Sicherer Umgang mit Large Language Models (LLMs) auf Databricks – Sicherheitsrisiken und Gegenmaßnahmen effektiv adressieren

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) hat sich in kürzester Zeit zu einer zentralen Säule in Unternehmen entwickelt, um Aufgaben zu automatisieren, Abläufe effizienter zu gestalten und innovative Lösungen zu generieren. Die Bandbreite reicht von Chatbots im Kundenservice bis hin zu komplexen Aufgaben in der Datenanalyse, Softwareentwicklung und Content-Erstellung. Trotz zahlreicher Vorteile offenbart die rasch steigende Nutzung von LLMs jedoch auch neue sicherheitsrelevante Herausforderungen. In diesem Artikel betrachten wir diese Risiken im Kontext von Databricks-gehosteten LLM-Anwendungen und skizzieren clevere Ansätze zur Risikobewertung und -vermeidung.

Sicherheitsrisiken durch Large Language Models: Warum Security bei KI wichtig ist

Ein wesentlicher Sicherheitsaspekt beim Einsatz von Generativer KI sind sogenannte „Jailbreak-Angriffe“. Bei Jailbreaks nutzen Angreifer gezielt konstruierte Prompts, um ein Modell zu irreführen und somit unerwünschte, problematische oder gar gefährliche Ausgaben zu generieren. Solche Attacken zeigen, dass selbst solide und intensiv getestete KI-Systeme angreifbar bleiben, etwa wenn sie Phishing-Content oder schadhaften Programmiercode produzieren.

Dabei wird deutlich, dass nicht nur die Modelle selbst, sondern auch ihre Einbindung in bestehende digitale Ökosysteme – beispielsweise in Browseranwendungen oder Backend-Prozesse – entscheidend für die Sicherheitsbewertung sind: So könnte ein Chat-Assistent, integriert in einen Browser wie Microsoft Edge, durch manipulierte Webinhalte kompromittiert werden und personenbezogene oder vertrauliche Daten der Nutzer gefährden. Diese Form der „indirekten Eingabe-Injektion“ beruht darauf, dass die Grenze zwischen Befehlen und regulären Informationen für das LLM oft schwer zu ziehen ist.

NVIDIA Garak: KI-Modelle systematisch auf Schwachstellen testen

Um die Sicherheitsrobustheit der LLMs systematisch zu testen, hat NVIDIA das Open-Source-Tool „Garak“ veröffentlicht. Ähnlich wie bei Penetrationstests klassischer IT-Systeme erlaubt Garak die automatisierte Simulation von Angriffen mittels spezieller Angriffsprompts und Testmethoden. Daraus ergeben sich wertvolle Rückschlüsse auf potenzielle Schwachstellen der eingesetzten Modelle.

Wie funktioniert Garak?

Garak ist modular aufgebaut und bietet unterschiedliche Generatoren, mit deren Hilfe sich KI-Modelle auf spezifische Attacken testen lassen. Von besonderem Interesse ist der generische REST Generator, der es erlaubt, nahezu jedes Modell mit einer REST Schnittstelle – beispielsweise auf Databricks gehostete Foundation Models – zu evaluieren.

Der Databricks REST-API-Endpunkt nimmt dabei eine JSON-Abfrage entgegen, wobei der Nutzereingabeprompt an das Modell gesendet wird und die generierte Antwort in einem definierten Format zurückgegeben wird. Garak stellt daraufhin fest, ob das Modell ungewollte oder problematische Ergebnisse erzeugen kann.

Integration von Garak mit Databricks-gehosteten LLMs

Die einfache Integration von Garak mit Databricks-LLMs erfolgt über eine REST-Aufruf-Konfiguration in Form einer JSON-Datei. In dieser Datei legen wir fest, wie die Anfrage gesendet und anschließend die Antwort ausgewertet werden soll. Dank Databricks‘ standardisierter REST-API für Modell-Hosting gestaltet sich die Einbettung in bestehende Sicherheits- bzw. DevSecOps-Pipelines hierbei besonders unkompliziert.

