Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Deep Learning gelten als Gamechanger im Supply Chain Management. Ob Bedarfsprognosen, Transportoptimierung oder automatisierte Qualitätssicherung – datenbasierte Systeme übernehmen zunehmend Entscheidungen, die früher dem Menschen vorbehalten waren. Doch mit wachsender Verantwortung steigt auch das Risiko. Denn was, wenn diese Systeme nicht nur falsch liegen – sondern gezielt manipuliert wurden?

Deep Learning ist nicht nur leistungsfähig, sondern auch anfällig. In sicherheitskritischen Bereichen wie der Lieferkette kann diese Schwachstelle weitreichende Folgen haben. Unternehmen, die KI einsetzen, müssen sich daher nicht nur mit ihrer Leistungsfähigkeit, sondern auch mit ihrer Sicherheit beschäftigen.

Warum KI ein lohnendes Angriffsziel ist

Künstliche Intelligenz wird in der Logistik und Beschaffung häufig in Bereichen eingesetzt, in denen kleine Änderungen große Auswirkungen haben:

• Nachfrageprognosen steuern Einkaufsvolumen und Lagerhaltung
• Routenplanung beeinflusst Lieferzeiten und Transportkosten
• Risikobewertungen entscheiden über Lieferantenauswahl oder Vertragsgestaltung

Manipuliert ein Angreifer diese Modelle – etwa durch gezielte Datenverfälschung – kann er unter Umständen das Verhalten ganzer Lieferketten steuern: Lieferverzögerungen, Fehleinkäufe, erhöhte Kosten oder sogar Produktionsstopps sind denkbar.

Mögliche Angriffsszenarien

Data Poisoning
Manipulierte Trainingsdaten führen dazu, dass das Modell falsche Muster lernt. Ein Beispiel: Ein Angreifer schleust gezielt fehlerhafte Lieferdaten in das System ein, um Prognosen zu beeinflussen.

Adversariale Eingaben
Gezielt veränderte Eingabedaten bringen das Modell zu falschen Ausgaben – ohne dass dies für Menschen offensichtlich ist.

Model Inversion
Angreifer rekonstruieren Trainingsdaten aus dem Modell – und erhalten damit möglicherweise vertrauliche Informationen über Lieferanten, Kunden oder Betriebsprozesse.

Membership Inference
Ein externer Nutzer erfährt, ob bestimmte Datensätze zum Training verwendet wurden – was Rückschlüsse auf Geschäftsbeziehungen oder interne Strategien zulassen kann.
Diese Angriffe sind nicht theoretisch. Sie wurden in Studien und Labors nachgewiesen und gelten als realistische Bedrohung – insbesondere dann, wenn KI-Systeme mit externen Daten oder durch Drittanbieter trainiert werden.

Warum klassische IT-Sicherheit nicht ausreicht

Die meisten Unternehmen sichern ihre IT mit Firewalls, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen. Doch diese Maßnahmen schützen bestenfalls die Systeme – nicht jedoch die Funktionsweise der Modelle selbst. Deep Learning bringt neue Angriffspunkte mit sich, die eine eigenständige Betrachtung erfordern.

Ein Beispiel: Ein Modell kann auch dann manipuliert werden, wenn es in einer geschützten Umgebung läuft – etwa über infizierte Trainingsdaten oder gezielte Eingaben durch autorisierte Nutzer.

Was Unternehmen jetzt tun können

1. Modellrobustheit erhöhen
KI-Modelle sollten so trainiert werden, dass sie unempfindlich gegenüber kleinen Datenmanipulationen sind. Adversarial Training ist eine Möglichkeit.

2. Datenquellen absichern
Besonders kritisch ist der Umgang mit externen Daten. Herkunft, Qualität und Manipulationsfreiheit sollten geprüft und regelmäßig validiert werden.

3. Explainable AI nutzen
Transparente Modelle ermöglichen es, Entscheidungen nachzuvollziehen und Auffälligkeiten schneller zu erkennen.

4. Modelle überwachen
Auch nach dem Deployment sollten Modelle kontinuierlich überwacht werden – z. B. durch Drift Detection, Monitoring von Eingaben und Audits.

5. Sicherheitsverantwortung definieren
KI-Sicherheit ist kein reines IT-Thema – sie betrifft auch Einkauf, Produktion und Compliance. Eine unternehmensweite Governance ist erforderlich.

Fazit: KI-Sicherheit ist Teil der Lieferkettensicherheit

Deep Learning in der Supply Chain kann enorme Effizienzgewinne bringen – aber nur, wenn die Systeme vertrauenswürdig und geschützt sind. Unternehmen, die auf KI setzen, sollten Sicherheit nicht als nachgelagerten Aspekt behandeln, sondern als integralen Bestandteil der Technologieplanung und -nutzung. Nur so lässt sich das volle Potenzial der Technologie sicher und nachhaltig ausschöpfen.

Sie möchten Ihre KI-Anwendungen in der Lieferkette robust und sicher gestalten?
IFL Consulting unterstützt Sie bei der Risikoanalyse, Modellarchitektur und Implementierung sicherer KI-Systeme für Logistik und SCM.

Wenn Sie Fragen zu diesem Thema haben, wenden Sie sich gerne jederzeit an uns unter office@ifl-consulting.at.  
Unser Team freut sich Sie kennenzulernen und Ihre Fragen zu beantworten.