Das im Januar 2023 eingeführte NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) bietet einen strukturierten Ansatz für den Umgang mit den besonderen Risiken von KI-Systemen – wie Datenverschiebungen, Modellundurchsichtigkeit und Verzerrungen. Es basiert auf vier Kernfunktionen: Steuern, Abbilden, Messen und Verwalten, die Unternehmen dabei helfen, KI-Risiken effektiv zu identifizieren, zu überwachen und zu mindern.
Hier sind fünf KI-gestützte Methoden zur Vereinfachung der Umsetzung des NIST-Rahmenwerks:
- Automatisierung der Erstellung von Governance-Richtlinien: Verwenden Sie KI-Tools, um Richtlinien zu entwerfen, Nachweise zu verfolgen und die Versionskontrolle für die Compliance zu verwalten.
- Risiken kartieren und inventarisieren: Nutzen Sie KI, um Systeme zu klassifizieren, Risiken zu dokumentieren und ein aktuelles Inventar der KI-Assets zu führen.
- Leistung messen: Implementieren Sie KI-gesteuerte Tests und Überwachungsmaßnahmen, um Kennzahlen zu verfolgen, Probleme wie Datenabweichungen zu erkennen und eine kontinuierliche Zuverlässigkeit sicherzustellen.
- Risiken und Audits verwalten: Automatisieren Sie die Risikoerkennung, priorisieren Sie Reaktionen und führen Sie auditfähige Dokumentationen.
- Automatisieren Sie die frameworkübergreifende Zuordnung: Verwenden Sie KI-Tools, um NIST AI RMF mit anderen Standards wie ISO 27001 und SOC 2 abzustimmen und so die Compliance zu beschleunigen.
Diese Ansätze reduzieren den manuellen Aufwand, verbessern die Genauigkeit und unterstützen die kontinuierliche Compliance, wodurch das KI-Risikomanagement zu einem optimierten Prozess wird.
NIST-Rahmenwerk für das Risikomanagement im Bereich künstliche Intelligenz: 4 Kernfunktionen und Implementierungsprozess
1. Automatisierung der Erstellung von Governance-Richtlinien mit KI
Ausrichtung an den Kernfunktionen des NIST
Die Governance -Funktion spielt eine zentrale Rolle im NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) und bildet die Grundlage für die Funktionen „Map“, „Measure“ und „Manage“. Sie umfasst sechs Hauptkategorien und 19 Unterkategorien, die alle darauf abzielen, eine Kultur des Risikomanagements innerhalb von Organisationen zu fördern. KI-gestützte Tools können die Erstellung wichtiger Governance-Dokumente vereinfachen, darunter Aufgaben wie die Erfassung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen (Govern 1.1), die Festlegung klarer Risikomanagementrichtlinien (Govern 1.4) und die Pflege genauer KI-Systeminventare (Govern 1.6).
„Governance ist als übergreifende Funktion konzipiert, die die anderen drei Funktionen mit Informationen versorgt und in diese integriert.“ – NIST AI RMF 1.0
Dieser grundlegende Ansatz ermöglicht es KI-Tools, diese Governance-Aufgaben effektiv zu optimieren.
Einsatz von KI für Automatisierung und Effizienz
KI-Tools sorgen für Skalierbarkeit und Effizienz bei Governance-Prozessen, die früher manuell und zeitaufwändig waren. Das NIST AI RMF Playbook – verfügbar in den Formaten CSV, JSON und Excel – enthält strukturierte Unterkategorien, die als detaillierte Anleitungen für die Erstellung KI-gesteuerter Richtlinien dienen. Beispiele hierfür sind Tools wie ISMS Copilot diese strukturierten Eingaben nutzen, um Governance-Richtlinien zu entwerfen, die den NIST-Standards entsprechen und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten.
