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Microsoft PyRIT – was das generative KI-Red-Teaming-Tool auszeichnet

by Daniel Rottländer
Published: Last Updated on
Microsoft PyRIT

Microsoft PyRIT – das generative KI-Red-Teaming-Tool mit hohem Nutzen

Generative KI-Systeme, die Inhalte wie Texte, Bilder und sogar Code erzeugen können, sind in den letzten Jahren immer leistungsfähiger geworden. Doch mit ihrer wachsenden Fähigkeit, menschenähnliche Inhalte zu erstellen, steigt auch das Risiko, dass sie für böswillige Zwecke missbraucht werden. Angriffe können darauf abzielen, KI-Systeme zu manipulieren, um falsche Informationen zu verbreiten, Urheberrechtsverletzungen zu begehen oder sensible Daten zu kompromittieren. Microsoft hat einen bedeutenden Schritt unternommen, um die Sicherheit von Künstlicher Intelligenz (KI)-Systemen zu verstärken, indem es PyRIT (Python Risk Identification Toolkit) der Öffentlichkeit zugänglich macht.

Doch was ist PyRIT und welche Vorteile bietet es Organisationen der unterschiedlichsten Art? In diesem Blogbeitrag gehen wir auf diese und viele weitere Fragen näher ein.

Was ist PyRIT von Microsoft?

Microsoft hat PyRIT, ein Toolkit zur Identifizierung von Risiken in generativen KI-Systemen, entwickelt, um durch das Erstellen bösartiger Prompts die Sicherheit und Robustheit dieser Systeme zu testen und zu verbessern. Das Hauptziel ist die frühzeitige Erkennung und Reduzierung potenzieller Risiken, die mit dem Einsatz generativer KI verbunden sind.

Im Rahmen seiner Sicherheitsinitiativen hat Microsoft PyRIT in umfassenden Tests, einschließlich der Überprüfung des bekannten Copilot-Systems, auf über 60 generativen KI-Modellen angewendet. Diese Tests dienten dazu, die Widerstandsfähigkeit und Sicherheit der Modelle zu beurteilen. PyRIT automatisiert den Prozess der Risikobewertung, indem es gezielt bösartige Anfragen an die KI-Systeme richtet und deren Antworten analysiert, was eine schnelle und effiziente Beurteilung der Systemrisiken ermöglicht.

Die Einsatzmöglichkeiten im Überblick

PyRIT zielt darauf ab, große Sprachmodelle und deren Schnittstellen einer umfassenden Risikobewertung zu unterziehen, die eine breite Palette von Risikokategorien abdeckt. Dies umfasst die Identifizierung von potenziellen Gefahren wie die Erzeugung von Falschinformationen, den Missbrauch durch Erstellung verbotener Inhalte sowie Sicherheitsbedrohungen, darunter Malware-Erstellung und das Umgehen von Sicherheitsmechanismen. Datenschutzrisiken, wie etwa Identitätsdiebstahl, werden ebenfalls von PyRIT abgedeckt.

Das Tool verfügt über eine Bewertungsengine, die den Nutzern zwei Optionen zur Analyse der Ausgaben des KI-Systems bietet: den Einsatz eines klassischen Machine-Learning-Klassifikators oder die Nutzung eines LLM-Endpunkts für eine Selbstbewertung. Microsoft betont, dass das Hauptziel darin besteht, Forschern eine solide Basis zu bieten, um die Leistung ihres Modells und der gesamten Inferenzpipeline hinsichtlich verschiedener Schadenskategorien zu messen und zu vergleichen, um kontinuierliche Verbesserungen an ihren Modellen vornehmen zu können.

Wann ist PyRIT verfügbar?

Das Toolkit ist jetzt allgemein verfügbar und bietet Demos, die Anwendern helfen, seine Funktionsweise zu verstehen. Zudem plant Microsoft ein Webinar zu PyRIT, um die Anwendung des Tools im Rahmen des Red Teaming von generativen KI-Systemen zu demonstrieren. Dies gibt Interessenten die Chance, tiefergehende Einblicke in die Funktionalität und den Nutzen von PyRIT zu gewinnen.

Doch was ist Red Teaming eigentlich? Red Teaming im IT-Bereich bezeichnet eine praxisnahe und umfassende Methode zur Bewertung der Sicherheit von Informationssystemen, Netzwerken oder Organisationen. Dabei ahmt ein Red Team, bestehend aus Sicherheitsexperten, echte Angreifer nach, um Schwachstellen, Sicherheitslücken und potenzielle Risiken in der IT-Infrastruktur eines Unternehmens oder einer Organisation zu identifizieren. Durch das Durchführen von Angriffssimulationen können Organisationen ihre Reaktionspläne in Echtzeit testen und die Fähigkeiten ihrer Sicherheitsteams zur Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle verbessern.

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