Wichtige Sicherheits-Must-Haves für die sichere Integration Ihrer Daten mit LLMs

Während Unternehmen immer häufiger private Daten mit Large Language Models (LLMs) nutzen, ist Sicherheit entscheidend. Laut einer aktuellen MIT-Umfrage nennt die Mehrheit der Befragten (59 %) Data Governance, Sicherheit oder Datenschutz als wichtige Themen, während 48 % Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenintegration betonen. Es ist möglich, sichere Integrationen von Grund auf aufzubauen, aber es erfordert Fachwissen und viel Zeit, um Authentifizierung, Verschlüsselung, Compliance und mehr einzurichten und zu verwalten. Stellen Sie sich vor, Sie würden dies für jedes LLM, das Ihr Unternehmen verwenden möchte, separat tun – die betriebliche Komplexität nimmt schnell zu.

In diesem Beitrag erhalten Sie Einblick in die Sicherheits-Must-haves und wie Snowflake Cortex AI mit diesen Prinzipien entwickelt wurde, damit sich Entwickler:innen auf die Entwicklung von Anwendungen mit ihren bevorzugten Frontier-Modellen konzentrieren können – unabhängig davon, ob es sich um solche von Anthropic, OpenAI, Mistral, DeepSeek oder Meta handelt.

Sicherheits-Checkliste für die Daten-zu-KI-Integration

Die Integration Ihrer Daten in ein Large Language Model (LLM) erfordert eine sorgfältige Abwägung mehrerer wichtiger Sicherheitsbereiche zum Schutz sensibler Informationen. Starke Authentifizierung, einschließlich Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), ist von entscheidender Bedeutung, da sie unbefugten Zugriff durch eine zusätzliche Sicherheitsebene verhindert. Durch die Implementierung robuster Zugriffskontrollen wird sichergestellt, dass nur autorisierte Benutzer:innen und KI-Dienste mit den Daten interagieren können. Um Datenflüsse zu sichern, ist die Einrichtung starker Netzwerksicherheitspraktiken – idealerweise mit einer Zero-Trust-Architektur – unerlässlich, um die Kontrolle über diejenigen Dienste zu behalten, die für den Zugriff auf die Daten autorisiert sind. 

Der Schutz von Daten im Ruhezustand (at rest) und während der Übertragung (in transit) durch Verschlüsselung ist eine weitere wesentliche Maßnahme, die sensible Informationen zu jedem Zeitpunkt vor unbefugtem Zugriff schützt. Der Aufbau von Sicherheitsüberwachungs- und Anomalieerkennungsfunktionen ermöglicht einheitliche Echtzeitprüfungen potenzieller Bedrohungen und bietet Auditpfade für gründliche Untersuchungen. Um branchenspezifische Anforderungen zu erfüllen und rechtliche Risiken zu minimieren, sind die Ausführung von Compliance- und Zertifizierungschecklisten (wie SOC 2, ISO 42001, HIPAA usw.) erforderlich. Auch das regelmäßige Anwenden von Sicherheitspatches und Updates zur Behebung von Schwachstellen ist unerlässlich, um die Verteidigung des Systems zu stärken, indem es auf dem neuesten Stand gehalten wird. Schließlich ermöglicht der Aufbau eines Frameworks zur Reaktion auf Vorfälle ein schnelles und effektives Handeln, um auftretende Sicherheitsrisiken einzudämmen und zu lösen. Gleichzeitig werden durch kontinuierliche Penetrationstests proaktiv potenzielle Schwachstellen erkannt, wodurch sichergestellt wird, dass das System widerstandsfähig gegen neue Bedrohungen bleibt. 

Wie Snowflake Cortex AI die Sicherheit für Sie optimiert

Cortex AI bietet neben Abruf von strukturierten und unstrukturierten Daten und Orchestrierungsdiensten eine vollständige Palette branchenführender LLMs für das Erstellen von AI Data Agents. Diese Dienste arbeiten direkt im sicheren Perimeter von Snowflake und sparen wertvolle Zeit bei der Sicherheitseinrichtung und -pflege. Cortex AI bietet umfassende Kontrolle, sodass sich Entwickler:innen auf Entwicklungs- und Plattformteams konzentrieren können, um einfach und sicher mehr Anwendungsfälle zu onboarden.  

Snowflake Cortex AI enthält mehrere wichtige Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre Daten zu schützen und gleichzeitig LLM-Funktionen zu nutzen. Für eine starke Authentifizierung bei Verwendung der Cortex LLM REST API wird eine Schlüsselpaarauthentifizierung eingesetzt. Darüber hinaus unterstützt Snowflake die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für menschliche User, die auf die Plattform zugreifen, und verbessert so die Anmeldesicherheit. Diese Authentifizierungsmethoden können durch die Kombination mit Netzwerkrichtlinien zur Kontrolle der Datenherkunft noch verstärkt werden. 

