Die Entwicklung des AI-Red-Teamings: Erkenntnisse aus der Praxis

Das „Red Teaming“ im Bereich der KI hat sich weiterentwickelt. Dieser Blogbeitrag befasst sich mit agentischen Risiken, feindlichen Bedrohungen und der Frage, wie Unternehmen ihre KI-Systeme über den gesamten Stack hinweg absichern können.

Da sich KI-Systeme von experimentellen Werkzeugen zu einer operativen Infrastruktur entwickeln, hat sich die Art der Risiken dramatisch verändert. Was früher eine Frage der Modellgenauigkeit war, ist heute eine umfassendere Herausforderung hinsichtlich der Systemintegrität, der Widerstandsfähigkeit gegen böswillige Angriffe und der Auswirkungen auf die reale Welt.

In einem kürzlich geführten Gespräch traf sich Lee Weiner mit den Experten für KI-Red-Team-Tests John Vaina und Gavin Klondike, um gemeinsam zu erörtern, wie sich die Bedrohungslage im vergangenen Jahr entwickelt hat.

Die Diskussion zeigt einen deutlichen Wandel. KI-Sicherheit ist nicht mehr nur Theorie. Sie ist praxisnah, komplex und eng mit unternehmens- und nationalen Sicherheitsbelangen verflochten.

Vom Modelltest zur Full-Stack-Adversarial-Simulation

Vor einem Jahr konzentrierte sich ein Großteil der KI-Sicherheit noch ausschließlich auf Schwachstellen auf Modellebene. Dieser Anwendungsbereich hat sich inzwischen erweitert.

Die heutigen Red-Teaming-Maßnahmen simulieren Angriffe auf den gesamten KI-Stack, darunter:

• Modelle und Eingabeaufforderungen
• Abrufsysteme und Datenpipelines
• Agentenbasierte Arbeitsabläufe und Tool-Integrationen
• Infrastruktur und Bereitstellungsumgebungen

Beim modernen Red Teaming geht es nicht mehr darum, einzelne Systeme zu testen. Vielmehr geht es darum, zu verstehen, wie miteinander vernetzte Komponenten unter angreifendem Druck reagieren.

Diese Veränderung spiegelt eine grundlegende Wahrheit wider. Risiken entstehen an den Schnittstellen. Schwachstellen zeigen sich oft in der Art und Weise, wie Systeme aufgebaut, koordiniert und exponiert sind.

Der Aufstieg agentenbasierter Systeme und neue Angriffsflächen

Eine der bedeutendsten Veränderungen im vergangenen Jahr ist die rasante Verbreitung agentischer KI-Systeme.

Diese Systeme sind darauf ausgelegt, eigenständig Maßnahmen zu ergreifen, mit externen Tools und APIs zu interagieren und mehrere Schritte und Entscheidungspunkte zu durchlaufen. Diese Fähigkeit eröffnet zwar leistungsstarke neue Anwendungsfälle, bringt jedoch auch völlig neue Risikokategorien mit sich.

Traditionelle Sicherheitsannahmen verlieren ihre Gültigkeit, wenn KI-Systeme unbeabsichtigte Handlungen ausführen, Entscheidungen über verschiedene Umgebungen hinweg verketten und selbst geringfügige Manipulationen der Eingabeaufforderung zu realen Konsequenzen verstärken können. Was zunächst als subtile Eingabe beginnt, kann sich zu einer Abfolge von Handlungen mit erheblichen Auswirkungen ausweiten.

Infolgedessen hat sich die Angriffsfläche über statische Eingaben hinaus auf dynamische, sich weiterentwickelnde Verhaltensweisen in miteinander verbundenen Systemen ausgeweitet.

Adversariale KI ist mittlerweile ein eigenständiges Forschungsgebiet

AI-Red-Teaming ist längst kein experimentelles Feld mehr und beschränkt sich auch nicht mehr auf die akademische Forschung. Es hat sich zu einem aktiven, stark nachgefragten Fachgebiet entwickelt, das in Regierungsbehörden, wegweisenden KI-Forschungslabors und großen Unternehmen zum Einsatz kommt.

Unternehmen führen zunehmend kontinuierliche adversarische Simulationen durch, um Schwachstellen zu identifizieren, bevor diese in realen Umgebungen ausgenutzt werden können. Diese Entwicklung spiegelt die zunehmende Erkenntnis wider, dass KI-Systeme mittlerweile geschäftskritisch sind, dass Ausfälle schwerwiegende Folgen haben können und dass Angreifer diese Systeme aktiv auf Schwachstellen untersuchen.

Sicherheit ist mittlerweile von grundlegender Bedeutung.

Die Schnittstelle zwischen KI-Sicherheit und nationaler Sicherheit

Eine weitere entscheidende Veränderung im vergangenen Jahr ist die zunehmende Verflechtung von KI-Sicherheit und nationaler Sicherheit, wodurch das KI-Risiko von einem technischen Problem zu einer Angelegenheit von strategischer Bedeutung wird. Da KI-Systeme in kritische Funktionen wie Geheimdienstanalysen, Cyberabwehr und den Betrieb von Infrastrukturen eingebunden sind, kann eine einzige Schwachstelle Folgen haben, die weit über eine einzelne Organisation hinausreichen.

