MLSecOps & Adversarial ML: Security für KI-Systeme rückt in den Fokus

Worum geht es?

Nicht nur KI für Security, sondern Security für KI gewinnt an Fahrt. In den Trends tauchen vermehrt Projekte rund um MLSecOps und Adversarial Machine Learning auf:

• awesome-MLSecOps - kuratierte Sammlung zu Sicherheit von ML/MLOps-Systemen (u. a. Data Poisoning, Modell-Diebstahl, LLM-Risiken)
• WhiteHat - KI-Tools für Phishing-Erkennung, Adversarial ML und sichere Modell-Evaluation inkl. LoRA-Fine-Tuning

Warum relevant?

Mit produktiven LLMs und ML-Pipelines entstehen neue Angriffsflächen: Prompt Injection, Trainingsdaten-Vergiftung (Data Poisoning), Modell-Exfiltration und manipulierte Eingaben (Adversarial Examples). Klassische AppSec-Kontrollen decken diese Risiken nicht ab - es braucht ML-spezifische Schutz- und Test-Verfahren.

Einordnung für Security-Teams

• ML-Systeme in die Bedrohungsmodellierung aufnehmen (OWASP ML/LLM Top 10 als Startpunkt)
• Daten-Lieferketten und Trainingsdaten auf Integrität absichern
• Modelle und Endpunkte gegen Missbrauch, Exfiltration und Prompt Injection härten