Wie MSPs KI-Sicherheit bewerten sollten

KI ist bereits in die meisten Workflows Ihrer Kundschaft integriert. Mitarbeitende nutzen Chatbots und andere integrierte GenAI-Tools, um E-Mails zu entwerfen, Daten zu analysieren und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Die Herausforderung? Ein Großteil dieser Aktivitäten findet außerhalb Ihrer formellen Sicherheitskontrollen statt – und das kann zur Entstehung einer neuen Risikoebene führen.

Für Managed Service Provider (MSPs) stellt sich nicht mehr die Frage, ob sie ihrer Kundschaft den Einsatz von KI ermöglichen sollen,  sondern wie sie die richtige KI-Sicherheitslösung auswählen können. Sie benötigen eine Lösung, die auf mehreren Clients funktioniert, Ihr Geschäftsmodell unterstützt und neue Bedrohungen (wie Prompt Injection-Angriffe und Schatten-KI-Verwendung) berücksichtigt. Dieser Artikel stellt einen praxisnahen Leitfaden vor, der MSPs dabei hilft, KI-Sicherheitslösungen verlässlich miteinander zu vergleichen.

Herkömmliche Sicherheitstools wurden nicht für die Art und Weise entwickelt, wie GenAI heute verwendet wird. Bewährte Sicherheitsfunktionalitäten wie Data Loss Prevention (DLP), Identity and Access Management (IAM) und Endpoint Protection sind nach wie vor wichtig. Wenn diese Systeme jedoch isoliert agieren, bleiben einige der größten KI-spezifischen Risiken ungeschützt:

• Mitarbeitende, die sensible Daten in ChatGPT oder Copilot einfügen.
• Nicht autorisierte Schatten-KI-Tools, die in den Umgebungen der Kund:innen aktiv sind.
• Prompt Injection-Angriffe, die KI-Ausgaben manipulieren.
• Mangelnde Transparenz bei isolierten KI-Interaktionen und -Workflows.

In den meisten Fällen kommen MSPs zwar mit vereinzelten DLP-, IAM- und Endpoint Protection-Tools aus, doch erfordern diese Tools eine komplexe und aufwendige Integration.

KI-Sicherheit ist ein Schutzkonzept, das darauf ausgelegt ist, die Nutzung von KI im gesamten Unternehmen zu überwachen, zu kontrollieren und zu schützen. Je nach Anwendungsfall kann dies Folgendes umfassen:

• Endkunden-Unternehmen (Consumers): Absicherung der Art und Weise, wie Mitarbeitende GenAI-Tools (wie ChatGPT oder Copilot) nutzen – einschließlich Prompts, Dateneingaben, Ausgaben und Benutzerzugriffen.
• Entwickelnde Unternehmen (Builders): Schutz von KI-Integrationen und Arbeitsabläufen, die auf Plattformen wie den APIs von OpenAI, Microsoft oder AWS basieren.
• Entwickler:innen (Developers): Absicherung von KI-Modellen und der IT-Infrastruktur – einschließlich Trainingsdaten, Modellintegrität und Schwachstellen in Applikationen.

 Während diese Anwendungsfälle verschiedene Stufen der KI-Einführung abdecken, konzentrieren sich die meisten MSPs auf die Szenarien für Endkund:innen (Consumer) und entwickelnde Unternehmen (Builders). Bei Consumer-Szenarien ist die Steuerung der Art und Weise, wie Endanwender:innen mit KI-Tools interagieren, entscheidend, um Datenabfluss zu verhindern, Compliance zu gewährleisten und eine sichere KI-Einführung zu ermöglichen. Bei Szenarien für entwickelnde Unternehmen (Builders) wird KI direkt in Applikationen, Workflows und Services integriert.

Für die meisten MSPs kommt es darauf an, das Gleichgewicht zwischen den von Ihrem Unternehmen und Ihren Kund:innen geforderten Services zu wahren und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten sowie die Komplexität zu reduzieren. Genau hier scheitern viele Lösungen. Sie sind oft für Sicherheitsteams in größeren Unternehmen konzipiert, nicht jedoch für MSP-Geschäftsmodelle.

Acronis GenAI Protection kann insbesondere in den Bereichen Kosten und einfache Verwaltung punkten, vor allem bei Consumer- und Builder-Szenarien. Die Lösung bietet Service Providern einfache, integrierte Kontrollfunktionen, um die wachsenden GenAI-Umgebungen ihrer Kundschaft abzusichern.

Acronis GenAI Protection verfolgt einen Endpoint-First-Ansatz. Dies ermöglicht es MSPs, KI-Anwendungsfälle sowohl für Endkund:innen (Consumer) als auch für entwickelnde Unternehmen (Builders) sicher zu unterstützen, indem eine verbesserte Transparenz, Kontrolle und Absicherung in den Endpoint-Umgebungen der Kund:innen bereitgestellt wird:

• Die Lösung erkennt und überwacht GenAI-Applikationen (einschließlich der Schatten-KI-Nutzung und des Benutzerverhaltens über isolierte Systeme hinweg) und ermöglicht gleichzeitig die Erstellung von Berichten sowie die Durchsetzung von Richtlinien.
• Die Software kann sensible Daten schützen, indem sie Prompts auf vertrauliche Informationen prüft und unbefugte Übertragungen an nicht autorisierte KI-Tools durch flexible Erkennungs- oder Blockierungsoptionen verhindert.
• Sie wehrt KI-Bedrohungen ab, indem sie schädliche Prompts sowie Prompt-Injection-Angriffe erkennt und blockiert. Dies sorgt für sicherere KI-Interaktionen, minimiert das Risiko von Missbrauch oder unerwünschten Ergebnissen und hilft MSPs dabei, eine sichere KI-Einführung mit verlässlicher Governance voranzutreiben.