Experten für KI-Red-Teaming leisten nun über Organisationen wie das Institut für Sicherheit und Technologie einen Beitrag zu politischen und strategischen Initiativen. Diese Konvergenz unterstreicht einen entscheidenden Wandel. KI-Systeme werden zunehmend als Infrastruktur betrachtet, und ihre Schwachstellen haben potenzielle geopolitische Auswirkungen.

Daher beschränkt sich die Diskussion nicht mehr nur auf Ingenieurteams. Sie bezieht nun auch politische Entscheidungsträger, Aufsichtsbehörden und Akteure im Bereich der nationalen Sicherheit mit ein.

Die wichtigsten Herausforderungen, denen Unternehmen heute gegenüberstehen

Es zeichnen sich mehrere wiederkehrende Herausforderungen ab, die angegangen werden müssen, um KI-Systeme zu sichern.

• Transparenzlücken: Unternehmen haben oft kein klares Verständnis davon, wie sich ihre KI-Systeme unter adversarischen Bedingungen verhalten
• Die rasante Verbreitung überholt die Sicherheit: KI-Funktionen werden schneller eingeführt, als sich Sicherheitspraktiken etablieren können
• Komplexität von Mehrkomponentensystemen: Moderne KI-Anwendungen sind Ökosysteme, keine einzelnen Modelle. Um ihre Sicherheit zu gewährleisten, ist ein Denken auf Systemebene erforderlich.
• Fachkräftemangel und Mangel an Fachwissen: Erfahrene KI-Red-Teamer sind nach wie vor rar, was es Unternehmen erschwert, interne Kompetenzen aufzubauen

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bedarf es mehr als nur schrittweiser Prozessverbesserungen.

Unternehmen benötigen speziell entwickelte Tools, die feindliches Verhalten simulieren, einen kontinuierlichen Einblick in die Systemleistung bieten und Risiken über den gesamten KI-Stack hinweg bewerten können. Durch die Automatisierung zentraler Aspekte von Red-Teaming- und Sicherheitstests tragen diese Plattformen dazu bei, den Fachkräftemangel zu überbrücken, sodass bestehende Teams mit der gleichen Tiefe und Konsistenz arbeiten können wie spezialisierte Experten. Ebenso wichtig ist, dass sie es ermöglichen, Sicherheit in den Entwicklungszyklus zu integrieren und so die KI-Sicherheit von einer reaktiven Maßnahme in eine skalierbare, proaktive Fähigkeit zu verwandeln.

Warum herkömmliche Sicherheitsansätze nicht ausreichen

Herkömmliche Sicherheitskonzepte wurden nicht für KI-gesteuerte Systeme entwickelt. Sie sind nicht darauf ausgelegt, die Absicht eines Modells, den Konversationskontext oder die autonome Koordination von Tools zu bewerten. In der Regel gehen sie davon aus, dass:

• Deterministisches Verhalten
• Vorhersehbare Eingaben und Ausgaben
• Statische Angriffsflächen

KI-Systeme verstoßen gegen alle drei Annahmen, da sie:

• Probabilistisch
• Kontextsensitiv
• Ständig in Entwicklung

KI-Systeme erfordern eine neue Herangehensweise an das Thema Sicherheit. Diese Herangehensweise muss adversariales Denken mit Verhaltenstests und kontinuierlicher Überwachung verbinden. Außerdem muss sie flexibel genug sein, um sich ebenso schnell weiterzuentwickeln wie die KI-Fähigkeiten selbst.

Der Weg in die Zukunft: Kontinuierliche KI-Sicherheit auf Systemebene

Die wichtigste Erkenntnis unserer Red-Team-Experten ist eindeutig: KI-Sicherheit muss kontinuierlich sein und darf nicht nur sporadisch erfolgen.

Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen ihre Systeme regelmäßig unter widrigen Bedingungen testen. Dies sollte eine Bewertung des gesamten KI-Stacks umfassen – nicht nur der Modelle, sondern auch der mittlerweile weit verbreiteten Anwendungen und Agenten. Darüber hinaus sollten das Verhalten und die Leistung von KI-Systemen in Produktionsumgebungen überwacht werden. Dies ist besonders wichtig, da bei KI-Systemen dieselben Eingaben unterschiedliche Ausgaben hervorrufen können.

Entscheidend ist dabei, dass es sich nicht um eine einmalige Prüfung handelt. Sicherheit muss als fortlaufender Prozess in den Entwicklungszyklus der KI integriert werden.

Schlussfolgerung

Im vergangenen Jahr hat sich die KI-Sicherheit von einem Nischenthema zu einer zentralen betrieblichen Anforderung entwickelt.

Je autonomer, vernetzter und einflussreicher KI-Systeme werden, desto höher wird der Einsatz. Erfolgreich sein werden jene Organisationen, die:

• Behandeln Sie die KI-Sicherheit als oberste Priorität
• Investieren Sie in Adversarial Testing und Red Teaming
• Resilienz in jede Ebene ihrer KI-Systeme integrieren

Wir sind der Überzeugung, dass das Verständnis dafür, wie KI-Systeme versagen, der erste Schritt ist, um sie vertrauenswürdig zu machen.