Wir haben uns beeilt, die KI-Zukunft zu bauen – jetzt müssen wir sie verteidigen

Digitale Plattformen sind Sicherheitsbedrohungen aus allen möglichen Quellen nicht fremd. Wir haben Firewalls, Anti-Phishing-Techniken, Virenschutz und mehr. Es ist immer eine Herausforderung, dem Spiel einen Schritt voraus zu sein, aber das Spiel selbst hat etablierte Regeln und Normen. Wir wissen, was zu erwarten ist, und selbst wenn es einen Verstoß gibt, gibt es normalerweise einen vorhersehbaren Grund, sobald die Untersuchung durchgeführt wurde.

Das Problem ist, dass sich unsere technologische Entwicklung so schnell bewegt, dass wir neue Anwendungen, neue Anwendungsfälle und sogar neue Infrastruktur viel schneller entwickeln, als wir anhalten und brainstormen können, wo die Schwachstellen sein könnten. Die häufigste und schmerzhafteste Art, eine Schwachstelle zu finden, ist, wenn ein böswilliger Akteur sie ausnutzt. Das ist nicht die richtige Art, Geschäfte zu machen, aber aufgrund der sich schnell entwickelnden Art und Weise, wie wir Daten sammeln, analysieren und nutzen, können wir es uns einfach nicht leisten, auf einen Angriff zu warten, um zu lernen, wo unsere Schwachstellen sein könnten.

Dies gilt insbesondere für KI-Anwendungen. Einfach ausgedrückt, sind dies einige der revolutionärsten und potentesten Technologien, die je geschaffen wurden. Sie sind auch einige der einfachsten zu manipulieren, zu stehlen und Wert aus ihnen zu extrahieren, was ein ganzes Geschäftsmodell an einem einzigen Tag ruinieren kann. Warum ist das so?

Lassen Sie uns aufschlüsseln, was eine KI-Anwendung ist und wie sie erstellt wird. Dies kann uns zwei interessante Dinge zeigen. Erstens kann es hervorheben, wo böswillige Akteure es wie ein gestohlenes Auto behandeln, es in eine digitale Schrottplatz bringen und es für Teile verkaufen können. Zweitens kann es zeigen, dass es, wo es Schwachstellen im Prozess gibt, wenn sie richtig behandelt werden, Monetarisierungsmöglichkeiten gibt. Wir können auch sehen, dass mit Web3 sowohl der Schutz als auch die Monetarisierung von KI-Pipelines möglich ist. Tatsächlich zeigen Plattformen wie iExec bereits in diesem Bereich vielversprechende Ansätze.

KI-Pipeline unter Bedrohung

Der erste Schritt zum Schutz dieser KI-Pipelines besteht darin, zu verstehen, wo sie am verwundbarsten sind, und leider gibt es eine Reihe von Stellen, die angegriffen werden können.  

Es beginnt mit den Daten. Die Fähigkeit, die richtigen Daten zu haben, die notwendig sind, um ein KI-Tool zu trainieren, ist absolut kritisch und erfordert oft erhebliche Ressourcen, um sie zu erhalten. Entweder muss ein Team sie selbst über eine breite Palette von Eingaben sammeln, oder sie müssen die Daten von einem Drittanbieter-Broker kaufen. In beiden Fällen sind die Daten selbst extrem wertvoll, und die Fähigkeit, die Daten zu sehen, kann auch wichtige Einblicke darin gewinnen, wie die Plattform ihre KI nutzen wird, wie die KI-Architektur strukturiert ist und wie die KI performen könnte. All dies sind große Wettbewerbsvorteile, und für eine andere Partei, diese Einblicke zu haben, ist gefährlich für das Team, das sie aufbaut. Die Daten müssen um jeden Preis geschützt werden.

Die Bedrohungen hören dort jedoch nicht auf. Nachdem ein Team die richtigen Daten gesammelt hat, muss es ein KI-Modell aufbauen, das sie verwenden und Wert generieren wird. Dieses Modell muss gebaut, dann mit den Daten trainiert und getestet werden. Dies ist ein iterativer Prozess, den das Team durchführt, um das endgültige Modell zu lernen und zu verbessern. Dieser Prozess erfordert erhebliche Rechenleistung und Arbeitskraft, und das Letzte, was das Team will, ist, dass jemand anderes von dieser Arbeit profitiert. Wenn ein Team diese Arbeit jedoch an einen Anbieter auslagert, der nicht vollständig vertrauenswürdig ist (und diese Modelle oft enorme Ressourcen erfordern, um Rechenleistung bereitzustellen), könnte dieser Anbieter das Modell, die Inferenz oder die Trainingsergebnisse leicht kopieren. Dies ist der eigentliche Wert der Entwicklung des KI-Projekts und würde den einzigartigen Wert des Teams für seine Kunden ruinieren. Schließlich, wenn ein Team mit einem Anbieter arbeitet, könnte dieser Anbieter die Ergebnisse einer Kundenabfrage stehlen. Das Wissen um diese Informationen könnte es dem Dieb ermöglichen, Kunden zu stehlen, aber auch mehr darüber zu lernen, was Kunden anfragen (und wofür sie bereit sind zu zahlen). Dies ist ein weiterer Vorteil, der verloren geht, wenn dieses Wissen kompromittiert wird.

