Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und ist mittlerweile aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Ob bei der Text- und Bilderzeugung, bei personalisierten Empfehlungen oder in der Kundenbetreuung – die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch diese Fortschritte bergen auch neue Herausforderungen, vor allem wenn es um den Schutz von sensiblen Daten geht. Immer mehr Unternehmen und Anwender beschäftigen sich mit der Frage, wie KI-Systeme trainiert werden können, ohne private oder geschäftskritische Informationen preiszugeben. Eine vielversprechende Antwort auf dieses Problem bieten sogenannte verschlüsselte Embeddings.
Sie erlauben es, die Trainingsdaten in sicherer Form zu verwenden und dennoch leistungsfähige Modelle zu erstellen, die wertvolle Ergebnisse liefern. In diesem Zusammenhang lohnt es sich, genauer zu verstehen, wie diese Technik funktioniert und welche Vorteile sie insbesondere im Bereich Datenschutz bietet. Der Balanceakt zwischen KI-Nutzen und Datenschutz Die Grundlage vieler KI-Modelle sind große Mengen an Trainingsdaten. Je mehr Daten von hoher Qualität zur Verfügung stehen, desto besser können die neuronalen Netze Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Allerdings entstehen dabei auch Risiken, insbesondere wenn es um personenbezogene oder vertrauliche Daten geht.
Wer möchte schon, dass Informationen aus privaten Gesprächen, Krankenakten oder firmeninternen Kommunikationen unbeabsichtigt außerhalb des geschützten Rahmens veröffentlicht werden? Das Problem ist: Klassische KI-Modelle können in einigen Fällen Teile ihrer Trainingsdaten in ihren Ausgaben „leaken“. Insbesondere bei generativen Modellen besteht das Risiko, dass Trainingsinhalte teilweise originalgetreu reproduziert werden. Dies stellt ein erhebliches Sicherheits- und Datenschutzrisiko dar, das Unternehmen und Nutzer gleichermaßen beunruhigt. Um dem entgegenzuwirken, setzen viele auf strengere Zugriffsrechte, Datenanonymisierung oder pseudonymisierte Trainingsdaten – Maßnahmen, die wertvolle Informationen oftmals nur unzureichend schützen oder den Nutzen der KI einschränken. Was sind Embeddings und warum sind sie wichtig? Bevor ein KI-Modell trainiert wird, müssen Rohdaten wie Texte, Bilder oder Audio in eine mathematisch verarbeitbare Form gebracht werden.
Eine besonders effiziente Methode hierfür sind sogenannte Embeddings – Vektor-Darstellungen, die komplexe Informationen in Zahlenlisten übersetzen. Ein Embedding eines Texts erfasst zum Beispiel nicht nur dessen reine Worte, sondern auch die Bedeutung und den Kontext. Dadurch können KI-Modelle Zusammenhänge erkennen, selbst wenn die Formulierungen variieren. Embeddings sind somit eine Art Brücke zwischen menschlicher Sprache oder visuellen Eindrücken und der maschinellen Verarbeitung. Sie erlauben es, Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten zu messen, was beispielsweise bei Suchmaschinen, Empfehlungssystemen oder Klassifikationen äußerst hilfreich ist.
Allerdings sind Embeddings nicht automatisch sicher. Forschende haben gezeigt, dass es möglich ist, Embeddings zurückzuwandeln, um daraus sensible Originaldaten zu rekonstruieren. Der Schutz der Privatsphäre durch eine einfache Umwandlung in Embeddings ist also trügerisch. Verschlüsselte Embeddings als Schlüssel zum Datenschutz Um die potenzielle Rückverfolgung von Embeddings zu verhindern, werden innovative Verschlüsselungsmethoden eingesetzt. Dabei kommen approximate-distance-comparison-preserving encryption Einsatz – ein Verfahren, das die eigentliche Bedeutung der Vektoren verschleiert, ohne die essentiellen Abstandsbeziehungen zwischen ihnen zu zerstören.
Das bedeutet, das KI-Modell kann weiterhin sogenannte Ähnlichkeitsabfragen durchführen und Muster erkennen, aber ein Mensch oder Angreifer kann die verschlüsselten Embeddings nicht zu sinnvollen Daten rekonstruieren. Dieser Ansatz bietet einen entscheidenden Vorteil: Die Trainingsdaten werden bereits vor der Verwendung in der KI verschlüsselt und somit vor unbefugtem Zugriff geschützt. Die Personen oder Teams, die mit der Erstellung und Optimierung der Modelle betraut sind, erhalten zwar alle nötigen Informationen, um ihre Arbeit zu verrichten, aber keinen Zugriff auf die Rohdaten selbst. Auf diese Weise bleibt ein hohes Maß an Datenschutz gewährleistet, ohne die Effizienz oder Qualität der Modelle zu beeinträchtigen. Einsatzszenarien und Vorteile verschlüsselter Embeddings Besonders in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen oder Kundensupport lässt sich durch verschlüsselte Embeddings ein neues Sicherheitsniveau erzielen.
