Confidential Computing für KI

Confidential Computing für KI bezeichnet die hardware-geschützte Ausführung sensibler KI-Workloads in sogenannten Trusted Execution Environments (TEE). Dabei werden Daten und Modellartefakte nicht nur „at rest“ (auf der Festplatte) und „in transit“ (bei der Übertragung), sondern auch „in use“ (während der Verarbeitung im Arbeitsspeicher) gegen Zugriff durch Cloud-Admins, andere Prozesse oder Malware abgeschirmt.

Was bedeutet „Confidential Computing“ im KI-Kontext?

Im KI-Umfeld geht es häufig um besonders schützenswerte Inhalte: Kundendaten, interne Dokumente, proprietäre Prompts, Embeddings, Fine-Tuning-Daten oder sogar Modellgewichte. Confidential Computing nutzt TEEs (z. B. CPU-/VM-basierte Enklaven), um diese Informationen während der Inferenz oder beim Training so zu verarbeiten, dass selbst der Infrastrukturbetreiber sie nicht im Klartext sehen kann.

Wie funktioniert Confidential Computing für KI?

• Isolierte Ausführungsumgebung (TEE): Der KI-Workload läuft in einer geschützten Enklave/VM, die vom restlichen System logisch und kryptografisch getrennt ist.
• Speicher-Verschlüsselung: Inhalte im RAM werden transparent verschlüsselt, sodass Memory-Dumps oder Debug-Zugriffe deutlich erschwert werden.
• Remote Attestation: Vor dem Senden sensibler Daten kann der Client prüfen, ob wirklich der erwartete Code in einer echten TEE läuft (und nicht ein manipuliertes System).
• Schlüssel nur „in der Enklave“: Entschlüsselungs-Keys werden erst nach erfolgreicher Attestation freigegeben und bleiben auf die TEE begrenzt.
• Geschützte Inferenz/Training: Daten, Zwischenwerte und ggf. Modellparameter werden innerhalb der TEE verarbeitet.

Wofür braucht man das bei LLMs und Automationen?

Gerade bei Large Language Model (LLM)-Anwendungen entstehen schnell sensible Datenflüsse: Nutzerinputs, Systemprompts, Tools, Retrieval-Ergebnisse und Logs. Confidential Computing ist besonders relevant, wenn du KI in der Cloud nutzen willst, aber strenge Anforderungen an Datenschutz, Mandantentrennung oder Geheimhaltung hast.

• LLM-Inferenz mit vertraulichen Daten: Ein Chatbot (z. B. ähnlich ChatGPT) verarbeitet PII oder Geschäftsgeheimnisse, ohne dass der Cloud-Betreiber den Klartext sehen kann.
• RAG mit internen Dokumenten: Bei RAG (Retrieval-Augmented Generation) können Retrieval-Texte und Kontextfenster innerhalb der TEE geschützt werden, inklusive Embeddings-basierter Vorverarbeitung.
• Agenten & Workflows: AI Agents (KI-Agenten) in Kombination mit Function Calling / Tool Use oder n8n-Automationen können Credentials und Tool-Outputs besser abschirmen (ergänzend zu Secrets Management (Schlüsselverwaltung)).

Warum ist Confidential Computing wichtig?

Es schließt eine zentrale Lücke klassischer Sicherheitsmodelle: die Phase „in use“. Das hilft bei Compliance (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI), reduziert das Risiko von Datenabfluss in Multi-Tenant-Clouds und kann das Vertrauen in externe KI-Plattformen erhöhen. Gleichzeitig ersetzt es keine Governance: Themen wie AI Governance, Logging-Disziplin, Zugriffskontrollen und Schutz vor Prompt Injection bleiben weiterhin notwendig.

Grenzen und praktische Trade-offs

TEEs können Performance-Overhead verursachen, Debugging und Observability erschweren und sind nicht automatisch ein Schutz gegen alle Angriffe (z. B. Side-Channel-Risiken oder fehlerhafte Workload-Konfiguration). Außerdem muss klar definiert werden, was genau geschützt werden soll: Eingabedaten, Zwischenzustände, Modellgewichte, oder auch Persistenz/Logs. In der Praxis ist Confidential Computing am stärksten, wenn es als Baustein in ein ganzheitliches Sicherheits- und Betriebsmodell (z. B. mit MLOps/LLMOps) integriert wird.