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KI absichern: Fortgeschrittene Datenschutzstrategien mit PrivateGPT und Milvus

KI absichern: Fortgeschrittene Datenschutzstrategien mit PrivateGPT und Milvus

Oct 15, 202410 min read

Einführung

Da Organisationen Large Language Models (LLMs) und andere AI-Tools in ihre Abläufe integrieren, nehmen die Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit zu. Beispielsweise setzen Schlüsselsektoren wie Finanzwesen, Bankwesen, Gesundheitswesen und E-Commerce auf AI, um eine Reihe von Funktionen zu unterstützen, von der Erstellung von Inhalten und der Zusammenfassung von Dokumenten bis hin zum Kundensupport und zur promptbasierten Beantwortung von Fragen. Diese weitverbreitete Einführung von AI bringt jedoch auch erhebliche Risiken mit sich, wie potenzielle Datenschutzverletzungen und Verstöße gegen Compliance-Standards.

Um diese Risiken zu mindern, suchen Unternehmen nach Lösungen, die es ihnen ermöglichen, die Leistungsfähigkeit von AI zu nutzen, ohne die Sicherheit ihrer sensiblen Daten zu gefährden. In einem kürzlich von Zilliz veranstalteten Webinar gab Daniel Gallego Vico, Gründer von PrivateGPT und Zylon, wertvolle Einblicke in verschiedene Dateninfrastrukturen, die darauf ausgelegt sind, den Datenschutz in Unternehmensumgebungen zu verbessern. In diesem Blogbeitrag fassen wir die wichtigsten Punkte aus Daniels Präsentation zusammen und geben unsere Einschätzung zu diesen Entwicklungen. Wenn Sie an weiteren Details interessiert sind, sehen Sie sich die Aufzeichnung seines Vortrags auf YouTube an.

Wie AI-Tools den Datenschutz gefährden: Risiken und Auswirkungen

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Abbildung: Die Einführung von AI ist unaufhaltsam.

Daniel hebt eine bemerkenswerte Statistik aus dem Work Trend Index-Bericht 2024 hervor: “75% der Wissensarbeiter weltweit nutzen inzwischen AI in ihren beruflichen Aufgaben.” Diese weitverbreitete Einführung unterstreicht die Unvermeidlichkeit der Integration von AI am Arbeitsplatz, macht aber auch erhebliche Herausforderungen beim Schutz privater Daten deutlich:

Datenlecks in Modellausgaben: Wenn Mitarbeitende LLMs wie ChatGPT verwenden, um Unternehmensdaten zu analysieren, können diese Modelle, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden, versehentlich Fragmente ihrer Trainingsdaten in ihre Ausgaben aufnehmen. Dies kann zu einer unbeabsichtigten Offenlegung sensibler Informationen führen und möglicherweise Details aus Prompts und Dokumenten preisgeben, die während der Sitzung verwendet wurden.

Reverse Engineering anonymisierter Daten: Trotz Bemühungen, Personally Identifiable Information (PII) wie Namen, Adressen und Kreditkartennummern zu verschlüsseln oder zu anonymisieren, sind diese Schutzmaßnahmen nicht undurchdringlich. Erfahrene Hacker haben erfolgreich Reverse-Engineering-Techniken eingesetzt, um verschlüsselte Daten zu entschlüsseln, was eine erhebliche Bedrohung für den Datenschutz darstellt.

Model-Inference-Angriffe: Bei diesen Angriffen übermittelt ein Angreifer verschiedene Eingaben an ein AI-Modell und analysiert die Antworten, um abzuleiten, ob bestimmte Daten im Trainingsdatensatz enthalten waren. Beispielsweise könnte diese Methode aufdecken, ob die Krankenakten eines bestimmten Patienten zum Training eines AI-Systems im Gesundheitswesen verwendet wurden, wodurch die Vertraulichkeit des Patienten gefährdet würde.

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Abbildung: AI verletzt die Privatsphäre.

