Vergleich von KI-Rahmenwerken: Wie Sie entscheiden, ob Sie eines benötigen und welches Sie wählen sollten
72% der Organisationen nutzen regelmäßig KI-Technologien – dennoch haben 44% der Organisationen negative Auswirkungen durch KI erlebt, einschließlich Anliegen bezüglich Datenschutz und Verzerrungen in den KI-Modellen.
Während die Nutzung von künstlicher Intelligenz explodiert, ist Sicherheit zu einem Hauptanliegen geworden, von Datenschutzverletzungen bis hin zu ethischen Dilemmata. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden verschiedene KI-Rahmenwerke entwickelt, die jeweils darauf ausgelegt sind, Richtlinien und bewährte Verfahren zur Bewältigung der einzigartigen Risiken im Zusammenhang mit KI bereitzustellen.
Doch viele Unternehmen stehen vor drängenden Fragen wie: Was ist ein KI-Rahmenwerk genau? Was sind die Unterschiede zwischen ihnen? Sollte meine Organisation eines einführen? Wenn ja, welches? Wo soll man anfangen?
Tauchen wir ein in die wesentlichen Aspekte der wichtigsten KI-Rahmenwerke, um diese Fragen und noch vieles mehr zu beantworten.
Was ist ein Cybersicherheitsrahmenwerk für künstliche Intelligenz, und sollten Sie eines einführen?
Während die KI weiterhin Industrien transformiert und Volkswirtschaften umgestaltet, erkennen Organisationen und Regierungsverantwortliche die Notwendigkeit organisierter Rahmenwerke, um die einzigartigen Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit KI zu bewältigen. Die Einführung des EU AI-Gesetzes, sowie ähnlicher Initiativen weltweit, unterstreicht die Dringlichkeit, KI zu regulieren und solide KI-Governance-Praktiken zu etablieren.
KI-Rahmenwerke bieten einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Bewertung und Minderung der mit der KI verbundenen Risiken und stellen sicher, dass Organisationen das Potenzial der Technologie nutzen können, während sie sich gleichzeitig gegen deren Fallstricke schützen.
Werfen wir einen Blick auf einige der Vorteile der Einführung eines formellen KI-Rahmenwerks:
1. Leitlinien zur Etablierung einer soliden KI-Governance
Ein KI-Rahmenwerk bietet umfassende Leitlinien zur Etablierung einer robusten KI-Governance und zur Implementierung bewährter Sicherheitsmaßnahmen. Diese Rahmenwerke dienen als Blaupause für Organisationen und helfen ihnen, die erforderlichen Strukturen, Richtlinien und Verfahren zu implementieren, um KI effektiv zu verwalten.
Durch die Befolgung eines gut definierten Rahmens können Organisationen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme unter Berücksichtigung der Sicherheit entworfen, entwickelt und eingesetzt werden, wodurch Risiken minimiert und die Gesamtresilienz ihrer KI-Initiativen verbessert wird.
2. Bewältigung der einzigartigen Risiken im Zusammenhang mit KI
KI bringt ein neues Set von Risiken mit sich, die sich von den in Organisationen üblichen unterscheiden. Dazu gehören algorithmische Verzerrungen, adversariale Angriffe und Modellanfälligkeiten, unter anderem.
Ein KI-Rahmenwerk bietet einen strukturierten Ansatz zur Bewältigung dieser einzigartigen Risiken und stellt spezifische Werkzeuge und Strategien zur Verfügung, um sie zu identifizieren und zu mindern. Ohne ein solches Rahmenwerk könnten Organisationen Schwierigkeiten haben, sich im komplexen Risikolandschaft der KI zurechtzufinden, was sie möglicherweise unvorhergesehenen Schwachstellen aussetzt.
3. Verringerung der Wahrscheinlichkeit von durch KI eingeführten Datenschutzverletzungen
KI-Systeme basieren oft auf riesigen Datenmengen, von denen einige sensibel sein können oder persönlich identifizierbare Informationen enthalten können. Wenn diese Systeme nicht ordnungsgemäß verwaltet werden, können sie zu Zielen für Cyberangriffe werden, was zu erheblichen Datenverletzungen führt.
Durch die Einführung eines KI-Rahmens können Organisationen robuste Datenschutzmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und sichere Datenmanagementpraktiken implementieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Verstößen verringert und sichergestellt wird, dass die Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus geschützt sind.
