Neues Rahmenwerk zur rechtlichen Absicherung von KI-Sicherheitsforschung vorgestellt

Rechtliche Rahmenbedingungen für KI-Sicherheitsforschung: Eine Analyse des HackerOne "Good Faith AI Research Safe Harbor"

Die rapide Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in geschäftskritische Anwendungen und Dienstleistungen bringt neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Während die Notwendigkeit, KI-Systeme auf Schwachstellen zu testen, unbestreitbar ist, sahen sich Sicherheitsforscher oft mit rechtlichen Grauzonen konfrontiert. Das Unternehmen HackerOne, bekannt für seine Bug-Bounty-Plattform, hat nun ein Rahmenwerk eingeführt, das diese Unsicherheiten minimieren und die "Good Faith AI Research" fördern soll.

Die Herausforderung der KI-Sicherheitsforschung

Die Prüfung von KI-Systemen, insbesondere von Large Language Models (LLMs), erfordert spezifische Methoden, die herkömmlichen Sicherheitstests ähneln, aber auch neue Techniken wie Prompt Injection oder Model Inversion umfassen. Diese Methoden sind darauf ausgelegt, das System an seine Grenzen zu bringen, um potenzielle Schwachstellen, wie die Offenlegung von Trainingsdaten oder das Umgehen von Sicherheitsmechanismen, aufzudecken. Unter bestehenden Nutzungsbedingungen oder Gesetzen wie dem US-amerikanischen Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) könnten solche Aktivitäten jedoch als Verstoß oder sogar als Straftat interpretiert werden. Diese rechtliche Unklarheit hat in der Vergangenheit dazu geführt, dass ethische Hacker davor zurückschreckten, KI-Systeme umfassend zu prüfen, wodurch Unternehmen potenziellen Risiken ausgesetzt blieben.

Das "Good Faith AI Research Safe Harbor"-Rahmenwerk

Als Reaktion auf diese Herausforderungen hat HackerOne das "Good Faith AI Research Safe Harbor"-Rahmenwerk vorgestellt. Ziel ist es, einen standardisierten Ansatz für die autorisierte Sicherheitsforschung an KI-Systemen zu etablieren. Dieses Rahmenwerk erweitert den 2022 eingeführten "Gold Standard Safe Harbor" für konventionelle Software-Schwachstellen auf den Bereich der KI. Es soll eine klare und gemeinsame Grundlage für Organisationen und Forscher schaffen, um KI-Risiken schneller und effektiver zu identifizieren und zu beheben.

Verpflichtungen für Organisationen und Schutz für Forscher

Organisationen, die sich diesem Protokoll anschließen, verpflichten sich zu mehreren Punkten:

• Sie erkennen gutgläubige KI-Forschung als autorisierte Aktivität an und verzichten auf rechtliche Schritte gegen Forscher für die vereinbarten Aktivitäten.
• Das Rahmenwerk beinhaltet Ausnahmen von restriktiven Nutzungsbedingungen, die sonst die Forschung behindern könnten.
• Sollten Dritte Ansprüche im Zusammenhang mit autorisierter Forschung geltend machen, verpflichtet sich die Organisation, den Forscher zu unterstützen.

Diese Zusagen sollen Forschern das Vertrauen geben, dass ihre Bemühungen zur Verbesserung der KI-Sicherheit nicht zu rechtlichen Problemen führen. Ilona Cohen, Chief Legal und Policy Officer bei HackerOne, betont, dass Organisationen ihre KI-Systeme testen lassen möchten, Forscher jedoch die Gewissheit benötigen, dass sie dabei nicht gefährdet werden. Das Rahmenwerk soll diese Unsicherheit auf beiden Seiten beseitigen.

