Implementieren bewährter Methoden zur Anwendungssicherheit für KI-fähige Anwendungen

KI-fähige Anwendungen sind weiterhin Anwendungen, und daher ist es immer noch wichtig, sichere Codierung und andere bewährte Methoden zur Anwendungssicherheit zu befolgen. KI führt neue Angriffsflächen ein – z. B. Eingabeaufforderungsschnittstellen, Agent-Toolaufrufe und Modellendpunkte – aber diese existieren zusammen mit allen herkömmlichen Anwendungssicherheitsrisiken. Organisationen sollten ihre vorhandenen Sicherheitspraktiken erweitern, um KI-spezifische Komponenten abzudecken, anstatt KI-Sicherheit als separate Disziplin zu behandeln.

Secure Software Development Lifecycle (SDLC)

Integrieren Sie Sicherheit in jeder Phase des KI-Anwendungsentwicklungsprozesses:

• Entwurfsphase: Durchführen der Bedrohungsmodellierung mit KI-spezifischen Bedrohungen (Prompt Injection, Datenvergiftung, Modelldiebstahl). Identifizieren Sie, welche Komponenten vertrauliche Daten verarbeiten und welche mit externen Systemen interagieren.
• Entwicklungsphase: Befolgen Sie sichere Codierungsmethoden. Überprüfen Sie alle Eingaben – einschließlich Aufforderungen – vor der Verarbeitung. Bereinigen Sie die Daten, die zwischen dem KI-Orchestrator und den Werkzeugendpunkten übertragen werden.
• Testphase: Schließen Sie KI-spezifische Testfälle in Ihre Sicherheitstests ein: Eingabeaufforderungsversuche, Jailbreak-Szenarien und Datenexfiltrationssonden zusammen mit herkömmlichen Sicherheitsrisikentests.
• Bereitstellungsphase: Anwendung des Prinzips der minimalen Rechte, Verschlüsseln von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, und Konfigurieren der Überwachung, bevor sie live gehen.
• Betriebsphase: Überwachen sie auf Anomalien, wenden Sie Patches umgehend an, und führen Sie regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen durch, die die KI-Komponenten enthalten.

Durch die Einführung eines DevSecOps-Ansatzes – bei dem Sicherheit in die CI/CD-Pipeline eingebettet ist – können Sicherheitsanforderungen mit Entwicklungsgeschwindigkeit ausgeglichen werden.

Sicherheit von KI-Agent-Tools

KI-Agents, die externe Tools (APIs, Datenbanken, Dateisysteme) aufrufen können, erfordern zusätzliche Sicherheitskontrollen. Jede Toolinteraktion ist ein potenzieller Punkt der Berechtigungseskalation oder Datenlecks:

• Funktionsmanifeste: Definieren Sie ein Funktionsmanifest für jedes Tool, das ein Agent aufrufen kann. Listet nur die autorisierten Aktionen auf und verbietet standardmäßig alle anderen Aktionen.
• Bereichsbezogene, kurzlebige Anmeldeinformationen: Verwenden Sie kurzlebige, bereichsbezogene Token für jeden Toolaufruf anstelle von langlebigen Anmeldeinformationen. Dadurch wird der Strahlradius begrenzt, wenn ein Token kompromittiert wird.
• Sandkastenausführung: Führen Sie Agentfunktionen in Sandkastenausführungsumgebungen aus, um die Laufzeit zu isolieren und nicht autorisierte Systemaufrufe zu verhindern.
• Eingabe-/Ausgabe-Bereinigung: Bereinigen und Überprüfen aller zwischen agent Orchestrator und Toolendpunkten übergebenen Daten. Dadurch wird verhindert, dass Injektionsangriffe über die Tool-Kette verteilt werden.
• Überwachungsprotokollierung: Überwachen und prüfen Sie jeden Toolaufruf – protokollieren Sie, welche Tools aufgerufen wurden, auf welche Daten zugegriffen wurde und von welcher Agentenidentität. Dies stellt den forensischen Weg bereit, der zur Untersuchung von Vorfällen erforderlich ist.

Prinzip der geringsten Rechte

Den Zugriff nach dem Prinzip der geringsten Privilegien konsistent auf alle Komponenten des KI-Systems anwenden.

• Beschränken von Berechtigungen für Benutzer, Anwendungen, KI-Agents und Dienstkonten auf das für ihre Funktion erforderliche Minimum
• Verwenden der rollenbasierten Zugriffssteuerung (RBAC) zum Verwalten von Berechtigungen auf Agentebene, getrennt von den Berechtigungen der Entwickler, die den Agent erstellt haben
• Regelmäßiges Überprüfen und Widerrufen unnötiger Berechtigungen
• Reduzieren Sie den Strahlradius eines kompromittierten Kontos, indem Sie sicherstellen, dass keine einzelne Identität über einen breiten Zugriff verfügt.

Sichere Datenspeicherung und -übertragung

Schützen von Daten in der gesamten KI-Pipeline:

• Verschlüsseln vertraulicher Daten im Ruhezustand und während der Übertragung, einschließlich Modelldateien, Schulungsdaten, Unterhaltungsprotokolle und API-Nutzlasten
• Verwenden von sicheren Protokollen (TLS 1.2 oder höher) für den gesamten Datenaustausch zwischen KI-Systemkomponenten
• Speichern geheimer Schlüssel, API-Schlüssel und Anmeldeinformationen in dedizierten geheimen Verwaltungssystemen – niemals in Code, Konfigurationsdateien oder Eingabeaufforderungen
• Anwenden von Aufbewahrungsrichtlinien auf Unterhaltungsprotokolle und Interaktionsdaten, um die Gefährdung zu minimieren

Überwachung und Beobachtbarkeit

Überwachen des KI-Anwendungsverhaltens für Sicherheitsanomalien:

• Überwachen von Modellantwortmustern auf Anzeichen von Jailbreaking, Prompt Injection oder Versuche einer Datenexfiltration
• Überwachen von Agent-Tool-Aufrufen auf unerwartetes Verhalten – Aufrufe von nicht autorisierten Endpunkten, ungewöhnlich große Datenübertragungen oder Aktionen außerhalb des Bereichs
• Einrichten von Warnungen für anomale Verwendungsmuster, z. B. plötzliche Spitzen in API-Aufrufen oder ungewöhnliche Abfragemuster, die auf einen Modellextraktionsangriff hinweisen können
• Verwalten sie umfassende Überwachungsprotokolle, die Benutzeridentität, Agentidentität, ausgeführte Aktionen und Zugriff auf Daten erfassen

Regelmäßige Sicherheitstests und Überwachung

Führen Sie fortlaufende Sicherheitsbewertungen durch, die KI-spezifische Szenarien umfassen:

• Sicherheitsrisikobewertungen: Scannen von KI-Systemkomponenten auf bekannte Sicherheitsrisiken, einschließlich Modellbereitstellungsframeworks, Vektordatenbanken und Orchestrierungstools
• Penetrationstests: Einschließen VON KI-spezifischen Angriffsszenarien (Eingabeaufforderungseinfügung, Jailbreaking, Datenexfiltration) in Penetrationstests
• Codeüberprüfungen: Überprüfen Sie Code, der die Prompt-Erstellung, das Tool-Anruf-Routing und den Datenabruf auf Sicherheitslücken behandelt.
• Rote Teamübungen: Führen Sie regelmäßige KI-fokussierte rote Teamübungen durch, um die Effektivität von Sicherheitskontrollen zu testen. Das nächste Modul in diesem Lernpfad befasst sich ausführlich mit KI-Red Teaming.