Adversarial Prompting In dieser Phase könnte Ihre KI zum Sicherheitsrisiko werden

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Immer mehr Angriffe zielen auf die Inferenz von KI-Systemen, also die Phase, in der Modelle Antworten erzeugen und sensible Daten verarbeiten. Adversariale Prompts, Manipulationen und API-Missbrauch zeigen, wie ver­wundbar diese Schnittstelle ist – und wie wichtig gezielte Schutz­maß­nah­men werden.

Künstliche Intelligenz ist heute ein fester Bestandteil vieler geschäftskritischer Anwendungen – von Chatbots über Finanzanalyse-Tools bis hin zu E-Health-Plattformen. Dabei rückt eine Phase besonders in den Fokus von Angreifern: die Inferenz. Sie findet nach der Trainingsphase statt und generiert die Antworten auf Prompts. Die dabei verwendeten und erzeugten Daten sind häufig hochsensibel – personenbezogene Informationen, geschäftskritische Kennzahlen oder vertrauliche Inhalte.

Genau hier setzen neue Angriffsformen an: Adversariale Prompts können die Ausgabe des Mo­dells gezielt manipulieren. Prompt-Injection-Techniken umgehen Sicherheitsmechanismen und API-Missbrauch führt nicht selten zu Datendiebstahl, Systemüberlastung oder sogar zum Ausspionieren des Modells.

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Warum die Inferenz so verwundbar ist

Trotz dieser Gefahren konzentrieren sich viele Sicherheitskonzepte primär auf Trainings- und Deployment-Phasen. Die Inferenz-Pipeline bleibt oft ungeschützt und wird damit zur ver­steck­ten Schwachstelle in der Sicherheitsarchitektur. Das besondere Risiko liegt im direkten Nut­zer­kontakt – ob über Web-Oberflächen, mobile Apps, Chatbots oder APIs.

Fehlen grundlegende Schutzmechanismen wie Rate-Limiting, Authentifizierung, Autorisierung oder eine kontinuierliche Überwachung der Zugriffe, haben Angreifer leichtes Spiel. Offene Schnitt­stellen ohne Bot-Schutz erleichtern den Missbrauch, etwa durch automatisierte Ab­fra­gen („Prompt Farming“) oder systematische Manipulationen von Antworten.

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Basisschutz konsequent umsetzen

Die gute Nachricht: Bereits etablierte IT-Sicherheitsmaßnahmen sind eine adäquate Lösung – sie müssen aber konsequent und kontextabhängig eingesetzt werden:

• Die Verschlüsselung sämtlicher Modellzugriffe, einschließlich der internen Service-Kommunikation, schützt vor Man-in-the-Middle-Angriffen.

• Strikte Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen, etwa durch Tokens, Client-Zertifikate oder signierte Requests, stellen sicher, dass nur verifizierte Clients und Nutzer auf die Systeme zugreifen können.

• Rate-Limiting und Bot-Schutzmechanismen wie Fingerprinting oder verhaltensbasiertes Scoring erkennen einen Missbrauch frühzeitig und wehren ihn ab.

• Die Analyse von Telemetriedaten und semantischen Auffälligkeiten in den Modellantworten ermöglicht es, Anomalien und Angriffsmuster schnell zu identifizieren.

• Schutzmaßnahmen wie Web Application und API Protection (WAAP) setzen bereits an der Schnittstellenebene an und lassen sich direkt an der Edge implementieren, um mit geringer Latenz und hoher Effizienz Bedrohungen abzuwehren.

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KI-spezifische Schutzmechanismen in der Inferenz

Über die etablierten Basismaßnahmen hinaus ist es entscheidend, auch speziell auf die Inferenz zugeschnittene Schutzmechanismen einzusetzen. Dazu gehören Eingabefilter, die Prompts auf verdächtige Muster oder manipulative Sprachkonstruktionen prüfen, sowie semantische Sicherheitsprüfungen, die Antworten auf Datenlecks oder untypische Muster analysieren. Ergänzend können „Honeypot-Prompts“ Angriffe frühzeitig enttarnen. Auch die Überwachung von Abfragefrequenzen und -variationen hilft, Model-Stealing oder Prompt-Farming zu erkennen. Adaptive Sicherheitslogiken schließlich passen Prüfmechanismen dynamisch an neue Angriffstechniken an und mindern so das Risiko adversarieller Manipulation im Betrieb.

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Sicherheit als strategische Aufgabe

Langfristig erfordert der Schutz der Inferenz-Phase einen strategischen Ansatz, der Gover­nance und technische Aspekte gleichermaßen berücksichtigt. Teams müssen Sicherheits­an­for­der­ungen schon bei der Modellauswahl, der Gestaltung der Hosting-Architektur und der API-Definition berücksichtigen. Sie sollten außerdem die Privacy-by-Design-Prinzipien konsequent auf die gesamte KI-Infrastruktur anwenden.

Ein solcher Ansatz umfasst die Integration von Eingabefiltern, semantischen Sicherheits­prü­fun­gen und adaptiven Sicherheitslogiken, die sich veränderten Bedrohungslagen anpassen. Darüber hinaus ist die Edge-Integration sicherheitsrelevanter Komponenten ein wirkungs­vol­les Mittel. Am Netzwerkrand implementiert, erkennen sie Angriffe so nah wie möglich am Eintrittspunkt, entlasten zentrale Systeme und reduzieren Latenzen.

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Dokumentation und Compliance

Auch Dokumentation und Compliance spielen eine zentrale Rolle. Die lückenlose Proto­kol­lier­ung von Zugriffen, Modellentwicklung, Eingaben und Sicherheitsvorfällen bildet die Grundlage für Audits und die Erfüllung regulatorischer Anforderungen wie der DSGVO oder des EU AI Acts. Außerdem schafft sie Transparenz über die gesamte Nutzungskette hinweg. Diese Transparenz ist entscheidend, um Verantwortlichkeiten klar zuzuordnen, Schwachstellen schnell zu iden­ti­fi­zieren und die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen zu gewährleisten – insbesondere dann, wenn KI-gestützte Systeme in sensiblen Bereichen eingesetzt werden.

Zudem fördert ein konsequentes Compliance-Framework die Implementierung stan­dar­di­sier­ter Sicherheitsrichtlinien von der Modellkonzeption bis hin zum Betrieb. Klar definierte Pro­zes­se für Risikoanalysen, Freigaben und kontinuierliche Sicherheitsüberprüfungen verhindern, dass Sicherheitsmaßnahmen verwässern oder umgangen werden. Schulungen und Awareness-Programme sorgen dafür, dass Entwickler- und Betriebsteams die besonderen Risiken der Inferenz-Phase kennen und im Einklang mit regulatorischen Vorgaben handeln.

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Sicherheit entscheidet über Akzeptanz

Unternehmen, die Inferenz-Workloads frühzeitig absichern, minimieren Datenschutz- und Integritätsrisiken und schaffen Vertrauen bei Kunden und Partnern. In einer Zeit, in der KI-Anwendungen immer tiefer in Geschäftsprozesse integriert sind, entscheidet robuste Sicherheit maßgeblich über Akzeptanz und langfristigen Erfolg.

Über die Autorin: Elena Simon ist General Manager DACH bei Gcore.

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