Risiken durch KI-generierte Software-Abhängigkeiten

In der heutigen digitalen Welt sind wir immer mehr auf KI-generierte Software angewiesen. Diese Technologie bietet uns viele Vorteile, von der automatischen Textgenerierung bis hin zur Analyse von Daten. Doch wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch Risiken, die wir nicht ignorieren sollten. In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit den Risiken durch KI-generierte Software-Abhängigkeiten auseinandersetzen und wie wir diese Risiken minimieren können.

1. Sicherheitsrisiken

Eines der größten Sicherheitsrisiken von KI-generierten Software-Abhängigkeiten ist die Möglichkeit, dass sensible Daten während der Übertragung abgefangen werden. Dies kann durch verschiedene Angriffe wie Brute-Force-Angriffe, Denial-of-Service (DoS) und Social-Engineering-Angriffe geschehen. Bedrohungsakteure können generative KI und große Sprachmodelle nutzen, um Angriffe in einer nie dagewesenen Geschwindigkeit und Komplexität zu skalieren.

Ein weiteres Problem ist die Abhängigkeit von den Anbietern dieser Technologien. Wenn die Anbieter ändern oder die Nutzungsbedingungen ändern, kann dies erhebliche Auswirkungen auf die eigene Geschäftstätigkeit haben. Dies kann besonders problematisch sein, wenn keine Einflussnahme auf die Entwicklung und Weiterentwicklung genommen werden kann.

2. Datenschutz und Datenlecks

Generative KI-Modelle bergen erhebliche Datenschutz- und Sicherheitsrisiken. Beispielsweise besteht die Gefahr, dass sensible Daten während der Übertragung abgefangen werden. Zudem könnten Anbieter von solchen KI-Tools die eingegebenen Daten für unerwünschte Zwecke verwenden.

Ein weiteres bekanntes Problem der Cybersicherheit, das einen exponentiell unbekannten Risikofaktor für die Datensicherheit darstellt, sind Datenlecks. Informationen, die mit der KI-Technologie geteilt werden, können versehentlich vertrauliche Daten in Antworten an die Nutzer preisgeben. Dies ist besonders problematisch, wenn ML-Apps lernen, aus allen Eingabedaten und sich beim Aufbau ihrer Datenbank auf diese Daten verlassen, um eine Abfrage zu lösen.

3. Plugins und APIs

Plugins und ihr Design stellen ein kritisches Risiko für die Daten dar, auf die KI zugreift und die sie generiert. In vielen Fällen stützen sich LLMs auf Plugins oder APIs, um direkt mit den von KI-Modellen erzeugten Eingabe- und Ausgabedaten zu arbeiten. Unsicher gestaltete Plugins können anfällig für böswillige Anfragen sein, die unter anderem zu Datenlecks, zur Offenlegung der zugrunde liegenden Systeme oder zur Remotecodeausführung führen können.

4. Fehlinterpretationen und Fehler

Es gibt keine Garantie dafür, dass die generierten Inhalte immer korrekt oder angemessen sind. Das liegt an der Art und Weise, wie LLM lernen und Texte generieren. Aufgrund des stochastischen Prozesses, wie LLMs Texte generieren, kann es zu fehlerhaften Ausgaben kommen. Einen zusätzlichen Einfluss auf das Ergebnis hat das Trainieren des Modells und der verwendeten Daten. Problematisch wird es dann, wenn das KI-Tool keinen Zugriff auf Echtzeitdaten hat. Eine weitere Verfälschung kann es geben, wenn gewisse gleichartige Daten zu häufig für das Training verwendet werden, was repetitive, einseitige oder zusammenhanglose Ausgaben ergeben kann.

5. Missbrauch und Kontrolle

Die Nutzung generativer KI birgt das Risiko des Missbrauchs. So können KI-Modelle zur Erstellung von täuschend echtem Fake Content verwendet werden. Dabei geht es nicht nur um Urheberrechte, sondern auch um die Fälschung von Fotos, Videos oder Stimmen von echten Menschen. Ferner können solche KI-Tools für illegale Vorhaben verwendet werden, indem sie dafür eine Anleitung oder Wissen zur Verfügung stellen. Deshalb müssen Entwickelnde und Unternehmen als Verwender sicherstellen, dass der Einsatz von KI im Einklang mit ethischen Richtlinien und gesetzlichen Vorgaben steht.

