, dass ein System manipulierte Eingaben falsch klassifiziert. Bereits minimale Veränderungen an einem Bild oder Datensatz können dafür sorgen, dass ein KI-System nicht mehr korrekt reagiert. Solche Angriffe stellen eine ernstzunehmende Bedrohung für die KI- Sicherheit im Unternehmen dar.

Intransparente Entscheidungsfindung

Viele KI-Systeme gelten als „Black Boxes“: Sie liefern Ergebnisse, ohne dass nachvollziehbar ist, wie diese zustande kommen. Fehlende Erklärbarkeit erschwert es, Entscheidungen zu überprüfen oder im Zweifelsfall zu korrigieren. Dieses Problem kann besonders in regulierten Branchen rechtliche Folgen haben und die KI-Security sowie das Vertrauen in automatisierte Systeme massiv beeinträchtigen.

Unzureichende technische Dokumentation

Ohne vollständige, aktuelle technische Dokumentation lassen sich KI-Systeme weder prüfen noch revisionssicher betreiben. Gerade bei Hochrisiko-KI gemäß EU AI Act ist dies ein regulatorischer Pflichtbestandteil. Fehlt die Dokumentation, drohen Compliance-Verstöße und operative Unsicherheiten.

Fehlende technische Dokumentation zählt in der Praxis zu den häufigsten Ursachen für Compliance-Verstöße bei KI-Systemen. Was oft als lästige Formalie gesehen wird, ist in Wirklichkeit der Schlüssel zur Auditierbarkeit.

Verzerrungen und Diskriminierung (Bias)

Bias in den Trainingsdaten oder im Modell selbst kann dazu führen, dass bestimmte Personengruppen systematisch benachteiligt werden. Diese Form algorithmischer Diskriminierung ist nicht nur ethisch problematisch, sondern kann auch zu rechtlichen Konsequenzen führen, insbesondere im Personalwesen, Finanzbereich oder der öffentlichen Verwaltung.

Mehr zum Thema KI-Ethik erfahren Sie im verlinkten Beitrag.

Regulatorischer Rahmen: Was der EU AI Act in Bezug auf KI-Sicherheit verlangt

Mit dem EU AI Act schafft die Europäische Union erstmals ein verbindliches Regelwerk für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen. Besonders strenge Anforderungen gelten für sogenannte Hochrisiko-KI. Damit sind Systeme, die in sicherheitskritischen oder gesellschaftlich relevanten Bereichen eingesetzt werden, gemeint. Dazu zählen unter anderem Anwendungen in der Personalrekrutierung, im Gesundheitswesen, in der Kreditvergabe oder bei der öffentlichen Verwaltung.

Drei Artikel sind für die KI-Security dabei besonders relevant:

• Artikel 10 – Datenqualität: Hochrisiko-KI-Systeme dürfen nur auf qualitativ hochwertigen, repräsentativen und fehlerfreien Datensätzen trainiert werden. Die Anforderungen an Datenmanagement, Transparenz und Dokumentation steigen deutlich. Verzerrte oder unvollständige Trainingsdaten gelten als erhebliches Risiko für faire und zuverlässige Systeme.
• Artikel 11 – Technische Dokumentation: Für jedes Hochrisiko-KI-System ist eine umfassende technische Dokumentation verpflichtend. Diese muss den Aufbau, die Funktionsweise und alle sicherheitsrelevanten Aspekte des Systems nachvollziehbar darstellen, auch für externe Prüfstellen. Nur so kann das System überprüfbar und revisionssicher betrieben werden.
• Artikel 15 – Robustheit und Genauigkeit: KI-Systeme müssen so konzipiert sein, dass sie unter realen Bedingungen zuverlässig, sicher und störungsresistent funktionieren. Dazu gehören Schutzmechanismen gegen Manipulation, die Fähigkeit zur Fehlerbehandlung sowie regelmäßige Tests zur Systemstabilität.