Außerdem sollten Sie noch diese sechs weiteren Punkte berücksichtigen:

1. Mandantenfähige Architektur und MSP-Betrieb

Viele KI-Sicherheitslösungen sind für einzelne Unternehmen konzipiert und nicht für MSPs, die mehrere Kundenumgebungen verwalten. Für MSPs sind betriebliche Effizienz und Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung.

Berücksichtigen Sie Folgendes:

• Eine einheitliche Konsole über alle Mandant:innen hinweg.
• Flexible Richtlinienanpassung (auf Kunden-, Umgebungs- oder Abteilungsebene).
• Einfache Erstellung von Richtlinien und fortlaufende Verwaltung.
• Nahtloses Onboarding und Integration in Ihren bestehenden Software-Stack.

Datensicherung (Data Protection) bleibt das Fundament der KI-Sicherheit. Da KI zunehmend in Applikationen und Services integriert wird, erstreckt sich dies über das traditionelle Monitoring hinaus auf die Frage, wie Daten durch Prompts, APIs und KI-gestützte Workflows fließen.

Berücksichtigen Sie Folgendes:

• Wie werden sensible Daten bei KI-Interaktionen und -Integrationen identifiziert und geschützt?
• Können Richtlinien konsistent über Kund:innen und Anwendungsfälle hinweg angewendet werden?
• Wie skalierbar und verwaltbar sind diese Kontrollmechanismen über verschiedene Umgebungen hinweg?

Für MSPs, die KI-gestützte Services unterstützen, geht es bei der Transparenz weniger darum, jedes einzelne Tool zu erkennen, sondern vielmehr darum, zu verstehen, wie KI innerhalb von Workflows, Applikationen und Umgebungen genutzt wird.

Berücksichtigen Sie, wie und ob die Lösung:

• Transparenz bezüglich KI-gestützter Tools, Integrationen und Nutzungsmuster bietet.
• Ein umgebungsübergreifendes Monitoring für Untersuchungen und Audits ermöglicht.
• Handlungsrelevante Erkenntnisse unterstützt, die operationalisiert werden können.

KI-Sicherheit ist nicht nur ein Risiko – sie ist auch eine neue Umsatzchance. Diese Lösungen sollten MSPs dabei unterstützen, KI-Sicherheit als skalierbaren Service mit direktem Kundennutzen bereitzustellen.

Berücksichtigen Sie eine Lösung, die:

• KI-Sicherheit als White-Label-Service (Branded Service) anbietet.
• Eine flexible Preisgestaltung und attraktive Margen sichert.
• Es Ihnen ermöglicht, Ihre Services ohne großen betrieblichen Mehraufwand zu skalieren.

KI bringt neue Herausforderungen in den Bereichen Governance und Compliance mit sich, insbesondere wenn sie in kundenorientierte Services und Workflows integriert wird. Kontrollmechanismen müssen durchsetzbar bleiben, während sie über verschiedene Umgebungen hinweg skaliert werden.

Berücksichtigen Sie Folgendes:

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen für KI-Services und -Integrationen.
• Audit-Logs für KI-Interaktionen und -Aktivitäten.
• Die Übereinstimmung mit gesetzlichen Regelwerken wie dem NIST AI RMF, dem EU-KI-Gesetz oder der Norm ISO 42001.

Da KI zunehmend in Workflows und Applikationen integriert wird, gewinnen eingabebezogene Risiken (wie Prompt Injection und Missbrauch) zunehmend an Bedeutung.

Berücksichtigen Sie bei der Bewertung von Lösungen Folgendes:

• Wie werden verdächtige oder schädliche Prompt-Eingaben identifiziert?
• Besteht Transparenz hinsichtlich der Prompts und der resultierenden Ausgaben für Monitoring- und Audit-Zwecke?
• Wie gut lassen sich diese Kontrollmechanismen in umfassendere Sicherheits-Workflows integrieren?

Die Einführung von KI schreitet so schnell voran, dass die meisten Sicherheitsstrategien damit kaum Schritt halten können. Für MSPs schafft diese Lücke sowohl Risiken als auch Chancen. Letztendlich geht es bei der Absicherung der KI-Nutzung vor allem um Kontrolle, Datensicherung und skalierbares Risikomanagement. MSPs, die diesen Prozess vereinfachen, können einen größeren Mehrwert bieten und sich einen Vorsprung sichern.

Acronis GenAI Protection hilft MSPs dabei, diese Lücke zu schließen, indem es eine bessere Kontrolle, Transparenz und Absicherung der KI-Nutzung in den Endpoint-Umgebungen der Kund:innen ermöglicht. Da sie nativ in die Acronis Plattform integriert ist, ermöglicht sie es MSPs, die GenAI-Nutzung zu überwachen, die Verwendung von Schatten-KIs zu erkennen, das Teilen vertraulicher Daten mit öffentlichen KI-Tools zu unterbinden und den schädlichen Missbrauch von Prompts zu verhindern.

Acronis GenAI Protection ermöglicht es MSPs:

• Datenabfluss-Risiken zu reduzieren, die Compliance zu stärken und vor neuartigen, KI-gestützten Bedrohungen zu schützen.
• KI-Sicherheit in einen skalierbaren Service mit direktem Kundennutzen zu verwandeln.
• Eine sichere KI-Einführung für ihre Kund:innen zu unterstützen.
• Ihre eigenen Service-Angebote in neuen Märkten auszuweiten.

Die Absicherung Ihrer Kund:innen beginnt im KI-Zeitalter bei den Endgeräten. Entscheidend für den Schutz ist letztlich, wie KI eingesetzt wird, wie Daten durch das System fließen und wie Ihr MSP-Unternehmen die entsprechenden Risiken in den Griff bekommt.