4. Sicherstellen, dass das Personal die Risiken und Chancen der KI versteht
Einer der Hauptvorteile eines KI-Rahmens besteht darin, dass er dazu beiträgt, sicherzustellen, dass das gesamte Personal einer Organisation die mit der KI verbundenen Risiken und Chancen versteht. Diese Rahmenwerke beinhalten oft Schulungs- und Sensibilisierungskomponenten, die die Mitarbeiter darüber aufklären, wie KI-Tools verantwortungsvoll und sicher entwickelt, implementiert und genutzt werden. Dies verbessert nicht nur die Sicherheit der KI-Systeme, sondern ermöglicht es den Mitarbeitern auch, die KI so zu nutzen, dass ihre Vorteile maximiert und die Risiken minimiert werden.
5. Vereinfachung der Einhaltung neuer Vorschriften zur KI
Da sich die KI weiterentwickelt, entwickelt sich auch das sie umgebende regulatorische Umfeld. Das EU-Gesetz zur KI sowie andere aufkommende Gesetze und Vorschriften stellen neue Anforderungen an Organisationen, die KI nutzen. Die Navigation in diesem komplexen und sich ständig weiterentwickelnden Rechtsumfeld kann schwierig sein.
Ein KI-Rahmen vereinfacht die Einhaltung, indem er klare Richtlinien und bewährte Praktiken liefert, die den regulatorischen Anforderungen entsprechen. Dies hilft Organisationen, rechtliche Verpflichtungen vorauszusehen, potenzielle Geldstrafen zu vermeiden und ihren Ruf in einem sich schnell verändernden Markt aufrechtzuerhalten.
Um festzustellen, ob Ihre Organisation von der Implementierung eines KI-Rahmens profitieren würde, können Sie sich die folgenden Fragen stellen:
- Inwieweit nutzt unsere Organisation KI-Tools? Sind KI-Technologien für unsere Abläufe, unsere Entscheidungsprozesse oder unsere Kundeninteraktionen unverzichtbar? Wie wichtig sind diese KI-Systeme für unsere Geschäftsfunktionen?
- Welche Arten von Daten verarbeiten unsere KI-Systeme? Verarbeiten unsere KI-Modelle sensible, proprietäre oder persönlich identifizierbare Informationen (PII)? Wie sichern wir derzeit die Daten, die zur Ausbildung und Implementierung der KI-Modelle verwendet werden?
- Welche potenziellen Risiken sind mit unseren Systemen oder unserer Nutzung der KI verbunden? Haben wir die spezifischen Risiken identifiziert, die die KI-Systeme einführen könnten, wie Verzerrungen, gegnerische Angriffe oder Schwachstellen in den Modellen? Wie könnten diese Risiken unsere Organisation, unsere Kunden oder unsere Stakeholder beeinflussen, wenn sie nicht ordnungsgemäß gehandhabt werden?
- Inwieweit ist unsere Organisation gut vorbereitet, um auf sicherheitsbezogene Vorfälle im Zusammenhang mit der KI zu reagieren? Haben wir Protokolle zur Erkennung, Reaktion und Minderung von Sicherheitsverletzungen oder Vorfällen im Zusammenhang mit der KI? Wie schnell könnten wir uns von einem sicherheitsbezogenen KI-Vorfall erholen und welche Konsequenzen hätte dies?
- Verfügen wir über die notwendigen KI-Kompetenzen in unserer Organisation? Besitzt unser Team die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten, um die einzigartigen Sicherheitsherausforderungen der KI zu bewältigen? Sind wir in der Lage, die Sicherheit unserer KI-Systeme kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern?
- Sind wir konform mit den Vorschriften und Normen in Bezug auf KI? Gibt es aufkommende Vorschriften oder Normen in Bezug auf KI, wie das EU-KI-Gesetz, denen unsere Organisation entsprechen muss? Wie zuversichtlich sind wir in unserer Fähigkeit, diese gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen zu erfüllen?
- Wie stellen wir die ethische Nutzung von KI in unserer Organisation sicher? Haben wir ein Rahmenwerk, das sicherstellt, dass unsere KI-Systeme fair, transparent und auf ethische Prinzipien ausgerichtet sind? Wie gehen wir mit potenziellen Verzerrungen und ethischen Risiken in unseren KI-Modellen um?
