Red-Teaming für generative Funktionen – Angriffsvektoren sammeln, Tests durchführen, Schwachstellen beheben

Red-Teaming für generative Funktionen: Angriffsvektoren sammeln, Tests durchführen, Schwachstellen beheben

Was bedeutet Red-Teaming?

Red-Teaming stammt ursprünglich aus der IT-Sicherheit und bezeichnet das gezielte Testen von Systemen aus der Perspektive eines Angreifers. Sicherheitsexperten simulieren verschiedene Angriffsszenarien, um Schwachstellen in den Abläufen, der Technik oder der Organisation aufzudecken. Diese Denkweise lässt sich hervorragend auf generative KI-Funktionen übertragen, denn gerade hier entstehen durch die Komplexität und Automatisierung neue, schwer vorhersehbare Risiken.

Generative KI-Funktionen erstellen Texte, Bilder oder andere Inhalte automatisch und interagieren oft direkt mit Nutzern oder anderen Systemen. Wenn diese Prozesse manipuliert oder missbraucht werden, kann dies zu falschen Informationen, Datenschutzproblemen oder sogar Imageverlust führen. Deshalb geht es beim Red-Teaming darum, mögliche Angriffsvektoren zu identifizieren und zu schließen, bevor reale Schäden entstehen.

Angriffsvektoren sammeln – Wo liegen die Schwachstellen?

Der erste Schritt im Red-Teaming ist das Sammeln der Angriffsvektoren – also der potenziellen Einfallstore für Fehler, Manipulationen oder Angriffe. Bei generativen Funktionen kann das sehr vielfältig sein:

• Eingabedaten: Manipulationen durch gezielte Eingaben, die das KI-Modell in die Irre führen.
• Ausgangsdaten: Fehlerhafte oder schädliche Inhalte, die vom Modell generiert werden.
• Schnittstellen: Schwachstellen in den Verbindungen zwischen der generativen KI und anderen Systemen.
• Zugriffsrechte: Unzureichende Kontrolle darüber, wer das System steuern oder beeinflussen kann.
• Trainingsdaten: Bias oder unvollständige Daten, die das Modell anfällig machen.

Mit Blick auf die Expertise bei SkillUp und der Erfahrung von Markus Hartlieb, der viele Use Cases für den deutschen Mittelstand realisiert hat, ist klar: Jedes Unternehmen sollte ein individuelles Profil der möglichen Angriffsvektoren erstellen. Das bedeutet, die spezifischen Anwendungsfälle und ihre Risiken genau zu verstehen – sei es bei einer smarten Social Media Managerin wie Marie oder bei einem Leadgenerator wie Maks.

Tests durchführen – Wie wird geprüft?

Nachdem die Angriffsvektoren identifiziert sind, folgt die wichtigste Phase: das eigentliche Testen der generativen KI. Dabei kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, die sowohl automatisiert als auch manuell durchgeführt werden können. Ziel ist es, herauszufinden, wie das System auf bestimmte Eingaben reagiert, wo es unerwartet arbeitet oder Fehler produziert.

Typische Testansätze sind:

• Penetrationstests: Wie bei klassischer IT-Sicherheit wird versucht, das System gezielt anzugreifen – zum Beispiel durch ungewöhnliche oder bösartige Eingaben.
• Scenario-based Testing: Durchspielen verschiedener realitätsnaher Situationen, die das System herausfordern.
• Output-Analyse: Bewertung der generierten Inhalte auf Plausibilität, Qualität und Sicherheit.
• Monitoring und Logging: Laufende Beobachtung der KI-Funktion, um Anomalien schnell zu erkennen.

Markus Hartliebs Erfahrung zeigt, dass gerade die Verbindung von Automation und intelligenter KI eine große Herausforderung mit sich bringt: Automatisierte Abläufe können nicht nur schneller Fehler produzieren, sie machen es auch schwieriger, diese Fehler manuell nachzuvollziehen. Deshalb empfiehlt SkillUp ein umfassendes Testprotokoll, das sowohl auf technische Aspekte als auch auf die Prozesse drumherum eingeht.

Schwachstellen beheben – Von der Analyse zur Lösung

Das Aufdecken von Schwachstellen ist nur der erste Teil eines erfolgreichen Red-Teamings. Entscheidend ist, dass die gefundenen Risiken systematisch und nachhaltig beseitigt werden. Je nachdem, welche Art von Schwachstelle entdeckt wird, kann das unterschiedliche Maßnahmen nach sich ziehen:

• Anpassung der Trainingsdaten: Um Verzerrungen und Fehlverhalten der KI zu verringern.
• Verbesserung der Zugriffskontrollen: Damit Schlüssel nur berechtigten Personen zugänglich sind.
• Erweiterung der Monitoring-Systeme: Für eine bessere Erkennung von Auffälligkeiten und schnellere Reaktion.
• Optimierung der Schnittstellen: Damit keine ungewollten Manipulationsmöglichkeiten bestehen.
• Schulung der Nutzer und Verantwortlichen: Um Handlungssicherheit im Umgang mit der KI zu garantieren.

Im Sinne von Markus Hartliebs Agentur SkillUp bedeutet das: Red-Teaming endet nicht mit einem Testbericht. Vielmehr wird den Unternehmen eine ganzheitliche Begleitung angeboten, die von der Analyse über die Umsetzung bis zur Evaluierung der Maßnahmen reicht. So entsteht eine robuste KI-Lösung, die nicht nur funktioniert, sondern auch sicher und vertrauenswürdig ist.

Warum Red-Teaming für den Mittelstand so wichtig ist

Gerade mittelständische Unternehmen stehen beim Thema KI vor großen Chancen und Herausforderungen gleichzeitig. KI bietet einen enormen Effizienzgewinn und eröffnet neue Geschäftsfelder, wie etwa automatisierte Kundenkommunikation oder optimierte Leadgenerierung. Doch ohne sorgfältige Sicherheitsprüfungen können die Risiken schnell überwiegen. Falsche oder manipulative Inhalte, Datenverluste oder unerkannte Fehler können Geschäft und Reputation schaden.

Red-Teaming hilft, diese Risiken zu minimieren. Durch das frühzeitige Erkennen von Angriffsmöglichkeiten können Unternehmen Geld, Zeit und Imageverlust sparen. Die Investition zahlt sich durch stabilere und vertrauenswürdigere KI-Systeme langfristig aus.

SkillUp unterstützt Sie dabei, Ihre generativen KI-Funktionen fit für die Zukunft zu machen. Mit der Kombination aus fundiertem Expertenwissen, praktischen Use Cases und einem pragmatischen Ansatz gelingt es, nützliche KI-Lösungen sicher einzuführen und optimal zu betreiben.

Fazit

Generative KI-Funktionen sind spannend und bieten viele Vorteile – aber sie bringen auch neue Sicherheitsfragen mit sich. Red-Teaming ist eine bewährte Methode, um genau diese Fragen systematisch und praxisnah zu beantworten. Vom Sammeln der möglichen Angriffsvektoren über sorgfältige Tests bis hin zur zielgerichteten Behebung der Schwachstellen entsteht so eine sichere und effektive KI-Lösung.

Markus Hartlieb und das Team von SkillUp zeigen, wie sich dieser Prozess strukturiert und verständlich umsetzen lässt – mit dem Ziel, nicht nur funktionierende, sondern auch robuste und vertrauenswürdige KI-Systeme für den Mittelstand zu schaffen. Denn nur wer seine KI gut kennt und absichert, kann sie erfolgreich und nachhaltig nutzen.