Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich rasant von Forschungsneuheiten zu unternehmenskritischen Systemen entwickelt, die Verträge erstellen, Lieferketten optimieren und sogar Code in die Produktion überführen. Unternehmen, die generative KI einsetzen, profitieren von Geschwindigkeit und Erkenntnissen – bis eine fehlerhafte Eingabeaufforderung Kundendaten preisgibt oder ein manipulierter Suchindex die Richtlinienlogik überschreibt. Wenn Sie sich fragen, ob Ihre Sicherheitsvorkehrungen für große Sprachmodelle ausreichend sind, sind Sie nicht allein.
Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, Ihre Verteidigungsmaßnahmen zu bewerten, die zehn größten blinden Flecken aufzudecken, die Red-Team-Experten im Einsatz feststellen, und bewährte Praktiken anzuwenden, die die Sicherheit von Implementierungen bei Fortune-500-Unternehmen gewährleisten.
1 Warum LLMs traditionelle Sicherheitsannahmen in Frage stellen
Klassische Penetrationstests behandeln Anwendungen wie statische Zustandsautomaten. LLMs (Low-Level Models) sind anders: Sie zeigen emergentes Verhalten, dynamischen Kontext, autonome Aktionen durch Plugins und undurchsichtige Schlussfolgerungen. Aufgrund dieser Eigenschaften kann eine einzige bösartige Textzeile von einem harmlosen Chat zu einer vollständigen Datenbanklöschung führen.
2 Zehn Realitätschecks für die Sicherheit großer Sprachmodelle
2.1 Resilienz gegenüber sofortiger Injektion
Können Angreifer Systemeingabeaufforderungen überschreiben oder manipulieren? Dies lässt sich durch Segmentierung der Eingabeaufforderungen, Filterung der Ausgabe und robustes Richtlinienmanagement verhindern.
2.2 Leitplanken für die Ausgabeverarbeitung
Führt nachgelagerter Code die LLM-Ausgabe blind aus? Erzwingen Sie strikte JSON-Schemas und leiten Sie riskante Aktionen an Ihr verwaltetes SOC weiter.
3 Reifestufen: Krabbeln, Gehen, Laufen
| Reifestufe | Eigenschaften | Typisches Organisationsprofil |
|---|---|---|
| Kriechen | Ad-hoc-Abfragen, minimale Protokollierung, keine Red-Team-Tests | Start-ups, die mit GPT-4 experimentieren |
| Gehen | Grundlegende Prompt-Filter, wöchentliche Protokollprüfung, jährlicher Penetrationstest | Mittelständisches SaaS-Unternehmen, das LLMs in die Produktion integriert |
| Laufen | Kontinuierliches Red Teaming, autonome Schutzmaßnahmen, SOC-Triage in Minuten | Fortune-500-Unternehmen mit regulierten Daten |
4. Aufbau eines wiederholbaren LLM-Sicherheitsprogramms
Inventar → Bedrohungsmodell → Kontinuierliches Red Team → Schutzmaßnahmen → Überwachung → Governance → Reaktion auf Vorfälle. Wiederholen Sie diesen Prozess in jedem Sprint; die Sicherheit großer Sprachmodelle ist ein dynamisches Ziel.
5 Wie Erfolg aussieht
Fintech-Betrug verhindert: Missbrauch von Plugins und der damit verbundenen Ketteninjektion SubRosa führte zu einem Risiko von 2,1 Millionen US-Dollar. Die Korrekturen reduzierten die Erfolgsquote des Jailbreaks von 47 % auf unter 1 %.
6. Fazit & Nächste Schritte
Falls noch Sicherheitslücken bestehen, kombiniert SubRosa fundierte KI-Forschung mit langjähriger Erfahrung im Red-Team-Bereich. Möchten Sie sichergehen, dass die Sicherheit Ihres großen Sprachmodells den Anforderungen entspricht? Fordern Sie noch heute eine unverbindliche Bewertung an.