KI-Sicherheitslücken: Warum sie entstehen und wie man ihnen begegnet

Wenn Systeme lernen oder Texte und Codes automatisch erzeugen, verändert das die Angriffsfläche. KI-Modelle bekommen Daten, werden trainiert und über Schnittstellen genutzt. An jeder dieser Stellen können Fehler, Fehleinschätzungen oder bewusste Umgehungen auftreten. Schon beim Einsatz eines Chatbots in einer Firma kann unabsichtlich vertrauliche Information nach außen gelangen. Auf der anderen Seite helfen automatisierte Prüfungen und Mustererkennung bei der Abwehr. Genau in diesem Spannungsfeld liegen die Herausforderungen: Es geht nicht nur um Softwarefehler, sondern um Prozesse, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten. Der folgende Text ordnet zentrale Mechanismen ein, zeigt typische Beispiele aus dem Alltag und beschreibt, welche Maßnahmen hilfreich sind – technisch und organisatorisch.

KI-Sicherheitslücken sind selten nur ein einzelner Programmfehler. Häufig liegen mehrere Ursachen übereinander: unzureichend geschützte Trainingsdaten, unsichere Schnittstellen (APIs), ungetestete Modellverhalten in Extremsituationen und unklare Betriebsregeln. Beim Training können sensible Datensätze unbeabsichtigt in ein Modell einfliessen. Das Modell selbst kann dann Informationen „erinnern“ und auf Anfrage preisgeben. Solche Datenleckage‑Fälle entstehen, wenn keine Datenanonymisierung, kein striktes Zugriffsmanagement und keine Aufsicht über Trainingspipelines existieren.

KI-Modelle spiegeln die Qualität ihrer Daten und die Grenzen ihrer Tests wider; Schwachstellen entstehen dort, wo Governance fehlt.

Ein weiterer Mechanismus sind Manipulationen am Input: Prompt‑Injection nennt man Techniken, bei denen ein Angreifer Eingaben so formatiert, dass das Modell unerwünschte Anweisungen ausführt. Gleiches gilt für adversariale Beispiele: kleine, sichtbare oder unsichtbare Änderungen an Eingabedaten, die das Modell fehlleiten. Dazu kommen klassische Software‑ und Infrastruktur‑Lücken: veraltete Bibliotheken, ungesicherte Container oder fehlende Patch‑Prozesse. Die Kombination aus neuen KI-spezifischen Risiken und bewährten IT‑Schwachstellen schafft die meisten Vorfälle.

Eine kurze Tabelle fasst verbreitete Kategorien und typische Folgen zusammen.

Viele Menschen begegnen KI‑Funktionen ohne es zu merken: Die Autovervollständigung im E‑Mail‑Programm, Support‑Bots oder automatische Analysewerkzeuge in Unternehmen. Bei E‑Mails kann ein KI‑gestützter Assistent private Notizen mit externen Servern synchronisieren, wenn Einstellungen nicht passen. Support‑Bots, die Kundendaten abrufen, erhöhen das Risiko, wenn Authentifizierungslücken bestehen.

Im Unternehmenskontext sind besonders drei Einsatzfelder relevant: Automatisierte Code‑Generierung, Datenanalyse und externe LLM‑Services. Code‑Generatoren sparen Zeit, erzeugen aber auch fehlerhafte oder unsichere Codeblöcke, wenn die Vorlage unsauber ist. Datenanalysen durch KI können Rückschlüsse auf Einzelpersonen erlauben, selbst wenn die Daten als aggregiert gelten. Externe LLM‑Services bieten Komfort, erfordern aber klare Regeln: Welche Daten dürfen extern verarbeitet werden? Ohne Grenzen können vertrauliche Informationen ungewollt weitergegeben werden.