Unternehmen haben bereits Erfolge bei der Integration von KI in ihre Governance-Workflows erzielt. Durch die Abbildung der NIST AI RMF-Kontrollen und die Automatisierung der Nachverfolgung von Nachweisen konnten sie in nur wenigen Wochen konforme, geschäftsorientierte KI-Lösungen implementieren. Dieser optimierte Ansatz reduziert die Komplexität und macht die Einhaltung von Vorschriften einfacher.
Umsetzbare Implementierung für Compliance
Um diese Effizienzvorteile zu nutzen, können Unternehmen KI einsetzen, um die Erstellung von Governance-Richtlinien zu automatisieren, die den NIST-Standards entsprechen. Beginnen Sie damit, die vorgeschlagenen Maßnahmen aus dem NIST AI RMF Playbook in KI-Entwurfswerkzeuge einzugeben, um detaillierte Richtlinien zu erstellen. Bei Aufgaben wie der Risikobewertung von Drittanbietern (Govern 6.1) kann KI automatisch die Software- und Datenrichtlinien von Anbietern analysieren und dabei Aspekte wie geistiges Eigentum und Risiken in der Lieferkette berücksichtigen.
Darüber hinaus kann die automatisierte Versionskontrolle dazu beitragen, die Anforderungen für Tests, Evaluierung, Verifizierung und Validierung (TEVV) zu erfüllen. KI sorgt für Konsistenz in allen Governance-Dokumenten und passt diese gleichzeitig an das Risikoprofil Ihres Unternehmens an. Dieser Ansatz verwandelt KI-Projekte von unsicheren Experimenten in zuverlässige, skalierbare und konforme Geschäftslösungen und sorgt für Vertrauen und Transparenz in jeder Phase des Entwicklungszyklus.
2. Risiken mit KI kartieren und inventarisieren
Ausrichtung an den Kernfunktionen des NIST
Die Map-Funktion ist ein Eckpfeiler für das Verständnis von KI-Risiken und bildet die Grundlage für die Measure- und Manage-Funktionen. Ohne diesen grundlegenden Kontext wird ein effektives Risikomanagement zu einer Herausforderung. Die Map-Funktion gliedert sich in fünf Kernaktivitäten, bei denen KI zu mehr Effizienz beitragen kann: Dokumentation des Kontexts von KI-Systemen (Map 1), Kategorisierung von Systemen nach ihrer Aufgabenart (Map 2), Analyse ihrer Fähigkeiten (Map 3), Identifizierung spezifischer Risiken in Komponenten (Map 4) und Bewertung potenzieller Auswirkungen (Map 5).
„Die Kartenfunktion schafft den Kontext, um Risiken im Zusammenhang mit einem KI-System einzuordnen.“ – NIST AI RMF 1.0
Diese Funktion ist eng mit Govern 1.6 verbunden, das automatisierte Tools zur Bestandsaufnahme von KI-Systemen und zur Zuweisung von Ressourcen auf der Grundlage von Risikoprioritäten vorsieht. Dabei wird auch der soziotechnische Charakter der KI berücksichtigt. In Kombination machen diese Bemühungen die Risikoidentifizierung und -kartierung effizienter und kontinuierlicher.
Einsatz von KI für Automatisierung und Effizienz
KI kann die Risikokategorisierung und -identifizierung vereinfachen und verbessern. So kann sie beispielsweise Systeme – wie Empfehlungssysteme, Generatoren oder Klassifikatoren (Karte 2.1) – klassifizieren, um Risiken genauer zu lokalisieren. Automatisierte Tools können auch Komponenten von Drittanbietern scannen, um technologische und rechtliche Risiken zu bewerten (Karte 4.1). Tools wie ISMS Copilot sind besonders nützlich, um ein dynamisches Inventar von KI-Systemen, einschließlich externer Integrationen, zu führen und gleichzeitig die Einschränkungen des Systems und die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht zu dokumentieren (Karte 2.2). Die Datenanalyse spielt eine wichtige Rolle bei der Auswertung historischer Daten und Vorfallberichte und hilft dabei, die Wahrscheinlichkeit und Schwere potenzieller Schäden abzuschätzen. Diese Automatisierung verwandelt eine ehemals manuelle und zeitaufwändige Aufgabe in einen optimierten, kontinuierlichen Prozess. Durch die kontinuierliche Erfassung von Risiken können Unternehmen ihre Governance-Maßnahmen besser auf ein klares Verständnis der Risikolandschaft abstimmen.
