Vergleich von KI-Frameworks: Wie man entscheidet, ob man eines benötigt und welches man wählen sollte
72% der Organisationen nutzen mittlerweile regelmäßig KI-Technologien — dennoch haben 44% der Organisationen negative Auswirkungen durch KI erfahren, einschließlich Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und Vorurteile in KI-Modellen.
Da die Verbreitung von künstlichen Intelligenz-Werkzeugen immer weiter zunimmt, wird Sicherheit zu einem kritischen Thema, von Datenlecks bis hin zu ethischen Dilemmata. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurden verschiedene KI-Frameworks entwickelt, die jeweils darauf ausgelegt sind, Richtlinien und bewährte Verfahren für das Management der einzigartigen Risiken im Zusammenhang mit KI bereitzustellen.
Aber viele Unternehmen bleiben mit dringenden Fragen zurück, wie etwa: Was genau ist ein KI-Framework? Was sind die Unterschiede zwischen ihnen? Muss meine Organisation eines übernehmen? Wenn ja, welches? Wo fangen wir an?
Lassen Sie uns in die wesentlichen Bestandteile der wichtigsten KI-Frameworks eintauchen, um diese Fragen und mehr zu beantworten.
Was ist ein Cybersecurity-Framework für künstliche Intelligenz und müssen Sie eines übernehmen?
Da KI weiterhin Branchen transformiert und Volkswirtschaften umgestaltet, erkennen Organisationen und Regierungsbeamte die Notwendigkeit organisierter Frameworks, um die einzigartigen Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit KI zu managen. Die Einführung des EU-KI-Gesetzes sowie ähnliche Initiativen weltweit unterstreichen die Dringlichkeit der Regulierung von KI und der Etablierung starker KI-Governance-Praktiken.
KI-Frameworks bieten einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Bewertung und Minderung der mit KI verbundenen Risiken und stellen sicher, dass Organisationen das Potenzial der Technologie nutzen können, während sie sich gegen ihre Fallstricke absichern.
Lassen Sie uns einige Vorteile der Einführung eines formalen KI-Frameworks untersuchen:
1. Anleitung zur Etablierung einer starken KI-Governance
Ein KI-Framework bietet umfassende Leitlinien zur Etablierung einer robusten KI-Governance und zur Implementierung von Sicherheitsbest-Practices. Diese Frameworks dienen als Blaupause für Organisationen und helfen ihnen, die notwendigen Strukturen, Richtlinien und Verfahren zur effektiven Verwaltung von KI einzurichten.
Indem sie einem gut definierten Framework folgen, können Organisationen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme mit Blick auf Sicherheit entworfen, entwickelt und implementiert werden, was Risiken minimiert und die Gesamtresilienz ihrer KI-Initiativen verbessert.
2. Einzigartige Risiken im Zusammenhang mit KI adressieren
KI bringt eine neue Reihe von Risiken mit sich, die sich von denen unterscheiden, die typischerweise in Organisationen anzutreffen sind. Dazu gehören algorithmische Vorurteile, gegnerische Angriffe und Modellschwachstellen, unter anderem.
Ein KI-Framework bietet einen strukturierten Ansatz zum Management dieser einzigartigen Risiken und bietet spezifische Werkzeuge und Strategien zur Identifizierung und Minderung dieser Risiken. Ohne ein solches Framework könnten Organisationen Schwierigkeiten haben, sich in der komplexen Landschaft der KI-Risiken zurechtzufinden, wodurch sie möglicherweise unvorhergesehenen Schwachstellen ausgesetzt werden.
3. Wahrscheinlichkeit von Datenlecks durch KI reduzieren
KI-Systeme verlassen sich häufig auf große Mengen von Daten, von denen einige sensibel sein können oder personenbezogene Informationen enthalten. Wenn diese Systeme nicht richtig verwaltet werden, können sie zu Zielen für Cyberangriffe werden, was zu erheblichen Datenlecks führt.
