AI Guardrails

Ja, Ihre KI kann durchaus dazu gebracht werden, ihre Anweisungen zu ignorieren oder schlechte Ratschläge zu geben. Im Zeitalter der KI müssen Angreifer oft nicht mehr nach herkömmlichen Code-Schwachstellen suchen; sie müssen lediglich die richtige Eingabeaufforderung formulieren. Angreifer nutzen verschiedene manipulative sprachliche Techniken, um KI-Modelle zu täuschen:

• Jailbreaks: Hierbei handelt es sich um Versuche, die eingebauten Sicherheitsvorkehrungen der KI zu umgehen und das Modell so zu zwingen, seine eigenen Sicherheitsregeln zu ignorieren.
• Prompt-Injections: Angreifer nutzen ausgeklügelte sprachliche Exploits, um die Kernanweisungen eines KI-Systems zu überschreiben und dessen beabsichtigtes Verhalten zu verändern, wodurch es gezwungen wird, sich bösartig zu verhalten oder nicht autorisierte Befehle auszuführen.
• Mehrstufige Angriffe: Die Angreifer simulieren komplexe, mehrstufige Gespräche (wie z. B. „Skelettschlüssel“- oder „Crescendo“-Angriffe). Durch die Schichtung ihrer Interaktionen versuchen sie, große Sprachmodelle (LLMs) dazu zu bringen, Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen, denen möglicherweise der vollständige Sitzungskontext fehlt.
• Tool-Vergiftung: Wenn Ihre KI autonom als Agent agiert, kann sie manipuliert oder dazu verleitet werden, mit einem bösartigen externen Tool oder einem entfernten Server zu interagieren.

Da standardmäßige, integrierte Sicherheitsvorkehrungen nicht ausreichen, um diese Angriffe zu verhindern, müssen Organisationen spezialisierte Sicherheitsebenen einsetzen:

• Härtung vor der Bereitstellung: Lösungen wie Netskope Skylight AI Red Teaming automatisieren Adversarial Testing, indem sie Ihre privaten Modelle Tausenden von simulierten Prompt Injections und Multi-Turn-Angriffen aussetzen. Dies hilft Ihnen, Schwachstellen zu finden und zu beheben, bevor die KI live geht.
• Echtzeit-Guardrails: Nach der Freigabe bieten Tools wie Netskope Skylight AI Guardrails eine Laufzeitschutzschicht, die die mehrstufige Absicht hinter jedem Prompt und jeder Antwort analysiert. Es blockiert Prompt-Injections und Jailbreak-Versuche aktiv in Echtzeit und stellt so sicher, dass die KI ihre Richtlinien für eine verantwortungsvolle Nutzung strikt einhält.

Nein, die nativen Sicherheitsfilter in öffentlichen großen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI oder Gemini bieten keinen ausreichenden Schutz für den Einsatz von KI in Unternehmen. Obwohl sie ein gewisses Maß an Sicherheit bieten, sind sie anfällig für ausgeklügelte Angriffe und bieten nicht die von Unternehmen geforderte kontextbezogene Datensicherheit. Darum reicht es nicht aus, sich ausschließlich auf eingebaute Sicherheitsvorkehrungen zu verlassen:

• Die hauseigenen Schutzmechanismen lassen sich leicht umgehen: Untersuchungen zeigen, dass Jailbreak-Versuche in fast 20 % der Fälle erfolgreich sind. Angreifer oder neugierige Mitarbeiter benötigen oft weniger als eine Minute und nur fünf oder sechs Interaktionen, um die eingebauten Sicherheitsvorkehrungen eines Standardmodells zu knacken.
• Anfälligkeit für auf Eingabeaufforderungen basierende Angriffe: Die Angriffslandschaft für KI-Systeme hat sich verändert, und Angreifer müssen nicht mehr nach herkömmlichen Code-Schwachstellen suchen; sie müssen lediglich die richtige Eingabeaufforderung erstellen. Angreifer nutzen manipulative sprachliche Tricks, wie etwa Prompt-Injektionen und komplexe Angriffe über mehrere Runden, um die Systemanweisungen einer KI zu überschreiben und sie zu bösartigem Verhalten oder zur Datenexfiltration zu zwingen.
• Rechtliche und Reputationsrisiken: Native Filter sind oft unzureichend, um die Entstehung schädlicher, diskriminierender oder rechtlich problematischer Inhalte zu verhindern. Benutzer können unbeabsichtigt patentiertes oder urheberrechtlich geschütztes Material erstellen und verbreiten, wodurch das Unternehmen erheblichen rechtlichen und reputationsbezogenen Risiken ausgesetzt ist.

Um KI sicher zu nutzen, müssen Unternehmen dedizierte Laufzeitschutzmaßnahmen implementieren, die sich zwischen dem Benutzer (oder autonomen Agenten) und dem LLM befinden. Lösungen wie Netskope Skylight AI Guardrails analysieren die mehrstufige Absicht hinter Prompts in Echtzeit. Durch die Integration mit Data Loss Prevention (DLP) und Threat Protection blockieren diese unternehmensgerechten Kontrollen aktiv Prompt-Injections, Jailbreaks und sensible Datenlecks, bevor sie auftreten, und stellen so sicher, dass die KI-Nutzung konform und sicher bleibt.

