Künstliche Intelligenz (KI) ist ein zentraler Innovationstreiber – doch je mehr Unternehmen sie einsetzen, desto drängender wird die Frage nach der richtigen Absicherung. AI Security beschreibt alle Maßnahmen, die nötig sind, um KI-Systeme gegen Angriffe zu schützen und deren Missbrauch zu verhindern. Ebenso wie Maßnahmen, die mit Hilfe von KI getroffen werden können, um Systeme zu schützen. In Zeiten zunehmender Automatisierung, Deepfakes und personalisierter Phishing-Angriffe ist AI Security ein Muss für jede digitale Sicherheitsstrategie.
Was ist AI Security?
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die digitale Arbeitswelt, sondern stellt auch völlig neue Anforderungen an den Schutz von IT-Systemen. AI Security umfasst sämtliche Maßnahmen zum Schutz von KI-Anwendungen – sowohl gegen externe Angriffe als auch gegen Missbrauch von KI zu destruktiven Zwecken.
Zum einen bedeutet AI Security, KI-Modelle selbst zu schützen: vor Manipulation der Trainingsdaten (Data Poisoning), vor unautorisierten Rückschlüssen auf Trainingsdaten (Modellinversion) und vor gezielten Eingaben, die das Modell in die Irre führen (adversariale Angriffe). Zum anderen geht es um die Abwehr von Bedrohungen, die mit Hilfe von KI realisiert werden – etwa bei Deepfake-Videos, vollautomatisierten Social-Engineering-Kampagnen oder beim Einsatz von KI für die Verbreitung von Ransomware. AI Security ist somit ein entscheidender Baustein für die digitale Resilienz moderner Organisationen.
Grundlagen und Strategien der AI Security
AI Security basiert auf einem mehrschichtigen Schutzkonzept, das sowohl technische und organisatorische als auch prozessuale Maßnahmen umfasst. Ziel ist es, die Integrität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit von KI‑Systemen zu sichern – und gleichzeitig den Missbrauch von KI durch Dritte zu verhindern.
Sicherheit im Lebenszyklus von KI-Systemen
Ein zentrales Prinzip ist die Betrachtung des gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells – vom Datenmanagement über das Training und die Implementierung bis hin zum Monitoring im Betrieb:
- Datensicherheit & Qualität: Validierte, saubere Trainingsdaten sind Voraussetzung.
- Modellschutz: Techniken wie Modell-Watermarking und Differential Privacy schützen vor Diebstahl und Manipulation.
- Deployment-Sicherheit: Zugriffsbeschränkungen, Logging und sichere APIs sind Pflicht.
Bedrohungsmodellierung
Wie bei klassischen IT-Systemen empfiehlt sich auch für KI-Anwendungen eine Bedrohungsmodellierung, um Schwachstellen systematisch zu erkennen und gezielt zu beheben.
Defense-in-Depth
Ein bewährtes Konzept ist der Defense-in-Depth-Ansatz:
- Netzwerkschutz mit Firewalls und Segmentierung
- Anwendungsschutz durch API-Härtung
- Modellschutz durch adversariale Trainingsmethoden
Governance und Auditierbarkeit
Modellkarten, Ethik-Checklisten und Audits sorgen für Transparenz und Compliance – besonders im Hinblick auf regulatorische Anforderungen wie den AI Act.
Aktuelle Bedrohungslage durch KI
Im Jahr 2025 verzeichnet das globale Bedrohungsumfeld einen markanten Anstieg von KI-gestützten Angriffen. Der aktuelle Fortinet Threat Landscape Report berichtet von 36.000 automatisierten Scans pro Sekunde, wobei Angreifer zunehmend generative KI für die Erstellung von Schadcode und die Analyse von IT-Infrastrukturen einsetzen.
Gleichzeitig gewinnen Angriffsmodelle wie Ransomware-as-a-Service (RaaS) an Bedeutung, bei denen KI-Systeme Phishing-Kampagnen personalisieren und Verschlüsselungsroutinen automatisieren. Deepfakes und KI‑generierte Fake‑Anrufe im Unternehmensumfeld zeigen, wie vielseitig die neuen Risiken sind.
Sicherheitsrisiken in KI-Systemen
Auch KI-Systeme selbst sind angreifbar. Zu den wichtigsten Gefährdungen zählen:
- Prompt Injection: Sprachmodelle werden durch gezielte Eingaben manipuliert.
- Data Poisoning: Manipulierte Trainingsdaten beeinflussen das Verhalten der KI.