- Wie hoch ist unser Maß an Governance und Aufsicht über die KI? Haben wir klare Governance-Strukturen und Verantwortlichkeitsmechanismen, um die Entwicklung und den Einsatz von KI zu überwachen? Wie stellen wir sicher, dass KI-Projekte mit unseren Werten und organisatorischen Zielen übereinstimmen?
- Wie gehen wir derzeit mit der Transparenz und Erklärbarkeit unserer KI-Systeme um? Können wir erklären, wie unsere KI-Systeme Entscheidungen treffen und kommunizieren wir dies effektiv an Benutzer und Interessengruppen? Wie transparent sind unsere KI-Prozesse und bieten wir Überprüfungs- und Verantwortungsmechanismen an?
- Was ist der potenzielle Einfluss von Ausfällen oder Datenverletzungen der KI-Systeme auf unsere Organisation? Was könnten die finanziellen, rufbezogenen oder betrieblichen Konsequenzen sein, wenn unsere KI-Systeme kompromittiert würden? Wie wichtig ist es für unsere Organisation, diese Risiken proaktiv zu mindern?
Wenn diese Fragen Lücken in Ihren aktuellen KI-Praktiken aufzeigen, sollten Sie die Implementierung eines KI-Rahmens in Erwägung ziehen, um diese Bedenken systematisch anzugehen.
Die nächste zu berücksichtigende Frage ist, welche Rahmenwerke zu übernehmen sind. Lassen Sie uns einige der wichtigsten KI-Rahmenwerke und die Arten von Organisationen, auf die sie am besten zutreffen, betrachten.
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Welcher KI-Rahmen erfüllt Ihre Bedürfnisse? Vergleich der wichtigsten KI-Rahmenwerke
Da die KI ein relativ neues Gebiet ist, befinden sich diese KI-Rahmenwerke noch in den Anfängen. Es kann sehr schwierig sein, die Unterschiede zwischen ihnen und ihre sich überschneidenden Richtlinien und Standards zu verstehen. Und da so viele KI-Rahmenwerke ähnliche Ziele teilen, kann es schwierig sein zu erkennen, welcher am besten für Ihre Organisation geeignet ist.
Nachfolgend geben wir einen Überblick über die wichtigsten KI-Rahmenwerke, um ihre spezifischen Schwerpunkte zu verstehen und Ihnen zu helfen, das Rahmenwerk oder die Kombination von Rahmenwerken auszuwählen, die am besten zu Ihren Zielen passen.
| Framework | Governing body | Purpose | Applicable to | Certification? | General requirements |
|---|---|---|---|---|---|
| NIST AI RMF | National Institute of Standards and Technology (NIST) | Guide organizations in managing AI-related risks | Organizations of all sizes using AI | Voluntary | Focuses on risk management, transparency, accountability, and continuous improvement |
| ISO 42001 | International Organization for Standardization (ISO) | Establish a comprehensive AI management system | Organizations implementing AI systems | Certification | Requires setting up an AI management system with policies, risk management, and continuous improvement processes |
| OECD AI Principles | Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) | Promote responsible stewardship of AI | Governments, organizations, and stakeholders using AI | Voluntary | Emphasizes human rights, fairness, transparency, and accountability in AI use |
| IEEE AI Ethics Guidelines | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) | Ensure AI systems align with ethical principles | Engineers, policymakers, and organizations developing AI | Voluntary | Promotes ethical AI design, focusing on human rights, transparency, and accountability |
| British Standards Institution AI Standard | British Standards Institution (BSI) | Guide the ethical design and application of AI and robotics | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Ethical risk assessment and mitigation, human-centric design, and continuous improvement |
| Google Secure AI Framework | Provide security best practices for AI | Organizations developing and deploying AI systems | Voluntary | Focuses on secure design, data protection, model integrity, and compliance | |
| OWASP AI Security and Privacy Guide | Open Web Application Security Project (OWASP) | Offer best practices for securing AI and protecting privacy | Organizations designing or implementing AI and robotic systems | Voluntary | Threat modeling, data security, model protection, and incident response |
| ISO 23894 | International Organization for Standardization (ISO) | Providee guidelines for ethical AI governance | Organizations involved in AI governance | Certification | Governance structures, risk management, and ethical considerations |
| IBM Framework for Securing Generative AI | IBM | Secure generative AI models and systems | Organizations using generative AI technologies | Voluntary | Model security, data protection, adversarial threat mitigation, and transparency |
NIST-Rahmenwerk für das Management von KI-Risiken (AI RMF)
Das KI-Risikomanagement-Rahmenwerk von NIST wurde entwickelt, um Organisationen dabei zu helfen, die mit der Entwicklung, dem Einsatz und der Nutzung von KI-Systemen verbundenen Risiken zu managen. Das im Januar 2023 veröffentlichte Rahmenwerk legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung vertrauenswürdiger KI, indem Aspekte wie Fairness, Transparenz, Sicherheit und Datenschutz berücksichtigt werden.
