Sechs kritische Bereiche zur Bewertung der KI-Sicherheit für MSPs

Ihre Kunden nutzen bereits KI. Mitarbeiter entwerfen E-Mails mit Copilot, analysieren Daten in ChatGPT und automatisieren Aufgaben mit GenAI-Tools, die in die bereits verwendeten Systeme integriert sind. Ein Großteil dieser Aktivitäten findet außerhalb Ihrer formalen Sicherheitskontrollen statt, und das schafft eine neue Risikoschicht, für die traditionelle Tools nicht ausgelegt waren.

Für MSPs stellt sich nicht mehr die Frage, ob Kunden KI einführen werden, sondern wie diese Einführung so abgesichert werden kann, dass sie zu ihrem Geschäftsmodell passt, über mehrere Kundenumgebungen hinweg skaliert und Bedrohungen spezifisch für KI adressiert: Prompt-Injection-Angriffe, Shadow AI und unkontrollierte Datenflüsse.

Was KI-Sicherheit tatsächlich bedeutet KI-Sicherheit bedeutet die Überwachung, Kontrolle und den Schutz der Art und Weise, wie KI in einem Unternehmen eingesetzt wird. Für MSPs sind die relevantesten Szenarien zwei: Konsumentenszenarien, bei denen Mitarbeiter direkt mit KI-Tools wie ChatGPT oder Copilot interagieren, und Entwicklerszenarien, bei denen KI in Anwendungen und Workflows integriert ist. In beiden Fällen ist das Risiko dasselbe: sensible Daten, die durch Kanäle fließen, die Sie nicht sehen können.

Worauf bei der Bewertung zu achten ist Viele KI-Sicherheitslösungen sind für Unternehmenssicherheitsteams und nicht für MSPs konzipiert, die mehrere Kundenumgebungen parallel verwalten. Dies zeigt sich in ihrer Konstruktion: komplexe Onboarding-Prozesse, hohe Integrationsanforderungen und eine Preisgestaltung, die kein skalierbares Servicebereitstellungsmodell unterstützt.

Beim Vergleich von Lösungen sollten sechs Bereiche Ihre Bewertung leiten:

Multitenant-Architektur und Verwaltbarkeit – Können Sie Richtlinien pro Kunde, pro Umgebung oder pro Abteilung von einer einzigen Konsole aus verwalten? Wie sieht das Onboarding aus?

Datenschutz über KI-Workflows hinweg – Wie werden sensible Daten über Prompts, API-Aufrufe und KI-gesteuerte Workflows hinweg identifiziert und geschützt? Können Richtlinien konsistent über Kundenumgebungen hinweg angewendet werden?

Transparenz bei der KI-Nutzung – Bietet die Lösung Einblicke, welche KI-Tools tatsächlich genutzt werden, einschließlich nicht genehmigter Shadow AI, und können Sie diese Daten operationalisieren?

Monetarisierung und Servicebereitstellung – Unterstützt die Lösung ein skalierbares Servicemodell mit flexibler Preisgestaltung, ohne einen hohen Betriebsaufwand zu verursachen?

Governance und Compliance – Gibt es Unterstützung für rollenbasierte Zugriffskontrolle, Audit-Logs und Frameworks wie NIST AI RMF, den EU AI Act oder ISO 42001?

Prompt-Risiken und schädliche Eingaben – Wie werden Prompt-Injection und andere Formen des Missbrauchs gehandhabt? Ist diese Kontrolle in breitere Sicherheits-Workflows integriert?

Acronis GenAI Protection Acronis GenAI Protection wurde für das Geschäftsmodell von MSPs entwickelt und adressiert primär Konsumenten- und Entwicklerszenarien. Die Lösung verfolgt einen Endpunkt-ersten Ansatz und bietet Transparenz, Kontrolle und Schutz über die KI-Umgebungen der Kunden: Sie entdeckt und überwacht KI-Anwendungen, einschließlich Shadow AI, inspiziert Prompts auf sensible Informationen, verhindert die Weitergabe von Daten an nicht autorisierte Tools und blockiert schädliche Prompts und Prompt-Injection-Angriffe.

Die Einführung von KI beschleunigt sich schneller, als Sicherheitsstrategien mithalten können. MSPs, die diese Lücke schließen können, werden einen höheren Mehrwert liefern und KI-Sicherheit als neuen, skalierbaren Dienst anbieten können.

Sind Sie daran interessiert, mehr darüber zu erfahren, wie Sie Ihren Kunden KI-Sicherheit anbieten können? Kontaktieren Sie uns unter sales@gridheart.com.