- Modellinversion: Hacker rekonstruieren vertrauliche Trainingsdaten aus dem Modell.
Der Artikel beschreibt eindrücklich, wie KI-Systeme selbst angreifbar sind (z.B. durch Prompt Injection, Data Poisoning, Modellinversion) und wie KI zur Durchführung von Cyberangriffen genutzt wird (z.B. Deepfakes, automatisierte Phishing-Kampagnen). Dies bedeutet, dass bestehende Cybersicherheitsstrategien nicht mehr ausreichen. Unternehmen müssen ihre Bedrohungsmodellierung um KI-spezifische Angriffsszenarien erweitern und neue technische und organisatorische Maßnahmen implementieren. Das traditionelle „Defense-in-Depth“-Konzept muss um Schichten zum Modellschutz (z.B. adversariales Training, Watermarking) und zum Schutz von KI-Anwendungsschnittstellen (APIs) ergänzt werden. Es ist entscheidend, dass IT-Verantwortliche und Sicherheitsteams ein tiefes Verständnis für die einzigartigen Schwachstellen und Angriffsvektoren von KI-Systemen entwickeln.
Neue Berufsbilder im Bereich AI Security
Mit der wachsenden Bedeutung von KI-Sicherheit entstehen auch neue spezialisierte AI Security Jobs. Unternehmen suchen zunehmend nach AI Security Engineers, die Modelle gegen Manipulation und Missbrauch absichern, sowie nach AI Risk Officers, die regulatorische Anforderungen wie den AI Act in konkrete Prozesse übersetzen. Auch der Bedarf an Red Teamern mit KI-Expertise, Data Governance Spezialist:innen und Auditor:innen für KI-Systeme nimmt deutlich zu. Diese neuen Rollen erfordern interdisziplinäre Kompetenzen – an der Schnittstelle von IT-Sicherheit, Machine Learning und rechtlichen Rahmenbedingungen – und sind heute schon ein zentraler Bestandteil moderner Cybersecurity-Teams.
Die Entstehung neuer Berufsbilder wie AI Security Engineers und AI Risk Officers unterstreicht einen kritischen Punkt: AI Security erfordert spezialisiertes Wissen und interdisziplinäre Kompetenzen. Es reicht nicht aus, generische IT-Sicherheitsexperten zu haben; es bedarf Fachkräften, die die spezifischen Herausforderungen von Machine Learning und KI verstehen. Darüber hinaus ist die Sensibilisierung und Schulung der Mitarbeiter von entscheidender Bedeutung, da der Mensch oft das schwächste Glied in der Sicherheitskette ist.
Regulatorische Rahmenbedingungen
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts am 1. August 2024 gelten europaweit strenge Anforderungen an KI-Systeme – insbesondere im Hochrisikobereich. Ergänzt wird dies durch den Cyber Resilience Act (CRA), der Sicherheitsstandards für vernetzte Produkte definiert. Das NIST AI Risk Management Framework bietet darüber hinaus internationale Orientierung. Welche Schulungspflichten der EU AI Act für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden mitbringt, erfahren Sie in einem weiteren Beitrag. Außerdem widmen wir uns der Frage, wie viel Regulierung IT-Sicherheit in der Praxis benötigt.
AI Security wird zur Pflicht für Unternehmen
AI Security ist heute unverzichtbar für Unternehmen, die künstliche Intelligenz verantwortungsvoll einsetzen wollen. Die Bedrohungslage ist komplex und dynamisch, doch mit den richtigen Strategien, einem risikobewussten Lebenszyklusmanagement und der Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie dem EU AI Act oder dem Cyber Resilience Act lässt sich ein hohes Schutzniveau erreichen.
Unternehmen sind gefordert, ihre Sicherheitsarchitektur anzupassen und neue Risiken systematisch zu adressieren. Besonders KMU profitieren von standardisierten Audits, externem Support und Initiativen wie dem CyberRisikoCheck des BSI. Es gilt, das Bewusstsein im Unternehmen zu stärken und Security-by-Design zur Norm zu machen. AI Security schützt dabei nicht nur technische Systeme, sondern auch das Vertrauen von Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden – und wird so zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Wer die Risiken der KI-Technologie frühzeitig erkennt und systematisch adressiert, sichert nicht nur die Zukunftsfähigkeit seines Unternehmens, sondern leistet auch einen Beitrag zur sicheren Digitalisierung unserer Gesellschaft.