KI-Systeme steuern heute geschäftskritische Prozesse: Von der automatisierten Betrugserkennung (Fraud Detection) über komplexe Analysen bis hin zur direkten Kundeninteraktion. Die damit verbundenen Sicherheitsrisiken werden jedoch häufig nicht erkannt oder unterschätzt. Mit der zunehmenden Integration wächst auch die Angriffsfläche. Klassische IT-Sicherheitsanalysen stoßen hier oft an ihre Grenzen, da KI-Systeme völlig neue technologische Risiken aufweisen. Um diesen entgegenzutreten, etabliert sich ein neuer, strukturierter Ansatz: das AI Threat Modeling.

Die neue Dimension der Bedrohung

KI-Systeme unterscheiden sich fundamental von klassischer Software. Während herkömmliche Programme auf fest definierten Logiken basieren, hängen KI-Modelle von massiven Datenmengen, komplexen Architekturen und automatisierten Entscheidungsmechanismen ab. Diese technologischen Besonderheiten machen KI-Systeme anfälliger für spezifischen Angriffsszenarien, die in herkömmlichen Risikobewertungen oft untergehen, wie zum Beispiel:

• Data Poisoning: Angreifer manipulieren die Trainingsdaten, um das Verhalten des Modells langfristig zu verfälschen.
• Model Extraction / Model Theft: Durch gezielte Abfragen wird versucht, die interne Logik oder das gesamte Modell zu stehlen.
• Prompt Injection: Besonders bei Large Language Models (LLMs) versuchen Angreifer, durch manipulierte Eingabebefehle die Sicherheitsfilter des Systems zu umgehen.
• Adversarial Attacks: Minimale, für Menschen unsichtbare Änderungen an Eingangsdaten (z. B. Bildern) führen zu massiven Fehlentscheidungen der KI.

AI Threat Modeling als methodischer Schutzschild

Um diesen Gefahren nicht schutzlos ausgeliefert zu sein, braucht es einen strukturierten Identifikationsprozess der Risiken. AI Threat Modeling überträgt bewährte Security-Frameworks auf die spezifischen Anforderungen von KI-Architekturen. Ein zentraler Baustein ist dabei beispielsweise das STRIDE-Modell, das Bedrohungen in sechs Kategorien einteilt (Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege). Im KI-Kontext lässt sich so beispielsweise „Tampering“ als gezielte Manipulation von Modellgewichten oder Trainingsdaten neu bewerten.

Ergänzend dazu helfen zum Beispiel grafische „Attack Trees“ dabei, komplexe Angriffsziele in logische Teilziele zu zerlegen. So lässt sich präzise visualisieren, über welche Pfade ein Angreifer eine Modell-Extraktion erreichen könnte – etwa über unsichere API-Schnittstellen oder kompromittierte Entwickler-Accounts. Kill-Chain-Analysen wiederum betrachten die zeitliche Abfolge eines Angriffs von der ersten Aufklärung bis zur Exfiltration. Das Verständnis dieser Kette hilft dabei, effektive Detektionspunkte entlang des gesamten KI-Lebenszyklus zu definieren – angefangen bei der Datenbeschaffung über die Trainingsphase bis hin zum produktiven Betrieb (MLOps).

Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht Organisationen, technische Sicherheitsmaßnahmen nicht nur punktuell, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu dokumentieren und Verantwortlichkeiten klar zu definieren.

Technisches Verständnis von KI-Risiken wird zur Notwendigkeit

Für GRC-Funktionen (Governance, Risk & Compliance) wird das Verständnis technischer KI-Risiken zur Pflichtaufgabe. Zudem fordern neue regulatorische Anforderungen zunehmend eine systematische Bewertung und Dokumentation von KI-Systemen. AI Threat Modeling schließt hier die Lücke zwischen tiefem technischem Verständnis und den notwendigen Governance-Prozessen. Nur wer die technischen Risiken versteht, kann wirksame organisatorische Maßnahmen ableiten und die Compliance sicherstellen.

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Anhand praxisnaher Beispiele vermittelt Inés Atug ein tiefgreifendes Verständnis für KI-spezifische Risiken wie Modell-Exfiltration und Datenvergiftung. Teilnehmende lernen, wie sie Risiken bewerten und konkrete technische sowie organisatorische Mitigationsstrategien in ihre MLOps- und Governance-Prozesse integrieren.

Key Take-aways:

• Strukturierte Analyse KI-spezifischer Bedrohungen
• Übertragung klassischer Threat Modeling Methoden auf AI-Systeme
• Bewertung von Risiken und Ableitung konkreter Mitigationsmaßnahmen
• Integration von AI Threat Modeling in Entwicklungs-, MLOps- und Governance-Prozesse

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