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NIS2 & KI

Cybersecurity-Pflichten (NIS2) im Kontext von KI-Systemen

NIS2 & KI bezeichnet die Umsetzung der EU-NIS2-Cybersicherheitsanforderungen auf KI-Systeme – also auf Anwendungen wie Chatbots, Large Language Model (LLM)-Services, KI-gestützte Automatisierungen und datengetriebene Modelle. Ziel ist, KI sicher zu betreiben, Risiken zu beherrschen und Vorfälle so zu managen, dass Ausfälle, Datenabfluss und Manipulationen (z. B. durch Angriffe auf Prompts oder Trainingsdaten) verhindert bzw. schnell begrenzt werden.

Was bedeutet NIS2 im Kontext von KI?

Die NIS2-Richtlinie verpflichtet viele Organisationen (je nach Branche, Größe und Kritikalität) zu einem systematischen Cybersecurity-Management. KI ist dabei kein Sonderfall, sondern fällt in die IT-/OT- und Informationssicherheitslandschaft: KI-Workloads, Datenpipelines, APIs, Modell-Hosting, Integrationen und Automations-Tools werden wie andere kritische Systeme betrachtet – inklusive Governance, technischen Schutzmaßnahmen, Lieferkettensicherheit und Incident Response.

Wie funktioniert NIS2-Compliance für KI-Systeme praktisch?

  • Scope & Kritikalität bestimmen: Welche KI-Anwendungen sind geschäftskritisch (z. B. Kundenservice-Chatbot, Betrugserkennung, Produktionsoptimierung, Agenten-Workflows)?
  • Risikoanalyse & Threat Modeling: KI-spezifische Bedrohungen ergänzen klassische Risiken: Prompt Injection, Jailbreak, Data Poisoning (Datenvergiftung), Modell- und Datenabfluss, Missbrauch von Tool-Zugriffen (z. B. bei Function Calling / Tool Use).
  • Schutzmaßnahmen umsetzen: Zugriffskontrollen, Netzwerksegmentierung, Protokollierung/Monitoring, sichere Konfiguration, Patch- und Vulnerability-Management, sowie Geheimnisverwaltung (z. B. Secrets Management (Schlüsselverwaltung)) für API-Keys.
  • Daten- & Output-Sicherheit: DLP/PII-Schutz (z. B. Data Loss Prevention (DLP) für KI, PII Redaction (PII-Schwärzung)) und Richtlinien, welche Daten in Modelle dürfen (Stichwort Datenresidenz: Data Residency (Datenresidenz)).
  • Lieferkette & Provider-Risiken: Cloud-/Model-Provider, Open-Source-Komponenten, Vektordatenbanken, Connectoren und Automationsplattformen (z. B. n8n) müssen bewertet, vertraglich abgesichert und überwacht werden.
  • Incident Response & Meldewege: Prozesse für Erkennung, Eindämmung und Meldung von Sicherheitsvorfällen, inklusive KI-spezifischer Szenarien (z. B. Prompt-Leakage, kompromittierte Tools, manipulierte Retrieval-Daten in RAG (Retrieval-Augmented Generation)).

Warum ist NIS2 & KI wichtig?

KI erhöht die Angriffsfläche: Sie hängt an Datenquellen, APIs, Plugins/Tools und Automationen, liefert Inhalte in Echtzeit und kann Entscheidungen beeinflussen. Ein kompromittierter KI-Workflow kann z. B. vertrauliche Informationen ausgeben, falsche Handlungsanweisungen erzeugen (siehe Halluzinationen (Hallucinations)) oder durch Tool-Zugriff Prozesse auslösen. NIS2 zwingt Organisationen, diese Risiken nicht ad hoc, sondern dauerhaft über Governance, Kontrollen und Nachweisbarkeit zu steuern.

Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen nutzt ChatGPT-ähnliche Funktionen für Support und integriert den Bot via RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit internen Wissensdaten. NIS2-relevant werden u. a.: Zugriff auf die Vektordatenbank (Vector Database), sichere Connectoren, Filter gegen Prompt Injection, Protokollierung der Abfragen, DLP für Kundendaten, sowie ein Plan, wie bei Datenabfluss oder kompromittierten API-Keys reagiert und gemeldet wird. Ergänzend hilft AI Governance dabei, Verantwortlichkeiten, Freigaben und Betriebsstandards festzulegen.

Wichtig: NIS2 ist keine „KI-Verordnung“, sondern ein Cybersecurity-Rahmen. In der Praxis wird NIS2 für KI oft gemeinsam mit EU-Vorgaben wie dem EU AI Act und Datenschutzanforderungen (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI) gedacht – mit klarer Trennung der Pflichten, aber abgestimmten Prozessen.