Implikationen für Entwicklerteams und die Industrie

Für Entwicklerteams bedeutet die Integration dieses "Safe Harbors" eine Anpassung des operativen Feedback-Zyklus. Ein Programm, das KI-Tests als willkommen und geschützt signalisiert, lädt zu einer intensiveren Prüfung durch die Forschungsgemeinschaft ein. Dies ist von Bedeutung, da interne Red Teams oft unter "Schöpferblindheit" leiden, d.h. sie wissen, wie das System funktionieren sollte, was ihre Tests beeinflussen kann. Externe Forscher, geschützt durch Safe-Harbor-Bestimmungen, können hingegen testen, wie das System unter unerwarteten, realen Bedingungen versagt.

Die Implementierung des Rahmenwerks erfordert eine enge Koordination zwischen Engineering-, Sicherheits- und Rechtsabteilungen. Der "Safe Harbor" gilt spezifisch für KI-Systeme, die im Besitz oder unter der Kontrolle der adoptierenden Organisation sind. Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines präzisen Bestandsmanagements (Software Bill of Materials – SBOM), um klar abzugrenzen, welche Endpunkte und Modelle für Forscher relevant sind.

Darüber hinaus unterscheiden sich die "Techniken und Ergebnisse" von KI-Tests von denen traditioneller Software. Schwachstellenberichte können beispielsweise Prompt-Sequenzen detaillieren, die Halluzinationen oder Verzerrungen auslösen, anstatt Patches für spezifische Bibliotheken zu fordern. Die Behebung dieser nicht-deterministischen Fehler erfordert angepasste Arbeitsabläufe.

Die Rolle der Politik und zukünftige Entwicklungen

Die Bemühungen von HackerOne stehen im Einklang mit breiteren politischen Diskussionen. Das US-Justizministerium (DOJ) hat bereits seine Unterstützung für die Ausweitung des Schutzes von gutgläubiger Sicherheitsforschung auf KI-Modelle signalisiert. Dies zeigt ein wachsendes Verständnis dafür, dass unabhängige Forschung an der Funktionsweise und Sicherheit von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung ist, um deren Integrität und Sicherheit zu gewährleisten.

Trotz dieser Fortschritte gibt es weiterhin rechtliche Grauzonen. Das US Copyright Office lehnte beispielsweise einen umfassenden Vorschlag zur Ausweitung der DMCA-Ausnahmen für KI-Forschung ab, mit der Begründung, dass die Notwendigkeit nicht ausreichend belegt sei und viele gängige Testmethoden keine Umgehung von technologischen Schutzmaßnahmen im Sinne des Gesetzes darstellen. Dennoch wurde klargestellt, dass Methoden wie die Erstellung von Konten nach einem Bann, Ratenbegrenzungen oder Prompt Injection keine DMCA-Verstöße darstellen, was Forschern eine gewisse rechtliche Sicherheit gibt.

Die Branche bewegt sich eindeutig hin zu einem Modell, bei dem die Überprüfung von KI-Systemen nicht mehr isoliert, sondern durch Crowdsourcing erfolgt. Rechtlicher Schutz wird dabei zu einem integralen Bestandteil der Sicherheitsstrategie. Indem Organisationen proaktiv ein standardisiertes Rahmenwerk für den Rechtsschutz annehmen, können sie die Zeit bis zur Behebung von KI-Schwachstellen verkürzen und sicherstellen, dass notwendige Stresstests vor dem Einsatz und nicht erst nach einem Vorfall stattfinden.

Fazit

Das "Good Faith AI Research Safe Harbor"-Rahmenwerk von HackerOne stellt einen bedeutenden Schritt dar, um die rechtlichen Unsicherheiten bei der Sicherheitsforschung an KI-Systemen zu beseitigen. Es fördert eine Kultur der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Sicherheitsforschern, die für die Entwicklung sicherer und vertrauenswürdiger KI-Technologien unerlässlich ist. Die fortlaufende Anpassung rechtlicher Rahmenbedingungen an die technologische Entwicklung bleibt eine zentrale Aufgabe, um das volle Potenzial der KI verantwortungsvoll nutzen zu können.

Bibliographie

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