Das Herzstück des Rahmens beschreibt vier Funktionen, die Organisationen dabei helfen sollen, die Risiken von KI-Systemen zu managen: steuern, kartieren, messen und managen.
Das AI RMF von NIST ist ein freiwilliges Rahmenwerk, das sich an eine breite Palette von Organisationen richtet. Diese Flexibilität ermöglicht es den Organisationen, das Rahmenwerk an ihre spezifischen Bedürfnisse, regulatorischen Umgebungen und Risikotoleranzen anzupassen. Durch die Übernahme des AI RMF können Organisationen die Komplexität der KI-Technologien besser navigieren und sicherstellen, dass sie die Vorteile der KI nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken mindern.
ISO 42001
Die ISO 42001 bietet einen umfassenden Rahmen für die Einrichtung, Implementierung, Aufrechterhaltung und kontinuierliche Verbesserung eines Managementsystems für künstliche Intelligenz (AIMS), das alle Richtlinien, Verfahren und Kontrollmechanismen umfasst, die eine Organisation implementiert, um die mit KI verbundenen Risiken zu managen. Der internationale Standard wurde durch die Zusammenarbeit globaler Interessengruppen, einschließlich Technologieunternehmen, politischen Entscheidungsträgern und Gemeinschaftsorganisationen, entwickelt und bietet Organisationen eine Möglichkeit, ihr Engagement für Exzellenz in der KI-Governance zu demonstrieren.
Die Einhaltung der ISO 42001 erfordert die Implementierung von Richtlinien und Verfahren zur Entwicklung und Bereitstellung vertrauenswürdiger KI unter Verwendung der Plan-Do-Check-Act-Methodik. Anstatt sich auf spezifische KI-Anwendungen zu konzentrieren, bietet ISO 42001 einen praktischen Rahmen für das Management von KI-Risiken und -Chancen in der gesamten Organisation.
Im Gegensatz zum AI RMF von NIST ist die ISO 42001 ein zertifizierbarer KI-Rahmen. Organisationen können ihre Konformität nachweisen, indem sie ein Audit durch eine akkreditierte Zertifizierungsstelle durchführen lassen.
Ähnlich wie bei der ISO 27001 umfasst der Zertifizierungsprozess für die ISO 42001 ein Audit der Stufe 1 (Überprüfung der Dokumentation), ein Audit der Stufe 2 (Bewertung der Implementierung und Wirksamkeit des AIMS), eine Zertifizierungsentscheidung, jährliche Überwachungsaudits und ein Re-Zertifizierungsaudit alle drei Jahre.
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OECD KI-Prinzipien
Diese von der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) entwickelten Prinzipien fördern die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI. Sie wurden 2019 übernommen und von über 40 Ländern genehmigt, was sie zu einem bedeutenden internationalen Rahmen für die KI-Governance macht.
Die KI-Prinzipien sind:
- Inklusives Wachstum, nachhaltige Entwicklung und Wohlbefinden: KI soll zum Wirtschaftswachstum, zum sozialen Wohlstand und zur ökologischen Nachhaltigkeit beitragen. Sie sollte so eingesetzt werden, dass die gesamte Gesellschaft davon profitiert, einschließlich marginalisierter und gefährdeter Gruppen.
- Menschenzentrierte Werte und Fairness: KI-Systeme sollten so konzipiert und genutzt werden, dass sie die Menschenrechte, die Würde und die Autonomie respektieren. Dazu gehört die Gewährleistung von Fairness, die Verhinderung von Verzerrungen und die Vermeidung von Diskriminierung in den KI-Ergebnissen.
