KI-gestützte Softwareentwicklung und Datenschutz vereinbaren

Im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) ist der Schutz der Privatsphäre wichtiger denn je. Gemäss Statistik sorgt sich jede dritte Person um ihre Daten, wenn sie in der digitalen Welt unterwegs ist. Datenschutz ist daher nicht verhandelbar, KI indes heute auch nicht mehr vernachlässigbar. Wie lassen sich diese beiden Pole verbinden?  

Wir zeigen, wie eine KI-Governance zum Schutz der Privatsphäre beiträgt, wie sie sich in die Softwareentwicklung integrieren lässt und wie Programmierer, die KI nutzen, «privacy by design and default» in einer Applikation gewährleisten. Ebenso führen wir die häufigsten Sicherheitsbedrohungen KI-gestützter Apps auf und liefern gleich Gegenmassnahmen. Selbstverständlich fehlt auch eine Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile KI-gestützter Softwareentwicklung nicht. 

KI-Governance verstehen: entscheidend für den Schutz der Privatsphäre 

Erfahren Sie, worum es bei KI-Governance geht, welche Rolle sie beim Gewährleisten der Privatsphäre spielt und welche Best Practices Sie befolgen sollten, wenn Sie KI in der Softwareentwicklung einführen.  

Was ist KI-Governance? 

Stellen Sie sich KI-Governance als ein System von Richtlinien und Verfahren vor, das die Art regelt, wie KI Features eingesetzt und überwacht werden. KI-Governance bildet einen rechtlichen Rahmen für die Verwendung von KI-Technologien. Sie gewährleistet ethische, gesetzeskonforme und effiziente Ergebnisse. Das Ziel besteht darin, die Lücke zu schliessen, die beim technologischen Fortschritt zwischen Verantwortlichkeit und Ethik entsteht. 

KI-Governance deckt unter anderem die Aspekte KI-Algorithmen, Sicherheit und Datenschutz ab. 

Die Rolle von KI-Governance bei der Gewährleistung des Datenschutzes 

Jede dritte Person sorgt sich um ihre Privatsphäre im Internet. Deren Schutz ist daher ein absolutes Muss. Und eine besondere Herausforderung im Zusammenhang mit KI. 

Hier kommt KI-Governance ins Spiel. Sie schafft ein Gleichgewicht zwischen der kreativen KI-gestützten Softwareentwicklung und dem Datenschutz. Denn sie stellt sicher, dass sich die Entwickler beim Umgang mit personenbezogenen Daten an die Regeln halten. Hinzu kommt, dass eine solide KI-Governance das Vertrauen von Nutzern und Kunden fördert. 

Best Practices für die Einführung einer KI-Governance in der Softwareentwicklung 

Wer eine KI-Governance in seinen Software-Entwicklungszyklus integriert, orientiert sich idealerweise an den folgenden Best Practices: 

1. Datenschutz

   Halten Sie sich an die datenschutzrechtlichen Vorgaben wie DSGVO und DSG und stellen Sie die Einwilligung, die Anonymisierung und den sicheren Umgang mit sensiblen Daten sicher. 

2. Erkennen verzerrter Daten

   Sorgen Sie dafür, dass die verwendeten Datensätze vielfältig und von hoher Qualität sind, um Verzerrungen in den KI-Modellen zu vermeiden. Prüfen Sie die Modelle laufend auf Verzerrungen, insbesondere betreffend Geschlecht, Rasse oder andere sensible Attribute
   
3. Sicherheit 
   Schützen Sie die KI-Modelle und die darin verarbeiteten Daten durch griffige Sicherheitsmassnahmen vor Cyber-Bedrohungen. 
4. Verantwortlichkeit
   Verankern Sie Mechanismen, um Personen und Teams für die ethische Nutzung von KI-Systemen verantwortlich zu machen. 
5. Transparenz 
   Kommunizieren Sie den Einsatz von KI für die Softwareentwicklung gegenüber Kunden und Partnern offen. Sprechen Sie Bedenken an zu Datennutzung, Entscheidungsfindung und Datenschutz. 
6. Schulung
   Führen Sie für Mitarbeitende, die KI-Tools für die Entwicklung nutzen, regelmässige Schulungen durch zu Themen wie Ethik, Governance und Best Practices. 
7. Stete Verbesserung 
   Verankern Sie Feedbackverfahren. Damit erhalten Sie Einblicke von Kunden und Partnern, die Ihnen dabei helfen, KI-Modelle und Governance laufend zu verbessern. 
   

