(openPR) Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen längst vom Pilotprojekt in den produktiven Betrieb übergegangen. Modelle klassifizieren Daten, generieren Inhalte, unterstützen Entscheidungen oder steuern komplexe Prozesse. Doch während erhebliche Ressourcen in die Modellqualität und Time-to-Market fließen, bleibt die Sicherheits- und Betriebsseite häufig unterentwickelt.
In der Praxis zeigen sich immer wieder fünf typische blinde Flecken, die Risiken für Stabilität, Compliance und Reputation erzeugen:
1. Fehlende Model Observability
Viele Organisationen verfügen über ausgereiftes Monitoring für Infrastruktur, beobachten das Verhalten ihrer KI aber nur oberflächlich. Ohne geeignete Metriken zu Output-Qualität, Unsicherheiten oder Anomalien bleiben kritische Fehlentwicklungen lange unentdeckt. KI-Systeme können über Wochen formal „gesund“ wirken (Verfügbarkeit ist da), während ihre inhaltliche Qualität bereits massiv degradiert.
2. Unklare Incident-Definitionen
In klassischen IT-Umgebungen ist meist eindeutig, wann ein Vorfall vorliegt. Bei KI ist die Lage komplexer:
- Ist eine Halluzination bereits ein Sicherheitsvorfall?
- Ab wann wird Bias zum meldepflichtigen Incident?
- Wie sind Prompt-Injection-Angriffe zu bewerten? Fehlen klare Kriterien, bleibt die Reaktion (Incident Response) zwangsläufig reaktiv und situationsgetrieben statt systematisch.
3. Unzureichendes Drift-Monitoring
Daten- und Konzeptdrift sind kein Ausnahmefall, sondern der Normalzustand lernender Systeme. Trotzdem fehlen oft kontinuierliche Analysen und definierte Schwellenwerte für Gegenmaßnahmen. Die Folge: Modelle verlieren schleichend an Präzision, ohne dass ein klarer Auslöser für ein Retraining oder Eingreifen erkannt wird.
4. Input- und Prompt-basierte Angriffe
Mit generativer KI entstehen völlig neue Angriffsflächen. Klassische Security-Kontrollen greifen hier nur begrenzt, da Angriffe wie Prompt Injection oder indirekte Datenexfiltration nicht auf die Systemkompromittierung, sondern direkt auf das Modellverhalten zielen. Filter- und Guardrail-Mechanismen müssen daher deutlich stärker in den Fokus rücken.
5. Die Lücke zwischen Governance und Betrieb
Richtlinien und Risikoanalysen sind auf dem Papier oft vorhanden, werden jedoch nicht ausreichend in die Engineering- und MLOps-Prozesse übersetzt. Ohne diese Verzahnung bleiben Governance-Maßnahmen rein dokumentarisch und entfalten im Live-Betrieb kaum Schutzwirkung.
Fazit
KI sicher zu betreiben bedeutet weit mehr, als leistungsfähige Modelle zu entwickeln. Entscheidend sind durchgängige Beobachtbarkeit, präzise Incident-Definitionen und auf KI zugeschnittene Schutzmechanismen. Organisationen, die diese blinden Flecken systematisch adressieren, stärken nicht nur ihre Sicherheitslage, sondern auch die Resilienz und das Vertrauen in ihre Systeme.
Wie sich eine belastbare KI-Sicherheits- und Incident-Response-Praxis konkret aufbauen lässt, zeigt Reibold in seinem aktuellen Fachbuch zur KI-Sicherheit mit praxisnahen Methoden und Handlungsempfehlungen.
Bibliografische Angaben
Titel: Titel: KI Incident Responce
Untertitel: Wie man Sicherheitsvorfälle in KI-Systemen erkennt, eindämmt und beherrscht
Autor: Holger Reibold
Verlag: Brain-Media.de
ISBN: 978-3-95444-306-2
Umfang: 220 Seiten
Preis: 14,99 EUR
Über den Autor
Dr. Holger Reibold ist Informatiker, IT-Sicherheitsexperte und langjähriger Fachautor mit Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz, Cybersecurity und Open-Source-Technologien. Seit über 30 Jahren veröffentlicht er Fachbücher und Beiträge zu Internet-, Security- und KI-Themen und zählt zu den etablierten Stimmen der deutschsprachigen IT-Fachliteratur. Mit zahlreichen erfolgreichen Publikationen hat er sich insbesondere in den Bereichen IT-Sicherheit, KI-Governance und moderner IT-Betrieb einen Namen gemacht.
In seiner Funktion als Key Account Manager bei einem IT-Dienstleister verfügt Reibold über unmittelbare Praxiseinblicke in Entwicklung, Einführung und sicheren Betrieb von KI-Systemen in Unternehmen. Sein Fokus liegt auf KI-Sicherheit, Incident Response, Risikomanagement sowie der Verzahnung von Technik, Betrieb und regulatorischen Anforderungen (u. a. EU AI Act, DSGVO, ISMS).
Seine Veröffentlichungen verbinden technische Tiefe mit hoher Praxisorientierung und richten sich an IT-Verantwortliche, Security-Teams, Entscheider sowie Governance- und Compliance-Funktionen. Ziel seiner Arbeit ist es, Organisationen dabei zu unterstützen, KI-Systeme sicher, robust und auditierbar zu betreiben.