Durch die Einführung eines KI-Frameworks können Organisationen robuste Datenschutzmaßnahmen implementieren, wie etwa Verschlüsselung, Zugriffssteuerungen und sichere Datenhandhabungspraktiken, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Lecks verringert wird und sichergestellt wird, dass Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus geschützt sind.
4. Sicherstellen, dass das Personal die Risiken und Chancen von KI versteht
Einer der Hauptvorteile eines KI-Frameworks ist, dass es dazu beiträgt, sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter einer Organisation die Risiken und Chancen im Zusammenhang mit KI verstehen. Diese Frameworks beinhalten häufig Schulungs- und Sensibilisierungskomponenten, die Mitarbeiter darüber aufklären, wie sie KI-Tools verantwortungsvoll und sicher entwickeln, einsetzen und verwenden. Dies verbessert nicht nur die Sicherheit von KI-Systemen, sondern befähigt auch Mitarbeiter, KI so zu nutzen, dass die Vorteile maximiert und Risiken minimiert werden.
5. Einhaltung neuer KI-Vorschriften vereinfachen
Da sich KI kontinuierlich weiterentwickelt, verändert sich auch die regulatorische Landschaft um sie herum. Das EU-KI-Gesetz zusammen mit anderen aufkommenden Gesetzen und Vorschriften stellt neue Anforderungen an Organisationen, die KI nutzen. Die Navigation in diesem komplexen und sich ständig verändernden rechtlichen Umfeld kann herausfordernd sein.
Ein KI-Rahmenwerk vereinfacht die Einhaltung von Vorschriften, indem es klare Richtlinien und bewährte Praktiken bietet, die mit den regulatorischen Anforderungen übereinstimmen. Dies hilft Organisationen, gesetzlichen Verpflichtungen voraus zu sein, potenzielle Geldstrafen zu vermeiden und ihren Ruf auf einem sich schnell entwickelnden Markt zu wahren.
Um festzustellen, ob Ihre Organisation von der Implementierung eines KI-Rahmens profitieren würde, können Sie sich folgende Fragen stellen:
- Wie umfassend nutzt unsere Organisation KI-Tools? Sind KI-Technologien integraler Bestandteil unserer Abläufe, Entscheidungsprozesse oder Kundeninteraktionen? Wie kritisch sind diese KI-Systeme für unsere Geschäftsziele?
- Welche Art von Daten verarbeiten unsere KI-Systeme? Verarbeiten unsere KI-Modelle sensible, proprietäre oder personenbezogene Daten (PII)? Wie sichern wir derzeit die Daten, die zur Schulung und Bereitstellung von KI-Modellen verwendet werden?
- Welche potenziellen Risiken sind mit unseren KI-Systemen oder der Nutzung verbunden? Haben wir die spezifischen Risiken identifiziert, die KI-Systeme einführen könnten, wie zum Beispiel Vorurteile, gegnerische Angriffe oder Anfälligkeiten des Modells? Wie könnten diese Risiken unsere Organisation, Kunden oder Stakeholder beeinträchtigen, wenn sie nicht richtig gehandhabt werden?
- Wie gut ist unsere Organisation auf den Umgang mit sicherheitsrelevanten Vorfällen im Zusammenhang mit KI vorbereitet? Haben wir Protokolle zur Erkennung, Reaktion und Minderung von sicherheitsrelevanten Vorfällen im Zusammenhang mit KI? Wie schnell könnten wir uns von einem sicherheitsrelevanten Vorfall im Zusammenhang mit KI erholen, und was wären die Konsequenzen?
- Haben wir die notwendige KI-Expertise in unserer Organisation? Verfügt unser Team über die Kenntnisse und Fähigkeiten, um die einzigartigen Sicherheitsherausforderungen durch KI zu bewältigen? Sind wir in der Lage, die Sicherheit unserer KI-Systeme kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern?
