Security-Patterns für AI-Pipelines
Zusammenfassung
Fünf bewährte Muster, um KI-Pipelines gegen Angriffe und Datenlecks abzusichern – von Input-Validation bis zur Modell-Isolation.
KI-Pipelines sind ein attraktives Angriffsziel: Über manipulierte Eingabedaten lassen sich Modellausgaben beeinflussen; schlecht isolierte Trainingsdaten können zu ungewolltem Wissenstransfer führen.
Muster 1
Input Validation Layer – alle Eingaben werden gegen ein Schema validiert und auf Anomalien geprüft, bevor sie das Modell erreichen.
Muster 2
Model Isolation – jede Modellinstanz läuft in einem eigenen Container mit minimalen Rechten und ohne Netzwerkzugang zu anderen Services.
Muster 3
Output Sanitization – Modellausgaben werden auf sensible Daten geprüft und bei Bedarf maskiert.
Muster 4
Audit Logging – jeder Request und jede Response wird unveränderlich protokolliert.
Muster 5
Rate Limiting + Anomaly Detection – ungewöhnliche Anfragemuster werden erkannt und blockiert.
article: "security-patterns-fuer-ai-pipelines"
published_at: "2024-11-08"
author: "Jonas Meier"
read_time: "6 min"
tags: ["Security", "AI", "Best Practices"]