Generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT verändern die Industrie und treiben Innovationen in den Bereichen Automatisierung, Kundenerfahrung und Datenanalyse voran. Wenn Unternehmen diese Technologien einsetzen, stehen sie jedoch vor wachsenden Herausforderungen bei der Netzwerksicherheit, die nicht übersehen werden dürfen. Diese fortschrittlichen KI-Systeme stützen sich auf riesige Datensätze, ständige Netzwerkverbindungen und Cloud-basierte Infrastrukturen, die neue Schwachstellen schaffen, denen traditionelle Sicherheitsansätze nur schwer begegnen können. Im Folgenden gehen wir auf die fünf größten Herausforderungen für die Netzwerksicherheit ein, mit denen generative KI und LLMs heute konfrontiert sind.
1. Risiken für Datenschutz und Datensicherheit
Generative KI-Modelle sind auf umfangreiche Datensätze angewiesen, um zu lernen und effektiv zu arbeiten. Diese Datensätze enthalten oft sensible oder geschützte Informationen, was sie zu einem bevorzugten Ziel für Angreifer macht. Wenn die Sicherheitskontrollen nicht streng sind, kann ein unbefugter Zugriff zu Datenschutzverletzungen führen und Kundendaten, geistiges Eigentum oder interne Kommunikation preisgeben. Für Unternehmen, die generative KI einsetzen, sind Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und sichere Übertragungsprotokolle unerlässlich, um sicherzustellen, dass sensible Daten auf ihrem Weg durch das Netzwerk geschützt bleiben. Der Einsatz von Lösungen wie Zero Trust Network Access (ZTNA) kann helfen, Benutzer und Geräte zu verifizieren, bevor der Zugriff auf wichtige KI-Ressourcen gewährt wird.
2. Erhöhte Angriffsfläche durch Cloud-Abhängigkeiten
Die meisten generativen KI-Anwendungen werden in Cloud-Umgebungen gehostet, die zwar skalierbar und effizient sind, aber zusätzliche Sicherheitsrisiken bergen. Diese Plattformen sind auf eine konsistente Hochgeschwindigkeits-Netzwerkverbindung und mehrere Integrationen über APIs, Drittanbieterdienste und hybride Cloud-Systeme angewiesen. Jede Ebene vergrößert die Angriffsfläche und schafft mehr Einfallstore für böswillige Akteure. Um dieses Risiko einzudämmen, benötigen Unternehmen sichere Cloud-Zugangslösungen wie Cloud Access Security Broker (CASB) und Secure Web Gateways (SWG), um den KI-bezogenen Datenverkehr zu überwachen und zu kontrollieren. Eine robuste Firewall-as-a-Service (FWaaS)-Strategie kann auch dazu beitragen, unbefugten Zugriff und bösartige Aktivitäten in verteilten Cloud-Umgebungen zu verhindern.
3. Denial of Service (DoS) und Ressourcenüberlastung
Generative KI und LLMs erfordern eine hohe Rechenleistung und ständigen Zugang zu Ressourcen. Das macht sie besonders anfällig für Denial of Service (DoS)-Angriffe, bei denen böswillige Akteure die Systeme mit Datenverkehr überlasten, um die KI-Leistung zu stören oder Modelle offline zu nehmen. Selbst kurze Ausfallzeiten können schwerwiegende Folgen für Unternehmen haben, die sich auf KI-gesteuerte Automatisierung oder Kundendienste verlassen. Um sich gegen diese Bedrohungen zu schützen, benötigen Unternehmen intelligentes Traffic-Routing über SD-WAN, um die Netzwerkleistung zu optimieren und den Datenverkehr bei Angriffen umzuleiten. Darüber hinaus hilft die Implementierung von Intrusion Detection and Prevention Systemen (IDPS) bei der Überwachung verdächtiger Aktivitäten und der Abwehr von DoS-Versuchen in Echtzeit.
4. Model Poisoning und Angriffe auf die Datenintegrität
Generative KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Angreifer können dies ausnutzen, indem sie bösartige oder ungenaue Daten in KI-Trainings-Pipelines einspeisen – eine Taktik, die als Modellvergiftung bekannt ist. Dadurch wird das Verhalten des Modells verfälscht, was zu verzerrten Ergebnissen, Sicherheitsschwachstellen oder sogar schädlichen Reaktionen führt, die das Vertrauen untergraben und finanzielle Verluste verursachen. Die Sicherstellung der Netzwerktransparenz und die Durchsetzung strenger Datenvalidierungsrichtlinien sind entscheidend, um anomale Eingaben zu erkennen und zu stoppen. Unternehmen sollten außerdem eine durchgängige Beobachtbarkeit und KI-spezifische Sicherheitskontrollen einführen, um Trainingsumgebungen und Datenquellen vor Manipulationen zu schützen.