- Sind wir konform mit den relevanten KI-Vorschriften und Standards? Gibt es aufkommende KI-Vorschriften oder Standards, wie das EU-KI-Gesetz, mit denen unsere Organisation übereinstimmen muss? Wie zuversichtlich sind wir in unserer Fähigkeit, diese rechtlichen und regulatorischen Anforderungen zu erfüllen?
- Wie stellen wir den ethischen Einsatz von KI in unserer Organisation sicher? Haben wir ein Rahmenwerk, um sicherzustellen, dass unsere KI-Systeme fair, transparent und mit ethischen Prinzipien vereinbar sind? Wie managen wir potenzielle Vorurteile und ethische Risiken in unseren KI-Modellen?
- Was ist unser Niveau der KI-Governance und -Aufsicht? Haben wir klare Governance-Strukturen und Verantwortungsmechanismen für die Überwachung der KI-Entwicklung und -Bereitstellung? Wie stellen wir sicher, dass KI-Projekte mit unseren Unternehmenswerten und -zielen übereinstimmen?
- Wie adressieren wir derzeit die Transparenz und Erklärbarkeit unserer KI-Systeme? Können wir erklären, wie unsere KI-Systeme Entscheidungen treffen, und kommunizieren wir dies effektiv an Benutzer und Stakeholder? Wie transparent sind unsere KI-Prozesse, und bieten wir Mechanismen für Auditing und Verantwortlichkeit?
- Was ist der potenzielle Einfluss von KI-Ausfällen oder Datenschutzverletzungen auf unsere Organisation? Was könnten die finanziellen, reputativen oder betrieblichen Konsequenzen sein, wenn unsere KI-Systeme kompromittiert würden? Wie wichtig ist es unserer Organisation, diese Risiken proaktiv zu mindern?
Wenn diese Fragen Lücken in Ihren aktuellen KI-Praktiken aufzeigen, sollten Sie die Implementierung eines KI-Rahmens in Betracht ziehen, um diese Bedenken systematisch anzugehen.
Die nächste Frage, die zu berücksichtigen ist, ist, welches Rahmenwerk angenommen werden soll. Lassen Sie uns einige der bedeutendsten KI-Rahmenwerke und die Arten von Organisationen untersuchen, für die sie am anwendbarsten sind.
Leiten der KI-Strategie und -Implementierung Ihres Unternehmens
Lernen Sie Best Practices, die Cybersicherheitsleiter verwenden können, um KI effektiv zu implementieren und gleichzeitig Bedenken bezüglich Transparenz, Datenschutz und Sicherheit zu adressieren.
Welches KI-Framework passt zu Ihren Bedürfnissen? Vergleich der führenden KI-Frameworks
Da KI ein relativ neues Feld ist, befinden sich diese KI-Frameworks noch in den Kinderschuhen. Es kann eine erhebliche Herausforderung sein, die Unterschiede zwischen ihnen und ihre sich überschneidenden Richtlinien und Standards zu verstehen. Und weil so viele der KI-Frameworks ähnliche Ziele teilen, kann es schwierig sein, zu erkennen, welches am besten zu Ihrer Organisation passt.
Im Folgenden geben wir einen Überblick über die wichtigsten KI-Frameworks, um deren spezifische Fokusbereiche zu verstehen und Ihnen zu helfen, das Framework – oder eine Kombination von Frameworks – auszuwählen, das am besten mit Ihren Zielen übereinstimmt.
| 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 KI-Risikomanagement-Framework (AI RMF)
Das NIST AI RMF soll Organisationen dabei helfen, die mit der Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI-Systemen verbundenen Risiken zu managen. Veröffentlicht im Januar 2023, betont das Rahmenwerk die Entwicklung vertrauenswürdiger KI, indem Aspekte wie Fairness, Transparenz, Sicherheit und Datenschutz adressiert werden.
Der Kern des Rahmenwerks beschreibt vier Funktionen, die Organisationen helfen sollen, die Risiken von KI-Systemen zu adressieren: steuern, abbilden, messen und managen.