Eine KI-Governance bildet in der Softwareentwicklung eine zusätzliche Sicherheitsschicht gegen sämtliche Gefahren, die den Schutz der Privatsphäre oder die Integrität beeinträchtigen könnten.  

Schützen KI-gestützter Apps: ein Muss für den Datenschutz  

KI-gestützte Applikationen basieren auf Modellen, die wertvolle und oft sensible Daten enthalten. Es überrascht daher kaum, dass sie gewissen Bedrohungen ausgesetzt sind. 

Die Bedeutung von Sicherheit bei KI-gestützten Apps  

Branchenübergreifende Datenschutzverletzungen zeigen es deutlich: Der Schutz der Daten in KI-gestützten Apps ist essenziell. Deren einzigartigen Attribute – z.B. detaillierte Benutzerinteraktionen, sensible Informationen und leistungsstarke Vorhersagefunktionen – machen sie zu einem attraktiven Ziel für Hacker. 

Häufige Sicherheitsbedrohungen KI-gestützter Apps  

KI-gestützte Applikationen sind wie jedes Softwaresystem mit besonderen Herausforderungen konfrontiert. Hier einige nennenswerte: 

Data Poisoning

Bei Data Poisoning versucht ein Angreifer, Trainingsdaten zu manipulieren, um KI-Algorithmen irrezuführen. KI-gestützte Apps machen als Folge davon falsche Vorhersagen oder ziehen falsche Schlüsse, was sich negativ auf die Entscheidungsfindung auswirken und ernsthafte Konsequenzen haben kann. 

Beispiel: 2016 «lernte» Microsofts Bot namens Tay aus Gesprächen mit Nutzern und begann sich in sozialen Medien nach kurzer Zeit unangemessen zu verhalten.  

Adversarial Input

Bei Adversarial-Input-Angriffen werden KI-Algorithmen durch raffiniert veränderte Daten manipuliert. Selbst kleinste Veränderungen, die das menschliche Auge nicht wahrnimmt, können die Algorithmen so beeinflussen, dass sie Daten falsch klassifizieren.

Beispiel: Nur schon gezielte kleine Veränderungen wie ein Post-it auf einem Stoppschild führen dazu, dass der Autopilot eines Fahrzeugs das Verkehrsschild falsch interpretiert – mit verheerenden Folgen. 

Model Leeching

Mit Model Leeching ist ein Angreifer in der Lage, grosse Datenmengen von Large Language Models (LLM) abzusaugen und die so gewonnenen Informationen für gezielte Angriffe zu nutzen. Dazu stellt der Angreifer dem LLM einige gezielte Fragen («Prompts»), sodass das LLM aufschlussreiche Informationen über seine Funktionsweise des Modells preisgibt. 

Model Privacy

Ziel bei einem Model-Privacy-Angriff ist es, Trainingsdaten des Modells abzugreifen. Daten können bedeutendes und sensitives geistiges Eigentum darstellen (z.B. persönliche Gesundheitsdaten). Angreifer können auch versuchen, das Modell selbst zu stehlen. Indem sie ein über die Jahre entwickeltes Modell mit Anfragen und Beispielen bombardieren, ist es ihnen unter Umständen möglich, im Nu ein neues Modell zu entwickeln.

Beispiel: Ein Angreifer kann herausfinden, ob gewisse Daten zu Trainingszwecken genutzt wurden, und sogar komplexe Trainingsdaten wie Gesichter grob nachbilden. 

Sind die Risiken von KI nun grösser als der Nutzen?  

Nein. Wer die Bedrohungen versteht, macht einen wichtigen Schritt hin zu KI-gestützter Software, die besser gegen Sicherheitsverstösse geschützt ist. Zudem lässt sich die Sicherheit auf verschiedene Art verbessern.  

