AI Incident Response (KI-Incident-Management)

AI Incident Response (KI-Incident-Management) bezeichnet die organisatorischen und technischen Prozesse, mit denen Sicherheits-, Datenschutz- und Qualitätsvorfälle in KI-Systemen erkannt, bewertet, eingedämmt, behoben und nachbereitet werden. Ziel ist es, Schäden (z. B. Datenabfluss, falsche Entscheidungen, Compliance-Verstöße) schnell zu begrenzen, Ursachen zu finden und das System nachhaltig zu verbessern.

Was ist ein „KI-Incident“?

Ein Incident ist ein unerwartetes Ereignis, das die Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit oder Qualität eines KI-Systems beeinträchtigt. Im KI-Kontext sind das nicht nur klassische IT-Sicherheitsprobleme, sondern auch modelltypische Risiken: fehlerhafte Antworten, unerwünschte Inhalte, Prompt-Manipulation oder schleichende Qualitätsverluste.

• Sicherheitsvorfall: z. B. Prompt Injection führt dazu, dass ein Agent interne Anweisungen preisgibt oder Tools missbraucht.
• Datenschutzvorfall: z. B. PII wird ausgegeben, weil PII Detection (PII-Erkennung)/PII Redaction (PII-Schwärzung) versagt oder falsch konfiguriert ist.
• Qualitätsvorfall: z. B. Halluzinationen in einem Support-Chatbot erzeugen falsche Zusagen; besonders relevant bei Halluzinationen (Hallucinations).
• RAG-/Wissensvorfall: z. B. eine Vektordatenbank (Vector Database) liefert veraltete Richtlinien; RAG (Retrieval-Augmented Generation) antwortet plausibel, aber falsch.
• Operations-/Kostenincident: z. B. Token-Explosion durch Prompt-Schleifen, API-Fehler oder API Rate Limits (Ratenbegrenzung).

Wie funktioniert AI Incident Response? (typischer Ablauf)

• 1) Erkennen & Alarmieren: Signale kommen aus Model Monitoring & Observability (LLMOps), Logs, Nutzerfeedback, Abuse-Reports oder Security-Alerts.
• 2) Triage & Einstufung: Schweregrad (Impact), Reichweite, betroffene Daten/Personen, rechtliche Relevanz (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI), Reproduzierbarkeit.
• 3) Eindämmung: Sofortmaßnahmen wie Feature-Flags, Deaktivieren von Tools (Function Calling / Tool Use), strengere Guardrails (KI-Leitplanken), Prompt-Hotfix, Rate-Limits, Rollback auf stabile Prompt-/Modellversion.
• 4) Beseitigung & Recovery: Root-Cause-Fix (z. B. Retrieval-Filter, neue Safety-Regeln, Datenbereinigung), erneutes Deploy über MLOps, Wiederherstellung von SLOs (siehe SLA & SLO (Service Level Objectives)).
• 5) Nachbereitung (Postmortem): Ursachenanalyse, Lessons Learned, neue Tests (z. B. Regression Testing für Prompts/Agents), Updates an AI Governance und Playbooks.

Konkrete Beispiele aus der Praxis

• Chatbot leakt interne Systemanweisungen: Ein Nutzer provoziert Prompt-Leakage (siehe Prompt Leakage (Prompt-Datenabfluss)) → Eindämmung durch Prompt-Härtung, Output-Filter, Red-Team-Tests (Red Teaming (KI-Red-Teaming)).
• Agent führt falsche Tool-Aktion aus: Ein AI Agents (KI-Agenten)-Workflow triggert eine unerwünschte API-Operation → Tool-Sandboxing (Agent Sandbox (Tool-Sandboxing)) und strengere Schema-/Policy-Validierung (Schema Validation (JSON-Schema-Validierung)).
• RAG liefert falsche Richtlinie: Falsche Dokumente werden höher gerankt → Anpassung von Chunking/Ranking (Chunking (Text-Chunking), Re-Ranking (Neu-Rangordnung)) und Qualitäts-Evals (Evaluation (Eval) & Benchmarking).

Warum ist KI-Incident-Management wichtig?

KI-Systeme sind dynamisch: Modelle ändern sich, Prompts werden iteriert, Datenquellen wachsen, Nutzer verhalten sich unvorhersehbar. Ohne Incident Response steigen Risiko und Kosten: Reputationsschäden, falsche Entscheidungen, Sicherheitslücken, DSGVO-Meldethemen oder regulatorische Anforderungen (z. B. EU AI Act). Ein reifes AI Incident Response verbindet Security, Produkt, Data/ML und Legal in einem klaren Prozess.

Best Practices (kurz)

• Klare Ownership: On-Call, Rollen, Eskalationswege.
• Versionierung & Rollback: Prompt/Config-Versionen (siehe Prompt Versioning (Prompt-Versionierung)) und schnelle Rücksprungpfade.
• Golden Tests & Evals: Golden Dataset (Goldstandard-Datensatz) plus automatische Regression.
• Security-by-Design: Threat Modeling (Threat Modeling für LLMs), Secrets-Schutz (Secrets Management (Schlüsselverwaltung)), DLP (Data Loss Prevention (DLP) für KI).

Damit wird AI Incident Response zum praktischen „Sicherheitsgurt“ für produktive KI: Probleme werden nicht nur gelöscht, sondern strukturell verhindert.