Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in kritischen Bereichen erfordert Daten von höchster Qualität. Wenn KI mit fehlerhaften oder verzerrten Daten trainiert wird, entstehen unvermeidlich Probleme. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat daher mit dem Leitfaden QUAIDAL ein Werkzeug entwickelt, das gezielt die Qualität von Trainingsdaten bewertet und verbessert. Dieser praxisorientierte Leitfaden bietet Entwicklern und Betreibern von KI-Systemen eine konkrete Unterstützung, um regulatorische Anforderungen technisch korrekt umzusetzen. Der Leitfaden vereinfacht die abstrakten Vorgaben der EU-KI-Verordnung, indem er sie in klare Kriterien, Bausteine und Methoden übersetzt.
Umfangreiche Qualitätsmaßnahmen
QUAIDAL beinhaltet zehn Hauptkriterien, die durch 143 Metriken und Maßnahmen ergänzt werden. Diese decken den kompletten Datenzyklus ab, von der Datenwahl und -bereinigung über das Prüfen auf Verzerrungen bis hin zu Datenschutz und Governance. Besonders Entwickler von Hochrisiko-KI-Systemen profitieren davon, da sie gezielt die für ihr Projekt passenden Qualitätsmaßnahmen auswählen und deren Umsetzung dokumentieren können. Durch das modulare Konzept des Leitfadens bleibt er anpassungsfähig und erweiterbar, um auf neue Technologien oder Anforderungen zu reagieren. Zusätzlich stellt das BSI maschinenlesbare Versionen und Beispielcodes auf GitHub zur Verfügung, um die Entwicklung vertrauenswürdiger KI zu fördern.
Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten
Laut der Präsidentin des BSI, Claudia Plattner, ist die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen nur mit qualitativ hochwertigen Trainingsdaten gewährleistet. Entwickler und Organisationen sind daher aufgefordert, ihre eigenen Ideen und Erfahrungen in die Weiterentwicklung des Leitfadens einzubringen.
Datenschutzprobleme bei DeepSeek
In einem anderen Kontext hat die Berliner Datenschutzbeauftragte Maßnahmen gegen die KI-Anwendung DeepSeek ergriffen. Wegen schwerwiegender Datenschutzverletzungen, die durch Datenübertragungen nach China begangen wurden, liegt der Fall nun bei großen Technologiekonzernen wie Apple und Google. Diese Entwicklungen könnten dazu führen, dass die App bald aus den deutschen App-Stores entfernt wird.
Kritische Studie zu KI-Denkfähigkeiten
Eine aktuelle Untersuchung von Apple-Forschern stellt die bisherigen Annahmen über die Denkfähigkeiten moderner KI-Systeme in Frage. Die Studie legt offen, dass führende “Reasoning-Modelle” bei neuartigen Problemen versagen und wohl eher komplexe Muster erkennen als echtes logisches Schlussfolgern zu betreiben.
Verpflichtende KI-Schulungen für Unternehmen
Ab Februar 2025 sind Unternehmen in der Europäischen Union gesetzlich verpflichtet, ihre Mitarbeiter im Umgang mit KI auszubilden. Die G DATA academy hat hierfür ein E-Learning-Programm entwickelt, das kompakt über die wesentlichen Grundlagen sowie die neuen gesetzlichen Anforderungen informiert.
Microsoft stellt bedeutende Neuerungen für Windows vor, die Unternehmen in Sachen Sicherheit und Organisation, insbesondere bei KI-Workflows, zukunftsfähig machen sollen. Der Fokus liegt auf der Absicherung agentischer Workflows und der Verbesserung der Sicherheitsgrundlagen. Neue Funktionen wie Agent Workspace, Sysmon-Integration und moderne Recovery-Mechanismen sollen Systemausfälle minimieren und Wiederherstellungen beschleunigen. Google führt währenddessen “Private AI Compute” ein und eine Studie zeigt, dass in deutschen Behörden oft unautorisierte KI-Tools genutzt werden, obwohl das Sicherheitsbewusstsein wächst.
Am Paderborn Center for Parallel Computing (PC2) wurde der Hochleistungsrechner “Otus” in Betrieb genommen. Mit über 140.000 Prozessorkernen und einer nahezu fünf Petabyte umfassenden Speicherkapazität ermöglicht Otus Forschenden aus ganz Deutschland komplexe Simulationen und datenintensive Berechnungen. Der Supercomputer, der energieeffiziente Technologien nutzt, wurde für vielfältige Anwendungen wie Quantenchemie und KI-Prozesse konzipiert und ist Teil der nationalen Hochleistungsrechnen-Initiative.
Microsoft hat kürzlich “Azure Storage Discovery” eingeführt, ein innovatives Tool, das Unternehmen eine klarere Sicht auf ihre Datenbestände in Azure bietet. Der Dienst zielt darauf ab, Organisationen bei der Übersicht über Speicherressourcen, der Nachvollziehbarkeit von Kosten und dem Überwachen von Sicherheitskonfigurationen zu unterstützen. Azure Storage Discovery vereint Daten aus unterschiedlichen Subscriptions und Regionen und stellt sie in interaktiven Dashboards zur Verfügung, wodurch die Analyse von Speicherressourcen erleichtert wird. Ein weiteres Highlight ist die Integration von Copilot, die Abfragen in natürlicher Sprache ermöglicht und detaillierte Auswertungen bietet.
Der einst zukunftsweisende DNS-Dienst dns0.eu hat seinen Betrieb nach knapp drei Jahren eingestellt. Ursprünglich als ein unabhängiger, auf Datenschutz bedachter europäischer DNS-Resolver konzipiert, scheiterte das Projekt schließlich an mangelnden Ressourcen. Nutzer und Administratoren sollten sich nach Alternativen umsehen, um weiterhin sicheren und datenschutzfreundlichen DNS-Service zu nutzen.
Ein Ausfall bei Amazon Web Services (AWS) führte kürzlich zu erheblichen Beeinträchtigungen vieler bekannter Online-Dienste weltweit. Dabei kam es zu Ausfällen bei namhaften Plattformen wie Snapchat, Signal, Fortnite, Canva und Prime Video. Solche Störungen bestätigen die zentrale Rolle von AWS in der digitalen Infrastruktur vieler Unternehmen. Mittlerweile sind die Probleme behoben und die Ursache wurde ermittelt.
Cache Smuggling: Schadsoftware im Verborgenen – Sicherheitsforscher haben eine innovative Angriffstechnik entdeckt, die über den Browser-Cache Schadsoftware auf Zielsysteme bringt. Ausgangspunkt des Angriffs ist eine gefälschte Webseite, die als “Fortinet VPN Compliance Checker” getarnt ist, um Nutzer zu täuschen. Angreifer verwenden Techniken wie das Speichern von schädlichen Daten als harmlose MIME-Typen im Browser-Cache. Präventive Maßnahmen sind entscheidend zur Erkennung und Verhinderung dieser Bedrohung.
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