Die Pipeline schützen

Wie oben erwähnt, hat Web3 viel zu bieten für eine KI-Pipeline unter Bedrohung. Obwohl es auf den ersten Blick nicht so erscheinen mag, können Web3 und KI gut Hand in Hand arbeiten. Der Schlüssel liegt in TEEs (Trusted Execution Environments), die in einem dezentralen Raum arbeiten, und genau deshalb führen Plattformen wie iExec in diesem Bereich. Die Daten und das Modell können beide vor Einsicht verschlüsselt werden, aber durch die Verwendung eines TEE innerhalb einer Web3-Umgebung kann das Modell On-Chain und transparent für seinen Besitzer betrieben werden, ohne dass jemand, einschließlich des Anbieters, es sieht. Sobald die Ergebnisse einer Abfrage eines KI-Modells ebenfalls verschlüsselt sind, können nur der Kunde, der für die Abfrage bezahlt hat (und der Modellbesitzer), davon profitieren.

Die iExec-Plattform hat eine Reihe von Anwendungsfällen, die zeigen, wie dieser Prozess funktioniert, wobei einer der einfachsten zeigt, wie ein KI-Bildgenerator vollständig geschützt werden könnte. Dies ist derzeit bei keinem der großen KI-Bildgeneratoren der Fall, da viel der Informationen für andere verfügbar sind. Selbst wenn Sie Ihren eigenen KI-Bildgenerator erstellen würden, könnte die Plattform, die das Modell ausführt, einen erheblichen Vorteil haben, da sie die Daten, das Modell sowie Eingaben und Ausgaben sehen könnte. Es würde nicht viel kosten, damit der Anbieter die Arbeit im Wesentlichen kopieren und seine eigene erstellen könnte. Wenn auf einer sicheren Plattform gehostet, könnte ein KI-Bildgenerator gut geschützt sein. Dieser Anwendungsfall zeigt, wie diese Art von Produkt Benutzerabfrageeingaben durch ein TEE schützt, auf das nicht zugegriffen werden kann.

Andere Funktionen können den Prozess streamlinen und monetarisieren. Die DataProtector-Funktion ist darauf ausgelegt, die Daten als digitales Asset zu verpacken, um sie sowohl vor dem Ansehen oder der Extraktion durch eine unbefugte Partei zu schützen als auch als digitales Asset zu ermöglichen, dass sie, wenn gewünscht, monetarisiert werden kann. In Bezug auf den Aufbau/die Einführung der Use-Case-App wird der iApp Generator die geschützte Pipeline nehmen und sie leichter in eine funktionale App umwandeln, alles innerhalb der Sicherheit des TEE. In Bezug auf das Hochfahren höherer Verarbeitungsstufen bieten Firmen wie iExec leistungsstarke GPU-Nutzung in Form von Intel TDX an, was es Benutzern ermöglicht, die GPUs innerhalb des TEE zu betreiben. Für kritische Kommunikation sowohl während des Entwicklungsprozesses als auch weit darüber hinaus können Benutzer ein spezialisiertes Web3Mail-Tool verwenden, das vollständig geschützte Kommunikation zwischen Ethereum-Kontoinhabern ermöglicht (selbst ohne ihre E-Mail-Adresse zu kennen). Dies stellt sicher, dass sowohl die Pipeline selbst als auch die Kommunikation darum herum vollständig geschützt sind. 

Durch den koordinierten Einsatz all dieser Tools verarbeitet das TEE die KI-Bildgenerierung, und das Ergebnis wird verschlüsselt, aber auch in einem dezentralen Netzwerk gespeichert, was das Endergebnis ausschließlich für den Benutzer vollständig sichert. Dies schafft ein Produkt, das nicht nur sicher, sondern auch manipulationssicher und zensurresistent ist und damit eine Vielzahl von Bedrohungen abdeckt.  

Vertrauenswürdige KI geht über die Datensicherung hinaus. Modelle müssen fälschungssicher sein.https://t.co/87iSNFYMMC

— iExec RLC (@iEx_ec) April 18, 2025

Ausblick

Was ist das Ergebnis all dessen? Wenn Web3-Infrastrukturen und gut konzipierte TEEs gut geschützt sind, können KI-Pipelines in jedem Schritt gesichert werden. Das ist ein großer Schritt, da dies die Monetarisierung in jedem Schritt ohne die Gefahr ermöglicht, dass Diebe den Wert stehlen. Ein Team kann die Daten selbst, das Modell, die Verarbeitung des Algorithmus oder die Ausgaben monetarisieren. Dies schafft viele verschiedene Optionen und geschieht in einem Umfeld, das lange Zeit als unsicher für leicht zu stehlende KI-Projekte galt. Es zeigt, dass Teams großer und kleinerer Größe KI entwickeln können, ohne alle Daten, die Verarbeitungsressourcen für die Entwicklung und die Plattform zur Bereitstellung des veröffentlichten Produkts besitzen zu müssen. Die KI-Pipeline ist sicher und schützt diejenigen, die sie besitzen und so viel Mühe in den Aufbau dieser innovativen Produkte investiert haben.