Strategien, um die Sicherheit KI-gestützter Apps zu verbessern 

Um die Risiken und die möglichen Konsequenzen der genannten Bedrohungen zu mindern, bieten sich die folgenden Sicherheitsstrategien an:  

1. Datenverschlüsselung

   Wenden Sie starke Verschlüsselungsmethoden an, um Daten im Ruhezustand und bei der Übermittlung zu schützen. So gewährleisten Sie die Sicherheit sensibler Daten in KI-Modellen. 

2. Datenanonymisierung und -minimierung
   Anonymisieren Sie sensible Daten in KI-Modellen wann immer möglich. Damit mindern sie das Risiko, dass personenbezogene Daten («personally identifiable information, PII») durchsickern. 
3. Sicherheit des Modells 
   Schützen Sie Ihre KI-Modelle mit Methoden wie Model Watermarking (Modell mit Wasserzeichen versehen), Differential Privacy (Datensatz verrät möglichst viele Infos über Personengruppe, ohne etwas über Einzelne preiszugeben) und Federated Learning (Trainieren des Modells auf mehreren Geräten). So verhindern Sie, dass die Modelle gestohlen, manipuliert oder verzerrte Daten ausgenutzt werden. 
4. Zugriffskontrolle 
   Etablieren Sie eine strengen Zugriffskontrolle. So schränken Sie ein, wer mit dem KI-System interagieren kann und wie dieses Daten handhabt. Bei der effizienten Verwaltung der Berechtigungen kann Role-Based Access Control (RBAC) helfen.  
5. Solide Authentifizierung  
   Setzen Sie starke Authentifizierungsverfahren durch wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), um die KI-gestützte App und deren Daten vor unberechtigtem Zugriff zu schützen. 
6. Überwachung und Protokollierung  
   Führen Sie umfassende Protokollierungsverfahren ein, um Systemverhalten und Nutzeraktivitäten zu verfolgen. Echtzeit-Überwachung hilft dabei, Anomalien und mögliche Sicherheitsverstösse zu erkennen. 
7. Einhalten der gesetzlichen Bestimmungen 
   Stellen Sie sicher, dass Sie die geltenden Datenschutzbestimmungen (z.B. DSGVO und DSG) und Branchenstandards einhalten, um rechtliche und ethische Verpflichtungen in Bezug auf Nutzerdaten einzuhalten. 
8. Regelmässige Sicherheitsprüfungen und -beurteilungen 
   Nehmen Sie routinemässig Sicherheitsprüfungen und -beurteilungen vor, um Schwachstellen und Lücken im System zu erkennen. Mit Penetration-Tests können Sie reale Angriffsmethoden simulieren und herausfinden, wie gut Sie geschützt sind. 
9. Regelmässige Aktualisierungen
   Halten Sie KI Frameworks, Libraries und die Software mit Sicherheits-Patches auf dem neusten Stand, um bekannte Schwachstellen zu mildern. 

Indem Sie diese Strategien in die Entwicklung und die Instandhaltung KI-gestützter Apps einbinden, verbessern Sie Ihre Sicherheitslage sowie den Schutz sensibler Daten und Funktionalitäten. 

Entscheidend: Die Instandhaltung KI-gestützter Software und der Datenschutz sind ein laufender, sich wandelnder Prozess.

Datenschutz bei KI: ein ganzheitlicher Ansatz  

Die Fähigkeit von KI, grosse Mengen von – oft sensiblen – Daten innert Sekunden zu verarbeiten, macht sie zu einem bevorzugten Ziel von Angreifern. Deshalb sind spezifische Kenntnisse über Datenschutz ein Muss und erfordern einen ganzheitlichen Ansatz. 

Das Konzept von Datenschutz bei KI verstehen 

Datenschutz bei KI umfasst mehr als den Schutz der Privatsphäre. Zunächst einmal dienen die Datenschutzmassnahmen bei KI dazu, sensible Daten vor unberechtigtem Zugriff und vor Sicherheitsverstössen zu bewahren. Des Weiteren sollen sie sicherstellen, dass es bei der Verarbeitung sensibler Daten in KI-Modellen zu keiner Datenmanipulation kommt. Mit der Verbreitung von KI-Technologie ist auch die Nachfrage nach strengen Datenschutzmassnahmen gestiegen.  

