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Data Loss Prevention (DLP) für KI

Kontrollen zur Vermeidung von Datenabfluss via KI-Tools
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Data Loss Prevention (DLP) für KI bezeichnet technische und organisatorische Kontrollen, die verhindern, dass vertrauliche Daten (z. B. Kundendaten, Quellcode, Verträge) über KI-Tools wie ChatGPT oder andere Generative KI (Generative AI)-Anwendungen nach außen abfließen. Ziel ist es, Eingaben (Prompts), Ausgaben (Antworten) und Datenflüsse in Automationen so zu überwachen und zu steuern, dass Compliance, Datenschutz und Geschäftsgeheimnisse geschützt bleiben.

Was bedeutet DLP für KI konkret?

Klassisches DLP schützt Daten in E-Mails, Dateien oder Endpoints. DLP für KI erweitert das um KI-spezifische Risiken: Mitarbeitende kopieren Inhalte in ein Large Language Model (LLM), KI-Agenten greifen via Function Calling / Tool Use auf interne Systeme zu, oder Workflows in n8n leiten Daten an externe APIs weiter. DLP für KI setzt genau an diesen Stellen an und definiert, welche Daten wohin unter welchen Bedingungen übertragen werden dürfen.

Wie funktioniert Data Loss Prevention (DLP) für KI?

  • Daten erkennen & klassifizieren: Identifikation sensibler Inhalte (PII, Gesundheitsdaten, Zahlungsdaten, IP, Source Code) per Regeln, Muster (z. B. IBAN), Fingerprinting oder ML-gestützter Klassifizierung.
  • Kontrollen an Ein- und Ausgaben: Prompt-Scanning (vor dem Senden) und Response-Scanning (vor dem Anzeigen/Weitergeben), inkl. Maskierung/Redaktion (z. B. Namen entfernen) oder Blockieren.
  • Policy Enforcement: Richtlinien pro Tool, Nutzergruppe, Datenklasse und Kontext (z. B. „keine Kundendaten in öffentliche Modelle“; „nur freigegebene Modelle für HR“).
  • Freigabe & Guardrails: Genehmigungs-Workflows, sichere Prompt-Vorlagen, Allow-/Deny-Listen, „Safe Completion“ und Kontextbegrenzung (besonders bei RAG (Retrieval-Augmented Generation)).
  • Monitoring, Logging & Audit: Nachvollziehbarkeit, Incident-Handling, Reports für AI Governance und Anforderungen aus Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.

Typische KI-Datenabfluss-Szenarien (mit Beispielen)

  • Copy-Paste in Chatbots: Ein Mitarbeitender fügt einen Kundenvertrag ein, um ihn „zusammenfassen“ zu lassen. DLP erkennt Vertrags- oder Personendaten und blockiert oder anonymisiert.
  • RAG mit zu breitem Zugriff: Ein RAG-Chatbot zieht Dokumente aus einer Wissensbasis und gibt interne Preise oder vertrauliche Roadmaps aus. DLP/Policies begrenzen Retrieval, filtern Inhalte und prüfen Antworten.
  • Automationen & Agenten: Ein KI-Agent ruft via Tool Use CRM-Daten ab und postet sie in ein Ticket oder Slack. DLP verhindert, dass PII in unsichere Kanäle gelangt.
  • Embeddings als indirektes Leck: Beim Erstellen von Embeddings aus internen Dokumenten können sensible Inhalte in Vektoren „mitwandern“. DLP hilft, vor dem Indexieren zu filtern bzw. nur zulässige Daten in eine Vektordatenbank (Vector Database) zu übernehmen.

Warum ist DLP für KI wichtig?

KI-Nutzung erhöht die Geschwindigkeit und Menge an Datenbewegung – und damit das Risiko von Datenschutzverstößen, IP-Verlust, Reputationsschäden und regulatorischen Konsequenzen. DLP für KI schafft Leitplanken, damit Teams KI produktiv nutzen können, ohne unkontrolliert Daten an externe Anbieter oder in falsche Systeme zu übertragen. Es ist damit ein zentraler Baustein für sichere KI-Einführung und belastbare AI Governance (inkl. Anforderungen, die im Umfeld des EU AI Act relevant werden können).

Was kostet DLP für KI?

Die Kosten hängen stark von Umfang und Reifegrad ab: Anzahl der genutzten KI-Tools, Integrationen (z. B. SSO/CASB/SIEM), benötigte Datenklassifizierung, sowie ob Prompt-/Response-Scanning in Echtzeit erfolgt. In der Praxis reichen die Aufwände von schlanken Policy-Setups (z. B. für wenige Tools) bis zu umfassenden Enterprise-Rollouts mit Monitoring, Incident-Prozessen und Schulungen.