Enterprise Security Architecture

Einzelne Schutzmaßnahmen reichen nicht — Enterprise AI Security erfordert eine durchgängige Architektur, die vom API Gateway bis zum Incident Response jeden Aspekt abdeckt.

API Gateway Security

Der AI API Gateway als Sicherheits-Layer

Jede LLM-Anfrage durchläuft den API Gateway — der ideale Punkt für zentrale Sicherheitskontrollen:

• Authentication: API-Keys, OAuth 2.0, JWT-Tokens — jede Anfrage identifiziert
• Authorization: Rollenbasierter Zugriff auf Modelle und Features (Admin, Developer, User)
• Request Validation: Schema-Validierung, Input-Sanitization, Größenbegrenzung
• Traffic Management: Load Balancing, Circuit Breaking, Retry-Logik

Gateway-Architektur

Client → API Gateway → Auth Service
                     → Rate Limiter
                     → Input Validator
                     → Prompt Injection Detector
                     → LLM Router → Model A / Model B
                     → Output Validator
                     → PII Filter → Client

Rate Limiting & Abuse Prevention

Multi-Level Rate Limiting

Anomalie-Erkennung

• Burst Detection: Plötzlicher Anstieg von Anfragen eines Nutzers
• Pattern Detection: Repetitive Anfragen (Model Extraction Attempt)
• Cost Anomalies: Ungewöhnlich hoher Token-Verbrauch
• Geographic Anomalies: Login aus Deutschland, API-Calls aus Nigeria

DLP-Integration

Data Loss Prevention für AI

Klassische DLP-Systeme (Symantec, Microsoft Purview, Zscaler) müssen um AI-spezifische Regeln erweitert werden:

• Prompt-Monitoring: DLP scannt Prompts auf sensible Daten, bevor sie das Modell erreichen
• Response-Monitoring: DLP scannt Antworten auf Datenleaks
• RAG-Monitoring: DLP überwacht, welche Dokumente in den Kontext geladen werden
• Shadow AI Detection: Erkennung nicht-autorisierter AI-Tool-Nutzung (ChatGPT über persönliche Accounts)

SIEM-Integration

Security Information and Event Management

AI-Events in Ihr bestehendes SIEM integrieren (Splunk, Sentinel, Elastic):

Zu loggende Events:

• Prompt-Injection-Versuche (blockiert und durchgelassen)
• PII-Detektionen in Input und Output
• Rate-Limit-Überschreitungen
• Authentifizierungs-Fehler
• Ungewöhnliche Modell-Responses (Toxizität, Jailbreak-Indikatoren)
• Token-Verbrauch pro Nutzer, Team und Abteilung

Correlation Rules:

• 5+ Prompt-Injection-Versuche von einem Nutzer → Alert + Account-Lock
• PII in Output + ungewöhnliche Download-Aktivität → Data Breach Alert
• Rate Limit + Geographic Anomaly → Compromised Account Alert

Incident Response für AI

AI-spezifischer Incident-Response-Plan

Severity 1 — Data Breach:

1. Modell sofort offline nehmen
2. Betroffene Sessions identifizieren
3. Ausmaß der Datenexposition bewerten
4. DSGVO-Meldepflicht prüfen (72-Stunden-Frist)
5. Forensische Analyse der Prompt-Logs

Severity 2 — Jailbreak/Prompt Injection:

1. Angriffsmuster dokumentieren
2. Input-Filter aktualisieren
3. System Prompt härten
4. Betroffene Nutzer informieren (falls Daten exponiert)
5. Post-Mortem und Lessons Learned

Severity 3 — Hallucination mit Business-Impact:

1. Falsche Information identifizieren und korrigieren
2. Betroffene Nutzer/Kunden informieren
3. Guardrails für betroffenen Bereich verschärfen
4. RAG-Wissensbasis aktualisieren

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