Über diese spezifischen Risiken hinaus entstehen Datenschutzbedrohungen auch durch Data Scraping, Verstöße aufgrund unzureichender Sicherheitsmaßnahmen und die Möglichkeit, dass AI-Modelle während des Trainings sensible Daten memorieren. Jede Offenlegung von Kunden- oder Mandantendaten kann für Organisationen, die regulatorische Standards nicht einhalten, zu schwerwiegenden rechtlichen Problemen führen.

Verschiedene Stufen der AI-Privatsphäre

Die Entwicklung von KI-Anwendungen wie Chatbots oder retrieval augmented generation (RAG) erfordert häufig die Integration verschiedener Drittanbieterdienste, darunter LLMs, Cloud-Anbieter, Embedding-Modelle und Vektordatenbanken wie Milvus. Sicherzustellen, dass all diese Dienste strenge Standards für Datenschutz und Sicherheit erfüllen, ist essenziell, aber herausfordernd.

Es gibt eine Reihe von KI-Datenschutzlösungen, um diese Datenschutzbedenken auszuräumen, die jeweils je nach Infrastruktur unterschiedliche Niveaus der Datensicherheit bieten. Für Organisationen ist es entscheidend, jede Option gründlich zu verstehen, um die Lösung auszuwählen, die ihren Anforderungen am besten entspricht.

Daniel stellte fünf unterschiedliche KI-Datenschutzstrategien vor: konformes SaaS, Datenanonymisierung, lokale Ausführung, Inhouse-Entwicklung und on-prem infra agnostic. In den folgenden Abschnitten werden wir diese Lösungen sowie ihre Vorteile und Einschränkungen besprechen, um Ihren Entscheidungsprozess zu unterstützen.

Konformes SaaS

Konformes SaaS stellt die grundlegende Ebene des Datenschutzes dar, bei der eine Organisation regulatorische Standards wie DSGVO oder HIPAA einhält. Zunächst werden Daten innerhalb der Infrastruktur des Unternehmens gespeichert und anschließend mit einem KI-Software-as-a-Service(SaaS)-Anbieter geteilt. Dieser Anbieter wiederum kann die Daten mit verschiedenen Drittanbietern für Aufgaben wie das Erstellen von Vektoreinbettungen (mit Tools wie Milvus), das Trainieren von LLMs (wie OpenAI) und die Verwaltung der Datenaufnahme teilen.

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Abbildung: KI-Lösungen nach Datenschutzniveau - Konformes SaaS

Diese Strategie ist jedoch mit erheblichen Risiken verbunden. Eine Sicherheitsverletzung bei einem Drittanbieter könnte zu unbefugtem Zugriff auf die Daten Ihrer Organisation führen. Darüber hinaus haben diese Drittanbieter vollständigen Zugriff auf die hochgeladenen Daten und könnten sie potenziell zum Trainieren ihrer eigenen Modelle verwenden, was weitere Risiken des Datenmissbrauchs birgt.

Datenanonymisierung

Datenanonymisierung ist eine datenschutzfördernde Infrastrukturlösung, die darauf ausgelegt ist, Daten in SaaS- oder cloudbasierten Pipelines zu sichern. Vor der Weitergabe von Daten an einen SaaS-Anbieter wird eine zusätzliche Anonymisierungsebene angewendet. Während dieses Prozesses werden personenbezogene Daten (PII) – wie Namen, Adressen und Kreditkartennummern – verschleiert oder durch Verschlüsselung ersetzt. Diese Anonymisierung sollte idealerweise lokal innerhalb der sicheren Infrastruktur des Unternehmens erfolgen.

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Abbildung: KI-Lösungen nach Datenschutzniveau - Datenanonymisierung

Während Anonymisierung die Risiken, dass sensible Daten von Dritten erneut identifiziert oder missbraucht werden, erheblich reduzieren kann, hat sie Nachteile. Das Trainieren von LLMs mit anonymisierten Daten kann zu einer geringeren Genauigkeit bei Ergebnissen oder Schlussfolgerungen führen. Darüber hinaus können Angreifer trotz der zusätzlichen Schutzebene möglicherweise weiterhin Teilinformationen erneut identifizieren, indem sie diese mit anderen Datensätzen korrelieren.

