KI-Sicherheit: Warum herkömmliche Pentests nicht mehr ausreichen

KI-Systeme werden zur Achillesferse der Unternehmenssicherheit. Herkömmliche Sicherheitsprüfungen sind gegen neue Angriffsvektoren machtlos, warnen Experten. Unternehmen setzen damit ungeprüfte Risiken frei.

In einer Zeit, in der KI in Rekordgeschwindigkeit in Kernprozesse integriert wird, wächst eine unsichtbare Bedrohungslandschaft. Sicherheitsanalysen der letzten Tage zeigen einen klaren Konsens: Klassische Penetrationstests reichen für die Absicherung großer Sprachmodelle (LLMs) nicht mehr aus. Viele Firmen öffnen so unwissentlich Tür und Tor für Manipulation und Datenlecks.

Die Schwachstellen moderner KI-Systeme gehen weit über bekannte IT-Lücken hinaus. Im Fokus von Angreifern stehen nun modellspezifische Risiken. Zu den größten Gefahren zählt Data Poisoning. Dabei werden Trainingsdaten manipuliert, um das Verhalten des gesamten Modells zu korrumpieren.

Eine weitere kritische Methode sind Prompt Injections. Angreifer bringen die KI durch geschickte Eingaben dazu, ihre ursprünglichen Sicherheitsanweisungen zu ignorieren. Das kann schädliche Aktionen auslösen. Ein weiteres Risiko: Gezielte Abfragen können ein Modell zum Preisgeben sensibler Informationen aus seinen Trainingsdaten verleiten.

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Die Bedrohung erstreckt sich sogar auf die physische Welt. KI-generierte Inhalte wie Deepfakes oder synthetische Sensordaten können cyber-physische Systeme manipulieren. Denkbar sind Angriffe auf autonome Fahrzeuge oder intelligente Stromnetze. Oft bleibt auch die umgebende Infrastruktur ein Einfallstor – insbesondere APIs mit schwacher Authentifizierung.

Vom Pentest zum KI-Red-Teaming

Gegen diese neuen Bedrohungen hat sich eine spezialisierte Sicherheitsprüfung etabliert: das KI-Penetrationstesting oder AI Red Teaming. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, die einzigartigen Schwachstellen von KI-Modellen kreativ auszutricksen.

Sicherheitsexperten entwickeln dabei sogenannte adversarial prompts. Diese speziell formulierten Eingaben sollen die Schutzmechanismen der KI umgehen. Ziel ist es, das Modell zur Generierung voreingenommener oder schädlicher Inhalte zu verleiten. Effektive Tests kombinieren Black-Box- und White-Box-Ansätze.

Als anerkannter Standard dient zunehmend der OWASP AI Testing Guide. Er ermöglicht eine strukturierte Analyse des gesamten KI-Sicherheitssystems. Die Devise lautet: Verstehen, wo ein Modell bricht, bevor es ein Angreifer tut.

Regulatorischer Druck: Secure by Design wird Pflicht

Die wachsende Besorgnis spiegelt sich in der Gesetzgebung wider. Neue Vorschriften wie der EU Cyber Resilience Act erhöhen den Druck auf Hersteller. Ab September 2026 wird das Prinzip Secure by Design zum verbindlichen Standard.

Das bedeutet: Sicherheit muss von Anfang an in vernetzte Produkte – einschließlich KI-Systeme – integriert werden. Auch der EU AI Act zwingt Unternehmen zu proaktivem Risikomanagement. Diese regulatorischen Bestrebungen stehen im Kontrast zur aktuellen Praxis.

Ein aktueller Bericht der australischen Aufsichtsbehörde eSafety Commissioner wirft Tech-Konzernen vor, ihre Nutzer nur unzureichend vor KI-gestützten Gefahren zu schützen. Die Untersuchung zeigt eine klare Lücke: Die von der Industrie entwickelten Sicherheitstools halten mit der rasanten Entwicklung generativer KI nicht Schritt.

Der Mensch bleibt der entscheidende Faktor

Experten betonen, dass Technologie allein die neuen Risiken nicht bewältigen kann. Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar. Sie ist nötig, um von KI erkannte Muster zu überprüfen, in Zweifelsfällen einzugreifen und kritische Entscheidungen zu treffen.

Ein rein technischer Ansatz greift zu kurz. Erforderlich ist eine Kombination aus fortschrittlichen Tools und erfahrenen Sicherheitsteams. Diese müssen in klaren Entscheidungswegen agieren können. KI-Sicherheit darf kein nachträglicher Gedanke mehr sein, sondern ist eine strategische Notwendigkeit.

Ausblick: Integration von Technologie und Governance

Die Zukunft der KI-Sicherheit liegt in einem integrierten Ansatz. Der Markt für Sicherheitslösungen entwickelt sich dynamisch. Neue Technologien wie LLM-Firewalls und AI Security Posture Management (AI-SPM) ermöglichen eine bessere Überwachung.

Diese Werkzeuge helfen, Risiken wie Prompt-Exploits zu erkennen und Compliance zu gewährleisten. Langfristig wird sich KI-gestützte Sicherheit hin zu prädiktiven Abwehrmechanismen entwickeln. Für Unternehmen bedeutet das mehr als nur Investitionen in neue Tools.

Sie müssen einen Kulturwandel vorantreiben. Kontinuierliches Risikomanagement für KI und die Weiterbildung der Mitarbeiter werden entscheidend sein. Nur so lässt sich eine sichere und ethische Implementierung künstlicher Intelligenz gewährleisten.

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