Defence-in-Depth

AI-era Defence-in-Depth Maturity Workspace

Bewertung des Reifegrads der Verteidigungsarchitektur für das KI-Zeitalter mit zehn Verteidigungsschichten.

Hinweis: Diese Inhalte sind generische Umsetzungshilfen und ersetzen keine Rechtsberatung, keine aufsichtsrechtliche Auslegung, keine aufsichtsverbindliche Einreichung und keine institutsspezifische Prüfung.

Initial (Anfang)

Definiert

Implementiert

Etabliert

Verteidigungsschicht	KI-spezifisch	Aktuell	Ziel	Lücke	Massnahmen
Policies & Governance	Ja	definiert	etabliert	KI-spezifische Sicherheitsrichtlinien fehlen teilweise	• KI-Sicherheitsrichtlinie verabschieden • KI-Governance-Struktur aufbauen • Rollen und Verantwortlichkeiten für KI-Sicherheit definieren
Physische Sicherheit	Nein	etabliert	etabliert	Keine spezifischen Anpassungen für KI erforderlich
Netzwerksicherheit & Segmentation	Ja	implementiert	etabliert	KI-Umgebungen benötigen Micro-Segmentation und spezielle Segmentierung	• Micro-Segmentation für KI-Training und Inferenz • Separate Netzwerksegmente für KI-APIs • Zero-Trust-Netzwerkzugriff für KI-Dienste
Endpoint Protection	Ja	implementiert	etabliert	KI-Endpoints (GPU-Server, ML-Workstations) haben spezielle Anforderungen	• KI-Workstation-spezifische Härtung • Container-Sicherheit für ML-Workloads • EDR für KI-Infrastruktur erweitern
Identitäts- & Zugriffsmanagement	Ja	implementiert	etabliert	KI-spezifische Zugriffsmuster nicht vollständig abgedeckt	• MFA für alle KI-Entwicklungsumgebungen • Just-in-Time-Zugriff für KI-Administration • KI-Modell-spezifische Berechtigungsmodelle
Anwendungssicherheit	Ja	definiert	implementiert	KI-Anwendungen benötigen spezielle Sicherheitstests und -kontrollen	• Prompt-Injection-Tests in SDLC integrieren • Adversarial-Testing für KI-Modelle • KI-spezifische Code-Reviews
Datensicherheit	Ja	implementiert	etabliert	KI-Daten (Trainingsdaten, Modellgewichte) benötigen speziellen Schutz	• Klassifizierung von KI-Trainingsdaten • Verschlüsselung von Modellgewichten • Datenverlustprävention für KI-APIs
Detektion & Monitoring	Ja	initial	definiert	KI-spezifische Angriffserkennung fehlt weitgehend	• KI-Angriffssignaturen in SIEM integrieren • Anomalieerkennung für KI-API-Nutzung • Model-Integritätsmonitoring
Reaktion & Wiederherstellung	Ja	initial	definiert	KI-Cyber-Vorfälle sind nicht in Incident-Response-Pläne integriert	• KI-Cyber-Vorfall-Szenarien in IR-Pläne aufnehmen • Modell-Wiederherstellungsprozess definieren • KI-Forensik-Fähigkeiten aufbauen
KI-Governance & Compliance	Ja	definiert	implementiert	KI-Governance für Sicherheit noch nicht vollständig operationalisiert	• KI-Sicherheitsmetriken für das Management • Regelmässige KI-Sicherheitsaudits • KI-Compliance-Reporting-Struktur

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