Die Automatisierung dieser Tests in Continuous Integration (CI) und Machine Learning Security Operations (MLSecOps) Prozessen führt dazu, dass potenzielle Sicherheitslecks schnell erkannt und frühzeitig bewertet werden. Eine zentrale Übersicht der Erfolgsraten nach Angriffsarten empfiehlt sich für eine ganzheitliche Steuerung und Risikoüberwachung der KI-Systeme.

Interpretation und Umgang mit Garak-Ergebnissen

Bei einem Garak-Scan kommuniziert das Tool transparent in Form ausführlicher JSON-Reports, die sowohl generelle Erfolgsquoten einzelner Angriffsarten als auch die genauen verwendeten Eingabeprompts beinhalten. Da KI-Systeme inhärent nicht-deterministisch arbeiten, führt Garak dieselbe Abfrage mehrfach aus, um ein aussagekräftiges Ergebnis zu erzielen.

Wichtig hierbei ist, dass eine niedrige Erfolgsquote eines simulierten Angriffs nicht ultimativ bedeutet, dass das Modell vollständig sicher wäre. Eine hohe Erfolgsquote jedoch weist mit hoher Wahrscheinlichkeit auf relevante Sicherheitslücken hin, die weitere Aufmerksamkeit und möglicherweise risikoreduzierende Maßnahmen erfordern.

Zusätzliche Tools für umfassende KI-Security-Bewertungen

Neben NVIDIA Garak existieren weitere KI-Sicherheitstools, beispielweise Microsoft PyRIT, Meta Purple Llama sowie Giskard, die spezifische Bewertungsszenarien erlauben. Insbesondere für Unternehmen, die umfassende KI-Sicherheitsaudits durchführen wollen, bietet sich oft eine Kombination dieser unterschiedlichen Tools an. In der Praxis zeigt sich zudem, dass Tools zur Angriffserkennung häufig False Positives generieren, wodurch menschliche Nachprüfungen stets erforderlich bleiben.

Mit dem Databricks AI Security Framework gegen KI-Sicherheitsrisiken gewappnet

Die kontinuierliche Evolution von Angriffstechniken und Sicherheitsbedrohungen erfordert, dass Unternehmen proaktiv darauf vorbereitet sind. Databricks bietet dazu mit dem „Databricks AI Security Framework (DASF)“ ein ganzheitliches Rahmenwerk, das Unternehmen unterstützt, KI-Anwendungen auf Risiken hin zu bewerten und geeignete präventive Kontrollmechanismen einzuführen. DASF liefert Orientierung zu bewährten Praktiken sowie Übersichten und Mapping zu etablierten Industriestandards, was Unternehmen zusätzlich erleichtert, Compliance-Richtlinien einzuhalten.

Fazit: KI-Sicherheitsmonitoring als wesentlicher Erfolgsfaktor in modernen Datenplattformen

Je mehr Unternehmen LLMs und Generative AI einsetzen, desto wichtiger werden verlässliche Sicherheitskonzepte, um Risiken nachhaltig einzudämmen. Databricks zeigt sich dabei als ideale Plattform, die nicht nur High-Performance-Inferencing von KI-Modellen ermöglicht, sondern durch einfache Integration von Security-Testwerkzeugen wie Garak effizientes Risikomanagement begünstigt.

Für ein Unternehmen im Bereich Data-Engineering und Industrial-AI-Beratung – wie die Ailio GmbH – bietet die aktive Beschäftigung mit KI-Sicherheitsthemen die Chance, sich als relevanter Experte zu positionieren. Indem Sicherheitsaspekte von Anfang an berücksichtigt werden, gewinnt man nicht nur technologischen Vorsprung, sondern auch Vertrauen im Markt und bei Kunden.