Der Stand des KI-Red-Teaming: Unterschiedliche Praktiken trotz fehlender Standards

Das Center for Security and Emerging Technology (CSET) der Georgetown University hat eine Analyse zu Ansätzen des KI-Red-Teaming veröffentlicht, die Designüberlegungen, Bedrohungsmodelle und Werkzeuge umfasst. Das Material beschreibt Red-Teaming als Methode zur Identifizierung von Schwachstellen in KI-Systemen und stellt zugleich fest, dass die Umsetzung zwischen Organisationen erheblich variiert und ein Konsens über Standards weiterhin selten ist.

KI-Red-Teaming ist ein aus der traditionellen Cybersicherheit übernommenes Konzept, bei dem Systeme aus einer adversarialen Perspektive angegriffen werden, um Verwundbarkeiten zu identifizieren. Auf KI-Systeme angewandt, dient dieser Ansatz dazu, eine Reihe von Problemen aufzudecken, darunter Modellverzerrungen, Sicherheitsmängel, Prompt-Injection-Verwundbarkeiten, Risiken der Datenoffenlegung und unerwartete Ausgaben. Nach der Analyse des CSET unterscheiden sich jedoch die konkreten Ausführungsmethoden, der Bewertungsumfang, die Definitionen von Bedrohungsmodellen, die verwendeten Werkzeuge und die Berichtsformate für KI-Red-Teaming erheblich zwischen Organisationen, was die Konsistenz und Vergleichbarkeit der Bewertungsergebnisse einschränkt.

Das Fehlen von Standards schafft mehrere operative Herausforderungen. Erstens fehlt KI-Entwicklungsorganisationen ein gemeinsamer Bezugsrahmen für die Gestaltung von Red-Teaming-Übungen, sodass jedes Team Ansätze eigenständig entwickeln muss. Dies kann die Vollständigkeit und Effizienz von Bewertungen beeinträchtigen. Zweitens ist es schwierig, Red-Teaming-Ergebnisse verschiedener Organisationen zu vergleichen oder zu benchmarken. Drittens stehen Regulierungs- und Prüfstellen vor Herausforderungen, wenn sie bei der Überprüfung der Sicherheit von KI-Systemen konsistente Kriterien anwenden sollen. Viertens entstehen Hindernisse für den Aufbau von Ausbildungs- und Zertifizierungssystemen für Red-Teaming-Fachkräfte.

Auch die Vielfalt der Bedrohungsmodelle erschwert die Standardisierung. Bedrohungen für KI-Systeme unterscheiden sich je nach Anwendungsfall, Einsatzumgebung, Nutzergruppe und Datensensibilität erheblich. So konzentriert sich das Bedrohungsmodell für einen Kundenservice-Chatbot vor allem auf unangemessene Antworten, die Offenlegung personenbezogener Informationen und Schäden für den Markenruf, während sich das Bedrohungsmodell für eine medizinische Diagnose-KI auf das Risiko von Fehldiagnosen, Patientensicherheit, regulatorische Konformität und Datensicherheit fokussiert. Diese Kontextabhängigkeit erschwert die Definition eines einheitlichen Red-Teaming-Standards.

Die Fragmentierung des Werkzeugökosystems verschärft die Standardisierungsprobleme zusätzlich. Zu den derzeit für KI-Red-Teaming verwendeten Werkzeugen gehören Open-Source-Frameworks, kommerzielle Plattformen und eigens entwickelte Skripte, die jeweils unterschiedliche Angriffsvektoren, Bewertungsmetriken und Ausgabeformate unterstützen. Einige Werkzeuge sind auf Prompt-Injection-Tests spezialisiert, während andere sich auf die Messung von Modellverzerrungen oder die Erzeugung adversarialer Beispiele konzentrieren. Dieser Mangel an Interoperabilität zwischen Werkzeugen erschwert die Durchführung umfassender Red-Teaming-Bewertungen.

Dennoch nimmt die Bedeutung von KI-Red-Teaming weiter zu. KI-Regulierungsrahmen in wichtigen Rechtsräumen, darunter die Vereinigten Staaten, die Europäische Union und das Vereinigte Königreich, verlangen Sicherheitsbewertungen vor der Bereitstellung, und Red-Teaming gilt als einer der zentralen Ansätze zur Erfüllung dieser Anforderungen. Zudem steigen mit den Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) auch die unerwarteten Risiken, wodurch systematische adversariale Bewertungen noch notwendiger werden.

Auch erste Bewegungen in Richtung Standardisierung sind erkennbar. Das U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST) hat ein AI Risk Management Framework veröffentlicht, und einige Industriekonsortien sowie Forschungseinrichtungen entwickeln Red-Teaming-Leitlinien. Diese Bemühungen befinden sich jedoch noch in einem frühen Stadium, und eine breite Einführung sowie praktische Integration werden voraussichtlich Zeit benötigen.

