Ist Ihre KI-Strategie wirklich sicher, auditiertauglich und rechtlich abgesichert?

Ein effektiver Startpunkt ist ein gezieltes Risiko-Assessment, das technische, rechtliche und organisatorische Aspekte vereint. Wir empfehlen, zuerst die Datenflüsse und die Ziel-Use-Cases zu kartieren: Woher kommen die Daten? Welche Systeme greifen darauf zu? Welche Outputs sind kritisch? Diese Fragen schaffen Klarheit über die Angriffsflächen.

Parallel sollte ein PIA (Privacy Impact Assessment) erfolgen, um Datenschutzrisiken zu identifizieren und zu priorisieren. Ein PIA ist besonders wichtig, wenn personenbezogene Daten oder sensible Betriebsdaten im Spiel sind. Er liefert konkrete Maßnahmenvorschläge und hilft bei der Einbindung des Datenschutzbeauftragten.

Technisch prüfen wir Zugriffsrechte, Logging, Netzwerkgrenzen und Modell-Hosting-Optionen. Ein Proof-of-Concept für Secure Self-Hosting oder isolierte Environments hilft, reale Limitierungen zu erkennen. Das Ziel des ersten Assessments ist eine priorisierte Roadmap mit klaren Milestones und Verantwortlichkeiten.

Praxis-Tipp: Binden Sie Stakeholder aus Recht, Security, IT und Fachabteilung frühzeitig ein. Ohne gemeinsame Priorisierung wird ein Assessment oft zur unverbindlichen Liste. Mit klaren KPIs und Verantwortlichkeiten hingegen entsteht Handlungsdruck und Fortschritt.

Data Governance ist das Rückgrat sicherer KI-Systeme. Ohne klare Klassifikation, Retention-Policies und Lineage ist weder Auditierbarkeit noch ein verantwortungsbewusster Modellbetrieb möglich. Governance definiert, welche Daten verwendet werden dürfen, wer Zugriff hat und wie lange Daten aufzubewahren sind.

Wir implementieren automatisierte Klassifikationsmechanismen, dokumentieren Datenherkunft und -transformationen und richten Retention-Workflows ein. So lassen sich beispielsweise Trainingsdatensätze rekonstruieren und Entscheidungen bei Audits nachvollziehen — ein entscheidender Faktor für ISO- oder TISAX-Checks.

Data Governance reduziert auch technische Risiken: Durch das frühzeitige Trennen von PII und Betriebsdaten minimieren Sie Leak-Risiken und erleichtern die Umsetzung von Self-Hosting-Optionen. Zudem erlaubt Governance eine klare Verantwortungszuweisung zwischen Data Ownern, Data Stewards und Engineering-Teams.

Kurz gesagt: Gute Governance ist kein bürokratischer Overhead, sondern ein Enabler für robusten, skalierbaren und auditierbaren KI-Betrieb — und damit ein Kernbestandteil jeder Security-Strategie.

Self-Hosting ist sinnvoll, wenn rechtliche, regulatorische oder datenschutzbezogene Gründe die Nutzung öffentlicher Modelle oder fremdgehosteter Services ausschließen. Auch bei hohen Anforderungen an Latenz, Kostenkontrolle oder betrieblichen SLAs kann Self-Hosting die bessere Wahl sein.

Technisch beginnt Self-Hosting mit einer Bewertung der Infrastrukturanforderungen: Compute, Storage, Netzwerksegmente und Backup-Strategien. Wir empfehlen zonenbasierte Architekturen, in denen sensible Workloads in isolierten Umgebungen laufen und API-Gateways kontrollierten Zugriff ermöglichen.

Security-Aspekte wie Secrets-Management, Härtung der Container-Images, Network Policies und regelmäßige Patch-Strategien sind zentral. Zusätzlich implementieren wir Audit-Logging und Monitoring, damit alle In- und Outputs nachvollziehbar sind. Diese Maßnahmen sind notwendig, um Compliance-Anforderungen nachweisen zu können.

