Was ist Robust Intelligence? Ein Überblick über die KI-Sicherheitsplattform

Der jüngste Schritt von Cisco, Robust Intelligence für angeblich 400 Millionen US-Dollar zu übernehmen, hat einen Bereich der Tech-Welt ins Rampenlicht gerückt, der schnell in den Mittelpunkt rückt: die KI-Sicherheit. Seit Jahren befinden sich Unternehmen in einem Wettlauf, um KI zu entwickeln und einzuführen, aber die Diskussion darüber, wie diese leistungsstarken Systeme vor neuen, fast unsichtbaren Bedrohungen geschützt werden können, hinkte einige Schritte hinterher.

Robust Intelligence ist ein Unternehmen, das sich darauf konzentriert, KI-Systeme von innen heraus sicher zu machen. Aber was bedeutet das wirklich? In diesem Beitrag werden wir aufschlüsseln, was Robust Intelligence tut, warum seine Mission für jedes Unternehmen, das KI einsetzt, so wichtig ist und was dieser Trend für Sie bedeutet, egal ob Sie KI für den Kundensupport, die IT oder irgendetwas dazwischen nutzen.

Was ist Robust Intelligence?

Im Kern ist Robust Intelligence ein Unternehmen für KI-Sicherheit. Sie haben eine Plattform entwickelt, um KI-Modelle und die darauf laufenden Anwendungen während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen, von der ersten Codezeile bis zu jeder Kundeninteraktion.

Gegründet vom ehemaligen Harvard-Professor Yaron Singer und seinem damaligen Studenten Kojin Oshiba, basierte das Unternehmen auf einer einfachen, aber entscheidenden Idee: KI-Modelle können versagen, und sie werden es tun. Ihre Aufgabe ist es, diese Ausfälle zu verhindern, indem sie Schwachstellen aufspüren, bevor sie ausgenutzt werden können, und in Echtzeit vor böswilligen Angriffen schützen.

Ihre Plattform ist in zwei Hauptteile gegliedert:

• KI-Validierung: Das sind die proaktiven Maßnahmen. Bevor ein KI-Modell überhaupt das Licht der Welt erblickt, automatisiert dieses Tool den Prozess, es auf Sicherheitslücken und Sicherheitsrisiken zu testen. Stellen Sie es sich wie einen Stresstest vor, der die Schwachstellen findet, bevor sie in der realen Welt Schaden anrichten können.

• KI-Schutz (KI-Firewall): Dies ist die Echtzeit-Verteidigung. Sobald ein Modell in Betrieb ist, fungiert die KI-Firewall wie eine Reihe von Leitplanken, die ständig die Ein- und Ausgaben überwacht, um Bedrohungen abzuwehren, sobald sie auftreten.

Sie bauen im Grunde das Sicherheits-Immunsystem für eine neue Generation von Technologie.

Das Kernproblem, das es löst: Warum die Sicherheit von KI-Modellen so wichtig ist

Während Unternehmen sich beeilen, KI einzuführen, öffnen sie auch die Tür zu einer neuen Klasse von Risiken, die ihre traditionellen Cybersicherheits-Tools einfach nicht erkennen können. KI-Modelle sind nicht wie normale Software; sie können auf ziemlich seltsame und subtile Weise manipuliert werden.

Robust Intelligence wurde entwickelt, um sich gegen diese einzigartigen Bedrohungen zu verteidigen. Hier sind einige der wichtigsten:

• Prompt Injection & Jailbreaking: Dies ist im Grunde Social Engineering für KI. Es geht darum, einen Bot dazu zu bringen, seine eigenen Sicherheitsregeln zu ignorieren oder sensible Informationen preiszugeben, die er nicht preisgeben sollte. Ein Angreifer könnte zum Beispiel einen Prompt schreiben, der einen Kundenservice-Bot dazu verleitet, die Kontodaten eines anderen Benutzers preiszugeben oder schädliche Inhalte zu generieren.

• Datenvergiftung (Data Poisoning): Eine KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Bei der Datenvergiftung füttert ein Angreifer die KI während ihrer Trainingsphase heimlich mit schlechten Daten. Dies kann versteckte Hintertüren schaffen oder Verzerrungen einführen, die dazu führen, dass das Modell später schreckliche Entscheidungen trifft, ohne dass es jemand bemerkt, bis es zu spät ist.

