NIST AI Risk Management Framework

NIST AI RMF Implementierungsleitfaden

Das NIST AI Risk Management Framework bietet einen strukturierten Ansatz für das Management von KI-Risiken. Ob freiwillig oder für Bundesverträge erforderlich, wir helfen Ihnen bei der Implementierung von Govern, Map, Measure und Manage mit klaren Prozessen und Nachweisen.

Was ist NIST AI RMF?

Das NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) ist ein freiwilliges Framework, das vom National Institute of Standards and Technology veröffentlicht wurde, um Organisationen bei der verantwortungsvollen und vertrauenswürdigen Gestaltung, Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI-Systemen zu unterstützen.

Warum das jetzt wichtig ist: Executive Order 14110 (Oktober 2023) machte NIST AI RMF für Bundesbehörden verpflichtend und wird zunehmend von Regierungsauftragnehmern erwartet. Es wird zum De-facto-US-Standard für verantwortungsvolle KI.

Flexibel

Anpassbar an jedes KI-System oder jede Organisation

Iterativ

Kontinuierliche Verbesserung während des gesamten Lebenszyklus

Ergänzt die EU AI Act-Compliance und stimmt mit der ISO 42001-Zertifizierung überein.

Wer braucht NIST AI RMF?

Bundesbehörden

Executive Order 14110 schreibt die Einführung von NIST AI RMF vor

Bundesauftragnehmer

KI-Systeme in Regierungsverträgen müssen mit NIST AI RMF übereinstimmen

Kritische Infrastruktur

Organisationen, die essenzielle Dienste mit KI betreiben

Globale Unternehmen

Die anerkannte KI-Governance-Standards suchen

KI-Entwickler & -Anbieter

Die vertrauenswürdige KI-Produkte und -Dienste entwickeln

Regulierte Branchen

Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Transport

Wie VerifyWise die NIST AI RMF-Implementierung unterstützt

Konkrete Funktionen, die die Anforderungen jeder Funktion adressieren

KI-Systeminventar und Kontexterfassung

Registrieren Sie jedes KI-System mit strukturierten Metadaten zu Verwendungszweck, Stakeholdern und operativem Kontext. Die Plattform erfasst die Informationen, die die Map-Funktion benötigt, um Systemgrenzen festzulegen und Fähigkeiten zu dokumentieren.

Adressiert: Map-Funktion: Kontext, Kategorisierung, Stakeholder-Identifikation

Risikoidentifikation und -bewertung

Identifizieren Sie KI-spezifische Risiken mit strukturierten Bewertungsmethoden, die auf die NIST-Vertrauenswürdigkeitsmerkmale abgestimmt sind. Die Plattform verfolgt Risikoquellen, potenzielle Auswirkungen und erstellt die Risikodokumentation, die die Measure-Funktion erwartet.

Adressiert: Measure-Funktion: Risikoanalyse, Auswirkungsbewertung, Vertrauenswürdigkeitsbewertung

Governance-Struktur und Richtlinienmanagement

Etablieren Sie KI-Governance-Komitees, definieren Sie Rollen und erstellen Sie Richtlinien, die auf NIST AI RMF abgestimmt sind. Die Plattform pflegt Verantwortlichkeitsmatrizen und Kompetenzanforderungen, die die Govern-Funktion erfüllen.

Adressiert: Govern-Funktion: Rollen, Richtlinien, Verantwortlichkeit, Personalkompetenz

Risikobehandlung und Maßnahmenverfolgung

Priorisieren Sie identifizierte Risiken und verfolgen Sie die Umsetzung von Maßnahmen bis zur Lösung. Die Plattform dokumentiert Risikoreaktionen, Restrisiko-Akzeptanz und pflegt den Audit-Trail, den die Manage-Funktion erfordert.

Adressiert: Manage-Funktion: Risikopriorisierung, Behandlung, Restrisiko-Dokumentation

Kontinuierliche Überwachung und Metriken

Verfolgen Sie die KI-Systemleistung anhand von Vertrauenswürdigkeitsmerkmalen über die Zeit. Die Plattform konsolidiert Überwachungsdaten, Drift-Indikatoren und Vorfallsmuster für kontinuierliche Risikotransparenz.

