Die Geheimnisse vertraulicher KI-Modelle entschlüsseln

TL;DR

Mit der zunehmenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) wächst auch die Notwendigkeit, sensible Daten und vertrauliche Modelle zu schützen. Confidential Computing ist eine leistungsstarke Technologie, die KI-Modelle und deren Trainingsdaten vor unbefugtem Zugriff schützt. In diesem Beitrag zeigen wir, wie Confidential Computing genutzt werden kann, um vertrauliche KI-Modelle sicher zu halten – sowohl für Datenwissenschaftler als auch für Unternehmen, die KI für ihre Geschäftsprozesse einsetzen.

Einführung

Confidential Computing (CC) revolutioniert den Cloud-Computing-Bereich, indem es Anwendungen in einer verschlüsselten, geschützten Umgebung ausführt. Dies bedeutet, dass selbst der Cloud-Anbieter keinen Zugriff auf die verarbeiteten Daten oder den Code hat.

Das Besondere an dieser Technologie: Nicht nur die Speicherung ("Data at Rest") oder die Übertragung ("Data in Transit") bleiben geschützt – sondern auch erstmals die Datenverarbeitung ("Data in Use"). Damit ist sichergestellt, dass weder der Cloud-Service-Anbieter noch Administratoren oder Angreifer während der Verarbeitung Zugriff auf die sensiblen Informationen erhalten.

Diese Art der Absicherung gewinnt zunehmend an Bedeutung, da immer mehr Unternehmen KI und maschinelles Lernen nutzen, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und präzise Vorhersagen zu treffen.

Die Vorteile von Confidential Computing für KI

Confidential Computing bietet entscheidende Sicherheitsvorteile:

• Sichere Verarbeitung sensibler Daten: Verschlüsselte Daten werden nur innerhalb einer sicheren Enklave entschlüsselt, sodass sie während der Verarbeitung unzugänglich für Dritte bleiben. Dies ist besonders wichtig für persönliche Daten, Finanztransaktionen oder geschäftskritische Informationen.
• Geschützter Datenaustausch zwischen Unternehmen: Unternehmen können Daten mit externen Partnern oder Drittanbietern teilen, ohne dass sensible Informationen offengelegt werden. Dies ist insbesondere für Forschung und Kooperationen essenziell.
• Schutz von KI-Modellen: Confidential Computing verhindert, dass vertrauliche KI-Modelle und Trainingsdaten kompromittiert werden. Unternehmen behalten die volle Kontrolle über ihre Algorithmen und die darauf basierenden Geschäftsprozesse.

Ein entscheidender Vorteil von Confidential Computing ist, dass es klassische Verschlüsselungsmethoden ergänzt: Während traditionelle Verschlüsselung Daten in Speicher und Übertragung schützt, geht Confidential Computing einen Schritt weiter und verhindert, dass Daten während der Verarbeitung offengelegt werden.

Wie Unternehmen Confidential Computing für KI nutzen können

Unternehmen können Confidential Computing auf verschiedene Weise in ihre KI-Modelle und Datenverarbeitung integrieren:

1. Federated Learning: Dezentrales Training von KI-Modellen

Mit federated learning lassen sich KI-Modelle trainieren, ohne dass Daten an einen zentralen Server übertragen werden müssen. Dies ist besonders relevant für Branchen wie das Finanzwesen, wo es um Geldwäscheprävention (AML) geht:

• Banken und Finanzinstitute können gemeinsam KI-Modelle entwickeln, um Risikokandidaten zu identifizieren.
• Jede Bank behält ihre Daten lokal, während das Modell mit Hilfe von Confidential Computing über verschlüsselte Daten trainiert wird.
• So können betrügerische Transaktionen erkannt werden, ohne sensible Kundendaten preiszugeben.

2. Sichere Zusammenarbeit in der medizinischen Forschung

Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist der Einsatz von KI in der Medizin:

• Mehrere Krankenhäuser oder Forschungsinstitute können ihre CT-Scans oder Patientendaten kombinieren, um KI-Modelle für die Diagnose von Krankheiten zu trainieren.
• Confidential Computing stellt sicher, dass die Patientendaten während des gesamten Prozesses geschützt bleiben.
• Die Krankenhäuser behalten die Kontrolle über ihre Daten, da nur verschlüsselte Informationen verwendet werden.

Ein Beispiel hierfür ist enclaives Confidential Containers, die eine sichere Verarbeitung medizinischer Daten in der Cloud ermöglichen, ohne den Datenschutz zu gefährden.

Fazit

Confidential Computing ist eine noch junge, aber schnell wachsende Technologie, die in zahlreichen Branchen an Bedeutung gewinnt.

Mit der zunehmenden Nutzung von KI und maschinellem Lernen wird es für Unternehmen unerlässlich, ihre Modelle und Daten zu schützen. Confidential Computing bietet eine sichere Möglichkeit, sensible Daten und Berechnungen abzuschirmen, indem sie in geschützten Enklaven verarbeitet werden.

Vorteile auf einen Blick:

• ‍Maximale Sicherheit für KI-Modelle und sensible Daten
• Schutz vor unbefugtem Zugriff während der Verarbeitung
• Möglichkeiten zur Zusammenarbeit ohne Datenschutzrisiken
• Kosteneffiziente Lösung für Unternehmen aller Größen

Um die Cybersicherheitsstrategie Ihres Unternehmens zu verbessern, ist die Integration von Confidential Computing für KI-Modelle ein entscheidender Schritt. Lösungen wie enclaives vHSM und Confidential Containers ermöglichen Unternehmen, sichere und skalierbare KI-Anwendungen zu entwickeln – ohne Kompromisse bei Datenschutz und Leistung.