Die Sicherheit großer Sprachmodelle (LLMs) gerät 2025 zunehmend unter Druck. Nicht schlecht gesicherte Datenbanken stehen im Fokus, sondern insbesondere KI-Schnittstellen. Ein typisches Beispiel: Ein Entwickler veröffentlicht versehentlich einen API-Schlüssel – das Resultat sind Datenlecks, hohe Kosten und potenzieller Datenmissbrauch.
Auch prominente Anbieter wie DeepSeek oder OmniGPT wurden Opfer gezielter Angriffe, bei denen Milliarden Tokens abgefragt und Millionen Nutzerdaten kompromittiert wurden. Die Angreifer agieren raffiniert, verwenden gestohlene Schlüssel für Schattennetzwerke und nutzen System-Prompts, um interne Anweisungen der KI offenzulegen.
Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse wächst die Angriffsfläche. Gleichzeitig bleibt das Sicherheitsbewusstsein vieler Unternehmen unzureichend. Kritische Risiken entstehen dadurch, dass Sprachmodelle nicht wie klassische Software funktionieren – sie lernen, entscheiden und entwickeln Eigendynamik. Sicherheit muss daher von Anfang an mitgedacht werden.
Empfohlen werden Sofortmaßnahmen: API-Schlüssel müssen wie hochsensible Daten behandelt, Echtzeitüberwachung eingeführt und Zugriffsbeschränkungen definiert werden. Auch regelmäßiges Red-Teaming ist essenziell. Nur durch frühzeitige Sicherheitsstrategien lässt sich das Vertrauen in KI-Technologien erhalten.
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