Adressiert: Measure-Funktion: Leistungsbewertung, kontinuierliche Überwachung

Vorfallreaktion und Verbesserungszyklen

Verwalten Sie KI-Vorfälle mit strukturierten Workflows und speisen Sie gewonnene Erkenntnisse in Risikobewertungen zurück. Die Plattform unterstützt den kontinuierlichen Verbesserungszyklus, der zentral für die NIST AI RMF-Implementierung ist.

Adressiert: Manage-Funktion: Vorfallreaktion, kontinuierliche Verbesserung

Alle Aktivitäten werden mit Zeitstempeln, zugewiesenen Verantwortlichen und Genehmigungsworkflows verfolgt. Dieser Audit-Trail demonstriert systematisches Risikomanagement anstatt nachträglich erstellter Dokumentation.

Vollständige NIST AI RMF-Kategorienabdeckung

VerifyWise bietet dedizierte Werkzeuge für alle 19 Kategorien über die vier Funktionen hinweg

19

NIST AI RMF-Kategorien

19

Kategorien mit dedizierten Werkzeugen

100%

Abdeckung aller Funktionen

Govern6/6

Kultur, Rollen, Richtlinien, Personal, Drittanbieter

Map5/5

Kontext, Kategorisierung, Fähigkeiten, Stakeholder, Auswirkungen

Measure4/4

Risikoanalyse, Leistung, Vertrauenswürdigkeit, Überwachung

Manage4/4

Priorisierung, Behandlung, Vorfälle, Verbesserung

Von Grund auf für NIST AI RMF entwickelt

Vertrauenswürdigkeitsbewertungen

Bewerten Sie alle 7 Merkmale mit strukturierten Workflows

Generative AI Profile

Erweiterte Kontrollen für LLMs und Content-Generierungssysteme

Bundes-Compliance-Werkzeuge

Executive Order 14110-Ausrichtung und Nachweispakete

Multi-Framework-Mapping

Crosswalk zu EU AI Act und ISO 42001-Anforderungen

Vier Kernfunktionen

NIST AI RMF organisiert das KI-Risikomanagement in vier miteinander verbundene Funktionen

Govern

Etablieren und pflegen Sie eine KI-Risikomanagement-Kultur, Governance-Strukturen, Richtlinien und Prozesse.

  • Organisationskontext und Risikokultur
  • Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftspflicht
  • Richtlinien, Prozesse und Verfahren
  • Personalvielfalt und Kompetenz
  • Drittanbieter-KI-Risikomanagement

Map

Identifizieren und dokumentieren Sie KI-Systemkontext, Fähigkeiten und potenzielle Auswirkungen.

  • Etablierung des KI-Systemkontexts
  • Kategorisierung von KI-Systemen
  • KI-Fähigkeiten und -Einschränkungen
  • Stakeholder-Identifikation
  • Dokumentation von Nutzen und Risiken

Measure

Analysieren, bewerten und verfolgen Sie identifizierte KI-Risiken mit quantitativen und qualitativen Methoden.

  • Risikoidentifikation und -analyse
  • Bewertung der KI-Systemleistung
  • Bewertung der Vertrauenswürdigkeitsmerkmale
  • Methoden zur Auswirkungsbewertung
  • Ansätze zur kontinuierlichen Überwachung

Manage

Priorisieren und handeln Sie bei KI-Risiken durch Minderung, Transfer, Vermeidung oder Akzeptanz.

  • Risikopriorisierung und -reaktion
  • Implementierung der Risikobehandlung
  • Restrisiko-Dokumentation
  • Planung der Vorfallreaktion
  • Kontinuierliche Verbesserung

Sieben Vertrauenswürdigkeitsmerkmale

NIST AI RMF definiert Merkmale, die KI-Systeme aufweisen sollten

Valide & zuverlässig

KI-Systeme funktionieren wie beabsichtigt mit konsistenten, genauen Ausgaben.

Wichtige Überlegungen

  • Leistungsmetriken
  • Validierungstests
  • Zuverlässigkeitsüberwachung

Sicher

KI-Systeme gefährden nicht das menschliche Leben, die Gesundheit, das Eigentum oder die Umwelt.