Ein weiteres Beispiel für den Missbrauch von KI-Modellen ist die Generierung und Verbesserung von Malware und weiteren Schadcodes. Diese können auch mithilfe von LLM in frei verfügbare Programmcodes in öffentlichen Programmbibliotheken integriert werden. Dies birgt das Risiko, Falschmeldungen in Massen zu publizieren, um so eine öffentliche Meinung zu beeinflussen.

6. Abhängigkeit und Übervertrauen

Ein übermäßiges Vertrauen in KI-Systeme ohne angemessenes Verständnis oder menschliche Aufsicht kann riskant sein. Blindes Vertrauen in die von KI getroffenen Entscheidungen ohne kritische Bewertung kann zu Fehlern oder unbeabsichtigten Folgen führen. Es ist wichtig, dass wir diese Risiken aktiv annehmen und durch eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung, robuste Vorschriften, kontinuierliche Forschung und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Interessengruppen sicherstellen, dass der Nutzen maximiert und der potenzielle Schaden minimiert wird.

Wie können wir diese Risiken minimieren?

Um die Risiken durch KI-generierte Software-Abhängigkeiten zu minimieren, gibt es mehrere Schritte, die wir unternehmen können:

1. Implementierung eines risikobasierten Ansatzes: Ähnlich wie bei einem Null-Vertrauens-Modell sollte „übermäßiges Handeln eine beängstigende Schwachstelle sein, dann ist übermäßiges Vertrauen eine ähnliche Schwachstelle, allerdings aus einer besorgniserregenderen Perspektive“.
2. Einführung von Ressourcenobergrenzen: Um übermäßige Anfragen zu begrenzen, die sonst die Ressourcen aufbrauchen würden, sollten Sicherheitsexperten Ressourcenobergrenzen einführen. In Verbindung mit einer kontinuierlichen Überwachung der Ressourcennutzung und strikten Eingabebeschränkungen können Administrator*innen proaktiv vorgehen, um eine Erschöpfung der Ressourcen zu verhindern.
3. Strengere Datenschutzmaßnahmen: Um sicherzustellen, dass sensible Daten nicht abgefangen werden, sollten strengere Datenschutzmaßnahmen implementiert werden. Dies kann durch die Verwendung von Verschlüsselung und regelmäßige Sicherheitsaudits erreicht werden.
4. Überprüfung von Plugins und APIs: Um sicherzustellen, dass Plugins und APIs nicht anfällig für böswillige Anfragen sind, sollten sie regelmäßig überprüft und sicher gestaltet werden. Dies kann durch die Implementierung von Sicherheitsmechanismen wie Authentifizierung und Autorisierung erreicht werden.
5. Fehlertoleranz und Fehlerkorrektur: Um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte korrekt sind, sollten Fehlertoleranz und Fehlerkorrektur in die KI-Modelle integriert werden. Dies kann durch die Implementierung von Algorithmen, die Fehler erkennen und korrigieren können, erreicht werden.
6. Ethische Richtlinien und gesetzliche Vorgaben: Um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI im Einklang mit ethischen Richtlinien und gesetzlichen Vorgaben steht, sollten Unternehmen und Entwickelnde sicherstellen, dass alle Anwendungen von KI diesen Richtlinien entsprechen. Dies kann durch die Implementierung von ethischen Richtlinien und die regelmäßige Überprüfung auf Einhaltung gesetzlicher Vorgaben erreicht werden.

Fazit

KI-generierte Software-Abhängigkeiten bieten uns viele Vorteile, aber sie bringen auch Risiken mit sich. Um diese Risiken zu minimieren, müssen wir eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung betreiben, robuste Vorschriften implementieren und kontinuierliche Forschung und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Interessengruppen fördern. Durch die Implementierung eines risikobasierten Ansatzes, die Einführung von Ressourcenobergrenzen, strengere Datenschutzmaßnahmen, die Überprüfung von Plugins und APIs, Fehlertoleranz und Fehlerkorrektur sowie die Einhaltung ethischer Richtlinien und gesetzlicher Vorgaben können wir die Risiken durch KI-generierte Software-Abhängigkeiten minimieren und sicherstellen, dass der Nutzen maximiert und der potenzielle Schaden minimiert wird.