KI-Risikobewertungen
Generative KI führt zu neuen Cybersicherheitsbedrohungen und kann bestehende Risiken verstärken, sodass Ihre kritischen Ressourcen Schaden nehmen können. Da Unternehmen KI schnell einführen, müssen sie sich mit den sich ändernden KI-Vorschriften auseinandersetzen und ihre digitalen Ressourcen, Mitarbeiter und Kunden schützen. Unsere KI-Risikobewertungen verwenden datengestützte FAIR™ -Frameworks, um Bedrohungen zu identifizieren, Auswirkungen zu quantifizieren und Strategien zur Minderung zu entwickeln, die Ihr Unternehmen und Ihre Benutzer schützen.
Ein datengesteuerter Ansatz für GenAI-Risikobewertungen
Da sich die regulatorischen Anforderungen an die KI-Sicherheit weiterentwickeln, sehen sich führende Cybersicherheitsmanager einem zunehmenden Druck ausgesetzt, robuste GenAI-Risikomanagementpraktiken einzuführen.
Datengestützte KI-Risikobewertungen bieten eine Grundlage für das Verständnis der GenAI-Risiken und die Erfüllung neuer regulatorischer Anforderungen. Wenn Sie Ihre GenAI-Lösungen aus einer datengestützten Perspektive bewerten, können Sie potenzielle Risiken identifizieren, die Auswirkungen quantifizieren und vertretbare Strategien entwickeln, die sich an den Geschäftszielen orientieren und Risiken mindern.
Quantifizierung des GenAI-Risikos
Für jede KI-Lösung der Generation durchlaufen wir einen strukturierten Prozess, um kritische Ressourcen (Daten, Modelle, Anwendungen) zu identifizieren, potenzielle Bedrohungsakteure abzubilden, Angriffsvektoren zu analysieren (Prompt Injection, Model Poisoning) und mögliche Auswirkungen auf Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu bewerten.
- Beginnen Sie mit einer allgemeinen Schätzung der Häufigkeit von Verlustereignissen
- Konzentrieren Sie sich auf eine genaue Schätzung der Verlustgröße
- Identifizieren Sie den wahrscheinlichsten Verlust pro Ereignis
- Identifizieren Sie Resilienzkontrollen
- Gehen Sie tiefer, um präventive Kontrollbehandlungsoptionen zu modellieren
Unsere quantitativen Risikobewertungen integrieren das FAIR™ -Framework, um Führungskräften dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen über die Ressourcenallokation, die Implementierung von Kontrollen und die Risikoakzeptanz zu treffen. Diese Methode ermöglicht es Unternehmen, Innovation und angemessenes Risikomanagement in Einklang zu bringen und so sicherzustellen, dass die Einführung von GenAI mit der organisatorischen Risikotoleranz übereinstimmt.
Beurteilen Sie den gesamten GenAI-Einsatz in Ihrer digitalen Umgebung. Handelt es sich um ein öffentliches LLM wie ChatGPT, eine vorab trainierte KI-Lösung, die Ihre Daten verwendet, oder trainieren Sie Ihr eigenes Modell?
Identifizieren Sie für jede Lösung kritische Ressourcen (Daten, Modelle, Anwendungen), potenzielle Bedrohungsakteure, Angriffsvektoren (Prompt Injection, Model Poisoning) und mögliche Auswirkungen auf die CIA-Triade.
Führungskräfte verfügen möglicherweise nicht über IT-Fachkenntnisse, sind sich jedoch zunehmend der Cyberrisiken bewusst. CRQ quantifiziert Risiken in finanzieller Hinsicht, was als Grundlage für Entscheidungen über die Ressourcenallokation und die Überwachung von Cyberrisiken dienen kann.
Verschaffen Sie mit quantitativen Bewertungen Klarheit über Ihre GenAI-Risiken
Sprechen Sie mit einem C-Risk-Experten
Unser Team von Cyberrisikoexperten modelliert und misst Ihr GenAI-Risiko mithilfe von branchenüblichen Frameworks wie FAIR und bietet Ihnen Einblicke in das strategische Risikomanagement.
GenAI Kill Chain — Verstehen, wie GenAI bestehende Risikoszenarien erweitert
Bedrohungsakteure nutzen GenAI, um Unternehmensinformationen und Dark-Web-Daten zu durchsuchen und so umfassendere Zielprofile zu erstellen
GenAI ermöglicht es sehr Cyberkriminellen, überzeugende Phishing-Kampagnen zu erstellen, die sich an privilegierte Benutzer richten
Angreifer, die ein Konto mit Zugriff auf intern verbundene LLMs wie Copilot kompromittieren, können schnell etwas über die Umgebung erfahren und die Informationen ausnutzen
Die Datenexfiltration wird durch die Fähigkeit von GenAI verbessert, wertvolle Daten und Klassifizierungssysteme zu identifizieren.
C-Risk unterstützt GenAI Deployment
C-Risk unterstützt Risiko- und Sicherheitsverantwortliche bei ihrer Arbeit zur Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Lösungen in ihren Organisationen mit datengesteuerten KI-Risikobewertungen.
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Hier finden Sie einige Antworten auf Ihre häufig gestellten Fragen.
Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Kategorie künstlicher Intelligenz, die auf der Grundlage von Trainingsdaten neue Inhalte generiert. Sie ist in der Lage, neue Texte, Bilder oder andere Medien zu erstellen, die scheinbar von Menschen geschaffen wurden.
Was ist Schatten-KI?
Shadow AI oder Shadow GenAI sind Begriffe, die sich auf den unerlaubten Einsatz von KI-Tools, -Technologien und -Anwendungen durch Mitarbeiter eines Unternehmens ohne organisatorische Aufsicht oder Genehmigung durch die IT-Abteilung beziehen.
Was unterscheidet GenAI-Risiken von herkömmlichen Technologierisiken?
GenAI bringt einzigartige Herausforderungen mit sich, darunter unvorhersehbare Ergebnisse, potenzielle Datenextraktion durch zeitnahes Engineering, modellvergiftete Sicherheitslücken und die Fähigkeit, bestehende Cyberbedrohungen zu verstärken.
