Adversariale KI-Angriffe – Inferenz-Workloads als neues Einfallstor

Die zunehmende Verbreitung von KI-Systemen in Unternehmen weckt das Interesse von Cyberkriminellen. Besonders anfällig ist dabei die Inferenzphase, in der trainierte Modelle Nutzereingaben verarbeiten und Entscheidungen treffen.

Ein erfolgreicher Angriff auf diese Phase kann schwerwiegende Folge haben: manipulierte Chatbot-Antworten, das Umgehen von KI-gestützten Sicherheitssystemen oder bis hin zur Extraktion vertraulicher Trainingsdaten. 

Während Unternehmen viel in die Absicherung des KI-Trainings investieren, vernachlässigen sie häufig den Schutz der Inferenz. Eine gefährliche Lücke, denn hier entscheidet sich, ob KI-Systeme im Alltag zuverlässig und sicher arbeiten. Für IT-Verantwortliche ist es deshalb immer wichtiger, die spezifischen Risiken der Inferenzphase zu verstehen und gezielte Schutzmaßnahmen umzusetzen.

Neue Angriffsvektoren verstehen

Inferenz-Workloads bezeichnen die Rechenlasten, die entstehen, wenn ein KI-Modell produktiv Anfragen verarbeitet und Antworten generiert. Anders als in der Trainingsphase, wo Modelle mit kontrollierten Daten lernen, sind sie hier direkten Nutzereingaben ausgesetzt. Genau diese Schnittstelle nutzen adversariale Angriffe aus.

Dabei verwenden Angreifer speziell gestaltete Eingaben, die das KI-Modell gezielt in die Irre führen. So können sie etwa mit geschickt formulierten Prompts einen KI-Chatbot dazu bringen, vertrauliche Informationen preiszugeben oder Sicherheitsmechanismen zu umgehen. Solche Angriffe sind schwer zu erkennen, da sie oft wie reguläre Anfragen aussehen.

Konkrete Beispiele für adversariale Angriffe auf Inferenz-Workloads sind:

• Prompt Injection: Angreifer betten schädliche Anweisungen in scheinbar harmlose Eingaben ein – ähnlich einer SQL-Injection bei klassischen Datenbanken.
• Model Inversion: Durch systematisches Abfragen versuchen Angreifer, das zugrundeliegende Modell oder dessen Trainingsdaten zu rekonstruieren. Dies kann zur Offenlegung sensibler Informationen führen.
• Membership Inference: Hierbei versuchen Angreifer herauszufinden, ob bestimmte Datensätze für das Training des Modells verwendet wurden – eine potenzielle Verletzung der Datenschutzbestimmungen.
• Adversarial Examples: Minimal veränderte Eingaben, die Menschen kaum wahrnehmen können, aber das KI-Modell zu falschen Klassifizierungen verleiten. In der Bildverarbeitung könnte dies dazu führen, dass Sicherheitssysteme Bedrohungen übersehen.
• Automated Attacks: Bots, die systematisch nach Schwachstellen suchen oder das Modell durch Massenanfragen überlasten, stellen eine wachsende Bedrohung dar.

Warum klassische Sicherheitskonzepte nicht ausreichen

Die Absicherung der Inferenzphase stellt Unternehmen vor besondere Herausforderungen. Anders als beim Training müssen Sicherheitsmaßnahmen ohne spürbare Latenz greifen. Eine Verzögerung von wenigen Millisekunden ist in vielen Anwendungen kritisch. Die Schnittstellen sind zudem öffentlich zugänglich und damit besonders exponiert – jede Eingabe könnte potenziell ein Angriffsversuch sein. Hinzu kommt, dass Angreifer ständig neue Techniken entwickeln, um KI-Modelle zu manipulieren, wodurch statistische Sicherheitsregeln schnell obsolet sind.

Die Integration in bestehende Systeme schafft zusätzliche Angriffsflächen, da Microservices, APIs und Cloud-Infrastrukturen den Angriffsvektor erweitern. Nicht zuletzt erfordert die Verarbeitung sensibler Daten in Echtzeit besondere Schutzmaßnahmen, um regulatorische Vorgaben wie die DSGVO einzuhalten. Viele Unternehmen konzentrieren ihre Sicherheitsbemühungen auf das Training und Deployment ihrer KI-Modelle. Die produktive Inferenzphase bleibt dagegen oft unzureichend geschützt.

Mehrstufige Verteidigung aufbauen

Ein effektiver Schutz für Inferenz-Workloads erfordert einen mehrschichtigen Ansatz. Grundlegende Sicherheitsmaßnahmen umfassen die durchgängige Verschlüsselung aller Modellzugriffe, strikte Authentifizierung und Autorisierung, Rate-Limiting und Bot-Schutz sowie ein kontinuierliches Monitoring der Zugriffe. Darüber hinaus sind KI-spezifische Maßnahmen notwendig, wie die semantische Analyse der Eingaben auf adversariale Muster, verhaltensbasierte Anomalieerkennung, adaptive Sicherheitslogiken und der Einsatz von Sandbox-Umgebungen für verdächtige Anfragen. Die Integration von Sicherheitskontrollen an der Edge, also nah am Eintrittspunkt der Daten, kann die Latenz reduzieren, zentrale Systeme entlasten und eine schnelle Reaktion auf Angriffe ermöglichen.

Praktische Implementierungsschritte

Für eine praktische Implementierung dieser Schutzmaßnahmen empfiehlt sich ein strukturiertes Vorgehen. Zunächst sollte eine umfassende Risikobewertung der KI-Infrastruktur erfolgen, um kritische Assets, potenzielle Angriffsvektoren und Schwachstellen in den Inferenz-Workloads zu identifizieren. 

Die Segmentierung der KI-Systeme in separaten Netzwerkbereichen, etwa durch den Einsatz von Virtual Private Clouds oder Container-Orchestrierung, erhöht die Sicherheit weiter. Eine strikte Zugriffskontrolle nach dem Prinzip der geringsten Privilegien ist unerlässlich, ebenso wie robuste Mechanismen zur Eingabevalidierung.