Das NIST AI RMF ist ein freiwilliges Rahmenwerk, das für eine breite Palette von Organisationen vorgesehen ist. Diese Flexibilität ermöglicht es den Organisationen, das Rahmenwerk an ihre spezifischen Bedürfnisse, regulatorischen Umgebungen und Risikotoleranzen anzupassen. Durch die Annahme des AI RMF können Organisationen die Komplexitäten der KI-Technologien besser navigieren und sicherstellen, dass sie die Vorteile der KI nutzen, während potenzielle Schäden gemindert werden.
ISO 42001
ISO 42001 bietet ein umfassendes Rahmenwerk zur Etablierung, Implementierung, Aufrechterhaltung und kontinuierlichen Verbesserung eines Managementsystems für Künstliche Intelligenz (AI Management System, AIMS), das aus allen Richtlinien, Verfahren und Kontrollen besteht, die eine Organisation einsetzt, um KI-Risiken anzusprechen. Der internationale Standard wurde durch die Zusammenarbeit globaler Stakeholder, einschließlich Technologieunternehmen, politischen Entscheidungsträgern und Gemeinschaftsorganisationen, geschaffen und bietet eine Möglichkeit für Organisationen, ihr Engagement für Exzellenz in der KI-Governance zu demonstrieren.
Die Einhaltung der ISO 42001 beinhaltet die Implementierung von Richtlinien und Verfahren zur Entwicklung und Bereitstellung vertrauenswürdiger KI nach der Plan-Do-Check-Act-Methode. Anstatt sich auf spezifische KI-Anwendungen zu konzentrieren, bietet es ein praktisches Rahmenwerk zur Verwaltung von KI-bezogenen Risiken und Chancen in einer gesamten Organisation.
Im Gegensatz zum NIST AI RMF ist ISO 42001 ein zertifizierbares KI-Framework. Organisationen können die Einhaltung demonstrieren, indem sie ein Drittparteien-Audit mit einer akkreditierten Zertifizierungsstelle abschließen.
Ähnlich wie bei ISO 27001 umfasst der Zertifizierungsprozess für ISO 42001 ein Audit der Stufe 1 (Dokumentationsprüfung), ein Audit der Stufe 2 (Bewertung der Implementierung und Wirksamkeit des AIMS), die Zertifizierungsentscheidung, jährliche Überwachungsaudits und Rezertifizierungsaudits 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 verabschiedet und von über 40 Ländern unterstützt, wodurch sie einen bedeutenden internationalen Rahmen für die KI-Governance darstellen.
Die KI-Prinzipien sind:
- Inklusives Wachstum, nachhaltige Entwicklung und Wohlbefinden: KI sollte zum wirtschaftlichen Wachstum, sozialen Wohlstand und zur ökologischen Nachhaltigkeit beitragen. Sie sollte auf eine Weise eingesetzt werden, die der gesamten Gesellschaft zugutekommt, einschließlich marginalisierter und gefährdeter Gruppen.
- Menschenzentrierte Werte und Fairness: KI-Systeme sollten so gestaltet und eingesetzt werden, dass sie die Menschenrechte, Würde und Autonomie respektieren. Dies umfasst die Gewährleistung von Fairness, die Vermeidung von Voreingenommenheit und Diskriminierung in KI-Ergebnissen.
- Transparenz und Erklärbarkeit: KI-Systeme sollten für Benutzer und Interessengruppen transparent und verständlich sein. Dies umfasst die Bereitstellung klarer Informationen darüber, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, und die Sicherstellung, dass KI-Systeme geprüft und hinterfragt werden können.
- Robustheit, Sicherheit und Schutz: KI-Systeme sollten während ihres gesamten Lebenszyklus robust, sicher und geschützt sein. Dies erfordert rigorose Tests, Überwachung und Risikomanagement, um Schäden, einschließlich unbeabsichtigter oder böswilliger Nutzung, zu verhindern.
