Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet Unternehmen und Verwaltungen enorme Chancen. Vor allem Large Language Models (LLMs), die in der Lage sind, Texte zu generieren und auf komplexe Anfragen zu antworten, haben das Potenzial, den Arbeitsalltag zu revolutionieren. Doch die Nutzung solcher KI-Systeme birgt auch Risiken – insbesondere im Umgang mit sensiblen Informationen. Eine der größten Gefahren liegt in der möglichen Umgehung von Zugriffsrechten durch unsachgemäßes Training und Einsatz von LLMs. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir, welche Gefahren bestehen, wie solche Risiken vermieden werden können und welche Best Practices bei der Nutzung von KI und dem Schutz von Zugriffsrechten beachtet werden sollten.
Die Chancen und Risiken von LLMs in der Dokumentenverwaltung
LLMs können Unternehmen dabei helfen, große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren, Zusammenfassungen zu erstellen, Dokumente automatisch zu klassifizieren oder komplexe Fragen zu beantworten. Diese Systeme sind besonders nützlich, wenn es darum geht, Informationen schnell zugänglich zu machen, ohne dass Mitarbeiter lange Dokumente durchsuchen müssen.
Doch genau hier lauern potenzielle Gefahren: Wenn LLMs nicht richtig trainiert und eingesetzt werden, besteht das Risiko, dass sie auf Informationen zugreifen und diese verarbeiten, auf die bestimmte Benutzer eigentlich keinen Zugriff haben sollten. Dies könnte unbeabsichtigt sensible Daten oder vertrauliche Informationen offenlegen, die durch die herkömmlichen Zugriffsrechte geschützt sind.
Wie entstehen Risiken durch unsachgemäßes Training eines LLMs?
Die Gefahren beim Training eines LLMs im Zusammenhang mit Zugriffsrechten entstehen häufig dann, wenn das Modell mit zu großen oder unkontrollierten Datensätzen trainiert wird. Hier sind einige spezifische Risiken:
- Zugriff auf sensible Daten während des Trainings:
LLMs werden oft mit riesigen Datensätzen trainiert, die aus verschiedenen Dokumenten bestehen. Wenn der Trainingsdatensatz nicht sauber gefiltert wird, kann es vorkommen, dass Dokumente mit sensiblen oder vertraulichen Informationen in das Training einfließen. Selbst wenn diese Dokumente durch Zugriffsrechte geschützt sind, könnte das LLM während des Trainings darauf zugreifen und die darin enthaltenen Informationen „lernen“. - Generierung vertraulicher Informationen:
Wenn ein LLM mit Daten trainiert wird, auf die Benutzer keinen Zugriff haben, besteht das Risiko, dass das Modell diese Informationen später bei Anfragen unbefugt generiert und preisgibt. Zum Beispiel könnte ein Mitarbeiter, der nur auf allgemeine Unternehmensinformationen zugreifen darf, eine Frage an das LLM stellen und unerwartet vertrauliche Geschäftsdaten als Antwort erhalten. - Unsachgemäße Freigabe von Modellen:
LLMs, die für eine bestimmte Benutzergruppe trainiert wurden, könnten versehentlich für eine größere Benutzerbasis freigegeben werden, ohne die Zugriffsrechte korrekt zu überprüfen. Dies könnte dazu führen, dass vertrauliche Informationen an Personen gelangen, die eigentlich keinen Zugriff darauf haben sollten.
Best Practices zur Vermeidung von Risiken
Um diese Risiken zu minimieren und den sicheren Einsatz von LLMs in Verbindung mit Zugriffsrechten zu gewährleisten, gibt es einige Best Practices, die Unternehmen und Verwaltungen befolgen sollten:
- Sorgfältige Auswahl und Filterung von Trainingsdaten
Das Fundament eines sicheren LLMs ist die Auswahl der richtigen Trainingsdaten. Es muss sichergestellt werden, dass nur Daten verwendet werden, auf die alle berechtigten Benutzer des Modells auch Zugriff haben. Dokumente, die vertrauliche Informationen enthalten und für bestimmte Benutzergruppen gesperrt sind, dürfen nicht in das Training einfließen.
