Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT werden die Unternehmen noch stärker verändern als das Internet. Und wie frühere technologische Innovationen - PCs, das Internet, die Cloud und E-Mail - haben LLMs eine Welle von Sicherheitsbedenken ausgelöst.
Es liegt in der menschlichen Natur, auf Unbekanntes mit einer gesunden Portion Skepsis zu reagieren, vor allem wenn es um Sicherheit und Datenschutz geht. Oft besteht die unmittelbare Reaktion darin, bahnbrechende Technologien wie generative KI ganz zu verbieten, bis ihre Sicherheit gewährleistet ist. Dies ist die Reaktion zahlreicher Unternehmen und sogar ganzer Länder gewesen. Die Geschichte hat uns jedoch immer wieder gezeigt, dass diese Innovationen, wenn sie richtig gehandhabt werden, enorme Vorteile bringen.
Anstatt diese Werkzeuge zu verbieten, sollten wir sie sicher in unsere Systeme einbinden. Wir haben Empfehlungen für die sichere Anpassung an diese aufregende neue Technologie formuliert.
1. Definieren Sie eine LLM-Nutzungspolitik
Die Ausarbeitung einer Nutzungsrichtlinie für große Sprachmodelle ist unerlässlich, um eine verantwortungsvolle und sichere Nutzung dieser Technologie zu gewährleisten, wobei der Schwerpunkt auf Datensicherheit und Datenschutz liegt. Die Richtlinie sollte die Grundlage für eine ethische und sichere Nutzung bilden. Im Folgenden finden Sie einen Überblick darüber, was eine solche Richtlinie beinhalten kann:
Verantwortlichkeiten der Benutzer:
- Autorisierte Nutzung: Geben Sie an, wer berechtigt ist, das LLM zu nutzen und für welche Zwecke
- Schulung und Sensibilisierung: Legen Sie fest, dass die Nutzer eine Schulung zur ethischen Nutzung und zum Datenschutz absolvieren müssen.
- Einhaltung: Die Nutzer müssen sich an die einschlägigen Gesetze und Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit halten.
- Verbotene Aktivitäten: Seien Sie sich darüber im Klaren, was erlaubt ist und was nicht, z. B. die Nutzung des LLM für illegale Zwecke oder die Erstellung schädlicher Inhalte.
- Zustimmung und Anerkennung: Verlangen Sie von den Nutzern eine Bestätigung und Zustimmung zu den Richtlinien, bevor sie Zugang zum LLM erhalten.
Verfahren zur Datenverarbeitung:
- Datenschutz: Legen Sie fest, wie Nutzerdaten behandelt und geschützt werden, um den Datenschutz zu gewährleisten.
- Datensicherheit: Detaillierte Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verstößen.
- Aufbewahrung und Löschung von Daten: Legen Sie Leitlinien dafür fest, wie lange Daten aufbewahrt werden und wie sie sicher gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden
- Vertraulichkeit: Klärung der Vertraulichkeitsanforderungen für Informationen, die mit Hilfe des LLM erzeugt oder weitergegeben werden
Spezifikationen zur Durchsetzung:
- Konsequenzen bei Verstößen: Skizzieren Sie mögliche Konsequenzen für Verstöße gegen die Nutzungsrichtlinien
- Progressive Disziplin: Legen Sie einen progressiven disziplinarischen Ansatz für den Umgang mit Verstößen gegen die Richtlinien fest, wie z. B. Verwarnungen, Suspendierungen oder die Beendigung des Zugangs
- Rechtliche Konsequenzen: Informieren Sie die Nutzer über mögliche rechtliche Schritte bei schwerwiegenden Verstößen gegen die Richtlinien, insbesondere bei Verstößen gegen Datenschutzgesetze.
Zusätzliche Überlegungen:
- Ethische Richtlinien: Integrieren Sie ethische Richtlinien für die verantwortungsvolle Nutzung des LLM, einschließlich Überlegungen zu Voreingenommenheit und Fairness in den generierten Inhalten.
- Überwachung und Prüfung: Festlegung von Verfahren zur Überwachung und Prüfung der LLM-Nutzung, um die Einhaltung der Richtlinie zu gewährleisten
- Meldeverfahren: Bereitstellung klarer Anweisungen für die Meldung von Richtlinienverstößen oder Sicherheitsvorfällen
Regelmäßige Kommunikation, Schulungen und die Durchsetzung von Richtlinien sind von entscheidender Bedeutung, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und das Vertrauen der Nutzer und Beteiligten zu erhalten.
2. Aufnahme von LLMs in die obligatorische Schulung zu Sicherheit und Datenschutz
Sobald eine Unternehmensrichtlinie festgelegt ist, sollte die LLM-Nutzung in die obligatorischen Sicherheits- und Datenschutzschulungsunterlagen aufgenommen werden. Die Nutzer müssen über die potenziellen Risiken und Strategien zu deren Minderung aufgeklärt werden. Die Schulung für LLMs kann Folgendes umfassen:
- Grundlagen der Funktionsweise von LLMs
- Welche Daten können sicher durch ein LLM verarbeitet werden?
- Datenanonymisierungstechniken zur Verringerung von Sicherheits- und Datenschutzrisiken
- Überprüfung und Bescheinigung der LLM-Leitlinien
3. Wählen Sie Ihre LLM-Anbieter mit Bedacht
Vertrauenswürdige, seriöse Unternehmen wie Microsoft, AWS und Google sollten Ihre bevorzugten Quellen für die Integration von LLMs in Ihre Infrastruktur sein. Seriöse LLM-Anbieter bieten Modelle an, die gut entwickelt, gründlich getestet und ständig aktualisiert werden. Dies gewährleistet eine höhere Qualität in Bezug auf Genauigkeit, Sprachverständnis und Leistung. Die Verwendung eines seriösen Anbieters minimiert das Risiko von Fehlern oder Verzerrungen in den Ergebnissen des Sprachmodells.