• Modell-Umgehung (Model Evasion): Hierbei geht es darum, Eingaben zu erstellen, die speziell darauf ausgelegt sind, eine KI zu verwirren und sie dazu zu bringen, Fehler zu machen. Zum Beispiel könnte ein Angreifer ein Bild so verändern, dass es für einen Menschen unsichtbar ist, aber eine KI dazu veranlasst, das Gesehene komplett falsch zu identifizieren.

Dies sind nicht nur theoretische Probleme. Forscher haben immer wieder gezeigt, wie anfällig selbst die fortschrittlichsten Modelle sein können. Ihre Sicherung ist nicht nur ein nettes Extra; sie wird zu einer grundlegenden Anforderung für das Geschäftsleben.

Die Übernahme von Robust Intelligence durch Cisco: Was sie für die Unternehmens-KI bedeutet

Wenn ein Gigant wie Cisco Hunderte von Millionen für ein spezialisiertes Startup ausgibt, weiß man, dass sich der Markt verändert. Diese Übernahme bestätigt, dass KI-Sicherheit kein Nischenthema mehr für eine Handvoll Datenwissenschaftler ist, sondern eine oberste Priorität für jedes große Unternehmen.

Im Ankündigungs-Blogbeitrag drückte es Tom Gillis, SVP für Sicherheit bei Cisco, gut aus: „Die Kombination von Cisco und Robust Intelligence bedeutet, dass wir fortschrittliche KI-Sicherheitsverarbeitung nahtlos in die bestehenden Datenflüsse integrieren können...“

Dies ist ein großer Schritt. Es bedeutet, dass KI-Sicherheit direkt in die Infrastruktur integriert wird, die Unternehmen antreibt. Eine KI-Anwendung ohne dedizierte Sicherheit zu starten, wird schnell so undenkbar wie der Betrieb eines Unternehmensnetzwerks ohne Firewall. Dies geschieht nicht nur in den Vorstandsetagen; Regierungen auf der ganzen Welt, wie die USA mit ihrer Executive Order zur KI-Sicherheit, drängen auf eine sicherere und geschütztere KI-Entwicklung.

Dieses Video behandelt die Übernahme von Robust Intelligence durch Cisco und ihre Auswirkungen auf die Zukunft der KI-Sicherheit.

Jenseits von Robust Intelligence und Modellsicherheit: Die andere Hälfte des Problems

Während sich Unternehmen wie Robust Intelligence auf die Sicherung der grundlegenden KI-Modelle konzentrieren, die man sich als den Motor des Autos vorstellen kann, stehen Unternehmen, die KI-Anwendungen nutzen, vor einer weiteren großen Herausforderung. Den Motor zu sichern ist eine Sache, aber man muss auch sicherstellen, dass das Auto sicher fährt, die Verkehrsregeln einhält und nicht vom Kurs abkommt.

Für Teams, die KI im Kundensupport, im IT-Service-Management oder für interne Anfragen einsetzen, wird diese Herausforderung auf der „Anwendungsebene“ real. Die Risiken hierbei betreffen weniger Hacker als vielmehr den Ruf Ihrer Marke und das Vertrauen Ihrer Kunden. Ein KI-Agent, der falsche Informationen ausgibt, einen seltsamen Ton annimmt oder es versäumt, ein sensibles Thema an einen Menschen weiterzuleiten, kann genauso schädlich sein wie eine technische Sicherheitsverletzung.

Hier braucht man eine andere Art von robuster Intelligenz, eine, die sich auf Kontrolle, Zuverlässigkeit und Vertrauen in die Anwendung selbst konzentriert.

Dies ist ein Problem, das moderne Plattformen zu lösen beginnen. Die besten von ihnen basieren auf einigen Schlüsselideen:

Erstens benötigen Sie granulare Kontrolle. Sie können nicht einfach einen Schalter umlegen und eine KI wild laufen lassen. Echte Kontrolle bedeutet, dass Sie genau auswählen können, welche Arten von Fragen die KI automatisiert. Werkzeuge wie eesel AI ermöglichen es Ihnen beispielsweise, klein anzufangen, indem Sie einfache, repetitive Themen automatisieren und sicherstellen, dass alles andere an einen Menschen eskaliert wird. Dies gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über Ihren Support-Workflow, sodass es keine bösen Überraschungen gibt.