- Transparenz und Erklärbarkeit: KI-Systeme sollten für Nutzer und Stakeholder transparent und verständlich sein. Dazu gehört die Bereitstellung klarer Informationen darüber, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, sowie die Sicherstellung, dass KI-Systeme überprüft und geprüft werden können.
- Robustheit, Sicherheit und Verlässlichkeit: KI-Systeme sollten über ihren gesamten Lebenszyklus robust, sicher und zuverlässig sein. Dies umfasst strenge Tests, Überwachung und Risikomanagement, um Schäden, einschließlich unbeabsichtigter oder böswilliger Verwendungen, zu verhindern.
- Verantwortlichkeit: Organisationen und Personen, die für KI-Systeme verantwortlich sind, sollten für deren ordnungsgemäße Funktion und deren Auswirkungen zur Rechenschaft gezogen werden. Dazu gehört die Festlegung klarer Verantwortlichkeiten und die Gewährleistung von Mechanismen, um Probleme, die sich aus der Nutzung von KI ergeben, zu behandeln.
Neben den Grundprinzipien bietet die OECD auch Richtlinien für Regierungen und Organisationen zur effektiven Umsetzung dieser Prinzipien. Beispielsweise könnte eine Organisation, die KI-basierte Gesundheitslösungen entwickelt, sicherstellen, dass ihre Produkte für verschiedene Bevölkerungsgruppen zugänglich sind, einschließlich unterversorgter Gemeinschaften. Sie würde auch Prozesse einrichten, um regelmäßig die Zugänglichkeit und Auswirkungen ihrer KI-Lösungen auf verschiedene demografische Gruppen zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI gerecht verteilt werden.
IEEE Ethik-Richtlinien für KI
Diese Richtlinien sind Teil der breiteren Initiative der IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, die darauf abzielt, das menschliche Wohlbefinden bei der Erstellung von KI- und autonomen Systemen in den Vordergrund zu stellen.
Das Hauptziel der ethischen Richtlinien für KI des IEEE besteht darin, sicherzustellen, dass KI-Technologien auf ethische, transparente, faire und gesellschaftlich vorteilhafte Weise entwickelt und eingesetzt werden. Beispielsweise müssen diese KI-Systeme so konzipiert sein, dass sie die grundlegenden Menschenrechte wie das Recht auf Privatsphäre und Meinungsfreiheit respektieren. Durch die Einhaltung dieser Richtlinien können Organisationen Vertrauen in ihre KI-Systeme schaffen, Risiken mindern und die verantwortungsvolle Nutzung von KI in verschiedenen Bereichen fördern.
Die IEEE-Richtlinien werden weithin geschätzt und dienen als Referenz für politische Entscheidungsträger, Ingenieure und Organisationen, die sich den ethischen Herausforderungen von KI und autonomen Systemen stellen.
BSI AI-Norm des Britischen Instituts für Normung
Die BSI AI-Norm bietet einen strukturierten Rahmen zur Identifizierung, Bewertung und Minderung ethischer Risiken bei der Gestaltung und Nutzung von KI- und Robotersystemen. Dazu gehören potenzielle Auswirkungen auf Privatsphäre, Sicherheit, Menschenrechte und gesellschaftliches Wohlergehen. Sie kategorisiert auch ethische Gefahren in verschiedene Typen, wie physische, gesellschaftliche und umweltbezogene Risiken. Dies hilft Organisationen zu bewerten, wie KI- und Robotersysteme ethische Herausforderungen darstellen können, wie z. B. die Verletzung der Privatsphäre, das Verursachen von Schäden oder das Schaffen sozialer Ungleichheiten.
Organisationen werden ermutigt, den Rahmen in ihre KI-Entwicklungsprozesse zu integrieren, insbesondere während der Entwurfs- und Testphasen. Dies umfasst die Durchführung ethischer Risikoanalysen, die Anwendung der Normrichtlinien zur Minderung identifizierter Risiken und die kontinuierliche Überwachung der ethischen Leistung von KI-Systemen.
Google Sicherer AI-Rahmen (SAIF)
Dies ist ein von Google entwickelter Sicherheitsrahmen, der die Entwicklung und den Einsatz sicherer KI-Systeme von der Datenerfassung und Modellentwicklung bis hin zur Bereitstellung und kontinuierlichen Überwachung leitet. Durch die Implementierung der in SAIF beschriebenen Prinzipien, wie Sicherheit durch Design, Datenschutz sowie sichere Bereitstellung und Überwachung, können Organisationen KI-Systeme entwickeln, die gegen Angriffe resistent sind und den Sicherheits- und Datenschutzstandards entsprechen.