Lokale Ausführung

Die lokale Ausführung betreibt die gesamte KI-Pipeline auf einem isolierten Gerät, beispielsweise einem Personal Computer oder Server. Diese Methode bietet hohen Datenschutz, da die Daten in Ihrem System verbleiben und die LLMs offline betrieben werden können. Sie eignet sich besonders für einzelne Forschende, die mit kleineren Datensätzen arbeiten.

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Abbildung: KI-Lösungen nach Datenschutzniveau - Lokale Ausführung

Die Machbarkeit lokaler Ausführung kann jedoch aufgrund hoher Einrichtungskosten begrenzt sein. Der Betrieb vollständig auf lokalen Systemen erfordert rechenstarke GPUs und leistungsfähige Geräte, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus ist lokale Ausführung möglicherweise nicht die beste Option für kollaborative Projekte mit mehreren Personen oder Teams, da sie den Datenzugriff und die Zusammenarbeit in Echtzeit einschränkt.

In-House-Entwicklung

In-House-Entwicklung schafft eine vollständige End-to-End-KI-Pipeline innerhalb der sicheren Infrastruktur eines Unternehmens. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Leistung von LLMs nicht beeinträchtigt wird, während das Risiko von Datenlecks erheblich reduziert wird. Außerdem erleichtert er den Zugriff auf Daten und die Zusammenarbeit zwischen Teams innerhalb eines Unternehmens.

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Abbildung: KI-Lösungen nach Datenschutzniveau – In-House-Entwicklung

Die Implementierung einer In-House-Lösung erfordert jedoch erhebliche Anfangsinvestitionen sowohl in Bezug auf Geld als auch auf Zeit, wodurch sie vor allem für große Unternehmen praktikabel ist. Unternehmen müssen alles von Grund auf einrichten, einschließlich der Vektordatenbank, der Embedding-Modelle, GPUs und des Frontends. Zusätzlich müssen technische Teams eingestellt und geschult werden, um das System aufzubauen und zu warten, was die langfristigen Kosten und betrieblichen Anforderungen erhöht.

On-Prem Infra Agnostic

Für kleinere Unternehmen und Startups, die es sich nicht leisten können, eine umfassende Infrastruktur von Grund auf aufzubauen, bieten All-in-One-KI-Arbeitsbereiche wie Zylon eine praktikable Lösung. In diesem Modell bleiben die Daten innerhalb der Infrastruktur des Unternehmens, während der Arbeitsbereich die notwendigen Komponenten bereitstellt, um LLMs auszuführen und Inferenzaufgaben lokal durchzuführen. Zylon integriert Datenschutztools wie PrivateGPT, das es Nutzern ermöglicht, generative KI-Modelle vollständig auf lokaler Hardware oder innerhalb ihrer sicheren Infrastruktur zu betreiben.

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Abbildung: KI-Lösungen nach Datenschutzniveau – On-prem Infra Agnostic

Bei diesem Ansatz erhält Zylon keinen Zugriff auf die Daten des Unternehmens, sodass Unternehmen KI-Funktionen nutzen können, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Eine wesentliche Einschränkung dieser Lösung besteht jedoch darin, dass Organisationen ihre Rechenzentren einrichten müssen, um die Kontrolle über ihre Daten zu behalten, was kostspielig sein kann. Diese Anforderung kann kleinere Unternehmen mit begrenzten Kapitalressourcen einschränken.

Was ist PrivateGPT und wie verbessert es den KI-Datenschutz?

PrivateGPT ist ein Framework, das entwickelt wurde, um kontextbewusste LLMs mit erweiterten Datenschutzkontrollen zu erstellen. Es stellt Nutzern eine Reihe von KI-Tools und APIs für verschiedene Aufgaben zur Verfügung, etwa das Erstellen von Embeddings mit Embedding-Modellen, das Durchführen von Ähnlichkeitssuchen mithilfe von Vektordatenbanken wie Milvus oder die Nutzung vortrainierter LLMs für Inferenz.