Umsetzbare Implementierung für Compliance
Um diese Strategien in die Tat umzusetzen, sollten Sie zunächst KI-Erkennungstools verwenden, um die Aufgaben, Methoden und Einschränkungen Ihrer KI-Systeme zu dokumentieren (Karte 2.1-2.2). Erstellen Sie ein Echtzeit-Inventar, das hochrangige Abfragen wie „Wie viele Benutzer sind betroffen?“ oder „Wann wurde dieses Modell zuletzt aktualisiert?“ ermöglicht. Dieses Inventar sollte wichtige Details wie Systemdokumentation, Datenwörterbücher, Quellcode, Aktualisierungsdaten des Modells und die Namen der wichtigsten Stakeholder enthalten. Automatisierte Scan-Tools können dann kontinuierlich Risiken über alle Komponenten hinweg abbilden, einschließlich Software und Daten von Drittanbietern, und so sicherstellen, dass sie die Risikoschwellenwerte Ihres Unternehmens einhalten. Mithilfe von Datenanalysen kann das Ausmaß der Risiken auf der Grundlage früherer Vorfälle weiter bewertet werden. Da sich KI-Systeme im Laufe der Zeit weiterentwickeln, muss dieser Zuordnungsprozess dynamisch bleiben und sich an Veränderungen im Kontext, in den Fähigkeiten und in den Risiken während des gesamten KI-Lebenszyklus anpassen.
3. Messen Sie die Leistung mit KI-gestützten Metriken und Tests.
Ausrichtung an den Kernfunktionen des NIST
Die Messfunktion spielt eine entscheidende Rolle bei der Leistungsprüfung, indem sie bestimmte Kennzahlen nutzt, die während der Zuordnungsphase ermittelt wurden. Diese Kennzahlen dienen als Grundlage für Entscheidungen im Zusammenhang mit Risikomanagement und Compliance. Die gesammelten Daten fließen in die Verwaltungsfunktion ein und führen zu Maßnahmen wie der Neukalibrierung von Modellen, der Behebung potenzieller Auswirkungen oder sogar der Stilllegung von Systemen, die nicht mehr den Standards entsprechen.
„Messungen bieten eine nachvollziehbare Grundlage für Managemententscheidungen. Zu den Optionen können eine Neukalibrierung, die Minderung von Auswirkungen oder die Entfernung des Systems aus dem Design, der Entwicklung, der Produktion oder der Nutzung gehören.“ – NIST AI RMF Core
Dieses Rahmenwerk stellt sicher, dass die Messung keine einmalige Aufgabe ist, sondern ein fortlaufender Prozess, der in den gesamten KI-Lebenszyklus integriert ist.
Einsatz von KI für Automatisierung und Effizienz
KI-gestützte Tools vereinfachen und optimieren TEVV-Prozesse (Test, Evaluation, Verification und Validation) und reduzieren den manuellen Arbeitsaufwand, während sie gleichzeitig konsistente und skalierbare Testmethoden gewährleisten. Mit diesen Tools können Unternehmen wichtige Kennzahlen sowohl vor der Bereitstellung als auch während des Betriebs überwachen und dabei auf Probleme wie Drift achten – wenn sich die Leistung oder Zuverlässigkeit eines KI-Systems aufgrund sich ändernder Daten verschiebt. Die Echtzeitüberwachung ist besonders wichtig bei sicherheitskritischen Anwendungen, da sie eine schnelle Reaktion auf Ausfälle ermöglicht. Tools wie ISMS Copilot tragen beispielsweise dazu bei, das von Auditoren geforderte Maß an Transparenz und Verantwortlichkeit sicherzustellen. Eine wichtige Praxis ist die klare Trennung zwischen den Teams, die KI-Modelle entwickeln, und denen, die für deren Verifizierung und Validierung verantwortlich sind. Diese Trennung trägt zur Wahrung der Objektivität bei und unterstützt umsetzbare Compliance-Strategien.