OWASP AI-Sicherheits- und Datenschutzleitfaden
Eine Initiative des Open Web Application Security Project (OWASP), der AI-Sicherheits- und Datenschutzleitfaden bietet Best Practices und Empfehlungen zur Sicherung von KI-Systemen und zur Gewährleistung des Datenschutzes. OWASP ist bekannt für seinen Fokus auf Internetsicherheit, und dieser Leitfaden erweitert seine Mission auf das Gebiet der KI, indem er die einzigartigen Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit KI-Technologien anspricht.
Der Leitfaden bietet eine umfassende Sammlung von Best Practices zur Sicherung von KI-Systemen und zum Schutz der Privatsphäre, wie Bedrohungsmodellierung, Datensicherheit, adversarielle Abwehrmaßnahmen, Modellintegrität, datenschutzfreundliche Techniken, ethische Überlegungen und Incident Response.
ISO/IEC 23894
Obwohl noch in der Entwicklung, wird sich ISO 23894 auf die Governance von KI-Systemen konzentrieren und umfassende Richtlinien und bewährte Verfahren bereitstellen, damit Organisationen sicherstellen können, dass ihre KI-Technologien verantwortlich und ethisch verwaltet werden. Dies umfasst die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Etablierung von Richtlinien und die Gewährleistung der Überwachung der Entwicklung und Bereitstellung von KI.
Ein wesentlicher Schwerpunkt von ISO 23894 liegt auf dem Risikomanagement im Zusammenhang mit KI-Systemen. Dazu gehört die Identifizierung potenzieller ethischer, rechtlicher, operativer und regulatorischer Risiken sowie die Bereitstellung von Strategien zu deren Minderung über den gesamten Lebenszyklus der KI.
Während ISO 42001 einen ganzheitlichen Managementsystemrahmen für KI bietet, konzentriert sich ISO 23894 enger auf die Governance- und Ethikaspekte von KI-Systemen. Die beiden Normen sind komplementär, wobei 42001 eine breitere Managementperspektive bietet und sich 23894 tiefer mit der Governance und Ethik auseinandersetzt.
IBM-Rahmenwerk zur Sicherung Generativer KI
Dabei handelt es sich um ein umfassendes Set von Richtlinien und bewährten Verfahren, die von IBM entwickelt wurden, um Organisationen bei der Bewältigung der einzigartigen Sicherheitsherausforderungen von generativen KI-Modellen zu unterstützen, wie sie im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, der Bilderzeugung und anderen kreativen Anwendungen genutzt werden.
Das Rahmenwerk betont die Bedeutung der Sicherung der Daten, die zur Schulung generativer KI-Modelle verwendet werden, da diese Daten oft sensible oder proprietäre Informationen enthalten. Organisationen werden ermutigt, Datenanonymisierung, Verschlüsselung und sichere Datenmanagementpraktiken zu nutzen, um die Trainingsdaten zu schützen und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
Generative KI-Modelle können anfällig für gegnerische Angriffe sein, bei denen Eingaben so gestaltet werden, dass sie das Modell manipulieren, um schädliche oder irreführende Ergebnisse zu erzeugen. Als Antwort darauf rät das IBM-Rahmenwerk Organisationen, Erkennungsmechanismen zu implementieren, gegnerische Verteidigungstechniken zu nutzen und die Modelle kontinuierlich gegen potenzielle Bedrohungen zu testen, um das Risiko gegnerischer Angriffe zu mindern. Das Rahmenwerk schlägt auch vor, Fairness-Checks, Bias-Erkennungstools und ethische Richtlinien in den Entwicklungsprozess zu integrieren, um sicherzustellen, dass generative KI-Modelle Inhalte erzeugen, die den gesellschaftlichen Werten und ethischen Standards entsprechen.
Wie Sie den richtigen KI-Sicherheitsrahmen für Ihr Unternehmen auswählen
Die Wahl des richtigen Rahmens für künstliche Intelligenz für Ihre Organisation kann eine schwierige Aufgabe sein. Diese Fragen sollen Sie durch den Prozess führen und Ihnen helfen, den Rahmen zu identifizieren, der am besten zu den spezifischen Zielen Ihrer Organisation, ihrem Risikoprofil und ihrem regulatorischen Umfeld passt.