5. Fehlende Echtzeit-Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen
KI- und LLM-gesteuerte Anwendungen arbeiten mit hoher Geschwindigkeit, und Sicherheitsteams müssen ebenso schnell auf sich entwickelnde Bedrohungen reagieren. Vielen Unternehmen fehlt es jedoch an Echtzeit-Bedrohungserkennung und automatisierten Abhilfemaßnahmen in ihren Netzwerken. Dadurch entsteht eine gefährliche Lücke, in der Angreifer Schwachstellen ausnutzen können, bevor sie erkannt und gepatcht werden. Durch den Einsatz von KI-gestützter Sicherheitsanalyse können Unternehmen Bedrohungen in Echtzeit erkennen und automatisch reagieren, um den Netzwerkverkehr zu sichern und Sicherheitsverletzungen zu verhindern. Die Implementierung einer Unified SASE as a Service-Plattform kombiniert fortschrittliche Sicherheitsfunktionen mit optimierter Netzwerkleistung und stellt sicher, dass Bedrohungen proaktiv angegangen werden, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.
Aufbau eines widerstandsfähigen Netzwerks für Gen AI mit Aryaka Unified SASE as a Service
Generative KI und große Sprachmodelle bieten unglaubliche Möglichkeiten, aber sie bringen auch komplexe Sicherheitsherausforderungen mit sich, die Unternehmen frontal angehen müssen. Der Unified SASE as a Service von Aryaka wurde speziell für die Herausforderungen der Netzwerksicherheit entwickelt, die durch generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) entstehen. Er bietet einen integrierten Ansatz, der robuste Sicherheit mit optimierter Leistung kombiniert.
Dank unseres Zero Trust WAN und der Next Gen Firewall (NGFW) stellt Aryaka sicher, dass nur verifizierte Benutzer und Geräte auf kritische KI-Infrastrukturen zugreifen können, und verhindert so unbefugten Zugriff, das Abfangen von Datenverkehr und Data Poisoning. Unsere Plattform umfasst auch Secure Web Gateway (SWG) und Cloud Access Security Broker (CASB), um den Datenverkehr in die und aus der Cloud zu sichern, Transparenz in diese Datenströme zu bringen und die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien durchzusetzen. Auf der Leistungsseite beseitigt das globale private Backbone für KI-Beschleunigung von Aryaka die Unvorhersehbarkeit des öffentlichen Internets und gewährleistet eine Hochgeschwindigkeits-Konnektivität mit geringer Latenz, die für KI-Workloads und große Datenübertragungen erforderlich ist. Das intelligente Traffic-Routing der Plattform und die integrierte WAN-Optimierung bekämpfen Herausforderungen wie Ressourcenüberlastung und Netzwerkstaus und sorgen für eine gleichbleibende Leistung auch bei hohen Verarbeitungsanforderungen.
Die Aryaka OnePASS Architektur basiert auf drei zentralen Architekturprinzipien, um einen sicheren und nahtlosen Netzwerkzugang zu ermöglichen:
- Das Single Management Pane bietet eine zentrale Sichtbarkeit und Kontrolle für Netzwerk- und Sicherheitsdienste und ermöglicht es Unternehmen und Managed Services-Anbietern, KI/ML-Analysen für eine proaktive Problemlösung und eine konsistente Überwachung zu nutzen.
- Die Unified Control Plane stellt sicher, dass Richtlinien zentral orchestriert und konsistent auf alle Benutzer und Standorte angewendet werden, wodurch Fehlkonfigurationen – eine häufige Ursache für Sicherheitsverletzungen – minimiert werden.
- Die verteilte Datenebene sorgt für mehr Sicherheit in der Nähe von Benutzern und Anwendungen, sei es am Netzwerkrand, in der Cloud oder innerhalb von PoPs, und bietet skalierbaren, standortabhängigen Schutz ohne Redundanz.
In Kombination mit Netzwerkbeobachtung und -analyse in Echtzeit ermöglicht es Aryaka Unternehmen, Bedrohungen proaktiv zu überwachen, zu erkennen und zu beseitigen, bevor sie den generativen KI-Betrieb stören, und so eine sichere und leistungsstarke Umgebung für Innovationen zu schaffen. Um Ihre KI-Investitionen zu schützen und eine optimale Leistung zu gewährleisten, benötigen Unternehmen die fortschrittlichen Funktionen, die Transparenz und die Effizienz, die Aryaka Unified SASE as a Service bietet. Durch die Kombination von Leistung und Sicherheit können Unternehmen das volle Potenzial der generativen KI nutzen und gleichzeitig die Risiken minimieren.
Sind Sie bereit, Ihre KI-Initiativen abzusichern?
Sprechen Sie uns an und erfahren Sie aus erster Hand, wie die Unified SASE as a Service-Plattform von Aryaka Ihr Netzwerk für die Anforderungen von generativer KI und groß angelegten Modellen sichern und optimieren kann.