Best Practice: Führen Sie eine gründliche Datenfilterung durch, bevor ein LLM mit einem Datensatz trainiert wird. Verwenden Sie Mechanismen, um zu überprüfen, dass keine Dokumente mit eingeschränkten Zugriffsrechten in das Trainingsset aufgenommen werden. - Implementierung von Zugriffsrechten auf Modell-Output
LLMs sollten die bestehenden Zugriffsrechte auf Dokumente und Informationen respektieren. Das bedeutet, dass auch der Output des Modells gefiltert werden muss, basierend auf den Zugriffsrechten des Benutzers, der die Anfrage stellt. Selbst wenn ein LLM potenziell in der Lage ist, sensible Informationen zu generieren, darf es diese nur an Benutzer weitergeben, die die entsprechenden Berechtigungen haben.
Best Practice: Implementieren Sie eine Zugriffsprüfung auf den Output des Modells, sodass nur Informationen generiert werden, die dem Zugriffsniveau des Benutzers entsprechen. Dies kann durch die Integration der bestehenden rollenbasierten Zugriffssteuerung (RBAC) in das KI-System erreicht werden. - Separate Trainingsumgebungen für unterschiedliche Benutzergruppen
Um das Risiko der Vermischung von Daten mit unterschiedlichen Zugriffsrechten zu minimieren, sollten LLMs in getrennten Umgebungen für unterschiedliche Benutzergruppen trainiert werden. So kann sichergestellt werden, dass sensible Daten nur in einem kontrollierten Umfeld verarbeitet werden und der Zugriff auf die generierten Inhalte streng überwacht wird.
Best Practice: Führen Sie separate Trainingssitzungen für verschiedene Benutzergruppen durch, um sicherzustellen, dass keine unbefugten Informationen in das LLM einfließen. Erstellen Sie spezialisierte Modelle für Abteilungen, die unterschiedliche Zugriffsrechte haben (z.B. HR, Finanzen, Management). - Regelmäßige Audits und Monitoring
Es ist wichtig, dass der Einsatz von LLMs und die Verwaltung von Zugriffsrechten kontinuierlich überwacht werden. Durch regelmäßige Audits und ein Monitoring der Systemaktivitäten können potenzielle Sicherheitslücken frühzeitig erkannt und behoben werden.
Best Practice: Führen Sie regelmäßige Audits durch, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt funktioniert und keine Zugriffsrechte umgangen werden. Ein Echtzeit-Monitoring der Anfragen und der generierten Ausgaben kann dazu beitragen, verdächtige Aktivitäten schnell zu identifizieren. - Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit KI und Zugriffsrechten
Eine weitere wichtige Maßnahme ist die Schulung der Mitarbeitenden im sicheren Umgang mit KI-Systemen und Zugriffsrechten. Mitarbeitende sollten verstehen, wie Zugriffsrechte funktionieren, warum sie wichtig sind und wie sie sicher mit LLMs arbeiten, um unbefugten Zugriff auf sensible Informationen zu vermeiden.
Best Practice: Bieten Sie Schulungen und Sensibilisierungsprogramme für Ihre Mitarbeitenden an, die den sicheren Einsatz von KI und die Bedeutung der Einhaltung von Zugriffsrechten vermitteln. Stellen Sie sicher, dass die Benutzenden wissen, wie sie verantwortungsvoll mit generativen KI-Tools umgehen.
Fazit
Die Nutzung von LLMs bietet Unternehmen und Verwaltungen enorme Potenziale, um Prozesse zu optimieren und effizienter zu arbeiten. Doch der unsachgemäße Umgang mit Zugriffsrechten beim Training und Einsatz dieser Systeme kann erhebliche Risiken mit sich bringen. Um Sicherheitslücken zu vermeiden, sollten Unternehmen klare Richtlinien zur Datenfilterung, zur Ausgabeüberwachung und zum Training von Modellen entwickeln. Mit der richtigen Kombination aus Technologie und Best Practices lassen sich die Vorteile von KI nutzen, ohne die Sicherheit und Vertraulichkeit von Dokumenten zu gefährden.
Die Informationsplattform nscale bietet fortschrittliche KI-gestützte Funktionen, die sicherstellen, dass Zugriffsrechte jederzeit respektiert werden. Durch sorgfältige Kontrolle der Trainingsdaten und eine streng überwachte Zugriffsverwaltung bleiben Ihre Daten sicher – selbst im Zeitalter der generativen KI.
Ceyoniq Technology GmbH ist ein Konzernunternehmen von Kyocera Document Solutions.
