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07 Feb. 2026
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Datenschutzrisiken bei LLMs: Wie Sie Daten schützen
Datenschutzrisiken bei LLMs erkennen und beheben: Konkrete Maßnahmen für sichere Nutzung und Kontrolle
LLM-Tools sind praktisch, aber sie öffnen neue Angriffsflächen. Dieser Beitrag erklärt, wie Datenschutzrisiken bei LLMs entstehen: schwacher Kontoschutz, Datenpannen und KI-Funktionen, die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung aushebeln. Sie lesen, welche realen Vorfälle es gab und welche Lösungen wirklich helfen. Mit Blick auf Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zeigt der Text, worauf Unternehmen und Nutzer jetzt achten sollten.
Warum wir jetzt über KI-Sicherheit sprechen sollten
Fortgeschrittene KI heißt heute meist: Systeme auf Basis großer Sprachmodelle. Diese Modelle verarbeiten riesige Datenmengen und erzeugen Antworten, Bilder oder Code. Für die Bewertung der Risiken hilft die CIA-Triade: Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. In diesem Beitrag geht es vor allem um Vertraulichkeit. Wenn wir über Datenschutzrisiken bei LLMs sprechen, geht es darum, wer auf welche Daten zugreifen darf – und was passiert, wenn etwas schiefgeht.Datenschutzrisiken bei LLMs: Vertraulichkeit in Gefahr
Basisschwächen und reale Vorfälle
Viele KI-Dienste haben Lücken beim Kontoschutz. Während große Anbieter wie Microsoft und Google Multifaktor-Authentifizierung bieten, fehlt sie bei beliebten Apps oft oder ist schwach umgesetzt. Dazu kommen Datenpannen und Fehlkonfigurationen:- Wiz Research fand im Januar 2025 eine frei zugängliche Datenbank von DeepSeek mit Chatverläufen, geheimen Schlüsseln und Backend-Details.
- Ein Angreifer nutzte einen externen Analyse-Dienst, um OpenAI zu kompromittieren; private Informationen wie Namen, E-Mail-Adressen, Standort- und Geräte-Daten wurden geleakt.
Wenn „Schutz“-Tools selbst zum Risiko werden
Sogenannte Sicherheits-Add-ons können das Problem verschärfen. Forschende von Koi entdeckten, dass VPN-Browser-Erweiterungen von Urban Cyber Security Inc., die „KI-Schutz“ versprachen, Prompts, Antworten, Metadaten und Zeitstempel sammelten – bei rund acht Millionen Nutzerinnen und Nutzern – und diese Daten an Broker weitergaben.Breitere Privatsphäre-Risiken: Chatprotokolle und fehlendes E2EE
Gerichtsverfahren erhöhen den Druck auf private KI-Chats. Die New York Times fordert zur Beweisführung Zugriff auf über 20 Millionen ChatGPT‑Unterhaltungen. Solche Forderungen nehmen zu. Ein Grundproblem: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung ist bei Chatbots wie ChatGPT oder Gemini nicht Standard. Damit sind Chatverläufe angreifbar. Ein weiterer Block von Datenschutzrisiken bei LLMs betrifft also die fehlende oder umgangene Verschlüsselung.WhatsApp und Meta AI: Zusammenfassungen ohne echten Schutz
Meta brachte 2024 „Meta AI“ in WhatsApp – ohne Option zum Entfernen. Fordert Ihr Gegenüber eine Zusammenfassung an, kann Meta AI Teile eurer Unterhaltung verarbeiten. Diese Passagen sind nicht Ende-zu-Ende verschlüsselt und laut EFF sogar für KI-Training nutzbar. WhatsApp verweist auf „Advanced Chat Privacy“. Doch diese Funktion muss pro Chat manuell aktiviert werden. So wird der bisherige Privatsphären-Standard verwässert.Agenten als Doppelagenten: Root-Permission, Prompt Injection
„Agentische“ KI, die direkt im Betriebssystem agiert, bringt neue Schwachstellen mit. Meredith Whittaker nennt das das „Root-Permission-Problem“: Agenten erhalten weitreichende Zugriffe und bauen „Erinnerungen“ auf. Simon Willison beschreibt eine „tödliche Trifecta“: Zugang zu privaten Daten, Kontakt zu unzuverlässigen Inhalten und die Fähigkeit, nach außen zu kommunizieren. Prompt-Injections können Agenten dazu bringen, Dinge zu tun, die niemand wollte – etwa Zahlungsdaten preiszugeben. Offene Projekte wie OpenClaw zeigten, wie schnell tausende Instanzen mit miserablen Sicherheitseinstellungen online gehen. Damit verschärfen Agenten die Datenschutzrisiken bei LLMs, besonders wenn sie mit externen Quellen und Diensten verknüpft sind.Was wirklich hilft: Rechte, Technik, Regulierung
Technische Wege – mit Tücken
OpenAI arbeitet an „Client-seitiger Verschlüsselung“ für ChatGPT. Zugleich ist von „vollautomatisierten Systemen zur Erkennung von Sicherheitsproblemen“ die Rede. Das erinnert an Client-Side-Scanning. Solches Scannen untergräbt Verschlüsselung, schafft neue Angriffsflächen und lädt zu Zweckentfremdung ein. Positiv: In der Open-Source-Szene entstehen Alternativen, die Vertraulichkeit ernst nehmen. OpenSecret MapleAI ermöglicht einen mehrgerätefähigen, Ende-zu-Ende verschlüsselten KI-Chat. Moxie Marlinspike stellte „Confer“ vor, einen offenen Assistenten, der Prompts, Antworten und zugehörige Daten schützt. Diese Lösungen sind aber noch nicht der Standard.Politik und Beschaffung
Die schnelle KI-Einführung bei gleichzeitig laxen Sicherheitspraktiken ist kein Naturgesetz, sondern eine Entscheidung. Unternehmen sollten Sicherheit und Menschenrechte vor Wettbewerbsvorteile stellen. Wo öffentliche Gelder in „Public-Interest“-KI fließen, müssen Regierungen Sicherheit, Transparenz und Rechte verbindlich machen.Was Sie heute beachten können
- Seien Sie vorsichtig mit sensiblen Inhalten in nicht Ende-zu-Ende verschlüsselten Chatbots.