Das folgende Diagramm veranschaulicht die PrivateGPT-Pipeline, die typischerweise ein LLM umfasst, das Endnutzer abfragen können, ein Embedding-Modell, das Text oder Bilder in Vektor-Embeddings umwandelt, sowie eine Vektordatenbank zur Speicherung dieser Embeddings.

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Abbildung: PrivateGPT-Architektur und -Komponenten

PrivateGPT bietet erhebliche Flexibilität und ermöglicht es Benutzern, Konfigurationen anzupassen und die APIs oder Modelle auszuwählen, die ihren Anforderungen am besten entsprechen. Beispielsweise können Benutzer je nach erforderlicher Komplexität und Geschwindigkeit der Anwendung aus verschiedenen LLMs wie Llama oder Mistral wählen. Ebenso ist es für Benutzer entscheidend, eine Vektordatenbank auszuwählen, die robust ist und schnelle Abrufgeschwindigkeiten ermöglicht, wie etwa Milvus. Darüber hinaus stehen mehrere Optionen für Embedding-Modelle zur Verfügung, darunter solche von Hugging Face und NOMIC, die eine breite Auswahl bieten, um unterschiedlichen Projektanforderungen gerecht zu werden und die Gesamtleistung des Systems zu verbessern.

Um KI-Anwendungen mit PrivateGPT zu erstellen, haben Entwickler Zugriff auf zwei Hauptkategorien von REST-APIs: Primitives API und Recipes API. Diese APIs sind darauf ausgelegt, die Erstellung privater, kontextbewusster KI-Anwendungen zu erleichtern und gleichzeitig strenge Datenschutzanforderungen einzuhalten.

Primitives API

Diese API-Kategorie ermöglicht es Teams, KI-Anwendungen mit unterschiedlichen Anpassungsgraden zu entwickeln:

High-Level API: Diese API ist auf Benutzer zugeschnitten, die einen unkomplizierten Ansatz ohne tiefgehende Anpassungsanforderungen bevorzugen, und bietet eine sofort einsatzbereite RAG-Pipeline. Teams können Dokumente hochladen, und die API übernimmt zahlreiche Datenverarbeitungsaufgaben wie Parsen, Aufteilen, Erstellen von Metadaten-Embeddings und deren Speicherung. Außerdem ermöglicht sie Prompt Engineering, um kontextbasierte Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern.
Low-Level API: Diese API ermöglicht es Benutzern, die mehr Kontrolle über ihre KI-Anwendungen suchen, einzelne Komponenten der RAG-Pipeline zu erstellen und anzupassen. Von der Logik hinter Vektor-Embeddings bis hin zu den Verfahren für die Dokumentenaufnahme können Benutzer experimentieren, um die effektivsten Strategien für den Datenabruf zu entdecken.

Recipes API

Als kürzlich eingeführte, fortschrittliche High-Level API ermöglicht die Recipes API Benutzern, strukturierte Workflows oder „Recipes“ für spezifische KI-Aufgaben wie Zusammenfassungen zu erstellen. Diese API ist von unschätzbarem Wert für Unternehmen, die maßgeschneiderte Workflows entwickeln möchten, die auf ihre individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt sind. Sie lässt sich nahtlos in lokale Datenbanken oder Content-Management-Systeme integrieren und ermöglicht es Unternehmen, ihre internen Prozesse zu automatisieren und zu optimieren, ohne Daten an externe Server zu übertragen.

PrivateGPT-Setups für die lokale Ausführung

Daniel gibt Einblicke in die Konfiguration von PrivateGPT für die lokale Ausführung, ideal zur Wahrung von 100 % Datenschutz und für den Offline-Betrieb. Daniel empfiehlt, in diesem Setup Ollama für Inferenzaufgaben zu verwenden, da es GPU-Konfigurationen unterstützt und sich nahtlos in verschiedene LLM-Modelle integrieren lässt. Diese Flexibilität ist entscheidend, um sich an unterschiedliche Datentypen—Text, Audio oder Bilder—und spezifische Rechenaufgaben anzupassen. Beliebte LLM-Optionen sind Llama und Mistral AI, die für ihre robuste Leistung in unterschiedlichen Anwendungsfällen bekannt sind.