Wichtige Überlegungen

  • Sicherheitsbeschränkungen
  • Fail-Safe-Mechanismen
  • Risikominderung

Geschützt & resilient

KI-Systeme wahren Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.

Wichtige Überlegungen

  • Cybersicherheitskontrollen
  • Robustheit gegen Angriffe
  • Wiederherstellungsfähigkeiten

Rechenschaftspflichtig & transparent

Klare Dokumentation und Erklärungen der KI-Systementscheidungen.

Wichtige Überlegungen

  • Audit-Trails
  • Erklärbarkeit
  • Dokumentationsstandards

Erklärbar & interpretierbar

KI-Entscheidungen können für Stakeholder verstanden und erklärt werden.

Wichtige Überlegungen

  • Modellinterpretierbarkeit
  • Entscheidungsdokumentation
  • Nutzerkommunikation

Datenschutzfördernd

KI-Systeme schützen personenbezogene Daten und respektieren Datenschutzrechte.

Wichtige Überlegungen

  • Datenminimierung
  • Privacy by Design
  • Einwilligungsmanagement

Fair mit kontrollierter Verzerrung

KI-Systeme behandeln Einzelpersonen und Gruppen gerecht.

Wichtige Überlegungen

  • Bias-Erkennung
  • Fairness-Metriken
  • Demografische Parität

Mehr entdecken

Das vollständige NIST AI RMF ansehen →

24-Wochen-Implementierungsfahrplan

Ein praktischer Weg zur NIST AI RMF-Einführung mit klaren Meilensteinen

Phase 1Wochen 1-4

Grundlagen

  • KI-Governance-Komitee etablieren
  • Organisatorische KI-Prinzipien definieren
  • Erstes KI-Systeminventar erstellen
  • Aktuelle Risikomanagement-Reife bewerten
Phase 2Wochen 5-10

Risikokartierung

  • Jedes KI-System kontextualisieren
  • Stakeholder und Auswirkungen identifizieren
  • Fähigkeiten und Einschränkungen dokumentieren
  • Systeme nach Risikoniveau kategorisieren
Phase 3Wochen 11-18

Risikomessung

  • Vertrauenswürdigkeitsbewertungen implementieren
  • Leistungsmetriken etablieren
  • Überwachungslösungen einführen
  • Auswirkungsbewertungen durchführen
Phase 4Wochen 19-24

Risikomanagement

  • Identifizierte Risiken priorisieren
  • Risikobehandlungen implementieren
  • Verfahren zur Vorfallreaktion etablieren
  • Kontinuierlichen Verbesserungszyklus erstellen