Risiken bei Nichteinhaltung

Wer diese Vorgaben ignoriert, riskiert nicht nur Bußgelder, sondern auch Reputationsschäden, Haftungsfragen und operative Unsicherheiten. Gerade für exportierende oder europaweit tätige Unternehmen wird regulatorische Konformität zur Grundvoraussetzung für Marktzugang und Investitionssicherheit.

Chancen durch frühzeitige Umsetzung

Unternehmen, die die Anforderungen des EU AI Acts proaktiv umsetzen, profitieren von mehr Vertrauen bei Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden. Mit Tools wie Thetis lassen sich Compliance-Prozesse als Wettbewerbsvorteil und als Beitrag zur langfristigen KI-Strategie effizient integrieren.

How to: Secure AI – Ein praxisnaher Leitfaden

Die Sicherheit von KI-Systemen beginnt nicht erst beim Produktivbetrieb, sondern bereits in der Entwicklung. Möchten Sie sichere und vertrauenswürdige KI implementieren, brauchen Sie klare Standards und belastbare Prozesse. Die folgenden Schritte helfen Ihnen dabei, typische Schwachstellen zu vermeiden und regulatorische Anforderungen sowohl aus technischer als auch aus strategischer Perspektive erfolgreich umzusetzen:

1. Datenquellen prüfen und versionieren

Nur valide, repräsentative und dokumentierte Datensätze bilden die Basis für robuste KI. Unternehmen sollten idealerweise automatisiert Herkunft, Vollständigkeit und mögliche Verzerrungen systematisch prüfen. Die Versionierung von Trainingsdaten schafft zusätzliche Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

2. Transparenz durch XAI und Monitoring schaffen

Erklärbare KI (Explainable AI, XAI) ist kein Nice-to-have, sondern wesentlich für Vertrauen und Compliance. Modelle sollten nachvollziehbare Entscheidungen ermöglichen, etwa durch Feature-Analysen, Visualisierungen oder Reasoning-Methoden. Ergänzend dazu ist ein kontinuierliches Monitoring im Livebetrieb notwendig, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen.

3. Zugriffskontrolle und Testing etablieren

Sicherheitskritische KI-Komponenten dürfen nicht ohne Kontrollmechanismen betrieben werden. Zugriffsbeschränkungen, Rollenmanagement und strukturierte Testszenarien (inkl. adversarial testing) gehören zum Standardrepertoire jeder AI Model Security. Nur so lässt sich ein konsistenter Schutz über den gesamten Lebenszyklus gewährleisten.

4. Compliance von Anfang an mitdenken

Technische Sicherheit und regulatorische Konformität müssen Hand in Hand gehen. Tools wie Thetis ermöglichen es, Sicherheits- und Dokumentationsanforderungen direkt im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen, ohne zusätzlichen Aufwand für Entwickler. So entstehen rechtssichere und praxisnahe Lösungen zugleich.

Thetis übernimmt die KI-Sicherheit für Sie: automatisiert und auditbereit

Mit Thetis setzen Sie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen nicht nur theoretisch um, sondern direkt im Entwicklungsalltag. Die Plattform unterstützt Unternehmen dabei, KI-Systeme von Anfang an robust, nachvollziehbar und gesetzeskonform zu gestalten und die KI-Sicherheit zu gewährleisten. Thetis unterstützt Sie bei:

• Daten analysieren und versionieren: Automatisierte Prüfungen gemäß Artikel 10 EU AI Act inklusive Bias-Analyse, Datenkonsistenz und Versionshistorie.
• XAI und Monitoring integriert: Erklärbare Modelle durch Reports und Visualisierungen, kombiniert mit Monitoring-Funktionen für den Livebetrieb.
• Zugriffsmanagement und Testing: Strukturierte Zugriffskontrolle, Rollenkonzepte und Testframeworks inklusive adversarial testing für sicherheitskritische Anwendungen.
• Technische Dokumentation automatisieren: Vollständig, auditfähig und immer aktuell: Thetis erstellt Ihre Dokumentation gemäß Artikel 11 automatisch und revisionssicher.

FAQ: Häufige Fragen zu KI-Sicherheit

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