OWASP veröffentlicht Leitfaden für sichere KI-Tests

Mit dem rasanten Vormarsch künstlicher Intelligenz in Unternehmen wächst auch der Bedarf an klaren Sicherheitsstandards. Während etablierte OWASP-Leitfäden wie der Web Security Testing Guide (WSTG) oder der Mobile Security Testing Guide (MSTG) sich bereits als zentrale Referenzen für Anwendungssicherheit etabliert haben, reichen diese Ansätze für die komplexen Anforderungen moderner KI-Systeme nicht aus.

Hier setzt der neue OWASP AI Testing Guide an: Er soll Entwicklern, Sicherheitsexperten sowie Qualitätssicherungs-Teams dabei unterstützen, KI-Anwendungen systematisch auf Schwachstellen zu prüfen – mit besonderem Fokus auf Datenschutz, ethische Aspekte, Zuverlässigkeit und regulatorische Anforderungen.

Der Leitfaden basiert auf bewährten OWASP-Prinzipien, ist jedoch speziell auf die besonderen Risiken von KI-Systemen zugeschnitten. Dabei bleibt er bewusst technologie- und branchenneutral, um möglichst viele Einsatzszenarien abzudecken – von einfachen Machine-Learning-Modellen bis hin zu komplexen, produktiven KI-Lösungen.

Mit praxisnahen Empfehlungen will OWASP eine verlässliche Grundlage schaffen, um KI-Projekte sicher und verantwortungsvoll zu gestalten – unabhängig davon, ob es sich um interne Anwendungen, öffentliche Plattformen oder eingebettete Systeme handelt.

Bedeutung von KI-Tests

KI-Tests sind von entscheidender Bedeutung, da KI mittlerweile wichtige Entscheidungsprozesse und tägliche Abläufe in allen Branchen unterstützt, von der Gesundheitsversorgung und Finanzwirtschaft bis hin zur Automobilindustrie und Cybersicherheit. Um sicherzustellen, dass ein KI-System wirklich zuverlässig, sicher, genau und ethisch einwandfrei ist, müssen Tests weit über die grundlegenden Funktionen hinausgehen. Sie müssen Kontrollen hinsichtlich Voreingenommenheit und Fairness validieren, um Diskriminierung zu verhindern, Robustheitstests gegen manipulierte Eingaben durchführen, die darauf abzielen, Modelle zu täuschen oder zu kapern, und Sicherheits- und Datenschutzbewertungen durchführen, wie z. B. Modell-Extraktion, Datenlecks und Simulationen von Vergiftungsangriffen. Durch die Einbeziehung von Techniken wie Differential Privacy wird die Einhaltung von Datenschutzgesetzen gewährleistet und gleichzeitig der Schutz einzelner Datensätze gewährleistet. Der umfassende Ansatz dieses Leitfadens für KI-Tests zielt darauf ab, versteckte Risiken aufzudecken und das Vertrauen in KI-gesteuerte Lösungen aufrechtzuerhalten.

Warum KI-Tests einzigartig sind

Das Testen von KI-Systemen stellt im Vergleich zu herkömmlichen Softwaretests besondere Herausforderungen dar. KI-Modelle, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, zeigen nicht deterministisches Verhalten, da viele KI-Algorithmen Zufälligkeiten beinhalten, die während des Trainings oder der Inferenz zu probabilistischen statt zu wiederholbaren Ergebnissen führen. Dies erfordert spezielle Regressions- und Stabilitätstests, die akzeptable Abweichungen berücksichtigen. KI-Modelle lernen aus der Qualität und Verteilung ihrer Trainingsdaten und sind davon abhängig. Im Gegensatz zu herkömmlichem Code können Änderungen der Eingaben (Datendrift) die Leistung unbemerkt beeinträchtigen, sodass Tests sowohl die Datenqualität als auch die Modellausgabe über einen längeren Zeitraum validieren müssen.

Da KI-Systeme so stark von der Qualität und Integrität ihrer Trainings- und Eingabedaten abhängen, sind datenzentrierte Testmethoden unverzichtbar, um eine zuverlässige, faire und genaue Modellleistung zu gewährleisten. Unbeabsichtigte Verzerrungen in den Trainingsdaten können zu diskriminierenden Ergebnissen führen. KI-Tests müssen Fairness-Bewertungen und Strategien zur Risikominderung umfassen, die nicht Teil der herkömmlichen Software-Qualitätssicherung sind. Die Komplexität und der „Black-Box“-Charakter bestimmter KI-Systeme, wie z. B. neuronale Netze für Deep Learning, können interne Entscheidungsprozesse verschleiern und die Verifizierung und Validierung erschweren. Adversarial oder offensive Sicherheitstests sind nicht nur empfehlenswert, sondern für KI-Technologien unverzichtbar.

Da KI-Modelle durch sorgfältig ausgearbeitete Eingaben (adversarial examples) getäuscht oder manipuliert werden können, müssen Unternehmen spezielle Methoden zur Prüfung der Robustheit gegenüber Angriffen einsetzen, die weit über Standard-Funktionstests hinausgehen. Ohne diese speziellen Sicherheitsbewertungen bleiben KI-Systeme anfällig für subtile Angriffe, die ihre Integrität, Zuverlässigkeit und allgemeine Vertrauenswürdigkeit beeinträchtigen können.

Schließlich befinden sich alle KI-Modelle in sich ständig verändernden Umgebungen, sodass eine kontinuierliche Überwachung und automatisierte Revalidierung sowohl der Daten als auch der Modellleistung unerlässlich sind, um Abweichungen, aufkommende Verzerrungen oder neue Schwachstellen zu erkennen.

Zweck und Umfang des OWASP-KI-Testleitfadens

Der OWASP-KI-Testleitfaden ist als umfassende Referenz für Softwareentwickler, Architekten, Datenanalysten, Forscher und Risikobeauftragte konzipiert und soll sicherstellen, dass KI-Risiken während des gesamten Produktentwicklungszyklus systematisch berücksichtigt werden.

Er enthält eine Reihe robuster Tests, die von datenzentrierter Validierung und Fairness-Bewertungen bis hin zu Robustheit gegenüber Angriffen und kontinuierlicher Leistungsüberwachung reichen und zusammen dokumentierte Nachweise für die Risikovalidierung und -kontrolle liefern. Durch Befolgen dieser Leitlinien können Teams das erforderliche Maß an Vertrauen aufbauen, um KI-Systeme sicher in die Produktion zu überführen, mit der nachprüfbaren Gewissheit, dass potenzielle Verzerrungen, Schwachstellen und Leistungsminderungen proaktiv identifiziert und gemindert wurden.

Quelle: OWASP

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