Etablierte LLM-Anbieter bieten häufig Anpassungsoptionen und unterstützen die Integration in bestehende Unternehmenssysteme und -anwendungen. Auf diese Weise können Unternehmen das Sprachmodell an spezifische Anwendungsfälle und Arbeitsabläufe anpassen.
Diese Branchenriesen haben eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei strengen Sicherheitsmaßnahmen und prompten Reaktionen auf Benutzeranliegen.
4. Sicherstellen, dass abgeleitete Technologien die Richtlinien einhalten
Abgeleitete Produkte, die von LLMs betrieben werden, müssen soliden Sicherheits- und Datenschutzpraktiken Vorrang einräumen, um Nutzerdaten zu schützen und das Vertrauen in das Produkt zu gewährleisten. Die Empfehlungen umfassen:
- Durchführung regelmäßiger Audits zur Bewertung und Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen sowie zur Ermittlung und Behebung potenzieller Schwachstellen
- Einführung der neuesten Sicherheitsmaßnahmen, wie Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und Systeme zur Erkennung von Eindringlingen
- Implementierung robuster Datenverarbeitungsprotokolle, die eine minimale Datenerfassung, Anonymisierungstechniken und strenge Zugangskontrollen umfassen
- Die Einhaltung renommierter Sicherheitszertifizierungen von Drittanbietern wie ISO 27001 oder SOC 2 zeigt die Verpflichtung zur Einhaltung international anerkannter Standards.
Durch die Einhaltung dieser Richtlinien können derivative Produkte die Privatsphäre der Nutzer schützen, Sicherheitsrisiken mindern und das Vertrauen in ihren Betrieb stärken.
5. Implementierung von Datenschutzeinstellungen zum Schutz sensibler Daten
Organisationen können die Privatsphäre der Benutzer schützen und ethische Datenverarbeitungspraktiken aufrechterhalten, indem sie anonymisierte oder maskierte Daten-LLMs anstelle von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) senden.
Darüber hinaus liefern Metadaten, die Informationen über Daten (wie Zeitstempel, Dateigrößen oder -typen) umfassen, wertvolle Erkenntnisse für das Training von Modellen, ohne dass sensible persönliche Details preisgegeben werden. Dieser Ansatz mindert nicht nur die Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff, sondern stärkt auch die Transparenz und Verantwortlichkeit bei KI-Einsätzen.
Es ist wichtig, die Datenverwaltung und -einhaltung zu managen, um das Vertrauen zwischen Nutzern und Stakeholdern zu fördern und neue Produktivitätsniveaus durch verantwortungsvolle KI-Einführung zu erreichen.
6. Verschlüsseln Sie Ihre Daten, um das Risiko zu mindern
Die Verschlüsselung stellt sicher, dass die Daten vertraulich und für Unbefugte unlesbar bleiben. Bei der Zusammenarbeit mit externen Parteien oder der Nutzung von Cloud-basierten Diensten zur Nutzung von LLM gewährleistet die Verschlüsselung von Daten, dass sie während der Übertragung und Speicherung sicher bleiben. Dies ermöglicht eine sichere gemeinsame Nutzung und Verarbeitung von Daten über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg.
In vielen Branchen und Regionen gelten strenge Vorschriften für den Schutz sensibler Daten (z. B. GDPR, HIPAA). Die Verschlüsselung von Daten bei der Verwendung von LLMs hilft Unternehmen, diese Compliance-Anforderungen zu erfüllen, indem persönliche oder sensible Informationen geschützt werden.
7. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Politik
Regelmäßige Überprüfungen der LLM-Nutzungsrichtlinien helfen dabei, die Wirksamkeit bestehender Sicherheitsmaßnahmen zu bewerten und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln. Durch die Analyse der realen Nutzung und von Vorfällen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse über sich entwickelnde Risiken gewinnen und die Richtlinien entsprechend anpassen. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, aufkommende Bedrohungen und Schwachstellen zu beseitigen, bevor sie sich zu größeren Problemen auswachsen.
Wenn LLM-Anbieter Updates und Patches zur Behebung von Schwachstellen veröffentlichen, sollten Unternehmen diese Änderungen in ihre Richtlinien und Verfahren integrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass LLM-Implementierungen sicher und widerstandsfähig gegenüber sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen bleiben.
Ein weiterer Vorteil regelmäßiger Richtlinienüberprüfungen ist die Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und der Verantwortlichkeit innerhalb der Organisation. Die Einbindung von Interessengruppen und die Einholung von Nutzerfeedback können dazu beitragen, das Bewusstsein und die Effektivität zu verbessern. Dieser kollaborative Ansatz fördert die gemeinsame Verantwortung für Sicherheit und Datenschutz im gesamten Unternehmen und stärkt die allgemeinen Risikomanagementpraktiken.
Abschließende Überlegungen
Ein strategischer Sicherheitsplan für generative KI kann Unternehmen dabei helfen, die mit der Einführung von LLM verbundenen Sicherheitsrisiken zu mindern und eine Kultur des Vertrauens und der Verantwortung beim Einsatz von KI zu pflegen. Die Berücksichtigung dieser Grundsätze legt den Grundstein für die Nutzung des vollen Potenzials von LLMs bei gleichzeitiger Wahrung der Integrität und des Datenschutzes der Nutzerdaten und ebnet letztlich den Weg für eine sichere und transformative Zukunft der generativen KI-Technologien.
Erfahren Sie mehr über die Sicherheits- und Compliance-Standards von SnapLogic, die Unternehmen dabei helfen, Daten und KI zu integrieren und mit Vertrauen zu innovieren.