Für die Vektordatenbank empfiehlt Daniel die Verwendung von Milvus Lite, einer schlanken Version der weithin anerkannten Milvus-Vektordatenbank, die für ihre Fähigkeiten bei der großskaligen Ähnlichkeitssuche bekannt ist. Aufgrund ihres geringen Ressourcenverbrauchs ist Milvus Lite ideal für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen. Es ermöglicht schnelle Ähnlichkeitssuchen und Datenabrufe und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen im kleinen Maßstab, die keine umfangreiche Infrastruktur erfordern.

Zusätzlich schlägt Daniel vor, ein Embedding-Modell auszuwählen, das eine vielfältige Bandbreite an Sprachen unterstützt. Dadurch wird sichergestellt, dass die erstellten Vektor-Embeddings auf verschiedene internationale Kontexte und sprachliche Anforderungen anwendbar sind, wodurch der Gesamtnutzen und die Reichweite der KI-Anwendung erhöht werden.

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Abbildung: Die empfohlenen PrivateGPT-Setups für die lokale Bereitstellung

PrivateGPT-Setups für die Cloud-Ausführung

Bei der Entwicklung groß angelegter KI-Anwendungen wird empfohlen, PrivateGPT für die Cloud-Ausführung einzurichten, sodass Nutzer von überall auf der Welt auf ihre Instanzen zugreifen können. Dieses Setup umfasst im Vergleich zur lokalen Ausführung komplexere und anspruchsvollere Infrastrukturanforderungen. Daniel skizziert eine effektive Strategie zum Aufbau einer Cloud-Architektur, die die Effizienz maximiert und gleichzeitig den Datenschutz gewährleistet.

Zunächst benötigen Nutzer eine Cloud-Instanz von Dienstanbietern wie AWS. Daniel empfiehlt, Milvus Standalone mithilfe von Docker als Vektordatenbank auf dieser Cloud-Instanz zu installieren. Milvus Standalone bietet eine Single-Node-Bereitstellung, die trotz ihrer Einfachheit dennoch umfassende Funktionen für Vektorsuche, Indexierung und Speicherung bereitstellt und sich damit ideal für PrivateGPT-Anwendungen eignet.

Zusätzlich ermöglicht die Einrichtung eines NodeJS-Servers auf der Cloud-Instanz einen reibungslosen Zugriff auf die KI-Anwendung und eine reibungslose Interaktion mit ihr. Dieser Server fungiert als Vermittler, verarbeitet Anfragen an das und vom PrivateGPT-Modell und gewährleistet einen nahtlosen und effizienten Betrieb im gesamten Netzwerk.

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Abbildung: Die empfohlenen PrivateGPT-Setups für die Cloud-Bereitstellung

Zusammenfassung

In diesem Beitrag haben wir den Datenschutz in der Entwicklung von KI-Anwendungen besprochen, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Kundeninformationen. Wir haben gelernt, dass die bloße Einhaltung regulatorischer Standards Daten nicht ausreichend vor ausgeklügelten Angriffen wie Reverse Engineering und Modellinferenz schützt.

Außerdem haben wir verschiedene Datenschutzstrategien genauer betrachtet und die mit ihnen verbundenen Investitionen und Risiken bewertet. Daniel teilte Erkenntnisse darüber, wie die Integration von Tools wie PrivateGPT mit Vektordatenbanken wie Milvus die Genauigkeit von LLM-Ausgaben erhöht und die Privatsphäre schützt. Außerdem haben wir praktische Ratschläge zur Einrichtung sicherer Architekturen für lokale und cloudbasierte Bereitstellungen gegeben, damit Unternehmen robuste und effiziente KI-Systeme erstellen können, während sie strenge Datenschutzstandards einhalten.

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Aktualisiert am Jul 28, 2026

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