- Prüfen Sie KI-Funktionen in Kommunikations-Apps und aktivieren Sie verfügbare Privatsphäre-Optionen pro Gespräch, wenn nötig.
- Bevorzugen Sie offene, rechenschaftspflichtige Alternativen, die Verschlüsselung und Datenminimierung umsetzen.
(Source: https://www.accessnow.org/artificial-insecurity-compromising-confidentality/)
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FAQ
Q: Was sind die Hauptursachen dafür, dass LLM‑Tools die Vertraulichkeit gefährden?
A: Die Hauptursachen für Datenschutzrisiken bei LLMs sind schwacher Kontoschutz, Fehlkonfigurationen, Datenpannen und übermäßiger Zugriff durch Dritte. Diese Fehler können dazu führen, dass Chatverläufe, Geheimschlüssel und Backend‑Details offengelegt oder von Angreifern ausgenutzt werden.
Q: Wie tragen fehlende oder schwache Authentifizierungsmechanismen zu Datenschutzproblemen bei LLMs bei?
A: Viele beliebte KI‑Apps bieten keine starke Mehrfaktor‑Authentifizierung, sodass Accounts leichter gekapert werden können. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit von Datenlecks und verstärkt die allgemeinen Datenschutzrisiken bei LLMs.
Q: Können Sicherheits‑Add‑ons oder VPN‑Erweiterungen selbst ein Risiko darstellen?
A: Ja, Forschende fanden, dass einige VPN‑Browser‑Erweiterungen Prompts, Antworten, Metadaten und Zeitstempel von rund acht Millionen Nutzerinnen und Nutzern sammelten und an Datenbroker weitergaben. Solche vermeintlichen Schutz‑Tools können so die Datenschutzrisiken bei LLMs sogar verschärfen.
Q: Welche Rolle spielt Ende‑zu‑Ende‑Verschlüsselung für die Privatsphäre in KI‑Chats?
A: Fehlt E2EE oder wird sie umgangen, sind Chatverläufe in Chatbots wie ChatGPT oder Gemini angreifbar und können in Rechtsverfahren oder für Trainingszwecke offengelegt werden. Das Fehlen von E2EE ist ein wesentlicher Faktor für die anhaltenden Datenschutzrisiken bei LLMs.
Q: Welche Gefahren gehen von agentischen KI‑Assistenten mit Root‑Rechten aus?
A: Agenten mit ausgedehnten Systemrechten können Erinnerungen speichern, auf private Daten zugreifen und extern kommunizieren, was als Root‑Permission‑Problem beschrieben wird. Diese Kombination erhöht die Angriffsfläche für Prompt‑Injection und verschärft die Datenschutzrisiken bei LLMs.
Q: Sind technische Lösungen wie client‑seitige Verschlüsselung oder Client‑Side‑Scanning unproblematisch?
A: OpenAI arbeitet an client‑seitiger Verschlüsselung, gleichzeitig erinnern Pläne für vollautomatisierte Erkennungsmechanismen an Client‑Side‑Scanning, das Verschlüsselung untergräbt. Solche Ansätze können neue Angriffsflächen schaffen und lösen deshalb die Datenschutzrisiken bei LLMs nicht zwangsläufig.
Q: Welche technischen Alternativen schützen Vertraulichkeit besser?
A: Open‑Source‑Projekte wie MapleAI oder Confer bieten mehrgerätefähige Ende‑zu‑Ende‑Verschlüsselung und schützen Prompts, Antworten sowie zugehörige Daten. Solche menschenrechtsorientierten Lösungen reduzieren konkrete Datenschutzrisiken bei LLMs, sind aber derzeit noch nicht der Standard.
Q: Was können Nutzerinnen, Unternehmen und Behörden kurzfristig tun, um Datenschutzrisiken bei LLMs zu reduzieren?
A: Nutzerinnen sollten sensible Inhalte in nicht E2EE‑Chatbots vermeiden und Privatsphäre‑Optionen pro Chat prüfen, während Unternehmen starke Zugangssicherung und transparente Drittanbieter‑Kontrollen implementieren sollten. Behörden sollten bei öffentlichen Beschaffungen verbindliche Vorgaben zu Sicherheit und Transparenz machen, um die Datenschutzrisiken bei LLMs zu verringern.
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