NIST AI RMF-Profile

Maßgeschneiderte Implementierungen für spezifische Kontexte und Anwendungsfälle

Grundlage

AI RMF Core

Grundlegendes Framework für alle Organisationen

Anwendungsfall: Allgemeine KI-Risikomanagement-Implementierung

Schlüsselkomponenten

GovernMapMeasureManage
Erweitert

Generative AI Profile

Erweiterte Anleitung für GenAI-Systeme

Anwendungsfall: LLMs, Bilderzeugung, Content-Erstellung

Schlüsselkomponenten

Erhöhte TransparenzInhaltsherkunftMenschliche Aufsicht

Wie sich NIST AI RMF vergleicht

Verständnis der Beziehung zwischen wichtigen KI-Governance-Frameworks

AspektNIST AI RMFEU AI ActISO 42001
Geltungsbereich
US-fokussiert, freiwilliges FrameworkEU-Verordnung mit rechtlichen AnforderungenInternationaler Zertifizierungsstandard
Rechtlicher Status
Freiwillig (verpflichtend für US-Bundesbehörden)Verpflichtendes Gesetz mit StrafenFreiwillige Zertifizierung
Ansatz
Risikobasiert, flexible ImplementierungRisikostufen-KlassifizierungssystemManagementsystem mit Kontrollen
Fokus
VertrauenswürdigkeitsmerkmaleCompliance-Pflichten nach RolleKontinuierliche Verbesserung (PDCA)
Struktur
4 Funktionen, 19 Kategorien4 Risikostufen, rollenbasierte Anforderungen10 Klauseln, Annex-Kontrollen
Zertifizierung
Keine formelle ZertifizierungKonformitätsbewertung erforderlichDrittanbieter-Zertifizierung verfügbar
Zeitrahmen
4-6 Monate typische ImplementierungCompliance bis August 2025-20276-12 Monate bis zur Zertifizierung
Dokumentation
Risikodokumentation, AuswirkungsbewertungenTechnische Dateien, KonformitätserklärungenAIMS-Richtlinien, Verfahren, Aufzeichnungen
Am besten geeignet für
US-Markt, BundesverträgeEU-MarktzugangGlobale Zertifizierungsanforderungen

Profi-Tipp: Diese Frameworks ergänzen sich. NIST AI RMF liefert die Risikomethodik,ISO 42001bietet die operative Struktur, undEU AI Act-Compliance sichert den Marktzugang.

Multi-Framework-Implementierung besprechen
Executive Order 14110

Bundes-KI-Anforderungen sind da

Präsident Bidens Executive Order über sichere, geschützte und vertrauenswürdige KI (Oktober 2023) schreibt die Einführung von NIST AI RMF für Bundesbehörden vor und erwartet die Ausrichtung von Auftragnehmern.

90

Tage für Behördeninventar

180

Tage für Risikobewertung

365

Tage für volle Compliance

Bundes-Compliance-Bewertung starten
Richtlinienvorlagen

Vollständiges KI-Governance-Richtlinien-Repository

Zugang zu 37 sofort einsatzbereiten KI-Governance-Richtlinienvorlagen, die auf NIST AI RMF, EU AI Act und ISO 42001-Anforderungen abgestimmt sind

Govern-Funktion

  • • KI-Governance-Richtlinie
  • • KI-Risikomanagement-Richtlinie
  • • Verantwortungsvolle KI-Prinzipien
  • • Rollen- & Verantwortlichkeitsmatrix
  • • Drittanbieter-KI-Richtlinie
  • • KI-Kompetenzrahmen
  • + 4 weitere Richtlinien

Map & Measure

  • • KI-Systeminventar-Richtlinie
  • • Auswirkungsbewertungs-Richtlinie
  • • Vertrauenswürdigkeitsbewertung
  • • Leistungsüberwachung
  • • Bias-Erkennung & Fairness
  • • Erklärbarkeitsstandards
  • + 5 weitere Richtlinien

Manage-Funktion

  • • Risikobehandlungs-Richtlinie
  • • KI-Vorfallreaktion
  • • Kontinuierliche Verbesserung
  • • Modell-Außerbetriebnahme-Richtlinie
  • • Änderungsmanagement
  • • Lessons-Learned-Prozess
  • + 3 weitere Richtlinien

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zur NIST AI RMF-Implementierung