KI-Entwicklungsorganisationen sollten nicht auf die Etablierung von Standards warten, sondern die derzeit verfügbaren Best Practices aktiv übernehmen und interne Red-Teaming-Fähigkeiten aufbauen. Dazu gehören die Definition von Bedrohungsmodellen, die Gestaltung vielfältiger Angriffsszenarien, die Kombination automatisierter Werkzeuge mit manueller Bewertung, die systematische Dokumentation von Bewertungsergebnissen sowie die Einrichtung von Prozessen zur Priorisierung und Behebung identifizierter Schwachstellen. Organisationen können außerdem durch die Zusammenarbeit mit externen Red-Teaming-Expertinnen und -Experten, den Betrieb von Bug-Bounty-Programmen und die Teilnahme an gemeinschaftsbasierten Bewertungen die Unabhängigkeit und Vielfalt der Bewertung sicherstellen.

Die CSET-Analyse hebt eine kritische Lücke im KI-Sicherheitsökosystem hervor. Zwar wird Red-Teaming zunehmend als wesentlich für den verantwortungsvollen Einsatz von KI anerkannt, doch das Fehlen standardisierter Ansätze schafft Unsicherheit für Entwickler, Betreiber und Regulierungsbehörden. Organisationen, die bereits jetzt in robuste Red-Teaming-Prozesse investieren, auch ohne formale Standards, werden besser positioniert sein, um sich wandelnde regulatorische Anforderungen zu erfüllen und das Vertrauen der Nutzer zu erhalten. Die Entwicklung gemeinsamer Rahmenwerke, geteilter Werkzeuge und interoperabler Bewertungsmethoden wird entscheidend sein, um KI-Sicherheitspraktiken branchenweit zu skalieren.

Die Variabilität der Red-Teaming-Praktiken spiegelt auch den frühen Entwicklungsstand der KI-Sicherheit als Disziplin wider. Anders als bei der traditionellen Software-Sicherheit, in der jahrzehntelange Erfahrung etablierte Testansätze und Schwachstellenklassifikationen hervorgebracht hat, entwickelt die KI-Sicherheit ihre grundlegenden Konzepte noch. Red-Teaming für KI-Systeme muss nicht nur technische Schwachstellen, sondern auch Verhaltensrisiken, Ausrichtungsfehler und emergente Fähigkeiten adressieren, die sich allein aus Trainingsdaten oder Modellarchitektur möglicherweise nicht vorhersagen lassen. Diese Komplexität erfordert Bewertungsansätze, die sowohl rigoros als auch anpassungsfähig sind.

Für Organisationen, die KI-Systeme entwickeln, bietet die aktuelle Lage sowohl Herausforderungen als auch Chancen. Das Fehlen präskriptiver Standards ermöglicht Flexibilität bei der Anpassung von Red-Teaming-Ansätzen an spezifische Anwendungsfälle und Risikoprofile. Diese Flexibilität verpflichtet Entwickler jedoch auch dazu, sicherzustellen, dass ihre Bewertungsmethoden umfassend und belastbar sind. Die Dokumentation von Red-Teaming-Prozessen, Bedrohungsmodellen und Behebungsmaßnahmen wird entscheidend sein, um gegenüber Regulierungsbehörden, Kunden und anderen Interessengruppen die gebotene Sorgfalt nachzuweisen.

Es wird erwartet, dass sich die Reife der Bewertungsansätze im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Frühe Red-Teaming-Bemühungen konzentrierten sich vor allem auf offensichtliche Sicherheitsfehler und leicht hervorzurufende schädliche Ausgaben. Da KI-Systeme jedoch ausgereifter werden und in breiteren Kontexten eingesetzt werden, müssen Bewertungen subtile Verzerrungen, langfristige Verhaltensverschiebungen, multimodale Interaktionen und Risiken auf Systemebene berücksichtigen. Dies erfordert interdisziplinäre Ansätze, die technische Tests, sozialwissenschaftliche Forschung und Fachwissen aus dem jeweiligen Anwendungsbereich verbinden.

Auch die wirtschaftlichen Implikationen von Red-Teaming verdienen Beachtung. Umfassende adversariale Bewertungen erfordern erhebliche Investitionen in spezialisiertes Personal, Werkzeuge und Zeit. Organisationen müssen die Kosten gründlicher Red-Teaming-Maßnahmen gegen die potenziellen Risiken abwägen, Systeme mit unentdeckten Schwachstellen bereitzustellen. Diese Abwägung variiert je nach Anwendungsbereich, Nutzerbasis und regulatorischem Umfeld. Hochrisikoanwendungen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und kritische Infrastruktur rechtfertigen umfangreichere Red-Teaming-Investitionen, während risikoärmere Anwendungen leichtere Ansätze wählen können.

Auch die Rolle des externen Red-Teaming entwickelt sich weiter. Während interne Teams wertvolle Bewertungsfähigkeiten bereitstellen, bringen externe Expertinnen und Experten neue Perspektiven ein und können Schwachstellen identifizieren, die interne Teams aufgrund ihrer Vertrautheit mit dem System übersehen. Bug-Bounty-Programme, Prüfungen durch Dritte und gemeinschaftsbasierte Testinitiativen werden in der KI-Branche zunehmend üblich und spiegeln Praktiken aus der traditionellen Software-Sicherheit wider. Die Wirksamkeit dieser externen Mechanismen hängt jedoch von klaren Umfangsdefinitionen, angemessenen Anreizen und robusten Prozessen zur Priorisierung und Bearbeitung gemeldeter Probleme ab.