Security Operations

Architektur und Richtlinien sind die Grundlage — aber Sicherheit entsteht erst im täglichen Betrieb. Security Operations (SecOps) für AI bedeutet: kontinuierliches Monitoring, automatisierte Reaktion und eine Sicherheitskultur, die das gesamte Team einschließt.

Continuous Monitoring

Was Sie überwachen müssen

Ein AI Security Dashboard sollte diese Metriken in Echtzeit anzeigen:

Sicherheitsmetriken:

• Prompt-Injection-Versuche pro Stunde/Tag (Trend)
• PII-Detektionen in Input und Output
• Jailbreak-Versuche und Erfolgsrate
• Anomale Nutzungsmuster (Abweichung vom Baseline)

Operationale Metriken:

• Modell-Latenz (plötzlicher Anstieg = möglicher DoS)
• Token-Verbrauch pro Nutzer/Team (Cost Anomaly Detection)
• Error Rate (plötzlicher Anstieg = möglicher Angriff oder Systemfehler)
• Guardrail Trigger Rate (wie oft greifen Sicherheitsfilter?)

Compliance-Metriken:

• DSGVO-Anfragen (Löschungen, Auskünfte) im AI-Kontext
• Audit-Log-Vollständigkeit
• Richtlinien-Compliance-Score pro Team

Monitoring-Stack

Threat Detection & Automated Response

Detection Rules

Automatisierte Erkennung von Bedrohungen:

• Prompt Injection Patterns: ML-Classifier + Rule Engine scannen jeden Input
• Data Exfiltration Signals: Ungewöhnlich detaillierte Antworten, Markdown-Links in Outputs, Base64-Strings
• Account Compromise: Plötzliche Verhaltensänderung eines Nutzers (andere Themen, andere Zeiten)
• Model Degradation: Qualitätsverlust in Antworten (mögliches Poisoning)

Automated Response Playbooks

Playbook 1 — Prompt Injection erkannt:

1. Request blockieren → 403 Forbidden
2. User-Session in Watchlist aufnehmen
3. Alert an Security Team
4. Nächste 10 Requests des Users verschärft prüfen

Playbook 2 — PII Leak erkannt:

1. Response blockieren → generische Fehlermeldung
2. Incident automatisch in Ticketing-System erstellen
3. Betroffene Daten identifizieren
4. Escalation an Data Protection Officer

Playbook 3 — Cost Anomaly:

1. Token-Budget des Users/Teams temporär reduzieren
2. Alert an Team Lead und FinOps
3. Nutzungsmuster analysieren (Shadow AI? Angriff? Fehler im Code?)

Compliance Auditing

Kontinuierliche Compliance

Statt jährlicher Audits — kontinuierliche Compliance-Checks:

• Automatisierte Policy Checks: Werden alle Prompts geloggt? Ist PII-Filtering aktiv? Sind Rate Limits konfiguriert?
• Configuration Drift Detection: Wurde ein Guardrail deaktiviert? Hat jemand den System Prompt geändert?
• Access Reviews: Wer hat Zugriff auf welche Modelle? Stimmen die Berechtigungen noch?
• Data Retention: Werden Logs und Trainingsdaten gemäß DSGVO-Fristen gelöscht?

Security Scoring

Ein AI Security Score aggregiert alle Metriken zu einem Gesamtbild:

Bewertung: A (90–100), B (75–89), C (60–74), D (< 60 — sofortiger Handlungsbedarf)

Team Training & Security Culture

Security Awareness für AI

Jeder Mitarbeiter, der AI-Tools nutzt, braucht ein Grundverständnis:

• Onboarding: 30-Minuten-Schulung zu AI Security Basics (Prompt Injection, Datenklassifikation)
• Monatliche Updates: Newsletter mit aktuellen Bedrohungen und Best Practices
• Phishing-Simulationen: Prompt-Injection-Simulationen für Entwickler und Power User
• Responsible Use Policy: Klare Regeln, welche Daten in AI-Tools eingegeben werden dürfen

Rollen und Verantwortlichkeiten

• AI Security Lead: Verantwortlich für Security-Architektur, Policies und Incident Response
• AI Red Team: Kontinuierliches Testing der eigenen Systeme
• Entwickler: Security by Design — jede LLM-Integration mit Guardrails
• Endnutzer: Awareness, keine sensiblen Daten in Prompts, Anomalien melden

Kultur schlägt Technologie: Die beste Security-Architektur versagt, wenn Mitarbeiter sensible Daten in ChatGPT kopieren. Investieren Sie mindestens so viel in Training wie in Tooling.