Die Zugriffskontrollen werden durch das einheitliche, datenzentrierte RBAC-System (Rollenbasierte Zugriffskontrollen) von Snowflake optimiert, das den Zugriff auf Daten- und KI-Ressourcen in großem Umfang verwaltet. Die Datenbankrolle snowflake.cortex_user ermöglicht präzise Kontrolle darüber, welche User auf die LLM-Funktionen zugreifen können. Für die granulare Steuerung des Zugriffs auf bestimmte Modelle gibt es Freigabelisten (Allowlists) und rollenbasierte Zugriffsrichtlinien (RBAC). Hinsichtlich der Netzwerksicherheit bleibt das LLM bei Verwendung eines LLMs in der gleichen Region wie Ihr Snowflake-Konto vollständig innerhalb der sicheren Grenzen von Snowflake enthalten. Die Datenübertragung zwischen den Datenbanken und dem KI-Dienst wird authentifiziert und mit einem Zero-Trust-Modell verschlüsselt. In regionsübergreifenden Szenarien, in denen eine Anfrage an ein LLM in einer anderen Snowflake-Cloudregion gesendet werden kann – Ihr Snowflake-Konto befindet sich z. B. in AWS US East 1 (N. Virginia) und das Cortex AI LLM in Azure East US 2 (Virginia) –, werden übertragene Daten mit gegenseitigem TLS 1.2 und höher unter Verwendung von FIPS-konformen Algorithmen geschützt.

Die Datenverschlüsselung erfolgt sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung. Ihre Daten werden clientseitig verschlüsselt und zusätzlich zur serviceseitigen Verschlüsselung des Cloud-Service-Anbieters mit einem eindeutigen Schlüssel an Ihr Konto gebunden. Wie bereits erwähnt, werden Daten auch bei der Übertragung über nicht vertrauenswürdige Netzwerke mit TLS 1.2 und höher verschlüsselt und authentifiziert. Zur Überwachung und Protokollierung setzt das Bedrohungserkennungsteam von Snowflake proprietäre Technologie ein, um Sicherheitssignale innerhalb von Protokollen zu identifizieren und Warnungen für Anomalien in den Daten bereitzustellen. Des Weiteren wird durch eine rotierende Rufbereitschaft unserer Support- und Technik-Teams sichergestellt, dass Störungen wie Performance-Einbrüche oder andere Vorfälle schnell behoben werden. 

In Sachen Compliance profitieren User von allen bestehenden Snowflake-Compliance-Zertifizierungen. Patch-Management und Updates werden über das ausgefeilte Schwachstellenmanagementsystem von Snowflake abgewickelt, das interne Workloads scannt und Patches und Korrekturen in Übereinstimmung mit einigen der strengsten Compliance-Systeme vorantreibt. Für das Incident-Reporting verfügen Snowflakes dedizierte Teams für Incident Response und Threat Detection über ein robustes System zur Handhabung von Sicherheitsvorfällen, das auf vordefinierten Plänen und regelmäßig geübten Szenarien basiert. Für kontinuierliche Penetrationstests ergänzt Snowflake sein internes Programm schließlich durch ein offenes Bug-Bounty-Programm über HackerOne. Dies dient der proaktiven Identifizierung potenzieller Schwachstellen, um ein widerstandsfähiges System gegen sich wandelnde Bedrohungen aufrechtzuerhalten. 

Zusammenfassung

Die sichere Integration von LLMs und anderen KI-Diensten kann kompliziert sein und erfordert umfangreiche Konfiguration. Wenn Sie es selbst tun, müssen Sie komplexe Workflows bewältigen, die viel Zeit von der Entwicklung oder Skalierung der Anwendungsfallbereitstellung in Anspruch nehmen können – mit dem zusätzlichen Risiko uneinheitlicher Konfigurationen und Kontrollen, die von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden könnten. 

Snowflake Cortex AI bietet Ihnen sicheren Zugriff auf mehrere hochmoderne LLMs. Kein einziger Cloud-Service-Anbieter kann das heute für Sie erledigen. Sie müssen nur die Benutzerauthentifizierung und die Zugriffskontrolle für diese Modelle konfigurieren, wie Sie es bei jedem anderen Snowflake-Produkt tun würden. Hinter den Kulissen werden Netzwerksicherheit, Datenverschlüsselung, Überwachung und Protokollierung, Compliance, Patchmanagement usw. automatisch von der Snowflake Secure Platform für Sie erledigt. Mit diesem Secure LLM as a Service können Sie sich auf Innovation konzentrieren, anstatt auf komplexes, aber extrem wichtiges Sicherheitsmanagement.

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• AI Security Framework: Praktischer Ansatz zur Sicherung von KI-Systemen
• Snowflake Cortex AI: Dokumentation