Ein Screenshot, der die Anpassungsregeln in eesel AI zeigt und die verfügbare granulare Kontrolle veranschaulicht, ein wichtiger Aspekt der Sicherheit auf Anwendungsebene, der Robust Intelligence ergänzt.

Als Nächstes kommt das risikofreie Testen. Wie können Sie einer KI vertrauen, bevor sie mit einem einzigen Kunden gesprochen hat? Die Antwort ist Simulation. Die Möglichkeit, Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Support-Tickets zu testen, ist ein riesiger Vorteil. Es gibt Ihnen eine genaue Prognose, wie es sich verhalten wird und wie Ihre Kosteneinsparungen aussehen werden, alles bevor Sie live gehen. Diese Art von leistungsstarker Simulation ist ein Kernmerkmal von eesel AI, das viele Alternativen einfach nicht bieten.

Ein Screenshot der eesel AI-Simulationsfunktion, der das risikofreie Testen für KI-Anwendungen demonstriert, eine andere, aber ebenso wichtige Sicherheitsebene wie die von Robust Intelligence bereitgestellte.

Schließlich gibt es die nahtlose Integration. Das Letzte, was jemand will, ist eine lange, komplizierte Einrichtung, die Monate an Entwicklerzeit in Anspruch nimmt. Die besten KI-Lösungen zwingen Sie nicht, Ihre bestehenden Werkzeuge zu ersetzen. Stattdessen sollten sie sich in nur wenigen Minuten direkt in Ihren Helpdesk einfügen, egal ob es sich um Zendesk, Freshdesk oder Intercom handelt. Dieser einfache Self-Service-Ansatz macht moderne KI für jeden zugänglich, nicht nur für riesige Unternehmen mit großen IT-Budgets.

Preise von Robust Intelligence

Wie man es von Software für große Unternehmen erwarten würde, listet Robust Intelligence seine Preise nicht öffentlich auf. Um ein Angebot zu erhalten, müssen Sie eine Demo vereinbaren und mit deren Vertriebsteam sprechen.

Dieses Modell macht für ihre Art von komplexer Lösung Sinn, kann aber eine Hürde für Teams sein, die einfach nur schnell loslegen und sehen wollen, ob etwas funktioniert. Für viele Unternehmen ist ein transparenter, vorhersehbarer Preis ziemlich wichtig für die Planung und Budgetierung, ohne in einem langen Verkaufsprozess stecken zu bleiben.

Aufbau eines vollständigen KI-Sicherheitsplans mit Robust Intelligence

Der Aufstieg von Robust Intelligence und seine Übernahme durch Cisco beweist eines sicher: KI-Sicherheit ist heute ein unverhandelbarer Bestandteil jedes modernen Tech-Stacks. Es ist kein Add-on, sondern eine Notwendigkeit.

Aber eine vollständige Strategie besteht wirklich aus zwei Teilen. Erstens müssen Sie die zugrunde liegenden KI-Modelle vor technischen Bedrohungen schützen, was Unternehmen wie Robust Intelligence übernehmen. Zweitens müssen Sie sicherstellen, dass die KI-Anwendungen, die Sie tatsächlich verwenden, kontrolliert, zuverlässig und vertrauenswürdig in jeder einzelnen Interaktion sind. Hier kommen Plattformen wie eesel AI ins Spiel.

Für Teams im Kundensupport, in der IT oder im internen Betrieb bedeutet wirklich „robuste Intelligenz“, KI-Tools zu verwenden, die Ihnen Transparenz, feingranulare Kontrolle und das Vertrauen geben, Dinge sicher zu testen und anzupassen. Es geht darum, ein System aufzubauen, dem Sie wirklich vertrauen können, vom tiefsten Modell bis hin zum Endkunden.

Starten Sie mit KI, der Sie vertrauen können

Wenn Sie KI für den Kundensupport ohne Risiken einsetzen möchten, bietet eesel AI eine Self-Service-Plattform, die Sie in wenigen Minuten einrichten können. Sie können ihre Leistung an Ihren eigenen historischen Tickets simulieren und erhalten die totale Kontrolle darüber, was automatisiert wird. Probieren Sie es noch heute aus.