Das Hinzufügen einer Laufzeitschutzschicht muss die Reaktionszeit Ihrer KI nicht verlangsamen, vorausgesetzt, Sie verwenden eine Lösung, die speziell für hohe Leistung ausgelegt ist. Zwar trifft es zu, dass traditionelle Sicherheitstools manchmal die Geschwindigkeit beeinträchtigen und eine „KI-Sicherheitslatenzsteuer“ einführen können (was ungeduldige Benutzer frustrieren, sie zu ungesicherter Schatten-KI treiben oder sogar zu systemischen Ausfällen in risikoreichen automatisierten Arbeitsabläufen führen kann), moderne Lösungen sind jedoch darauf ausgelegt, dies zu vermeiden. Der Netskope NewEdge AI Fast Path vermeidet beispielsweise diese Verzögerung durch Sicherheitsmaßnahmen, indem er die Netzwerkpfade zwischen Benutzern, autonomen Agenten und kritischen KI-Zielen effizient optimiert, wenn Sicherheitsmaßnahmen inline eingefügt werden. Es erzielt ein Erlebnis, das durch mehrere wichtige architektonische Vorteile praktisch nicht von einer direkten Verbindung zu unterscheiden ist:

• Umfangreiches Peering und direkte Verbindungen: Das NewEdge-Netzwerk verfügt über mehr als 11.000 Netzwerk-Nachbarschaften und verbindet sich direkt mit mehr als 750 einzigartigen autonomen Systemnummern (ASNs), darunter Top-KI-Ziele wie OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft und AWS. Durch dieses direkte Peering werden unnötige Umwege und die Abhängigkeit von Transitprovidern vermieden, wodurch ein schneller, direkter Weg zu KI-Diensten geschaffen wird.
• Globales Edge-Computing: Mit einer Präsenz von mehr als 120 Rechenzentren in über 75 Regionen verarbeitet NewEdge den Datenverkehr und betreibt seinen kompletten Sicherheits-Stack am Netzwerkrand. Diese global verteilte Architektur platziert Benutzer und KI-Agenten nur Millisekunden von den LLMs, GPUs und CPUs entfernt, die die KI antreiben.
• Dynamische Routensteuerung: Mithilfe von Telemetriedaten werden täglich zehntausende Routenänderungen vorgenommen, um den absolut schnellsten Weg zu KI-Zielen zu ermitteln und dabei Internetüberlastungen und Probleme mit der ISP-Konnektivität zu umgehen.
• Schnelle Sicherheit am Netzwerkrand: Das NewEdge-Netzwerk bildet die Grundlage für die Netskope One Plattform, die es ermöglicht, KI-Sicherheitsdienste direkt am Netzwerkrand bereitzustellen – in unmittelbarer Nähe Ihrer Benutzer, wo sie benötigt werden.

Durch die Anwendung dieser Netzwerkfunktionen unterstützt der AI Fast Path insbesondere KI-Workflows wie folgt:

• Minimierung der „Zeit bis zum ersten Token“ (TTFT) für dialogbasierte KI, wodurch schnellere Schlussfolgerungsergebnisse von der Aufforderung bis zur Antwort erzielt werden.
• Beschleunigung agentenbasierter KI durch Bereitstellung der für komplexe, iterative, autonome Arbeitsabläufe mit mehreren Eingabeaufforderungen erforderlichen Hochgeschwindigkeitsverarbeitung.
• Optimierung der Retrieval-gestützten Generierung (RAG) durch Beschleunigung der Konnektivität zwischen LLMs und externen Datenquellen, wodurch qualitativ hochwertigere Echtzeit-Ausgaben gewährleistet werden.
• Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLM) beim Zugriff auf große Mengen verteilter Daten, beispielsweise über Model Context Protocol (MCP)-Gateways.

KI-Schutzmechanismen sind eine unerlässliche Voraussetzung für Organisationen, die strenge regulatorische Compliance-Standards erfüllen, den Datenschutz gewährleisten und schwerwiegende rechtliche Risiken minimieren müssen. Bei der Einführung von KI in Unternehmen hilft die Integration dedizierter Laufzeit-Schutzmechanismen diesen auf folgende Weise, wichtige Compliance- und Governance-Ziele zu erreichen:

• Kontinuierliche Einhaltung der Richtlinien gewährleisten: KI-Leitplanken fungieren als automatisierter Moderator für die Interaktionen zwischen Menschen und autonomen Agenten und gewährleisten so die kontinuierliche Einhaltung der Richtlinien sowie die Datenintegrität in Echtzeit.
• Minderung von rechtlichen Risiken und Risiken im Bereich des geistigen Eigentums: Sie erkennen und blockieren automatisch die Weitergabe oder den Abruf patentierter und urheberrechtlich geschützter Daten innerhalb von KI-generierten Antworten. Dies schützt das Unternehmen proaktiv vor entstehenden rechtlichen Haftungsrisiken im Zusammenhang mit den Ergebnissen generativer Modelle.
• Gewährleistung von Markensicherheit und verantwortungsvoller Nutzung: Schutzmechanismen filtern automatisch schädliche, diskriminierende oder unangemessene Inhalte (wie Hassrede oder Gewalt) heraus und halten die Nutzung von KI strikt innerhalb der von Ihrer Organisation definierten Risikotoleranz.
• Bereitstellung revisionssicherer Nachverfolgbarkeit: Guardrails verwaltet durchsuchbare Gesprächsprotokolle, die mit Richtlinienauslösern abgeglichen werden. In Verbindung mit rollenbasierter Zugriffskontrolle gewährleisten diese Protokolle, dass nur autorisierte Ermittler sensible Chatverläufe einsehen können, was eine wichtige Voraussetzung für Compliance-Audits ist.
• Ausrichtung an Branchenrahmen: Durch die Zuordnung von Verstößen gegen KI-Richtlinien, einschließlich Inhaltsmoderation, Bedrohungen und Data Loss Prevention (DLP), zu anerkannten Rahmenwerken wie MITRE ATLAS und den OWASP Top 10 für LLMs verbessern die Leitplanken die Compliance-Effizienz erheblich und verkürzen die Untersuchungszeiten.