Datensicherheit bei der Einführung von KI

Sichere KI beginnt mit Datenminimierung und einer Entscheidung darüber, wer was zu welchem Zweck verarbeiten darf. Ein Modell, ein Vertrag oder ein Hosting-Ort lösen diese Fragen nicht allein.

1. Welche Daten müssen überhaupt in das Modell?

Übermittle nur den Kontext, der für die konkrete Antwort oder Handlung nötig ist. Maskiere oder entferne Kennungen, Geheimnisse und irrelevante Felder, bevor sie den Kontext erreichen.

2. Wo werden Daten verarbeitet?

Kläre Anbieter, Region, Unterauftragsverarbeiter, Übermittlungen und die technische Architektur. Diese Informationen gehören zur Entscheidung vor dem Go-live, nicht in eine Fußnote danach.

3. Werden Daten zum Training verwendet?

Prüfe die konkrete Vereinbarung und Konfiguration. „Nicht trainieren“ ersetzt nicht die Prüfung von Aufbewahrung, Zugriff und Protokollierung.

4. Wer darf worauf zugreifen?

Berechtigungen gelten vor dem Modell: Das System darf nur Daten abrufen, die der anfragenden Person erlaubt sind. Der Kontextfilter muss durchsetzbar und testbar sein.

5. Was bleibt in Logs?

Lege fest, welche Eingaben, Antworten, Kennungen und Fehler protokolliert werden, wer sie sehen darf und wie lange. Logs helfen beim Betrieb, können aber selbst sensible Daten enthalten.

6. DSGVO in der Praxis

Bestimme Rollen, Rechtsgrundlage, Informationspflichten, Auftragsverarbeitung, Speicherfristen und den Umgang mit Betroffenenrechten. Das ist eine organisatorische und rechtliche Klärung, keine Funktion eines Prompts.

7. Was passiert bei einem Vorfall?

Definiere Erkennung, Eskalation, Sperrung, Beweissicherung, Kommunikation und Wiederanlauf. Ein getesteter Ablauf ist wertvoller als ein ungenutztes Dokument.

8. Weiß der Nutzer, dass er mit KI spricht?

Kommuniziere Art und Grenzen der Unterstützung transparent, besonders wenn eine Antwort Folgen für den Nutzer hat. Er braucht einen Weg zu einem Menschen und zur Korrektur.

Was Technik nicht lösen kann

Unklare Zwecke, überbreite Berechtigungen, fehlende Verantwortlichkeit oder falsche Zusagen werden nicht durch ein besseres Modell sicher. Sicherheit ist Prozess, Vertrag, Architektur und Betrieb zugleich.

Häufige Fragen

Ist ein selbst gehostetes Modell sicherer?

Es kann Kontrolle über Infrastruktur erhöhen, verlagert aber Verantwortung für Betrieb, Zugriffe, Updates und Absicherung auf das eigene Team.

Kann ein Website-Assistent interne Daten preisgeben?

Nicht, wenn er keinen Zugriff erhält. Zugriffsgrenzen müssen technisch vor jedem Abruf wirken und getestet werden.

Wer muss auf unserer Seite beteiligt sein?

Fachverantwortliche, IT und – je nach Daten und Zweck – Datenschutz, Sicherheit und Rechtsberatung.