AI Red Teaming ist eine proaktive Sicherheitstaktik, bei der simulierte Angriffe durchgeführt werden, um versteckte Schwächen in KI-Modellen und -Anwendungen aufzudecken, bevor diese eingesetzt werden. Anstatt lediglich zu überprüfen, ob ein KI-Modell korrekt funktioniert, versucht dieser Ansatz gezielt, das System zu manipulieren, um Schwachstellen wie verzerrte Ergebnisse, die Erzeugung schädlicher Inhalte oder Sicherheitslücken aufzudecken. Netskope One AI Red Teaming hebt diese Praxis auf ein neues Niveau, indem es langsame, manuelle Tests durch automatisierte Gegnersimulationen ersetzt. Mithilfe seiner Bibliothek von über 18.000 verschiedenen Angriffsszenarien unterzieht Netskope private Modelle systematisch Stresstests, um deren Sicherheit und Widerstandsfähigkeit vor und nach der Produktionsfreigabe zu gewährleisten. KI-gestütztes Red Teaming unterscheidet sich vom traditionellen Red Teaming dadurch, dass zwar beide gegnerische Taktiken nachbilden, sich aber auf unterschiedliche Angriffsflächen konzentrieren:

• Beim traditionellen Red Teaming konzentriert man sich auf die konventionelle IT-Infrastruktur und untersucht Netzwerke, Server und Anwendungen, um Lücken in den standardmäßigen technischen Abwehrmechanismen aufzudecken.
• Beim Red Teaming mit KI-Systemen liegt der Fokus auf dem unvorhersehbaren Verhalten des KI-Modells selbst. Es sucht nach nicht-deterministischen Schwachstellen, wie z. B. Prompt-Injections und Jailbreak-Versuchen.

Netskope One AI Red Teaming beinhaltet die Nachbildung komplexer, mehrstufiger Angriffe (wie z. B. „Skeleton Key“- oder „Crescendo“-Angriffe), die versuchen, das Modell dazu zu bringen, seine eigenen Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen oder sensible Trainingsdaten preiszugeben. Netskope integriert diese automatisierten Stresstests auch direkt in CI/CD-Pipelines und wehrt so aktiv Modellrisiken ab, wann immer der Code aktualisiert wird.

Die Angriffslandschaft für KI entwickelt sich rasant weiter, wobei Cyberkriminelle aktiv New Ausnutzungstechniken entwickeln, um große Sprachmodelle (LLMs) und agentenbasierte Architekturen ins Visier zu nehmen. Zu den häufigsten Angriffsvektoren für KI gehören:

• Prompt-Injections: Angreifer nutzen manipulative sprachliche Exploits, um die Anweisungen eines KI-Systems zu überschreiben und dessen beabsichtigtes Verhalten zu verändern.
• Jailbreaks: Dies sind Versuche, eingebaute Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen und das KI-Modell dazu zu zwingen, seine eigenen Sicherheitsregeln zu ignorieren. Diese Angriffe können sehr effektiv sein und sind in fast 20 % der Fälle erfolgreich. Oftmals benötigen sie weniger als eine Minute und nur fünf oder sechs Interaktionen, um die üblichen Sicherheitsvorkehrungen zu überwinden.
• Indirekte Prompt-Injektionen: Diese treten auf, wenn bösartige Prompts heimlich in Dokumente oder Webseiten eingebettet werden; wenn die KI diese externen Inhalte verarbeitet, wird ihr Verhalten manipuliert.
• Datenextraktionsangriffe: Techniken, die entwickelt wurden, um sensible Informationen und Geheimnisse direkt aus den zugrunde liegenden Trainingsdaten eines Modells zu extrahieren.
• Mehrrundenangriffe: Raffinierte, mehrstufige Konversationsausnutzungen, wie z. B. „Skelettschlüssel“- und „Crescendo“-Angriffe, bei denen Angreifer versuchen, LLMs durch die Überlagerung von Interaktionen zu täuschen, um Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen, denen der vollständige Sitzungskontext fehlt.
• Tool-Vergiftung: Eine Bedrohung, die speziell auf autonome, agentenbasierte KI abzielt, bei der ein KI-Agent manipuliert oder getäuscht wird, um mit einem bösartigen externen Tool zu interagieren.

Zunehmend ja. Wichtige Regulierungen schreiben Red Teaming mittlerweile ausdrücklich vor oder empfehlen es nachdrücklich. Der EU-KI-Gesetzentwurf sieht unter anderem die Durchführung von Adversarial-Tests für risikoreiche KI-Modelle vor.
KI-Risikomanagement-Framework des NIST empfiehlt Red Teaming ebenfalls als zentralen Bestandteil der Absicherung
KI-Systemen. Wenn Organisationen ihre eigenen privaten KI-Anwendungen entwickeln und hosten, übernehmen sie die volle Verantwortung für die Sicherung dieser Modelle und die Einhaltung umfassenderer Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIMSS.

Ja, KI-gestütztes Red Teaming lässt sich definitiv automatisieren. Netskope One AI Red Teaming wurde speziell für die Automatisierung von Gegnersimulationen entwickelt
ersetzt
effektiv langsame und nicht skalierbare manuelle Tests.Diese Automatisierung wird durch eine Bibliothek von über 18.000 Angriffsszenarien und Seed-Prompts erreicht, um Ihre privaten Modelle systematisch gegen Bedrohungen wie Prompt-Injections und Jailbreaks zu testen. Sie können diese automatisierten Stresstests nahtlos über APIs direkt in Ihre CI/CD-Pipelines integrieren und so sicherstellen, dass jede einzelne Codeänderung oder Modellaktualisierung automatisch auf Schwachstellen überprüft wird, bevor sie in die Produktion gelangt.

Red Teaming verbessert und beschleunigt die sichere KI-Entwicklung erheblich, indem es die Entdeckung von Schwachstellen automatisiert und Sicherheit nahtlos direkt in den Entwicklungsprozess einbettet. So verbessert es den Prozess:

• Beschleunigt Innovationen: Durch die Ersetzung langsamer, manueller Sicherheitsüberprüfungen durch automatisierte Adversarial-Tests können Entwicklungsteams KI-Funktionen viel schneller bereitstellen, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.
• Nahtlose CI/CD-Integration: Red Teaming kann mithilfe von APIs direkt in Ihre CI/CD-Pipelines integriert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass jede einzelne Codeänderung oder Modellaktualisierung automatisch auf New Sicherheitsrisiken überprüft wird, bevor sie in einer Live-Produktionsumgebung freigegeben wird.
• Proaktive Modellhärtung: Sie versetzt Entwickler in die Lage, motivierte Angreiferverhaltensweisen zu simulieren, wie z. B. komplexe Angriffe mit mehreren Zügen, um aktiv zu versuchen, das Modell zu „überlisten“, damit es Schutzmechanismen umgeht oder sensible Daten preisgibt. Indem diese Schwachstellen gefunden und behoben werden, bevor das Modell mit einem Kunden oder Mitarbeiter interagiert, vermeiden die Teams den kostspieligen Prozess, Sicherheitslücken zu schließen, nachdem diese bereits öffentlich bekannt geworden sind.
• Kontinuierliche Risikoverfolgung: Dabei wird die Modellprüfung von passiver Beobachtung zu einer aktiven Verteidigung verlagert, indem planmäßige Simulationen durchgeführt werden, die verfolgen, wie sich die Risiken bei allen Tests am selben Modell verändern. Dadurch wird sichergestellt, dass schnelle Modellaktualisierungen niemals unbeabsichtigt New Sicherheitslücken schaffen oder Ihr Risikoprofil erhöhen.