LONDON (IT BOLTWISE) – Während sich die Aufmerksamkeit vieler Sicherheitsteams auf den Schutz von KI-Modellen konzentriert, zeigen jüngste Vorfälle, dass die eigentliche Bedrohung in den Arbeitsabläufen liegt, die diese Modelle umgeben. Zwei Chrome-Erweiterungen, die sich als KI-Helfer ausgaben, wurden kürzlich beim Diebstahl von ChatGPT- und DeepSeek-Daten von über 900.000 Nutzern ertappt.
In der heutigen digitalen Landschaft, in der KI-Assistenten und -Copiloten zunehmend in den Arbeitsalltag integriert werden, konzentrieren sich Sicherheitsteams oft auf den Schutz der KI-Modelle selbst. Doch aktuelle Vorfälle deuten darauf hin, dass das größere Risiko in den Arbeitsabläufen liegt, die diese Modelle umgeben. Zwei Chrome-Erweiterungen, die sich als KI-Helfer ausgaben, wurden kürzlich beim Diebstahl von ChatGPT- und DeepSeek-Daten von über 900.000 Nutzern ertappt. Forscher zeigten zudem, wie versteckte Prompt-Injections in Code-Repositories IBMs KI-Coding-Assistenten dazu verleiten könnten, Malware auf einem Entwicklerrechner auszuführen.
Diese Angriffe zielten nicht auf die KI-Algorithmen selbst ab, sondern nutzten den Kontext aus, in dem die KI operiert. Dies ist ein Muster, das Beachtung verdient. Wenn KI-Systeme in reale Geschäftsprozesse eingebettet werden, um Dokumente zusammenzufassen, E-Mails zu entwerfen oder Daten aus internen Tools zu ziehen, reicht es nicht aus, nur das Modell zu sichern. Der gesamte Workflow wird zum Ziel.
Unternehmen verlassen sich zunehmend auf KI, um Apps zu verbinden und Aufgaben zu automatisieren, die früher manuell erledigt wurden. Ein KI-Schreibassistent könnte ein vertrauliches Dokument aus SharePoint ziehen und es in einem E-Mail-Entwurf zusammenfassen. Ein Verkaufs-Chatbot könnte interne CRM-Datenbanken abgleichen, um Kundenfragen zu beantworten. Diese Szenarien verwischen die Grenzen zwischen Anwendungen und schaffen neue Integrationspfade.
Das Risiko liegt darin, wie KI-Agenten arbeiten. Sie verlassen sich auf probabilistische Entscheidungsfindung statt auf fest kodierte Regeln und generieren Ausgaben basierend auf Mustern und Kontext. Eine sorgfältig formulierte Eingabe kann eine KI dazu bringen, etwas zu tun, was ihre Entwickler nie beabsichtigt haben, und die KI wird gehorchen, da sie kein eigenes Konzept von Vertrauensgrenzen hat.
Traditionelle Sicherheitskontrollen stoßen hier an ihre Grenzen. Die meisten älteren Abwehrmechanismen wurden für deterministische Software, stabile Benutzerrollen und klare Perimeter entwickelt. KI-gesteuerte Workflows brechen alle drei Annahmen. Allgemeine Apps unterscheiden zwischen vertrauenswürdigem Code und unzuverlässiger Eingabe. KI-Modelle nicht. Alles ist für sie nur Text, sodass eine bösartige Anweisung in einem PDF nicht anders aussieht als ein legitimer Befehl.
Um KI-gesteuerte Workflows zu sichern, sollte der gesamte Workflow als schützenswert betrachtet werden, nicht nur das Modell. Es ist wichtig zu verstehen, wo KI tatsächlich eingesetzt wird, von offiziellen Tools wie Microsoft 365 Copilot bis hin zu Browser-Erweiterungen, die Mitarbeiter möglicherweise selbst installiert haben. Es sollte bekannt sein, auf welche Daten jedes System zugreifen kann und welche Aktionen es ausführen kann.
Ein neuer Ansatz besteht darin, dynamische SaaS-Sicherheitsplattformen zu nutzen, die als Echtzeit-Schutzschicht über KI-gesteuerten Workflows fungieren. Diese Plattformen lernen, wie normales Verhalten aussieht, und markieren Anomalien, wenn sie auftreten. Reco ist ein führendes Beispiel dafür. Die Plattform bietet Sicherheitsteams Einblick in die Nutzung von KI im gesamten Unternehmen und ermöglicht es, Schutzmaßnahmen auf Workflow-Ebene durchzusetzen, riskantes Verhalten in Echtzeit zu erkennen und die Kontrolle zu behalten, ohne das Geschäft zu verlangsamen.
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