KI-Sicherheit in der Cloud Sicherer KI-Einsatz in stark regulierten Branchen

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Künstliche Intelligenz (KI) hält mittlerweile in vielen Unternehmen Einzug. Kein Wunder, bietet die neue Technologie doch immense Chancen. Dennoch birgt sie auch hohe Risiken – besonders beim Umgang mit sensiblen Daten. Hier schafft eine hochsichere souveräne Cloud Abhilfe.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen weitreichende Möglichkeiten in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen. Speziell in der Form von Large Language Models (LLMs) bietet KI den Betrieben einen immensen Mehrwert. Bei LLMs handelt es sich um KI-Modelle, die darauf spezialisiert sind, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu generieren. Sie basieren auf neuronalen Netzen und werden mit enormen Mengen an Textdaten trainiert. Bekannte Beispiele sind die „GPT“-Modelle von OpenAI, „Mistral“ von Mistral AI und „LLaMA“ von Meta.

Ob bei der Automatisierung komplexer Aufgaben wie Datenanalysen oder Prozessen, der Identifikation bestimmter Daten oder der Beschleunigung von Marktanalysen – die Potenziale der LLMs sind vielfältig. Dennoch lauern hier auch Risiken, vor allem beim Umgang mit sensiblen Daten wie internen Informationen, Finanz-, Projekt- oder personenbezogenen Daten:

• Unbefugter Zugang zu Trainingsdaten oder Modellen: Es besteht die Gefahr, dass sich Angreifer direkten Zugriff auf die Trainingsdaten oder das Modell selbst verschaffen und so an sensible Informationen gelangen.

• Gezielte Manipulation des Modells: Angreifer könnten versuchen, das Modell direkt zu verändern oder manipulierte Trainingsdaten einzuschleusen, um die Ergebnisse gezielt zu beeinflussen.

• Datenabflüsse bei der Modellausführung: Selbst ohne direkten Zugriff auf Modell- oder Trainingsdaten besteht das Risiko, dass durch Anfragen an das Modell Rückschlüsse auf vertrauliche Informationen möglich werden.

• Komplexität von Betrieb und Wartung: Die Einrichtung und Verwaltung einer KI-Cloud erfordert umfassendes technisches Know-how, da die Hardware komplex ist, schnell veraltet und kontinuierlich aktualisiert werden muss. Ohne diese Fachkenntnis drohen Sicherheitslücken, die schnell zum Einfallstor für Hacker werden können.

Wenn es also um den sicheren Betrieb von KI-Anwendungen geht, erreichen viele der herkömmlichen Cloud- und On-Premises-Ansätze schnell ihre Leistungsgrenzen. Außerdem wird der Einsatz von LLMs vor allem in stark regulierten Bereichen (etwa im Rechts-, Gesundheits- und Finanzsektor) durch zusätzliche Compliance-Vorgaben erschwert. Genau hier sollen souveräne Clouds Abhilfe schaffen.

Confidential Computing schafft Souveränität

Möglich wird die sichere Datenverarbeitung in einer souveränen Cloud durch Confidential Computing. Dabei handelt es sich um einen Technologie-Ansatz, bei dem Daten während ihrer Verarbeitung in geschützten Umgebungen – sogenannten Trusted Execution Environments – verbleiben. Dadurch ist sichergestellt, dass Unbefugte nicht auf die Daten zugreifen oder sie manipulieren können, selbst wenn sie physischen Zugriff auf die Hardware haben.

Dieser Ansatz findet beispielsweise in der Sealed-Cloud-Technologie Anwendung, bei der die Verarbeitung der Daten in hochsicheren, vom Rest des Systems abgeschirmten Server-Enklaven erfolgt. Dieses hohe Sicherheitsniveau ermöglicht nicht nur den zuverlässigen Schutz vertraulicher Informationen bei der digitalen Zusammenarbeit, sondern – um beim Beispiel der Sealed-Cloud-Technologie zu bleiben – ebenfalls den sicheren und souveränen Betrieb von Diensten wie Collaboration-Tools oder komplexeren Anwendungen wie KI-Modellen in der Cloud.

Aus der Praxis: So findet die KI den Weg in die souveräne Cloud

Um LLMs sicher in einer souveränen Cloud nutzen zu können, heißt es, dort zunächst die passende Hardware bereitzustellen. Dies geschieht durch den Aufbau eines dedizierten KI-Clusters, auf dem anschließend frei verfügbare Open Source LLMs wie LLaMA oder Mistral installiert werden. Im Anschluss erfolgt dann das Training der Modelle in der sicheren Umgebung der souveränen Cloud und deren Feintuning zur Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse der Anwender.

Entscheidend ist, dass der gesamte Prozess – von der Verwaltung der Trainingsdaten über das eigentliche Training bis hin zur Nutzung des Modells – vollständig innerhalb der souveränen Cloud stattfindet. Das sorgt zum einen für einen umfassenden Schutz vor Datenabflüssen oder Manipulation, und stellt zudem sicher, dass die Prompts – also die Eingaben der Nutzer an das KI-Modell – innerhalb der sicheren Umgebung verbleiben. So ist es möglich, sensible Daten durch die KI analysieren zu lassen und dem Anwender die Ergebnisse zurückzuspielen, ohne dass der Betreiber des Dienstes oder unbefugte Dritte selbst jemals Zugang zu den Daten oder Analyseergebnissen haben. Aber auch komplexere Anwendungsmöglichkeiten sind denkbar, etwa Assistenzfunktionen für die digitale Gremien- oder Aufsichtsratskommunikation.

In einem nächsten Schritt wäre es denkbar, den KI-Cluster auszubauen und als Platform-as-a-Service (PaaS) bereitzustellen. Diese Option würde es Unternehmen dann erlauben, ihre eigenen KI-Anwendungen in einer hochsicheren Umgebung zu entwickeln und zu betreiben. Die Integrität der Daten sowie die volle Kontrolle über Trainingsdaten, Modelle und Abfragen bliebe dabei zu jedem Zeitpunkt gewährleistet.

Fazit: KI-Sicherheit in der souveränen Cloud

Durch den Betrieb von LLMs in souveränen Cloud-Diensten wie Idgard, die auf fortschrittliche Sicherheitskonzepte wie Confidential Computing setzen, lassen sich potenzielle Angriffsflächen beim Einsatz von KI deutlich verringern. Unbefugte Zugriffe auf Trainingsdaten, Modelle und Prompts werden zuverlässig verhindert und das Risiko von Manipulationen erheblich reduziert. Das hohe Sicherheitsniveau der Sealed-Cloud-Technologie ermöglicht es, LLMs und andere KI-Anwendungen zu betreiben und weiterzuentwickeln, ohne Kompromisse bei der Sicherheit oder Betriebskomplexität eingehen zu müssen. Diese Infrastruktur bietet nicht nur eine solide Basis für bereits existierende KI-Lösungen, sondern ebnet zudem den Weg für neue Innovationen – nicht zuletzt auch in stark regulierten Branchen wie dem Finanz-, Rechts- und Gesundheitssektor, die besonders hohe Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit stellen.

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