- Rechenschaftspflicht: Organisationen und Einzelpersonen, die für KI-Systeme verantwortlich sind, sollten für deren ordnungsgemäße Funktion und Auswirkungen zur Rechenschaft gezogen werden. Dies umfasst die Festlegung klarer Verantwortlichkeiten und die Sicherstellung, dass Mechanismen vorhanden sind, um auftretende Probleme im Zusammenhang mit der Nutzung von KI zu adressieren.
Zusätzlich zu den Kernprinzipien stellt die OECD auch Richtlinien für Regierungen und Organisationen bereit, wie diese Prinzipien effektiv umgesetzt werden können. Ein Unternehmen, das KI-gestützte Gesundheitslösungen entwickelt, könnte beispielsweise sicherstellen, dass seine Produkte für vielfältige Bevölkerungsgruppen zugänglich sind, einschließlich benachteiligter Gemeinschaften. Sie würden auch Prozesse implementieren, um regelmäßig die Zugänglichkeit und die Auswirkungen ihrer KI-Lösungen auf verschiedene Bevölkerungsgruppen zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI gerecht verteilt werden.
IEEE Leitlinien zur KI-Ethik
Diese Leitlinien sind Teil der breiteren Initiative der IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, die darauf abzielt, das Wohlbefinden der Menschen bei der Schaffung von KI- und autonomen Systemen in den Vordergrund zu stellen.
Das Hauptziel der IEEE Leitlinien zur KI-Ethik besteht darin, sicherzustellen, dass KI-Technologien auf ethische, transparente, faire und für die Gesellschaft vorteilhafte Weise entwickelt und eingesetzt werden. Beispielsweise sollen KI-Systeme so gestaltet sein, dass sie grundlegende Menschenrechte wie das Recht auf Privatsphäre und Meinungsfreiheit respektieren. Durch die Einhaltung dieser Leitlinien können Organisationen Vertrauen in ihre KI-Systeme aufbauen, Risiken mindern und die verantwortungsvolle Nutzung von KI in verschiedenen Sektoren fördern.
Die IEEE-Leitlinien sind weit respektiert und dienen als Referenzpunkt für politische Entscheidungsträger, Ingenieure und Organisationen, die sich den ethischen Herausforderungen stellen möchten, die durch KI und autonome Systeme entstehen.
British Standards Institution KI-Standard
Der BSI-AI-Standard bietet einen strukturierten Rahmen zur Identifizierung, Bewertung und Minderung ethischer Risiken bei der Gestaltung und Nutzung von KI- und Robotersystemen. Dies umfasst potenzielle Auswirkungen auf Privatsphäre, Sicherheit, Menschenrechte und gesellschaftliches Wohlbefinden. Er kategorisiert auch ethische Risiken in verschiedene Typen, wie physische, gesellschaftliche und Umweltgefahren. Dies hilft Organisationen zu bewerten, wie KI- und Robotersysteme ethische Herausforderungen darstellen könnten, wie z.B. die Verletzung der Privatsphäre, das Verursachen von Schäden oder die Schaffung sozialer Ungleichheit.
Organisationen werden ermutigt, den Rahmen in ihre KI-Entwicklungsprozesse zu integrieren, insbesondere während der Entwurfs- und Testphasen. Dies beinhaltet die Durchführung ethischer Risikoanalysen, die Anwendung der Richtlinien des Standards zur Minderung identifizierter Risiken und die kontinuierliche Überwachung der ethischen Leistung von KI-Systemen.
Google Secure AI Framework (SAIF)
Dies ist ein Sicherheitsrahmen, der von Google entwickelt wurde, um die Entwicklung und Bereitstellung sicherer KI-Systeme zu leiten, von der Datenerfassung und Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und laufenden Überwachung. Durch die Implementierung der im SAIF dargelegten Prinzipien, wie Sicherheitsdesign, Datenschutz, sichere Bereitstellung und Überwachung, können Organisationen KI-Systeme entwickeln, die widerstandsfähig gegen Angriffe sind und mit Sicherheits- und Datenschutzstandards übereinstimmen.
