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DeepSeek: Palo Alto Networks, Veeam und Sophos

Martin Zeitler, Senior Director, Technical Solutions bei Palo Alto Networks

„DeepSeek hat mit seinem neuesten R1-Release für Aufsehen gesorgt: Die niedrigen technischen Hürden und geringen Kosten könnten Unternehmen dazu veranlassen, ihre KI-Strategie zu überdenken und in benutzerdefinierte Modelle zu investieren. Gleichzeitig müssen sie bei der Implementierung die Bedenken hinsichtlich der Sicherheit sowie des chinesischen Ursprungs des Modells berücksichtigen. Sie müssen sich darüber im Klaren sein, welche Gefahren mit der Nutzung von gehosteten Modellen und Open-Source-Code einhergehen, wenn die Sicherheitskontrollen des Anbieters und die Folgen einer Datenexfiltration nicht eindeutig sind. Da Unternehmen zunehmend KI und LLMs in ihre Abläufe integrieren, gewinnt die Absicherung der KI-Anwendungen zunehmend an Bedeutung.

Sie müssen sich darüber im Klaren sein, welche Gefahren mit der Nutzung von gehosteten Modellen und Open-Source-Code einhergehen, wenn die Sicherheitskontrollen des Anbieters und die Folgen einer Datenexfiltration nicht eindeutig sind.

Martin Zeitler, Senior Director, Technical Solutions bei Palo Alto Networks

Palo Alto Networks begegnet diesen Herausforderungen mit seinem „Secure AI by Design”-Portfolio, das einen ganzheitlichen Ansatz für sichere KI-Implementierungen bietet. Unternehmen können dadurch ein sicheres KI-Ökosystem aufbauen, das die Integrität von KI-Sicherheitsframeworks von der Entwicklung bis zur Bereitstellung priorisiert. Mit “AI Access Security” erhalten Sicherheitsteams beispielsweise volle Transparenz, Anwendungs- und Datenzugriffskontrollen sowie eine kontinuierliche Überwachung des Datenrisikos. So können sie geeignete Kontrollen einrichten und ihre sensiblen Daten schützen. 

Wir gehen davon aus, dass andere Anbieter die Trainingsinnovationen und Leistungsverbesserungen der DeepSeek-Modelle in naher Zukunft nachahmen werden und wir bald KI-SaaS-Anwendungen sehen, die DeepSeek als Backend-Modell nutzen – allerdings nicht in Branchen mit strengen Compliance-, Datenschutz- oder nationalen Sicherheitsanforderungen.“

Dave Russell, SVP für Produktstrategie bei Veeam

„Wenn das Geschäftsmodell wie bei DeepSeek auf Services im Internet basiert, ist jeder Ausfall geschäftsschädigend. Wie immer eigentlich wurde das Unternehmen einer breiten Öffentlichkeit bekannt und die App wird rege genutzt, doch kurzzeitig danach auch attackiert und der Service geriet in Mitleidenschaft. Obwohl dies nicht spezifisch für DeepSeek ist, werfen Attacken auf KI-Tools unseres Wissens nach grundsätzlich auch immer Bedenken zum Thema „Model Poisoning“ auf. KI-Unternehmen und solche, die eigene LLMs entwickeln, sollten daher Kopien (Backups) von LLMs als wichtige Maßnahme zur Datensicherheit in Betracht ziehen.“

Chester Wisniewski, Global Field CTO bei Sophos

„Da DeepSeek auf Open-Source aufbaut, kann es sowohl von kriminell motivierten Personen als auch neutralen Enthusiasten sondiert und erforscht werden. Wie bei Metas LLaMA kann mit DeepSeek frei experimentiert werden und die Schutzplanken lassen sich weitgehend entfernen. Dies könnte zu einem Missbrauch durch Cyberkriminelle führen. Allerdings erfordert der professionelle Betrieb von DeepSeek immer noch weit mehr Ressourcen, als der durchschnittliche Cyberkriminelle zur Verfügung hat

Deutlich dringender für Unternehmen ist die Tatsache, dass DeepSeek aufgrund seiner Kosteneffizienz wahrscheinlich von verschiedenen Produkten und Unternehmen adaptiert wird, was potenziell erhebliche Risiken für den Datenschutz birgt. Wie bei jedem anderen KI-Modell ist es für Unternehmen entscheidend, eine gründliche Risikobewertung vorzunehmen, die sich auch auf Produkte und Zulieferer erstreckt, die DeepSeek oder ein künftiges LLM einsetzen könnten. Unternehmen müssen mit gesichertem Fachwissen fundierte Entscheidung treffen können.“