Umsetzbare Implementierung für Compliance
Aufbauend auf der früheren Risikoinventarisierung sollten sich Organisationen auf die Auswahl von Metriken konzentrieren, die die während der Mapping-Phase identifizierten dringendsten Risiken adressieren. Diese Metriken sollten mit den sieben Vertrauensmerkmalen des NIST übereinstimmen: gültig und zuverlässig, sicher und widerstandsfähig, rechenschaftspflichtig und transparent, erklärbar und interpretierbar, datenschutzoptimiert und fair. Echtzeitüberwachung und Feedbackschleifen sind unerlässlich, um Leistungsprobleme oder Risikodrift zu identifizieren, während Nutzerfeedback die laufenden Bewertungen weiter verfeinern kann. Ebenso wichtig ist es, alle Testprozesse zu dokumentieren, einschließlich der Risiken, die schwer zu quantifizieren sind. Um Unparteilichkeit zu gewährleisten, sollten unabhängige Gutachter hinzugezogen werden, die nicht am Entwicklungsprozess beteiligt waren. Schließlich sollten die Kennzahlen die soziotechnischen Aspekte der KI berücksichtigen und dabei bedenken, wie verschiedene Gruppen betroffen sein könnten – auch wenn sie keine direkten Nutzer sind.
4. Risiken und Audits mit KI verwalten
Ausrichtung an den Kernfunktionen des NIST
Die Verwaltungsfunktion ist der letzte Teil des NIST AI RMF-Rahmenwerks, in dem Unternehmen aktiv die Risiken angehen, die in den früheren Phasen „Kartieren“ und „Messen“ identifiziert wurden. Das Risikomanagement ist keine einmalige Aufgabe, sondern erfordert kontinuierliche Aufmerksamkeit und eine konsequente Ressourcenzuweisung gemäß den Governance-Richtlinien. Diese Funktion dient als Brücke zwischen den früheren Phasen der Risikoidentifizierung und -bewertung und der praktischen operativen Kontrolle.
„Die MANAGE-Funktion umfasst die regelmäßige Zuweisung von Risikoressourcen zu zugeordneten und gemessenen Risiken gemäß der Definition in der GOVERN-Funktion.“ – NIST AI RMF 1.0
Im Kern bedeutet effektives Risikomanagement, wichtige Entscheidungen zu treffen: eine Implementierung vorantreiben, potenzielle Schäden mindern oder den Betrieb vollständig einstellen, wenn die Risiken ein akzeptables Maß überschreiten. Wie das NIST erklärt: „In Fällen, in denen ein KI-System inakzeptable negative Risikostufen aufweist, sollten Entwicklung und Implementierung auf sichere Weise eingestellt werden, bis die Risiken ausreichend bewältigt werden können.“
Einsatz von KI für Automatisierung und Effizienz
KI-Tools verwandeln das Risikomanagement von einem langsamen, manuellen Prozess in einen kontinuierlichen Echtzeitvorgang. Diese Tools sind besonders gut darin, Leistungsprobleme und unerwartete Verhaltensweisen zu erkennen, die bei einer manuellen Überwachung übersehen werden könnten, insbesondere in komplexen Systemen mit Komponenten von Drittanbietern wie vortrainierten Modellen. Oftmals treten latente Risiken in diesen Modellen erst bei ihrer Verwendung zutage.