Wir bauen Self-Hosting-Lösungen iterativ: zuerst ein minimal sicheres Setup für Tests, dann Stufen zur Produktionsreife mit Automatisierung und Hardening. So vermeiden Sie ein monolithisches Lift-and-Shift und reduzieren Risiken während der Migration.

Auditierbarkeit entsteht durch drei Säulen: vollständige Datenlineage, umfangreiche Audit-Logs und reproduzierbare Modell-Trainingsläufe. Wir sorgen dafür, dass jede Änderung an Daten, Pipelines oder Modellen versioniert und dokumentiert wird. So lassen sich Entscheidungen bis auf die verwendeten Trainingsdaten zurückführen.

Für Audit-Logs implementieren wir standardisierte Events: Datenzugriff, Modell-Inferenz, Parameteränderungen, Berechtigungsänderungen und Deployments. Diese Logs werden sicher gespeichert, manipulationssicher gemacht und in Reporting-Pipelines überführt, die Auditoren leicht prüfen können.

Zusätzlich liefern wir Reproduzierbarkeits-Artefakte: Trainingsmanifeste, Checkpoints, Seed-Konfigurationen und Bewertungsmetriken. Diese Artefakte ermöglichen es, Modelle in identischer Konfiguration nachzuziehen, was bei regulatorischen Prüfungen oft gefordert ist.

Wichtig ist auch die organisatorische Seite: Zuständigkeiten, Reviews und Change-Approval-Prozesse müssen definiert sein. Ohne klare Governance nützt das beste Logging wenig, weil Verantwortlichkeiten fehlen.

Red-Teaming geht über klassische Penetrationstests hinaus: Es simuliert gezielte Angriffe auf Modellverhalten, Prompt-Injection, Datenspoofing und Manipulation von Outputs. Ziel ist, Schwachstellen im Zusammenspiel von Modell, Input-Verarbeitung und Umgebung zu identifizieren.

Ein typisches Red-Teaming umfasst adversarial attacks, Input-Fuzzing, Prompt-Manipulationstests und Szenarien zur Datenexfiltration. Wir analysieren, wie das System auf unerwartete oder bösartige Inputs reagiert und ob Outputs falsche Handlungen auslösen könnten.

Die Häufigkeit hängt vom Risiko und der Änderungsrate ab: Bei stabilen Systemen reicht ein umfassender Test halbjährlich bis jährlich, bei schnell iterierenden Modellen empfehlen wir quartalsweise Checks. Nach jeder signifikanten Änderung am Modell, an Datenpipelines oder an Berechtigungen sollte ein gezielter Test erfolgen.

Wichtig ist, dass Red-Teaming zu einem kontinuierlichen Prozess wird: Testergebnisse müssen in Verbesserungen münden, Schwachstellen geschlossen und Tests wiederholt werden. Nur so entsteht echte Resilienz.

Wir arbeiten praxisorientiert mit etablierten Standards wie ISO 27001, NIST-Frameworks und branchenspezifischen Regelwerken wie TISAX. Unser Ziel ist es, die Anforderungen dieser Standards in konkrete technische und organisatorische Maßnahmen zu überführen, die sich automatisiert nachweisen lassen.

Bei Zertifizierungsprojekten unterstützen wir durch Gap-Analysen, Vorbereitung der notwendigen Dokumentation und die Implementierung auditrelevanter Controls. Wir liefern Templates, Policies und technische Artefakte, die Auditoren direkt prüfen können.

Unser Ansatz ist pragmatisch: Wir priorisieren Maßnahmen nach Risiko und Umsetzbarkeit und implementieren die Low-Hanging-Fruit zuerst, um schnelle Compliance-Verbesserungen zu erzielen. Parallel bauen wir die längerfristigen Elemente wie Governance-Programme und Automatisierung aus.

Am Ende begleiten wir das Audit, stellen die technische Evidenz bereit und sorgen dafür, dass Ihre Organisation nicht nur geprüft wird, sondern künftig kontinuierlich audit-ready bleibt.