So könnten Unternehmen Chatverläufe oder medizinische Anamnesen als Vektor-Embeddings mit einer speziellen Verschlüsselung transformieren und dann zu Trainingszwecken nutzen, ohne dass Mitarbeitende die vertraulichen Inhalte einsehen können. Verschlüsselte Embeddings ermöglichen es zudem, komplexe KI-Modelle über verschiedene Datenquellen hinweg aufzubauen, ohne die eigentlichen Daten zusammenführen zu müssen. Dies ist ein großer Vorteil bei der Zusammenarbeit mehrerer Partner oder bei der Aggregation von Nutzerdaten, ohne deren Privatsphäre zu gefährden. Ferner reduziert dieser Ansatz das Risiko von Datenlecks oder internen Datenmissbräuchen deutlich. Die Sicherheit von Verschlüsselungsverfahren Natürlich ist keine Technologie absolut unknackbar.
Dennoch bieten approximate-distance-comparison-preserving Verschlüsselungen einen starken Schutz, insbesondere wenn sie durch organisatorische Maßnahmen wie strenge Zugriffskontrollen und Verschlüsselungsschlüssel-Management ergänzt werden. Die Schlüssel zur Entschlüsselung der Embeddings liegen dabei im produktiven Umfeld geschützt; Entwickler oder Datenwissenschaftler haben keinen direkten Zugriff darauf. Ein bekanntes Angriffsszenario ist der sogenannte chosen plaintext attack, bei dem Angreifer versuchen, mit ausreichend Beispielpaaren aus Klartext und verschlüsseltem Vektor die Verschlüsselung umzukehren. Allerdings schützt die zufällige Komponente der Verschlüsselung, die bei jedem Vektor neu generiert wird, vor exakter Rekonstruktion – es entsteht nur eine grobe Annäherung, die Namen oder andere identifizierende Details nicht mehr zuverlässig offenbart. Unternehmen müssen dennoch darauf achten, dass der Zugang zu den Schlüsseln streng kontrolliert wird und adäquate Überprüfungsprozesse etabliert sind, um Missbrauch zu verhindern.
Somit ist der Schutz der Embeddings nicht nur technischer, sondern auch organisatorischer Natur. Eingeschränkte Einsatzmöglichkeiten und Performance Ein wichtiger Hinweis ist, dass verschlüsselte Embeddings hauptsächlich für diskrete Klassifizierungs- oder Prädiktionsmodelle geeignet sind. Das bedeutet, sie eignen sich vor allem für Aufgaben, bei denen bestimmte Kategorien erkannt oder Risiken vorhergesagt werden, nicht jedoch für generative Anwendungen wie die Erzeugung von Texten oder Bildern. In solchen Fällen muss auf andere Sicherheitsmechanismen zurückgegriffen werden. Im Vergleich zu aufwendigen Methoden wie vollständig homomorpher Verschlüsselung bieten verschlüsselte Embedding-Verfahren deutliche Vorteile in Bezug auf Effizienz und Handhabung.
Sie verursachen nur einen geringen Overhead bei der Datenverarbeitung und können auch in großen Modellen ohne signifikante Verzögerungen eingesetzt werden. Dies macht sie praxisnah und für reale Anwendungen attraktiv. Integration in bestehende Infrastrukturen und Ausblick Die Implementierung erfordert, dass die Originaldaten in einer geschützten Umgebung in Embeddings umgewandelt und verschlüsselt werden. Diese verschlüsselten Vektoren werden dann exportiert und können von Datenwissenschaftlern oder KI-Entwicklern genutzt werden, ohne die Unverschlüsselten jemals zu sehen. Das Modelltraining und die Nutzung für Vorhersagen erfolgen auf Basis dieser geschützten Daten, was den Datenschutz deutlich erhöht.
Mit Blick in die Zukunft könnten immer mehr Unternehmen und Organisationen auf diese Technologie setzen, um datenschutzkonforme KI-Lösungen zu entwickeln. Gerade vor dem Hintergrund zunehmender gesetzlicher Vorgaben und steigender Sensibilisierung für Datenschutz wird die Bedeutung sicherer Trainingsmethoden wachsen. Verschlüsselte Embeddings bieten hier eine vielversprechende Möglichkeit, die Vorteile von KI ohne Kompromisse bei der Datensicherheit zu nutzen. Fazit Der Schutz sensibler Daten beim Training von Künstlicher Intelligenz ist eine der größten Herausforderungen für Unternehmen und Entwickler. Verschlüsselte Embeddings stellen eine innovative Technik dar, die den Datenschutz deutlich verbessern kann, ohne die Leistungsfähigkeit der Modelle zu beeinträchtigen.