Automatisierte Überwachungssysteme ermöglichen schnellere Reaktionen, wenn etwas schiefgeht. Beispielsweise kann KI ungewöhnliche Aktivitäten sofort melden und Protokolle initiieren, um Systeme abzuschalten, die außerhalb ihrer vorgesehenen Parameter arbeiten. Tools wie ISMS Copilot vereinfachen auch die Dokumentation und erleichtern so die Verfolgung und Verwaltung von Risiken während des gesamten Prozesses.
Umsetzbare Implementierung für Compliance
Sobald automatisierte Systeme Risiken identifiziert haben, ist der nächste Schritt das Ergreifen von Maßnahmen. Beginnen Sie damit, Risiken anhand der Wahrscheinlichkeit und der potenziellen Auswirkungen, die in den Phasen „Map“ und „Measure“ ermittelt wurden, zu priorisieren. Entwickeln Sie für Risiken mit hoher Priorität klare Reaktionspläne, in denen dargelegt wird, wie diese gemindert, übertragen, vermieden oder akzeptiert werden können. Implementieren Sie bei Bedarf automatisierte „Kill Switches“, um Systeme zu deaktivieren, die akzeptable Risikogrenzen überschreiten.
Ebenso wichtig ist es, Restrisiken für Audit-Zwecke zu dokumentieren und die Überwachung auf Komponenten von Drittanbietern auszuweiten, um sicherzustellen, dass keine blinden Flecken bleiben. Schließlich sollten Sie Prozesse für die Zeit nach der Bereitstellung einrichten, um Feedback und Felddaten zu sammeln, damit Sie auf unvorhergesehene Risiken reagieren können, die im Laufe der Zeit auftreten. Dieser kontinuierliche Kreislauf aus Überwachung und Maßnahmen gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und sorgt dafür, dass die Systeme innerhalb sicherer Grenzen betrieben werden.
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5. Automatisieren Sie die frameworkübergreifende Zuordnung mit KI
Ausrichtung an den Kernfunktionen des NIST
Die rahmenübergreifende Zuordnung spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration des NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) mit anderen Standards. Hier sehen Sie, wie es mit den Kernfunktionen des NIST übereinstimmt:
- Regeln: Legt grundlegende Richtlinien und Verfahren fest.
- Karte: Identifiziert sich überschneidende rechtliche und technologische Risiken (z. B. Karte 4.1).
- Maßnahme: Entwicklung von Kennzahlen zur Unterstützung von Audits und Bewertungen.
- Verwalten: Leitet Risikoreaktionen über verschiedene Compliance-Standards hinweg.
„Das Rahmenwerk soll auf den Bemühungen anderer zum Thema KI-Risikomanagement aufbauen, sich daran ausrichten und diese unterstützen.“ – NIST
Prozessoptimierung durch KI
Die manuelle Zuordnung von Frameworks wie NIST AI RMF, ISO 27001 und SOC 2 ist zeitaufwändig und fehleranfällig. KI vereinfacht diesen Prozess, indem sie automatisierte semantische Analysen nutzt, um sich überschneidende Kontrollen zu erkennen. Mit dem AI RMF Playbook, das in maschinenlesbaren Formaten wie JSON, CSV und Excel verfügbar ist, können KI-gestützte Governance-, Risiko- und Compliance-Tools (GRC) diese Kontrollen schnell aufeinander abstimmen, um KI-spezifische Risiken zu adressieren.
Schritte zur praktischen Umsetzung
Um automatisiertes Cross-Framework-Mapping effektiv zu implementieren:
- Ressourcen herunterladen: Greifen Sie auf das NIST AI RMF Playbook in strukturierten Formaten zu und verwenden Sie NIST Crosswalks als Grundlage für KI-gesteuerte Eingabeaufforderungen.
- Zentralisierung der Systeminventarisierung: Führen Sie eine zentralisierte Inventarisierung der KI-Systeme (Govern 1.6) durch, wobei der Schwerpunkt auf risikoreichen oder sensiblen Datensystemen liegt.