Es empfiehlt sich, den Schwerpunkt bei solchen Massnahmen wie folgt zu legen:  

• Nutzen Sie Methoden zur Datenanonymisierung. Sie tragen entscheidend zum Schutz der Privatsphäre bei, da sie sensible Daten unkenntlich machen. So lassen sie sich in diversen KI-Modellen nutzen, wobei das Risiko für Datenschutzverletzungen gering ist. 
• Implementieren Sie äusserst sichere Verschlüsselungsverfahren und durchdachte Systeme für die Zugriffskontrolle.  
• Führen Sie Risikoanalysen und regelmässige Prüfungen als weitere Vorkehrungen durch. Sie sorgen für eine zusätzliche Sicherheitsstufe.  

Die Verflechtung von Datenschutzmassnahmen mit KI bedeutet nicht, die Technologie zu ersticken. Es handelt sich vielmehr um einen proaktiven Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, das Potenzial von KI bei begrenztem Risiko auszuschöpfen.

Die Rolle des Datenschutzes bei KI-gestützter Softwareentwicklung  

KI-gestützte Softwareentwicklung und Datenschutz sind untrennbar miteinander verbunden. Bei einem ausgewogenen Modell steht der Datenschutz im Zentrum. Eine Stärke von KI liegt bekanntlich darin, enorme Datensätze zu verarbeiten und daraus zu lernen. Der Schutz dieser Daten ist daher das A und O. 

Kurz: Datenschutz bei KI-gestützter Softwareentwicklung bedeutet, mit KI-Modellen zu arbeiten, die «secure by design» sind. Damit lässt sich nicht nur die Behebung im Nachhinein auftretender Schwachstellen vermeiden, sondern auch die Wahrscheinlichkeit verringern, dass grundlegende Sicherheitsmassnahmen vergessen gehen. Zudem ermöglicht es ein Modell, das «secure by design» ist, Sicherheitsbedrohungen frühzeitig zu erkennen. 

Datenschutz bei KI-gestützter Softwareentwicklung umfasst mehr als technische Aspekte. Er prägt den Ruf und die Vertrauenswürdigkeit eines Unternehmens. Denn der Datenschutz ist eine treibende Kraft, wenn es um Partnerschaften und die Gewinnung neuer Kunden geht.   

Best Practices, um Datenschutz bei KI zu gewährleisten  

Da KI die Welt der Technologie immer stärker prägt, sollten Unternehmen ihre Datenschutzmassnahmen auf den neusten Stand bringen.  Hier sind fünf bewährte Praktiken, mit denen Sie den Datenschutz bei KI optimieren: 

1. Definieren Sie zu Beginn klare Datenschutzrichtlinien

   Klare Richtlinien betonen die Bedeutung des Datenschutzes. Informieren Sie sämtliche Abteilungen, dass solche Richtlinien bestehen. 

2. Machen Sie «privacy by design and default» zum Standard 
   Der Datenschutz sollte von Beginn weg, d.h. bereits in der Designphase, in die KI-gestützte Entwicklung einfliessen und für Programmierer Priorität haben.  
3. Nutzen Sie erstklassige Verschlüsselungsverfahren 
   Moderne Verschlüsselungsverfahren senken das Risiko für Datenschutzverletzungen massgeblich.
4. Führen Sie regelmässig Sicherheitsprüfungen durch 
   Periodische Sicherheitsprüfungen helfen, mögliche Schwachstellen im System zu erkennen, und liefern Hinweise, wie sich die Sicherheit insgesamt verbessern lässt. 
5. Führen Sie eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durch 
   Mit einer DSFA ermitteln, beurteilen und mindern Sie Risiken bei der Verarbeitung persönlicher Daten. Dies gilt insbesondere für Projekte mit neuen Technologien oder sensiblen Daten, die ein hohes Risiko für die Privatsphäre einer Person darstellen. Oft verlangen Datenschutzbestimmungen wie DSGVO eine solche DSFA. 

Mit der Einführung von Best Practices ist es indes noch nicht getan. Es braucht laufend Aktualisierungen und Verbesserungen, um mit der Entwicklung der KI-Technologien und den Sicherheitsbedrohungen Schritt zu halten.  