Ein praktisches Beispiel: Eine Buchhaltung nutzt ein Chat‑Interface, um Fragen zu Zahlungen zu klären. Wenn Mitarbeitende dort Dokumente hochladen, kann ein externes Modell Teile davon im Cache behalten. Ohne Vertragliche und technische Schranken entsteht so ein Informationsleck. Solche Szenarien zeigen, dass Sicherheit nicht nur am Modell, sondern im gesamten Lebenszyklus entschieden wird.

KI vermindert Routineaufwand, erkennt Muster und kann Angriffe schneller entdecken. Diese Chancen stehen allerdings neben klaren Risiken: Angreifer nutzen die gleichen Werkzeuge, um Texte zu personalisieren, Schadcode zu erzeugen oder automatisiert Angriffsvektoren zu finden. So steigt die Skalierbarkeit von Social‑Engineering‑Kampagnen – das ist ein Sicherheitsproblem, das sich technisch und menschlich lösen lässt.

Auf der technischen Seite helfen Standardmaßnahmen: solides Patch‑Management, Netzwerksegmentierung, Logging und Monitoring sowie physischen Schutz sensibler Infrastruktur. Spezieller sind Kontrollen für Modelle: Data Governance (wer darf welche Daten verwenden), Prüfungen auf Halluzinationen (unerwartete, falsche Ausgaben) und Tests gegen Prompt‑Manipulation. Solche Kontrollen reduzieren viele KI-Sicherheitslücken.

Gleichzeitig sind organisatorische Schritte entscheidend: klare Verantwortlichkeiten für Modellbetrieb, Schulungen für Mitarbeitende und Beschaffungsregeln, die Sicherheitsnachweise von Anbietern verlangen. In Branchen mit sensiblen Daten empfiehlt ENISA eine sektorale Risikobetrachtung und abgestimmte Incident‑Response‑Übungen. Insgesamt zeigt die Praxis: Technische Abwehr allein reicht nicht; Governance und Transparenz sind nötig, um verbleibende Risiken zu begrenzen.

In den kommenden Jahren werden zwei Entwicklungen besonders relevant: erstens einheitliche Prüfverfahren und Metriken für Modell‑Robustheit, zweitens verbindliche Anforderungen in Beschaffungsprozessen. Standardisierungsinitiativen arbeiten daran, wie Modelle getestet und zertifiziert werden können. Solche Prüfungen werden helfen, wiederholbare Sicherheitsbewertungen zu ermöglichen.

Kurzfristig lassen sich einige sinnvolle Schritte empfehlen: Begrenzung sensibler Eingaben an externe LLMs, Einführung phish‑resistenter Mehrfaktorauthentifizierung und regelmäßige, realistische Trainings‑Szenarien für Mitarbeitende. Auf strategischer Ebene sollten Organisationen Lieferketten‑Risiken adressieren: Nachweise zu Security‑Testing, Vulnerability‑Disclosure‑Prozessen und Modell‑Hardening bei Zulieferern einfordern.

Für Politik und Regulierer wird wichtig sein, pragmatische Regeln zu schaffen, die Innovation nicht blockieren, aber Mindestanforderungen an Datensicherheit und Transparenz setzen. Parallel braucht es Forschung zur Messung von Robustheit und zu Verfahren, die Modelle gegen gezielte Manipulation härten. Wer beides verfolgt, schafft eine Grundlage, in der Vorteile von KI geschützt und zugleich kontrolliert nutzbar bleiben.

Sicherheit bei KI ist kein „Feature“, das man nachträglich einbaut; sie ist Ergebnis technischer Sorgfalt, klarer Prozesse und guter Governance. Viele KI-Sicherheitslücken entstehen an den Schnittstellen: bei Daten, beim Betrieb und in der Kommunikation mit Nutzern oder externen Diensten. Wer diese Punkte systematisch adressiert — mit Patching, Datenkontrolle, Tests gegen Manipulation und passenden vertraglichen Regeln — verringert das Risiko deutlich. Damit bleibt der Nutzen der Technik erhalten, ohne dass die Risiken unbeachtet steigen.