Sichere KI-Innovationen ohne Unterbrechungen

Laut dem Bericht „The 2025 State of AI Security and Governance Report“ sind die von Unternehmen am häufigsten genannten Risiken die Offenlegung sensibler Daten (52%) und die Einhaltung von Vorschriften (50%). Weitere neue Bedrohungen sind Shadow-KI, Prompt Injection und Modelldiebstahl. Für einen umfassenden Schutz müssen gleichzeitig die Daten, das Modell und die Ebene der Nutzerinteraktion gesichert werden.

Schatten-KI entsteht, wenn Mitarbeitende nicht genehmigte Modelle oder Datasets verwenden und so die IT-Governance umgehen. Um sie zu erkennen, benötigen Unternehmen automatisierte Erkennungstools. Das Security Command Center von Google Cloud bietet eine Echtzeitübersicht aller KI-Assets – einschließlich nicht autorisierter „Schattenmodelle“. So erhalten Sicherheitsteams die nötige Transparenz, um einheitliche Sicherheitsrichtlinien auf nicht autorisierte Modelle anzuwenden und Risiken zu reduzieren, ohne die Geschäftsabläufe zu stören.

Kompetenzlücken sind zwar ein häufiges Hindernis (53% der Unternehmen), aber Sie müssen nicht alles von Grund auf neu entwickeln. Google Cloud integriert KI-Sicherheit direkt in seine bestehende Plattform. Tools wie das Security Command Center nutzen KI, um Bedrohungen zusammenzufassen und Korrekturen zu empfehlen. So kann Ihr Sicherheitsteam KI-Risiken verwalten, ohne dass es sich mit Data Science auskennen muss.

Für die Sicherheit von agentischer KI müssen autonome Agents als Identitäten mit hohem Wert behandelt werden. Im Gegensatz zu Standardnutzern benötigen Agents strenge IAM-Richtlinien (Identity and Access Management), die das Prinzip der geringsten Berechtigung durchsetzen. Mit Google Cloud können Sie die Interaktionspfade von Agenten zuordnen und ihnen bestimmte Identitäten zuweisen, sodass sie nur auf die Daten zugreifen können, die sie für ihre spezifischen Aufgaben benötigen.

Ja. Google Cloud unterstützt eine Multi-Modell-Sicherheitsstrategie. Ganz gleich, ob Sie proprietäre Modelle wie Gemini oder Open-Source-Modelle von Drittanbietern in Vertex AI verwenden – mit Model Armor können Sie einheitliche Laufzeit-Sicherheitsmaßnahmen anwenden. So schützen Sie Ihren Stack vor Prompt Injections und Datenlecks, unabhängig vom zugrunde liegenden Modellanbieter.

Model Armor bietet eine spezielle Sicherheitsebene, die Prompt Injections und das Abfließen sensibler Daten filtert, bevor sie das Modell erreichen. So sind keine benutzerdefinierten Abfangmechanismen mehr erforderlich. Sie erkennt und blockiert schädliche Prompts (z. B. Versuche, das Modell zu manipulieren) und filtert unsichere Inhalte, bevor sie in Ihre Anwendungen gelangen. So werden sowohl Ihre Daten als auch der Ruf Ihrer Marke geschützt.

Um Datenlecks zu verhindern, ist ein mehrschichtiger Sicherheitsansatz erforderlich. Google Cloud bietet Confidential Computing zum Verschlüsseln von Daten während der Verarbeitung (bei der Verwendung) sowie DLP-Steuerelemente (Data Loss Prevention), mit denen sich sensible Informationen (wie PII) in Modellantworten automatisch scannen und entfernen lassen, bevor sie Nutzern angezeigt werden.

In regulierten Branchen bedeutet Datensouveränität, dass sensible Daten innerhalb bestimmter physischer und digitaler Grenzen aufbewahrt werden. Mit Google Sovereign Cloud können Sie KI nutzen und gleichzeitig die volle Kontrolle über den Datenstandort und die Verschlüsselungsschlüssel behalten (mit External Key Manager). So können Sie regionale Vorschriften wie die DSGVO oder lokale Datenschutzgesetze einhalten.

Das Secure AI Framework (SAIF) ist der Leitfaden von Google für die verantwortungsbewusste Einführung von KI. Es soll Unternehmen dabei helfen, Sicherheitsmaßnahmen in den gesamten KI-Entwicklungszyklus zu integrieren. Es entspricht den Branchenstandards und hilft Ihnen, Risiken zu bewerten, Kontrollen zu automatisieren und eine Sicherheitskultur aufzubauen, die mit Ihren KI-Innovationen Schritt hält.

Sicherheit konzentriert sich auf technische Abwehrmaßnahmen (wie Firewalls und Verschlüsselung), während Governance auf Richtlinien, Verantwortlichkeit und Risikomanagement ausgerichtet ist. Wie in unserem Leitfaden „KI-Innovation ohne Unterbrechung“ hervorgehoben, erfordert eine erfolgreiche KI-Einführung beides: robuste Sicherheitstools zur Durchsetzung von Kontrollen und ein Governance-Framework, um festzulegen, wer für KI-Entscheidungen und die Datennutzung verantwortlich ist.