Datenschutz, Informationssicherheit, Cloud und künstliche Intelligenz – IKS

Verarbeitet werden sollten nur Daten, die für Kontrollzweck, Nachweis, Verantwortlichkeit oder gesetzliche Pflichten tatsächlich erforderlich sind. Häufig genügen Name oder Rolle, Zeitstempel, Status und fachliches Ergebnis; vollständige Personal-, Kunden- oder Patientendossiers gehören selten in einen Kontrollnachweis. Besonders schützenswerte Personendaten benötigen erhöhte Schutzmassnahmen. Für jede Datenkategorie sind Zweck, Zugriff, Aufbewahrung und Löschung festzulegen und regelmässig zu überprüfen.

Zuerst wird für jedes Feld und jeden Anhang geprüft, ob er für Kontrolle oder Prüfung notwendig ist. Wo möglich werden Rollen statt Namen, Referenznummern statt vollständiger Datensätze und aggregierte statt personenbezogener Informationen verwendet. Freitextfelder und unkontrollierte Dateiablagen sind zu begrenzen. Maskierung, Pseudonymisierung, kurze Aufbewahrungsfristen und restriktive Berechtigungen ergänzen die Massnahmen. Datenminimierung ist bei neuen Kontrollen und Systemänderungen erneut zu beurteilen.

Single Sign-on erleichtert die zentrale Steuerung von Identitäten, Austritten und Sicherheitsrichtlinien und reduziert separate Passwörter. Mehr-Faktor-Authentisierung erschwert Kontoübernahmen, insbesondere bei externem Zugriff und privilegierten Rollen. Beide Massnahmen sind besonders wirksam, wenn sie mit starken Identitätsprozessen, Sitzungsregeln und Anomalieerkennung kombiniert werden. Fehlkonfiguration oder ein kompromittierter zentraler Identitätsdienst bleibt ein Risiko, weshalb Verfügbarkeit, Notfallzugang und Überwachung mitgeplant werden müssen.

Hosting in der Schweiz kann bei öffentlichen Stellen, besonders sensiblen Daten, vertraglichen Vorgaben oder Anforderungen an Datenstandort und Behördenzugriff sinnvoll sein. Es vereinfacht teilweise die rechtliche und politische Beurteilung, ist aber kein automatischer Sicherheits- oder Datenschutzbeweis. Entscheidend bleiben Anbieterorganisation, Unterauftragnehmer, Verschlüsselung, Zugriffe, Verträge, Supportstandorte und Notfallkonzept. Auch bei Schweizer Hosting können Daten durch ausländische Support- oder Konzernstrukturen betroffen sein.

Daten sollten bei der Übertragung mit aktuellen, sicheren Protokollen und bei der Speicherung entsprechend ihrer Schutzklasse verschlüsselt werden. Schlüssel sind getrennt, zugriffsgeschützt, rotierbar und nach einem dokumentierten Lebenszyklus zu verwalten. Backups, mobile Geräte, Exporte und Schnittstellen dürfen nicht vergessen werden. Die konkrete Technologie richtet sich nach Risiko und Stand der Technik. Verschlüsselung ersetzt keine Berechtigungskontrollen, reduziert aber Folgen von Verlust oder unberechtigtem Zugriff.

Backup-Konzept, Wiederanlaufziel und maximal tolerierbarer Datenverlust werden aus der Kritikalität abgeleitet. Sicherungen sollten getrennt, vor Manipulation geschützt und bei Bedarf unveränderbar oder offline verfügbar sein. Regelmässige Wiederherstellungstests beweisen, dass Daten und Anwendung tatsächlich nutzbar zurückkommen. Zuständigkeiten, Notfallzugänge und Kommunikation sind dokumentiert. Auch Konfigurationen, Audit Trails, Schlüssel und Schnittstelleninformationen müssen in das Wiederherstellungskonzept einbezogen werden.

Das IKS identifiziert kritische Prozesse, Abhängigkeiten, Mindestkontrollen und Ausfallrisiken. Es legt fest, welche Kontrollen im Notbetrieb weiterlaufen, wie Ersatzverfahren funktionieren und wie nachträgliche Abstimmungen erfolgen. Notfallrollen, Kommunikationswege, Wiederanlaufprioritäten und Tests werden überwacht. Kontrolllockerungen während einer Krise müssen zeitlich begrenzt, genehmigt und kompensiert werden. Erkenntnisse aus Übungen und Ereignissen fliessen in Prozesse und Kontrollen zurück.

Wesentliche Bereiche sind Inventar und Klassifikation von Systemen, Identitäts- und Zugriffsmanagement, sichere Konfiguration, Patch- und Schwachstellenmanagement, Protokollierung, Datensicherung, Netzwerkschutz, Lieferantensteuerung, Awareness und Incident Response. Die Auswahl richtet sich nach Geschäftsrisiken und technischer Umgebung. Kontrollen sollten messbare Kriterien und Nachweise besitzen. Für regulierte Unternehmen können zusätzliche sektorspezifische Anforderungen gelten. Technische Kontrollen brauchen klare Eigentümer und eine wirksame Überwachung.