Für die meisten privaten Organisationen ist NIST AI RMF freiwillig. Executive Order 14110 machte es für Bundesbehörden verpflichtend und wird zunehmend von Bundesauftragnehmern erwartet. Viele regulierte Branchen übernehmen es als Best-Practice-Standard. Siehe die offizielle NIST AI RMF-Seite für das vollständige Framework.
Obwohl unterschiedlich in ihrer Natur (freiwilliges Framework vs. rechtliche Anforderung), teilen NIST AI RMF und EU AI Act ähnliche risikobasierte Ansätze. Global tätige Organisationen implementieren oft beide und nutzen den strukturierten Ansatz von NIST AI RMF, um auch die Anforderungen des EU AI Act zu erfüllen.
NIST AI RMF ist ein aus den USA stammendes Risikomanagement-Framework mit Fokus auf Vertrauenswürdigkeit, während ISO 42001 ein internationaler Standard für KI-Managementsysteme mit Zertifizierung ist. Sie ergänzen sich: NIST AI RMF liefert die Risikomethodik und ISO 42001 die operative Struktur.
Die 19 Kategorien sind auf vier Funktionen verteilt. Govern hat 6 Kategorien für Kultur, Rollen, Richtlinien, Personal, Drittanbieter und Organisationskontext. Map hat 5 Kategorien für Systemkontext, Kategorisierung, Fähigkeiten, Stakeholder und Auswirkungsdokumentation. Measure hat 4 Kategorien für Risikoanalyse, Leistung, Vertrauenswürdigkeit und Überwachung. Manage hat 4 Kategorien für Priorisierung, Behandlung, Vorfälle und Verbesserung. Das NIST AI RMF Playbook bietet detaillierte Implementierungsanleitungen für jede.
Eine typische Implementierung dauert 4-6 Monate, abhängig von Organisationsgröße, KI-Systemkomplexität und bestehender Governance-Reife. Organisationen mit etablierten Risikomanagement-Programmen können schneller vorankommen. Bundesbehörden, die unter Executive Order 14110 arbeiten, haben spezifische Zeitvorgaben.
Ja, alle vier Funktionen (Govern, Map, Measure, Manage) sollten adressiert werden, aber die Implementierungstiefe hängt von Ihrem KI-Risikoprofil ab. Das Framework ist flexibel und ermöglicht eine proportionale Implementierung basierend auf dem Kontext. Beginnen Sie mit Govern, um Ihre organisatorische Grundlage zu etablieren.
NIST veröffentlichte ein Begleitdokument, das speziell Risiken anspricht, die einzigartig für generative KI-Systeme wie LLMs sind. Es erweitert das Kernframework um zusätzliche Überlegungen zu Inhaltsherkunft, Halluzinationsrisiken und Anforderungen an menschliche Aufsicht. Das Generative AI Profile ist auf der NIST-Website verfügbar.
Beginnen Sie mit KI-Systemen, die die höchste potenzielle Auswirkung auf Einzelpersonen oder kritische Operationen haben. Berücksichtigen Sie Systeme, die bei folgenschweren Entscheidungen verwendet werden (Einstellung, Kreditvergabe, Gesundheitswesen), Systeme mit Zugang zu sensiblen Daten, kundenorientierte KI und Systeme, bei denen Fehler Sicherheits- oder finanzielle Schäden verursachen könnten. Die Map-Funktion hilft Ihnen, systematisch zu kategorisieren und zu priorisieren.
Obwohl NIST AI RMF flexibel beim Dokumentationsformat ist, sollten Sie Aufzeichnungen über KI-Systeminventare, Risikobewertungen, Vertrauenswürdigkeitsbewertungen, Risikobehandlungsentscheidungen, Vorfallprotokolle und Verbesserungsmaßnahmen führen. Die Dokumentation sollte nachweisen, dass Sie die Kategorien jeder Funktion proportional zu Ihrem Risikoprofil adressiert haben.
Die Govern-Funktion umfasst das Drittanbieter-KI-Risikomanagement als Kernkategorie. Sie sollten die KI-Praktiken von Anbietern bewerten, KI-Governance-Anforderungen in Verträge aufnehmen, die laufende Anbieterleistung überwachen und die Dokumentation der Anbieter-Due-Diligence pflegen. Dies wird besonders wichtig bei der Nutzung von Foundation Models oder KI-as-a-Service.
Bundesbehörden verlangen zunehmend von Auftragnehmern den Nachweis von KI-Risikomanagement-Praktiken, die mit NIST AI RMF übereinstimmen. Die Implementierung des Frameworks positioniert Sie für Vertrags-Compliance und demonstriert verantwortungsvolle KI-Governance gegenüber Regierungskunden. Einige Behörden nehmen jetzt spezifische NIST AI RMF-Anforderungen in Ausschreibungen auf.
Ja, VerifyWise mappt seine Governance-Kontrollen auf NIST AI RMF-Anforderungen. Unsere Plattform hilft Ihnen, Ihre KI-Systeme zu dokumentieren, Risikobewertungen durchzuführen, die auf die vier Funktionen abgestimmt sind, und Nachweise für Audits und Compliance-Überprüfungen zu erstellen. Wir bieten auch Crosswalks zu EU AI Act und ISO 42001 für Organisationen, die mehrere Frameworks implementieren.

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NIST AI Risk Management Framework Guide | VerifyWise