LONDON (IT BOLTWISE) – Die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz in entscheidende Prozesse birgt neue Risiken, insbesondere durch Data Poisoning.
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Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Entscheidungsprozesse entwickelt. Doch mit ihrer wachsenden Bedeutung steigt auch die Gefahr von Angriffen, die auf die Integrität der KI abzielen. Eine der subtilsten und dennoch gefährlichsten Bedrohungen ist das sogenannte Data Poisoning. Dabei manipulieren Angreifer gezielt die Trainingsdaten von KI-Modellen, um deren Entscheidungen zu beeinflussen. Diese Art von Angriff erfordert keinen direkten Systemzugriff, da die manipulierten Daten oft aus öffentlich zugänglichen Quellen stammen.
Besonders betroffen sind Modelle, die kontinuierlich auf externe Informationen zugreifen, wie etwa Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle. Diese Modelle sind anfällig für subtile Veränderungen in den Daten, die langfristig zu Verzerrungen und Desinformationen führen können. Studien zeigen, dass bereits eine Manipulation von nur 0,01 Prozent der Trainingsdaten ausreicht, um das Verhalten großer Sprachmodelle signifikant zu verändern. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit, die Integrität der Datenquellen zu überwachen und zu schützen.
Die Bedrohung durch Data Poisoning wird durch geopolitische Spannungen weiter verschärft. Professionelle Desinformationskampagnen zielen darauf ab, die Wahrnehmung der Nutzer von KI-Systemen zu beeinflussen. Ein Beispiel hierfür sind pro-russische Akteure, die gezielt Online-Quellen manipulieren, um Einfluss auf KI-gestützte Systeme zu nehmen. Diese Kampagnen nutzen scheinbar harmlose Beiträge in Foren und Blogs, um falsche Narrative zu verbreiten, die von KI-Systemen als Fakten interpretiert werden.
Unternehmen sind jedoch nicht hilflos gegenüber dieser Bedrohung. Es ist entscheidend, die Risiken ernst zu nehmen und entsprechende Schutzmaßnahmen zu ergreifen. Dazu gehört die Überprüfung und Filterung externer Trainingsdaten sowie die Implementierung moderner Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz interner Systeme. Eine vollständige Dokumentation aller Trainingsquellen, auch bekannt als ‘AI Bill of Materials’, kann helfen, Manipulationen zu erkennen und zu verhindern. Langfristig sind jedoch auch politische Maßnahmen erforderlich, um klare Regeln für die Nutzung von Trainingsdaten zu etablieren und die Transparenz zu erhöhen.
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