Sicherheit bei der Einführung von KI: eine neue Grenze für den Datenschutz 

Die Sicherheit bei der Einführung von KI ist eine zentrale Herausforderung, die sich direkt auf den Datenschutz auswirkt. Welches die Probleme sind, auf die Unternehmen stossen, wenn sie Daten während der Einführung von KI schützen wollen, zeigt dieses Kapitel. Zugleich bietet es Strategien, um die Sicherheit während der Einführungszeit von KI zu erhöhen.  

Wie die Einführung von KI mit dem Datenschutz zusammenhängt 

KI pflügt weltweit Branchen um. Mit der Nutzung von KI nimmt indes auch das Datenvolumen zu, das sie verarbeitet. Damit entsteht eine kritische Verbindung zwischen der Einführung von KI und dem Datenschutz. 

In einer Zeit, in der Datenschutzverletzungen die Schlagzeilen beherrschen, sind solide Gegenmassnahmen ein Muss. Unternehmen, die es nicht schaffen, solche Massnahmen zu ergreifen, sehen sich möglicherweise mit behördlichen Bussen, der Abwanderung von Kunden oder einem hartnäckigen Imageschaden konfrontiert, sollte es zu einem Datenzwischenfall kommen. 

Zweifellos, die Einführung von KI gleicht einem Spagat: das Potenzial von KI nutzen und zugleich die Privatsphäre des Einzelnen schützen.  

Wie sich die Sicherheit bei der Einführung von KI gewährleisten lässt 

Knackpunkt beim Datenschutz während der Einführung von KI ist die Feinabstimmung zweier Faktoren: das immer schnellere Tempo der KI-Entwicklung und die sich ständig ändernden Datenschutzbestimmungen. Das führt zu einigen besonderen Herausforderungen:  

• KI-Systeme sind datenhungrig. Sie benötigen hohe Datenvolumen, um genau und wirksam zu sein. Diesen Bedarf mit dem persönlichen Recht auf Privatsphäre in Einklang zu bringen, ist eine Schlüsselaufgabe.  
• Ein Problem ist die Erklärbarkeit von KI bzw. der Mangel an Erklärbarkeit. Wie KI-Systeme Entscheidungen treffen, ist nicht immer nachvollziehbar, insbesondere im Fall hoch entwickelter ML-Modelle. Werden Kundendaten Teil dieser «KI-Black-Box», kommen Fragen auf zur Datennutzung, Transparenz und Einwilligung. 
• Schliesslich gibt es eine technische Herausforderung: KI-Systeme sind oft verknüpft mit einer komplexen Infrastruktur, die Cloud Repositories, IoT-Geräte und andere Netzwerk-Endpunkte einbindet. Um alle Komponenten dieser umfangreichen Oberfläche vor Cyber-Bedrohungen zu schützen, sind fortschrittliche Sicherheitsstrategien notwendig.  

Strategien, um die Sicherheit bei der Einführung von KI zu verbessern 

Um die Sicherheit und damit den Datenschutz bei der Einführung von KI zu verbessern, braucht es eine Kombination moderner Tools, aktualisierte Prozesse sowie einen Sinneswandel:  

• Orientieren Sie sich an «privacy by design and default»-Grundsätzen. Wenn Sie die Privatsphäre gleich zu Beginn schützen, sodass sich spätere Patches und Fehlerbehebungen erübrigen, erhöht dies die Datensicherheit massgeblich. 
• Investieren Sie in Tools, die KI deuten und so die «KI-Black-Box» entmystifizieren können, was Transparenz und Vertrauen fördert. 
• Erwägen Sie den Einsatz griffiger Cybersicherheitsmassnahmen, wie KI-gestützte Systeme zur Erkennung und Verhinderung von Bedrohungen, um die technische Infrastruktur vor potenziellen Verstössen zu schützen. 

KI-gestützte Softwareentwicklung: das Pro, das Kontra und der Spagat 

Wer KI in die Softwareentwicklung integriert, dem winken Produktivitätssteigerungen bei zugleich weniger Fehlern. Risiken wie die Verletzung der Privatsphäre sollten indes strategisch entschärft werden, z.B. durch eine strenge Datenschutzrichtlinie.  

