Leitfaden für Penetrationstests von LLMs

Die Allianz für Cyber-Sicherheit hat einen Leitfaden veröffentlicht, der sich mit Penetrationstests für Large Language Models (LLMs) befasst. Ziel ist es, klassische Prüfmethoden aus dem Bereich der IT-Sicherheit auf die spezifischen Eigenschaften und Risiken von LLMs zu übertragen. Für Datenschutz- und Compliance-Verantwortliche ist das Dokument besonders interessant, da Schwachstellen in KI-Systemen unmittelbare Auswirkungen auf die Vertraulichkeit und Integrität personenbezogener Daten haben können.

Schwerpunkte des Leitfadens

Der Leitfaden orientiert sich am etablierten Vorgehen für Penetrationstests, adaptiert dieses jedoch auf die besonderen Angriffspunkte von LLMs. Behandelt werden unter anderem Prompt-Injektionen, also gezielte Manipulationen durch Eingaben, die zu ungewollten oder vertraulichen Ausgaben führen können. Auch Szenarien wie adversariale Angriffe, Modellvergiftung oder der Zugriff auf interne Datenstrukturen werden berücksichtigt. Ein weiterer Fokus liegt auf der Sicherheit von Schnittstellen und APIs, die häufig zentrale Einfallstore darstellen.

Neben technischen Angriffsszenarien geht es auch um organisatorische Rahmenbedingungen. So wird empfohlen, Penetrationstests klar zu dokumentieren, Ergebnisse nachvollziehbar zu bewerten und die Nachbereitung in bestehende Sicherheits- und Compliance-Prozesse einzubetten.

Bedeutung für den Datenschutz

Aus datenschutzrechtlicher Sicht hebt der Leitfaden hervor, dass nur notwendige Daten in LLM-Systeme eingespeist werden sollten. Insbesondere sensible Informationen dürfen nicht unkontrolliert verarbeitet oder durch Tests offengelegt werden. Betreiber sollten daher strikte Zugriffskontrollen etablieren und eine klare Trennung zwischen Test- und Produktionsumgebungen vorsehen. Ebenso wichtig sind vertragliche Regelungen mit externen Prüfern, die Geheimhaltung, Löschpflichten und den Umgang mit Testdaten verbindlich festlegen.

Fazit

Der Leitfaden verdeutlicht, dass Penetrationstests für LLMs ein unverzichtbares Instrument sind, um Risiken frühzeitig zu erkennen und Datenschutzverletzungen zu vermeiden. Für Verantwortliche empfiehlt es sich, die Ergebnisse solcher Tests systematisch in bestehende Sicherheitsstrategien einzubinden und gegebenenfalls Datenschutz-Folgenabschätzungen zu aktualisieren.

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