OWASP AI Sicherheits- und Datenschutzleitfaden
Eine Initiative des Open Web Application Security Project (OWASP), der AI Security and Privacy Guide bietet bewährte Verfahren und Empfehlungen zur Sicherung von KI-Systemen und zur Gewährleistung des Datenschutzes. OWASP ist bekannt für seinen Fokus auf Websicherheit, und dieser Leitfaden erweitert seine Mission auf den Bereich der KI, indem er die einzigartigen Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit KI-Technologien anspricht.
Der Leitfaden bietet ein umfassendes Set bewährter Verfahren zur Sicherung von KI-Systemen und zum Schutz der Privatsphäre, wie Bedrohungsmodellierung, Datensicherheit, Abwehrmaßnahmen gegen Angriffe, Modellintegrität, datenschutzfreundliche Techniken, ethische Überlegungen und Reaktion auf Vorfälle.
ISO/IEC 23894
Obwohl sich die Entwicklung noch im Gange befindet, wird sich ISO 23894 auf die Governance von KI-Systemen konzentrieren und umfassende Richtlinien und bewährte Verfahren für Organisationen bieten, um sicherzustellen, dass ihre KI-Technologien verantwortungsbewusst und ethisch verwaltet werden. Dies umfasst die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Festlegung von Richtlinien und die Gewährleistung der Aufsicht über KI-Entwicklung und -Bereitstellung.
Ein wesentlicher Schwerpunkt von ISO 23894 liegt auf dem Management der Risiken, die mit KI-Systemen verbunden sind. Dies umfasst die Identifizierung potenzieller ethischer, rechtlicher, operativer und regulatorischer Compliance-Risiken und die Bereitstellung von Strategien zu deren Minderung während des gesamten KI-Lebenszyklus.
Während ISO 42001 einen umfassenden Managementsystemrahmen für KI bietet, konzentriert sich ISO 23894 stärker auf die Governance und ethischen Aspekte von KI-Systemen. Beide Standards sind komplementär, wobei 42001 eine breitere Managementperspektive bietet und 23894 tiefer in Governance und Ethik eintaucht.
IBM Rahmenwerk zur Sicherung generativer KI
Dies ist ein umfassendes Set an Richtlinien und bewährten Verfahren, das von IBM entwickelt wurde, um Organisationen bei der Bewältigung der einzigartigen Sicherheitsherausforderungen generativer KI-Modelle zu unterstützen, wie sie in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bildgenerierung und anderen kreativen Anwendungen verwendet 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 Datenhandhabungspraktiken zur Sicherung von Trainingsdaten zu verwenden und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicherzustellen.
Generative KI-Modelle können anfällig für gegnerische Angriffe sein, bei denen Eingaben entworfen werden, um das Modell dazu zu bringen, schädliche oder irreführende Ausgaben zu erzeugen. Als Reaktion darauf rät auch IBMs Rahmenwerk Organisationen dazu, Erkennungsmechanismen zu implementieren, gegnerische Verteidigungstechniken zu nutzen und Modelle kontinuierlich gegen potenzielle Bedrohungen zu testen, um die Risiken gegnerischer Angriffe zu mindern. Das Rahmenwerk schlägt außerdem vor, Fairness-Checks, Werkzeuge zur Erkennung von Vorurteilen und ethische Richtlinien in den Entwicklungsprozess zu integrieren, um sicherzustellen, dass generative KI-Modelle Inhalte produzieren, die mit gesellschaftlichen Werten und ethischen Standards übereinstimmen.
Wie man das richtige sichere KI-Rahmenwerk für sein Unternehmen auswählt
Die Auswahl des richtigen KI-Rahmenwerks für Ihre Organisation kann eine schwierige Aufgabe sein. Diese Fragen sollen Sie durch den Prozess leiten und Ihnen helfen, das Rahmenwerk zu identifizieren, das am besten mit Ihren spezifischen Zielen, Ihrem Risikoprofil und Ihrem regulatorischen Umfeld übereinstimmt.