Pro: die Vorteile KI-gestützter Softwareentwicklung 

Der Umgang mit neuen Technologien ist zwar herausfordernd. Dennoch bietet der Einbezug von KI in der Softwareentwicklung einige nennenswerte Vorteile: 

• Mit KI verfügen Entwickler über eine Reihe smarter Tools, sodass sie produktiver sind und komplexe Aufgaben leichter bewältigen.  
• Eine KI-getriebene Automatisierung und Optimierung kann zu Kosteneinsparungen führen, da der Aufwand für manuelle und repetitive Aufgaben sinkt.  
• Automatisiertes Testen, unterstützt durch KI, hebt problematische Bereiche schnell hervor und verbessert so die Qualität.  
• KI-Algorithmen können mögliche Fehler vorhersagen. Das erlaubt es Entwicklern, sich vorzeitig um die Probleme zu kümmern. 

Selbstverständlich gibt es zahlreiche weitere Beispiele dafür, welche Vorteile KI der Softwareentwicklung bringt. 

Kontra: die Risiken von KI bei der Softwareentwicklung 

Selbstverständlich ist die Nutzung von KI auch mit gewissen Risiken und Herausforderungen verbunden:  

• Mögliche Datenschutzverletzungen: KI-Systeme benötigen meist hohe Datenvolumen, um zu funktionieren. Das Risiko, dass sensible Daten durchsickern, falsch gehandhabt oder missbraucht werden, ist enorm.   
• Blindes Vertrauen in automatisierte Systeme: Der Einsatz von KI kann dazu führen, dass die menschliche Kontrolle abnimmt und unzuverlässige Ergebnisse durchrutschen. Das kann Softwarefehler begünstigen und den Ruf des Unternehmens schädigen. 
• Gefahr von Verzerrungen: Da KI-Systeme aus den Daten lernen, die sie verarbeiten, könnten sie voreingenommene Urteile fällen, wenn die Eingabedaten verzerrt sind. Mögliche Folgen wären unethische oder gar illegale Entscheidungen.  

Der Spagat: wie sich die Risiken KI-gestützter Softwareentwicklung senken lassen 

Mit cleveren Strategien ist es möglich, die meisten Risiken von KI bei der Softwareentwicklung zu entschärfen.  

Der erste Schritt ist eine strenge Datenschutzrichtlinie. Denn der geregelte Zugriff auf Daten, obligatorische Verschlüsselungsverfahren und regelmässig aktualisierte Sicherheitsmassnahmen wirken Datenschutzverletzungen entgegen.  

Der zweite Schritt besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Mensch und KI zu schaffen, was blindem Vertrauen in automatisierte Systeme vorbeugt. Behält der Mensch den Überblick darüber, was die KI macht, gewährleistet dies die Validierung der KI-Ergebnisse und senkt das Risiko von Softwarefehlern. 

Drittens ist eine diversifizierte Datenbank eine gute Voraussetzung, um das Problem der Verzerrung von KI-Ergebnissen zu lösen. Ein breites Spektrum neutraler Daten in Trainingsalgorithmen hilft dabei, unvoreingenommene und ethische Ergebnisse zu erhalten. Regelmässige Prüfungen des Outputs von KI können zudem verborgene Verzerrungen zutage fördern.  

Viertens fördert Transparenz bei KI-Tätigkeiten ethisches Verhalten. Wer Interessengruppen gegenüber kommuniziert, dass er KI einsetzt, stellt sicher, dass alle angemessen über die möglichen Risiken und Chancen informiert sind.  

KI – einführen oder nicht einführen? 

Eine nahtlose Integration von KI in die Softwareentwicklung ist nur mit proaktiven Datenschutzmassnahmen möglich. Die KI-Governance bildet die tragende Säule. Denn sie bringt Innovation dank Best Practices und steter Verbesserung mit dem Datenschutz in Einklang. Wer den Datenschutz inklusive Richtlinien, Verschlüsselung und regelmässigen Prüfungen priorisiert, verschafft sich einen strategischen Vorteil – und fördert überdies Vertrauen und Reputation. 

Die KI-gestützte Softwareentwicklung ist zwar mit potenziellen Risiken behaftet, bietet aber zugleich immense Chancen. Auf der sicheren Seite und widerstandsfähig ist, wer sich mit beiden Seiten auseinandersetzt.