Der Prozess umfasst Erkennung, Meldung, Klassifikation, Eindämmung, Untersuchung, Wiederherstellung, Kommunikation und Nachbearbeitung. Rollen, Eskalationsschwellen und Verbindungen zu Datenschutz, Recht, Management und Behörden werden vorab definiert. Beweissicherung und Entscheidungen sind nachvollziehbar zu dokumentieren. Nach dem Ereignis werden Ursachen, Kontrollversagen und Verbesserungsmassnahmen analysiert. Übungen und Kennzahlen zeigen, ob der Prozess nicht nur auf Papier, sondern auch unter Zeitdruck funktioniert.

Geprüft werden Governance, technische Schutzmassnahmen, Zertifizierungen oder Prüfberichte, Datenstandorte, Unterauftragnehmer, Zugriffsmodelle, Verschlüsselung, Entwicklung, Schwachstellenmanagement, Vorfallmeldung, Backup, Verfügbarkeit und Exit. Verträge müssen Verantwortlichkeiten, Prüfrechte, Löschung und Unterstützung bei Datenschutzpflichten regeln. Aussagen des Vertriebs sollten durch belastbare Nachweise ergänzt werden. Die Tiefe der Prüfung richtet sich nach Datenklasse, Kritikalität und Abhängigkeit vom Anbieter.

Generative KI kann Workshopnotizen ordnen, mögliche Ursachen und Auswirkungen ergänzen, Formulierungen vereinheitlichen und Kontrollentwürfe anhand vorgegebener Kriterien prüfen. Gute Resultate entstehen mit klaren Prompts, freigegebenen Referenzdaten und fachlichem Kontext. Vorschläge sind auf Relevanz, Vollständigkeit, Halluzinationen und organisationsspezifische Besonderheiten zu prüfen. Sensible Daten gehören nur in dafür freigegebene Systeme. Die endgültige Risikobewertung und Verantwortungszuweisung bleiben beim Menschen.

Zu den Risiken zählen sachlich falsche oder erfundene Aussagen, Verzerrungen, unzulässige Datenverwendung, Vertraulichkeitsverlust, mangelnde Erklärbarkeit, Urheberrechtsfragen, Prompt Injection, Modelländerungen und übermässiges Vertrauen. Auch ein scheinbar plausibles Ergebnis kann unvollständig sein. Die Organisation benötigt freigegebene Anwendungsfälle, Datenregeln, Tests, Überwachung und menschliche Freigaben. Abhängigkeiten von Anbietern und die Möglichkeit eines sicheren Rückfalls sind ebenfalls zu berücksichtigen.

Grundlegend sind ein Inventar der KI-Systeme, genehmigte Anwendungsfälle, Risikoklassifikation, Verantwortlichkeiten, Daten- und Zugriffsregeln, Anbieterprüfung, Tests vor Einführung, laufendes Monitoring, Vorfallmanagement und kontrollierte Ausserbetriebnahme. Für kritische Anwendungen kommen unabhängige Validierung, Erklärbarkeit, menschliche Übersteuerung und Wirkungsanalysen hinzu. In der Schweiz gilt das Datenschutzrecht auch für KI; eine umfassende allgemeine KI-Spezialgesetzgebung besteht mit Stand August 2026 noch nicht. Sektorregeln bleiben zusätzlich massgebend.

Zunächst werden Zweck, Entscheidungskriterien, erwartete Leistung und unzulässige Ergebnisse definiert. Das System wird mit repräsentativen und unabhängigen Daten auf Genauigkeit, Stabilität, Verzerrungen und Grenzfälle getestet. Ergebnisse werden gegen eine fachliche Referenz verglichen und dokumentiert. Im Betrieb überwachen Kennzahlen, Stichproben und Beschwerden die Leistung. Für bedeutende Entscheidungen braucht es eine verständliche Begründung, eine Korrektur- oder Übersteuerungsmöglichkeit und klare menschliche Verantwortung.

Dokumentiert werden Anwendungsfall, Modell und Version, verwendete Datenquellen, wesentliche Promptvorlagen, Einstellungen, Zeitpunkt, Benutzerrolle, Ergebnis und menschliche Prüfung. Sensible Eingaben werden nicht unnötig in Protokollen wiederholt. Bei wichtigen Analysen sollte nachvollziehbar sein, welche Quellen das Ergebnis stützen und welche Änderungen der Prüfer vorgenommen hat. Aufbewahrung und Zugriff richten sich nach Risiko, Datenschutz und Reproduzierbarkeit. Modelländerungen sind kontrolliert nachzuführen.

Für jede Anwendung wird festgelegt, welche Person das Ergebnis prüft, nach welchen Kriterien und vor welcher weiteren Verwendung. Die Prüfer benötigen Fachwissen, ausreichende Zeit, Originalquellen und die Befugnis, das Ergebnis abzulehnen oder zu korrigieren. Stichproben allein reichen bei hochkritischen Entscheidungen möglicherweise nicht aus. Abweichungen, Übersteuerungen und Fehler werden erfasst und zur Verbesserung genutzt. Menschliche Kontrolle muss substanziell sein und darf nicht zu einer automatischen Bestätigung verkommen.