Durch das Beantworten einer Reihe gezielter Fragen werden Sie in der Lage sein, die Komplexitäten der KI-Sicherheit zu navigieren und eine fundierte Entscheidung zu treffen, die Ihre KI-Initiativen unterstützt und gleichzeitig potenzielle Risiken absichert.
Letztendlich, wenn Sie Risikomanagement und umfassende Governance benötigen, wählen Sie NIST AI RMF oder ISO 42001. Für einen starken Fokus auf ethische KI und menschenzentriertes Design könnten IEEE AI Ethics Guidelines oder ISO 23894 ideal sein. Wenn Sicherheit und Datenschutz Ihre Hauptanliegen sind, sollten Sie das Google Secure AI Framework, den OWASP AI Security and Privacy Guide oder das IBM Rahmenwerk zur Sicherung generativer KI in Betracht ziehen. Wenn Sie eine formale Zertifizierung benötigen, sind ISO 42001 oder ISO 23894 wahrscheinlich die beste Wahl. Und wenn die Ausrichtung an globalen ethischen Standards entscheidend ist, sind OECD AI Principles oder British Standards Institution AI Standard gute Optionen.
Erreichen Sie KI-Rahmenwerk-Konformität schnell durch Automatisierung
Egal für welches KI-Rahmenwerk – oder welche Rahmenwerke – Sie sich entscheiden, mit einem Compliance-Automatisierungstool wie Secureframe können Sie den Prozess erheblich schneller, einfacher und effizienter gestalten.
- Unterstützung von NIST AI RMF und ISO 42001 sowie der Möglichkeit, benutzerdefinierte Rahmenwerke für jedes KI-Rahmenwerk zu erstellen.
- Überwachen Sie kontinuierlich Ihren Technologiestapel, um Schwachstellen zu identifizieren und fehlerhafte Kontrollen zu beheben
- Sammeln Sie automatisch Beweise, um Hunderte von Stunden manueller Arbeit für interne oder externe Audits zu sparen
- Verwenden Sie KI-gesteuerte Risikobewertungs-Workflows, um inhärente Risiko-Scores, Behandlungspläne und Rest-Risiko-Scores zu erzeugen
- Vereinfachen Sie die Konformität mit mehreren Rahmenwerken mit ComplyAI für Control Mapping, das intelligent Kontrollmappings über anwendbare Rahmenwerke vorschlägt
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Häufig gestellte Fragen
Was ist das NIST AI Rahmenwerk?
Der 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 Risiken im Zusammenhang mit künstlichen Intelligenz (KI)-Systemen zu unterstützen. Das Framework bietet einen strukturierten Ansatz für Organisationen, um Risiken im Zusammenhang mit KI zu bewerten, zu mindern und zu überwachen, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz, Rechenschaftspflicht, Fairness und Sicherheit liegt.
Was sind KI-Frameworks?
KI-Frameworks sind strukturierte Sätze von Richtlinien, Best Practices und Prinzipien, die entwickelt wurden, um die Entwicklung, Bereitstellung und Governance von Systemen der künstlichen Intelligenz zu leiten. Diese Frameworks helfen Organisationen, die einzigartigen Risiken im Zusammenhang mit KI, wie Vorurteile, Sicherheitslücken und ethische Bedenken, zu bewältigen und gleichzeitig sicherzustellen, dass gesetzliche Anforderungen erfüllt werden.
Wie kann KI für die Cybersicherheit genutzt werden?
KI kann in der Cybersicherheit genutzt werden, um die Erkennung, Prävention und Reaktion auf Cyberbedrohungen zu verbessern. KI-basierte Tools können große Datenmengen analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf eine Sicherheitsverletzung oder böswillige Aktivitäten hinweisen könnten. Darüber hinaus können sie Routineaufgaben der Cybersicherheit automatisieren, wie die Überwachung des Netzwerkverkehrs, die Identifizierung von Schwachstellen und die Reaktion auf Vorfälle.