Maßnahmenliste für den Schutz eines KI‑Reallabors

 

1. Governance & Organisation

  • Einrichtung eines Security Steering Boards (CISO, KI‑Leitung, Datenschutz, IT‑Ops, Forschung).
  • Definition klarer Rollen und Verantwortlichkeiten für KI‑Sicherheit.
  • Einführung verbindlicher Sicherheitsrichtlinien für Daten, Modelle, APIs und Veröffentlichungen.
  • Aufbau eines Incident‑Response‑Plans speziell für KI‑Systeme (inkl. Modellkompromittierung).
  • Durchführung regelmäßiger Red‑Team‑Übungen mit Fokus auf KI‑spezifische Angriffe.

(Informationsquellen: BSI: IT‑Grundschutz-Kompendium (Baustein ORP.3, OPS.1), ENISA: AI Threat Landscape 2023, NIST: AI Risk Management Framework (AI RMF))

2. Identitäts- & Zugriffsmanagement

  • Einführung von Zero Trust als Grundprinzip.
  • Verpflichtende Multi‑Faktor‑Authentifizierung (Hardware‑Token bevorzugt).
  • Least‑Privilege‑Zugriffsmodell für alle Systeme, Daten und Modelle.
  • Regelmäßige Rezertifizierung aller Zugriffsrechte.
  • Einsatz von Privileged Access Workstations (PAW) für kritische Tätigkeiten.

(Informationsquellen: NIST SP 800‑207: Zero Trust Architecture, BSI: Orientierungshilfe Zero Trust, Microsoft: Zero Trust Maturity Model)

3. Netzwerk- & Infrastrukturhärtung

  • Strikte Segmentierung von Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen.
  • Isolierte Hochsicherheitszonen für Trainingsdaten und Modellgewichte.
  • Durchsetzung von Transport- und Ruhende‑Verschlüsselung (TLS 1.3, AES‑256).
  • Einsatz von Intrusion Detection/Prevention (auch KI‑gestützt).
  • Regelmäßige Patch‑Zyklen und automatisierte Schwachstellenscans.

(Informationsquellen: BSI: IT‑Grundschutz-Kompendium (NET, SYS, OPS), NIST SP 800‑53: Security and Privacy Controls, ENISA: Good Practices for Security of AI)

4. KI‑spezifische Sicherheitsmaßnahmen

  • Schutz vor Data Poisoning durch kontrollierte Datenimporte, Whitelisting und Datenvalidierung.
  • Schutz vor Model Extraction durch Rate Limiting, Authentifizierung und Monitoring.
  • Schutz vor Prompt Injection durch Input‑Sanitization und Output‑Filter.
  • Versionierung und Integritätsprüfung aller Modelle (Hashing, Signaturen).
  • Durchführung von Adversarial Robustness Tests vor jedem Deployment.
  • Einrichtung eines Model Security Dashboards zur Überwachung von Abfragen, Anomalien und Missbrauch.

(Informationsquellen: ENISA: AI Cybersecurity Challenges, NIST: Adversarial Machine Learning Taxonomy, MITRE: ATLAS – Adversarial Threat Landscape for AI Systems, ISO/IEC 23894: AI Risk Management)

5. Software‑ und Supply‑Chain‑Sicherheit

  • Nutzung von Software Bill of Materials (SBOM) für alle Komponenten.
  • Verifikation aller Bibliotheken, Container und Modelle (Signaturen, Hashes).
  • Einsatz von Dependency Scanning und automatisierten Sicherheitsprüfungen in CI/CD.
  • Verbot nicht geprüfter Open‑Source‑Modelle oder -Datenquellen.
  • Regelmäßige Überprüfung externer Dienstleister und Cloud‑Provider.

(Informationsquellen: NIST SP 800‑161: Supply Chain Risk Management, US Executive Order 14028: Improving the Nation’s Cybersecurity (SBOM‑Pflicht), OWASP: Software Component Verification Standard)

6. Sichere Entwicklungs- & Testprozesse

  • Einführung eines Secure‑by‑Design‑Frameworks für KI‑Projekte.
  • Code‑Reviews mit Fokus auf KI‑APIs, Datenpipelines und Modelllogik.
  • Nutzung isolierter Sandbox‑Umgebungen für Experimente.
  • Logging aller Trainings- und Deployment‑Prozesse.
  • Automatisierte Tests auf Bias, Robustheit und Sicherheit.

(Informationsquellen: OWASP: Machine Learning Security Top 10, BSI: Secure Software Development Lifecycle (SSDLC), NIST SP 800‑218: Secure Software Development Framework (SSDF))

7. Schutz vor Social Engineering

  • Regelmäßige Awareness‑Trainings mit realistischen Szenarien (Phishing, Deepfakes, Spear‑Phishing).
  • Einführung eines Verifizierungsprotokolls für sensible Anfragen (z. B. Modellzugriff).
  • Simulierte Angriffe zur Überprüfung der Resilienz.
  • Klare Meldewege für verdächtige Aktivitäten.

(Informationsquellen: BSI: Social Engineering – Angriffsmethoden und Schutzmaßnahmen, ENISA: Cybersecurity Culture Guidelines, SANS Institute: Security Awareness Program Maturity Model)

8. Monitoring & Incident Response

  • Echtzeit‑Monitoring aller KI‑APIs, Datenflüsse und Modellabfragen.
  • Einsatz von Anomalieerkennung für ungewöhnliche Nutzungsmuster.
  • Einrichtung eines Security Operations Center (SOC) oder Anbindung an ein bestehendes.
  • Playbooks für:
    • Datenlecks
    • Modellmanipulation
    • API‑Missbrauch
    • Supply‑Chain‑Angriffe
  • Regelmäßige Post‑Incident‑Analysen und Lessons Learned.

(Informationsquellen: BSI: Lageberichte und CERT-Bund Empfehlungen, NIST SP 800‑61: Computer Security Incident Handling Guide, MITRE ATT&CK & MITRE ATLAS Frameworks)

9. Resilienz & Wiederherstellung

  • Backups von:
    • Trainingsdaten
    • Modellgewichten
    • Pipelines
    • Konfigurationen
  • Getrennte, gehärtete Backup‑Infrastruktur.
  • Wiederanlaufpläne für kritische KI‑Dienste.
  • Notfallstrategie für kompromittierte Modelle (Rollback, Neu‑Training).

(Informationsquellen: BSI: IT‑Grundschutz – Notfallmanagement (CON), ISO 22301: Business Continuity Management, NIST SP 800‑34: Contingency Planning Guide)

10. Kooperation & Austausch

  • Teilnahme an CERT‑Netzwerken (CERT‑Bund, Landes‑CERTs).
  • Austausch mit Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Sicherheitscommunities.
  • Nutzung aktueller Threat‑Intelligence‑Feeds.
  • Aufbau eines internen KI‑Sicherheitsforums für kontinuierlichen Wissenstransfer.

(Informationsquellen: CERT‑Bund / BSI: Warnungen & Lageinformationen, ENISA: Threat Intelligence Sharing Guidelines, Europäische KI‑Forschungsnetzwerke (z. B. CLAIRE, ELLIS))