Durch die Beantwortung einer Reihe gezielter Fragen können Sie sich durch die Komplexitäten der KI-Sicherheit navigieren und eine fundierte Entscheidung treffen, die Ihre KI-Initiativen unterstützt und gleichzeitig vor potenziellen Risiken schützt.
Letztendlich, wenn Sie ein umfassendes Risikomanagement und Governance benötigen, wählen Sie den NIST AI RMF oder die ISO 42001. Für einen starken Fokus auf Ethik der KI und menschenzentrierte Gestaltung könnten die ethischen Richtlinien der IEEE oder die ISO 23894 ideal sein. Wenn Sicherheit und Datenschutz Ihre Hauptanliegen sind, ziehen Sie den AI Security Framework von Google, den Sicherheits- und Datenschutzleitfaden von OWASP oder das IBM Framework zur Sicherung generativer KI in Betracht. Wenn Sie eine formelle Zertifizierung benötigen, sind die ISO 42001 oder die ISO 23894 wahrscheinlich die besten Optionen. Und wenn die Übereinstimmung mit globalen ethischen Standards wesentlich ist, sind die OECD AI-Prinzipien oder die AI-Norm des British Standards Institution gute Optionen.
Erreichen Sie schnell die Konformität mit KI-Frameworks durch Automatisierung
Welche KI-Frameworks Sie auch immer wählen, die Nutzung eines Compliance-Automatisierungstools wie Secureframe kann den Prozess erheblich schneller, einfacher und effizienter machen.
- Out-of-the-Box-Unterstützung für den NIST AI RMF und die ISO 42001, mit der Möglichkeit, benutzerdefinierte Frameworks zu erstellen, die an jedes KI-Framework angepasst werden können.
- Überwachen Sie kontinuierlich Ihren Technologiestack, um Schwachstellen zu identifizieren und fehlgeschlagene Kontrollen zu beheben.
- Sammeln Sie automatisch Beweise, um Hunderte von Stunden manueller Arbeit für interne oder externe Audits zu reduzieren.
- Nutzen Sie KI-basierte Risikobewertungs-Workflows, um inhärente Risikoscores, Behandlungspläne und Residualrisikoscores zu erstellen.
- Vereinfachen Sie die Multi-Framework-Konformität mit ComplyAI für das Mapping von Kontrollen, das intelligent Kontrollzuordnungen in den anwendbaren Frameworks vorschlägt.
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FAQs
Was ist der NIST AI Framework?
Das NIST AI Framework, offiziell bekannt als NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), ist eine Reihe von Richtlinien, die vom National Institute of Standards and Technology (NIST) entwickelt wurden, um Organisationen bei der Verwaltung der mit Künstlicher Intelligenz (KI) verbundenen Risiken zu unterstützen. Das Framework bietet einen strukturierten Ansatz, damit Organisationen Risiken im Zusammenhang mit KI bewerten, mindern und überwachen können, wobei der Fokus auf Transparenz, Verantwortlichkeit, Fairness und Sicherheit liegt.
Was sind KI-Rahmenwerke?
KI-Rahmenwerke sind strukturierte Sätze von Richtlinien, bewährten Verfahren und Prinzipien, die entwickelt wurden, um die Entwicklung, den Einsatz und die Steuerung von Systemen der künstlichen Intelligenz zu leiten. Diese Rahmenwerke helfen Organisationen, die einzigartigen Risiken im Zusammenhang mit KI zu managen, wie z. B. Vorurteile, Sicherheitslücken und ethische Bedenken, und stellen gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen sicher.
Wie kann KI für die Cybersicherheit genutzt werden?
KI kann im Bereich der Cybersicherheit genutzt werden, um die Erkennung, Prävention und Reaktion auf Cyberbedrohungen zu verbessern. KI-gestützte Werkzeuge können große Mengen an Daten analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf eine Sicherheitsverletzung oder bösartige Aktivitäten hinweisen können, und gängige Cybersicherheitsaufgaben automatisieren, wie z. B. die Überwachung des Netzwerkverkehrs, die Identifizierung von Schwachstellen und die Reaktion auf Vorfälle.