- Nutzen Sie Automatisierungstools: Verwenden Sie Tools wie ISMS Copilot, um sich überschneidende Kontrollen in über 30 Frameworks zu identifizieren. Dieser Ansatz reduziert die Bewertungszeit und erhöht die Genauigkeit der Compliance.
Die Automatisierung der rahmenübergreifenden Zuordnung ist keine einmalige Angelegenheit. Es handelt sich um einen fortlaufenden Prozess, der sich an veränderte Risikolandschaften anpasst und sicherstellt, dass Unternehmen eine widerstandsfähige und effiziente Compliance-Strategie beibehalten.
Implementierung des NIST AI RMF: Ein Fahrplan für verantwortungsbewusste KI
Schlussfolgerung
Die Einführung des NIST AI Risk Management Framework muss keine überwältigende Aufgabe sein. Durch die Nutzung der fünf vorgestellten KI-gestützten Best Practices – wie die automatisierte Erstellung von Richtlinien und das frameworkübergreifende Mapping – können Unternehmen einen ehemals mühsamen, manuellen Prozess in einen effizienten und skalierbaren Prozess verwandeln. Mit den richtigen Tools und der richtigen Unterstützung ist es möglich, die Kernsäulen des Frameworks in nur 4 bis 6 Wochen zu implementieren.
Die Realität sieht so aus: Während über 75 % der Unternehmen KI einsetzen, schaffen es nur 26 %, einen messbaren Mehrwert über den Proof of Concept hinaus zu erzielen. Hier kommen KI-gesteuerte Compliance-Tools ins Spiel. Sie vereinfachen die Umsetzung und machen die Einführung von Frameworks konsistenter, nachvollziehbarer und wiederholbarer.
Die Bedeutung dieser Veränderung wird von Akash Lomas, Technologe bei Net Solutions, perfekt auf den Punkt gebracht:
„Der verantwortungsvolle Umgang mit KI ist nicht nur eine Sicherheitsmaßnahme, sondern auch ein Wachstumsfaktor.“ – Akash Lomas
Plattformen wie ISMS Copilot, die über 30 Frameworks unterstützen – darunter NIST 800-53, ISO 27001 und SOC2 – sind bahnbrechend. Sie automatisieren die Zuordnung von Kontrollen, erstellen Compliance-Dokumentationen und bieten Echtzeit-Einblicke in Ihren Compliance-Status. Das bedeutet, dass Risiken sofort gemeldet werden können und Unternehmen jederzeit für Audits bereit sind.
Der Übergang von manueller, reaktiver Governance zu proaktiver, automatisierter Compliance dient nicht nur der Zeitersparnis. Es geht darum, Vertrauen zu gewinnen – Vertrauen von Regulierungsbehörden, Kunden und Stakeholdern – und gleichzeitig KI von einem riskanten Unterfangen in einen strategischen Vorteil zu verwandeln. Ganz gleich, ob Sie mehrere Frameworks aufeinander abstimmen oder sich auf bestimmte Compliance-Maßnahmen konzentrieren: KI-gestützte Lösungen machen den Prozess nicht nur überschaubar, sondern auch nachhaltig.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann KI die Erstellung von Governance-Richtlinien für das NIST Cybersecurity Framework vereinfachen?
KI vereinfacht die Erstellung von Governance-Richtlinien für das NIST Cybersecurity Framework, indem sie mühsame manuelle Prozesse in optimierte, automatisierte Arbeitsabläufe umwandelt. Sie kann bestehende Sicherheitsrichtlinien, Risikobewertungen und Bestandsaufnahmen überprüfen und diese dann mit den NIST-Kernfunktionen – Identifizieren, Schützen, Erkennen, Reagieren, Wiederherstellen – und deren Unterkategorien abgleichen. Mithilfe der Generierung natürlicher Sprache kann KI in nur wenigen Minuten Richtlinienerklärungen erstellen, die den erforderlichen Kontrollen entsprechen, Vorlagen ausfüllen und sogar Versionsdetails verwalten.
