Die Bedeutung von KI TRiSM
Im Kern geht es bei KI TRiSM sowohl um den Aufbau von Vertrauen und Verantwortung in KI-Systeme als auch um den Schutz vor Cyber-Bedrohungen.
Ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen sind Unternehmen Risiken ausgesetzt, darunter:
- Algorithmische Verzerrung: Unbeabsichtigte Verzerrungen können schwerwiegende Folgen haben, die bestehende Ungleichheiten aufrechterhalten oder verstärken, was zu unfairen Ergebnissen führt, die das Vertrauen in KI schädigen und zu Reputationsschäden führen.
- Datenpannen und Missbrauch: Die sensiblen Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, sind ein Ziel für Missbrauch und Lecks, mit möglichen Auswirkungen, einschließlich rechtlicher Haftung und Compliance- oder regulatorischer Probleme.
- Vertrauensverlust: KI-Systeme, die unvorhersehbar handeln, sensible private Nutzerinformationen preisgeben oder Entscheidungsverzerrungen aufweisen, können schnell das Vertrauen von Mitarbeitern und Kunden verlieren.
KI TRiSM stattet Unternehmen mit einem Modell aus, um diese Risiken zu mindern und verantwortungsvolle KI-Systeme aufzubauen. KI TRiSM kultiviert und unterstützt sicherheitsfördernde Initiativen beim Einsatz von KI-Systemen, die sich auf Bereiche wie die folgenden auswirken:
- Verantwortlichkeit
- Risikobewertung
- Datenverwaltung
- Transparenz
- Ethische und rechtliche Compliance
Der nächste Abschnitt befasst sich mit den Kernprinzipien von KI TRiSM und wie sie Unternehmen dabei helfen, in einer zunehmend KI-gestützten Landschaft erfolgreich zu sein.
Die 4 Säulen der KI TRiSM
KI TRiSM basiert auf 4 miteinander verknüpften Säulen, die Risiken reduzieren, Vertrauen aufbauen und die Sicherheit in KI-Systemen erhöhen.
#1: Erklärbarkeit
Erklärbarkeit ist der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen in KI. Da viele KI-Modelle keine klar erklärbaren Entscheidungsprozesse haben, gelten sie als "Black Boxes".
Dieser Mangel an Transparenz kann sowohl zu Missbrauch als auch zu Misstrauen führen. Die Merkmalsbedeutungsanalyse, eine Technik zur Identifizierung der Eingabemerkmale, die den größten Einfluss auf die Ausgabe eines Modells haben, ist eine Möglichkeit, Einblicke in die Faktoren zu gewinnen, die einer Entscheidung zugrunde liegen.
Die kontinuierliche Modellüberwachung hilft den Mitarbeitern, Anomalien und Verzerrungen im KI-Verhalten im Laufe der Zeit zu erkennen und dann unfaire Vorhersagen und Entscheidungen zu identifizieren und zu treffen.
#2: ModelOps
Die Model Operations Practice empfiehlt sowohl automatisiertes als auch manuelles Leistungs- und Zuverlässigkeitsmanagement für KI-Modelle. Es wird empfohlen, die Versionskontrolle über Modelle beizubehalten, um Änderungen und Probleme während der Entwicklung zu verfolgen, sowie gründliche Tests in jeder Phase des Modelllebenszyklus, um die Konsistenz zu bestätigen.
Außerdem wird das Modell durch regelmäßiges erneutes Training mit frischen Daten auf dem neuesten Stand gehalten, um Relevanz und Genauigkeit zu erhalten. Diese Prozesse stellen sicher, dass Unternehmen KI-Abläufe rationalisieren und skalieren können, um den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
#3: KI-AppSec
Anwendungen für künstliche Intelligenz sind mit einer Vielzahl einzigartiger Bedrohungen konfrontiert, die einen ausgeprägten Sicherheitsansatz erfordern, der als KI AppSec bezeichnet wird. So können böswillige Akteure beispielsweise Eingabedaten manipulieren, um das Modelltraining zu untergraben, was zu unerwünschter Beeinflussung oder falschen Vorhersagen führt.
KI AppSec schützt vor diesen Bedrohungen, indem es die Verschlüsselung von Modelldaten im Ruhezustand und während der Übertragung erzwingt und Zugriffskontrollen rund um KI-Entwicklungssysteme implementiert.
Es fördert die Sicherheit in allen Bereichen der Lieferkette für die KI-Entwicklung, um die Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten, einschließlich:
- Werkzeugbestückung
- Software libraries
- Hardware
#4: Datenschutz
Da KI-Systeme in der Regel mit sensiblen personenbezogenen Daten umgehen, gibt es natürlich ethische und rechtliche Auswirkungen, die angegangen werden müssen. Die Nutzer sollten informiert werden und in die Erhebung der Mindestmenge an personenbezogenen Daten einwilligen, die für die Verwendung durch das KI-System erforderlich ist.
Techniken zur Verbesserung der Privatsphäre, wie z. B. Noise Injection oder Tokenisierung, können auf Modelldaten angewendet werden, um personenbezogene Daten (PII) zu verschleiern und die Privatsphäre zu schützen, ohne die Effektivität des Modelltrainings zu beeinträchtigen.
Dadurch wird die Einhaltung bestehender und neu entstehender Datenschutzbestimmungen sichergestellt.
KI TRiSM mit Check PointInfinity KI
KI TRiSM baut auf der Grundlage von Explainability, ModelOps, KI AppSec und Privacy auf, um Sicherheitsrisiken effektiv zu bewältigen, Transparenz zu unterstützen, Vertrauen zu schaffen und eine konsistente und zuverlässige Erfahrung für Benutzer von KI-Systemen zu gewährleisten.
Check Point Infinity KI Copilot von ist eine branchenführende KI-Sicherheitsverwaltungsplattform, die Unternehmen bei der sicheren Einführung von KI-gestützten Systemen unterstützt. Infinity KI Copilot ermöglicht es Unternehmen, eine KI TRiSM-Grundlage zu schaffen, indem es die teamübergreifende Zusammenarbeit unterstützt und fortschrittliche Automatisierung, Incident Mitigation und Response sowie modernste Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen bietet.
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