Beispielsweise ermöglichen Tools wie ISMS Copilot Unternehmen, maßgeschneiderte Richtlinien anzufordern, wie beispielsweise eine NIST-konforme Datenklassifizierungsrichtlinie. Diese Tools liefern prüfungsfertige Dokumente, die die neuesten Framework-Aktualisierungen und spezifischen organisatorischen Anforderungen berücksichtigen. Diese Automatisierung reduziert nicht nur menschliche Fehler, sondern beschleunigt auch den Genehmigungsprozess für Richtlinien und stellt sicher, dass Compliance-Dokumente auf dem neuesten Stand bleiben, sodass sich die Teams auf strategischere Initiativen konzentrieren können.
Wie hilft KI dabei, Risiken in KI-Systemen zu identifizieren und zu bewältigen?
KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Risiken identifizieren und managen, indem sie den Prozess der Erstellung und Pflege eines Inventars von KI-Systemen, Datensätzen, Modellen und deren Abhängigkeiten automatisieren. Dieser Ansatz steht in direktem Zusammenhang mit dem NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), das die Notwendigkeit einer effektiven Erfassung und Steuerung von KI-Risiken hervorhebt. Mit KI-gesteuerten Tools werden Aufgaben wie die Verfolgung von Modellversionen, die Rückverfolgung von Datenherkunft und das Aufspüren von Anomalien rationalisiert, wodurch manuelle Arbeit reduziert und Risiken aufgedeckt werden, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben würden.
Nehmen wir ISMS Copilot als Beispiel – oft als „ChatGPT der ISO 27001” bezeichnet. Es wendet diese Prinzipien auf Frameworks wie NIST 800-53 an, indem es Konfigurationsdaten, Code-Repositorys und Cloud-Dienste analysiert, um eine umfassende Risikokarte zu erstellen. Auf diese Weise können Unternehmen schnell Compliance-Lücken aufdecken und notwendige Kontrollen identifizieren, während sie ihren Bestand auf dem neuesten Stand halten. Durch die Umwandlung komplexer technischer Daten in eine standardisierte Risikomanagementsprache vereinfacht ISMS Copilot den Prozess der Anpassung an das NIST AI RMF und macht ihn wesentlich überschaubarer.
Wie können KI-Tools die Einhaltung von Rahmenwerken wie NIST und ISO 27001 vereinfachen?
KI-Tools haben die traditionell komplexe und zeitaufwändige Aufgabe der Einhaltung von Compliance-Anforderungen für Frameworks wie NIST und ISO 27001 vereinfacht. Diese Tools analysieren Kontrollsätze und Frameworks, um automatisch Verbindungen zwischen Standards – wie NIST 800-53 und ISO 27001 – abzubilden, sodass Unternehmen Lücken erkennen, Korrekturen priorisieren und Nachweise über mehrere Frameworks hinweg wiederverwenden können. Dieser Ansatz kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Einhaltung von Compliance-Anforderungen drastisch reduzieren.
Über die Kartierung hinaus kann KI maßgeschneiderte Richtlinien erstellen, Vorlagen ausfüllen und mit minimalem Aufwand auditfähige Dokumente wie Risikobewertungen oder Kontrollprotokolle generieren. Einige fortschrittliche Tools bieten sogar Echtzeitüberwachung, identifizieren Abweichungen und empfehlen Korrekturmaßnahmen, um die kontinuierliche Compliance sicherzustellen. ISMS Copilot, oft als „ChatGPT der ISO 27001” bezeichnet, konzentriert sich beispielsweise auf diese Aufgaben. Es fungiert als KI-gestützter Assistent, der Compliance-Experten dabei unterstützt, sich an mehrere Frameworks anzupassen und gleichzeitig Kosten und manuellen Aufwand zu reduzieren.