Odhalení skrytých rizik Shadow AI

Nebudou potřeba měsíce, aby podniky zažily široké použití Generative AI (GenAI) mezi svými zaměstnanci. Nicméně, pokud jde o rizika GenAI, nástroje známé ve vaší organizaci nejsou těmi, o kterých byste se měli nejvíce bát. Jsou to ty, o kterých nevíte, které by vás měly držet v noci vzhůru.

Díky rychlé expanzi nástrojů GenAI, jako je ChatGPT, Copilot, Gemini a Perplexity, spolu s mnoha specializovanými SaaS-based asistenty, zaměstnanci je přijímají rychleji, než mohou bezpečnostní týmy držet krok. A toto použití vytváří rychle rostoucí slepou skvrnu známou jako shadow AI.

Pokud vám shadow AI zní povědomě, je to proto, že si vypůjčuje z termínu shadow IT, který se používá k popisu použití neschválených nástrojů a služeb na pracovišti. Ale u shadow AI mohou být sázky ještě vyšší. Místo rogue file-sharing aplikace může shadow AI vést k tomu, že citlivá data budou vložena do chatbotu, budou nasávaná do externích modelů a nevědomky vystavena třetím stranám.

Shadow AI představuje jednu z nejméně viditelných, ale nejnaléhavějších hrozeb v oblasti bezpečnosti podnikových dat dnes.

Co je Shadow AI?

Shadow AI se týká neautorizovaného použití nástrojů AI – zejména GenAI – zaměstnanci bez vědomí nebo schválení IT nebo bezpečnostních týmů společnosti. Uvnitř organizace mohou uživatelé být marketingový tým, který vytváří blogové příspěvky s velkými jazykovými modely (LLM), právní tým, který prozkoumává jazyk smlouvy v nástrojích AI, nebo inženýři, kteří ladí kód s volnými GPT obaly.

A zatímco tato experimentace může vypadat neškodně, data, která jsou s těmito nástroji sdílena, nemusí být. Mohou to být důvěrné strategické prezentace nebo informace o zákaznících. Tato data nakonec skončí v nešifrovaných promptech, bez governance a bez způsobu, jak sledovat, co se stane dále.

Proč je Shadow AI problémem?

Problém shadow AI je problematický, protože stačí, aby zaměstnanec s dobrými úmysly a přístupem k ChatGPT vytvořil riziko bezpečnosti dat. Na rozdíl od hackera není shadow AI zlý, ale to neznamená, že je méně nebezpečný. Každýkrát, když jsou citlivá data přidána do promptu, je potenciálně vystaveno modelu, dodavateli a komukoli, kdo má přístup k logům. Může se dokonce znovu objevit v odpovědi na jinou uživatelskou prompt. A nejhorší část je, že o tom pravděpodobně nikdy nebudete vědět.

Zde jsou pět klíčových rizik shadow AI, o kterých byste měli vědět.

1. Únik dat prostřednictvím vstupů promptů – Prompt pole jsou černou dírou bezpečnosti dat. Jakmile jsou citlivá informace, jako je zdrojový kód, dokumenty M&A a údaje o mzdách, sdílena s nástrojem GenAI, jsou mimo vaši kontrolu. I když dodavatel AI slibuje, že data nejsou uchovávána, vynucování je nejasné a existuje málo záruk týkajících se školení nebo telemetrie.

2. Chybějící kontrola přístupu nebo auditní protokoly – Na rozdíl od schválených podnikových aplikací většina nástrojů GenAI nenabízí role-based přístupové kontroly, jemné oprávnění nebo aktivní protokoly, což znamená, že bezpečnostní týmy nemají žádnou viditelnost do toho, kdo přístup k jakým datům, nebo kdy. Pokud dojde k incidentu, není nic, co by se dalo vyšetřit.

3. Porušení předpisů – Mnohé z předpisů, které organizace musí dodržovat, vyžadují, aby regulovaná data byla uložena, zpracována a přístupná velmi specifickými způsoby. Krmení těchto dat do externího modelu AI může porušit tyto pravidla, vystavující vaši organizaci právním rizikům, pokutám a povinným oznámením o porušení.

4. Šíření zastaralých nebo zkreslených informací – Nástroje GenAI často poskytují odpovědi s jistotou a prezentují je jako fakta, i když jsou velmi špatné. Spoléhání se na tyto výstupy pro zákaznické zprávy, souhrny compliance nebo finanční zprávy bez ověření může vést k obchodním rozhodnutím založeným na nesprávných datech. Halucinace se vyskytují pravidelně a zdá se, že nezmizí, i když se tyto LLM stávají chytřejšími.

5. Shadow AI, které se stává shadow daty – Výstupy z nástrojů GenAI, včetně souhrnů a kódových fragmentů, jsou často uloženy, sdíleny a repurponovány. Protože byly vytvořeny mimo formální pracovní postupy, tyto soubory se stávají nestopovanými, neklasifikovanými a nechráněnými shadow daty.

V meisten případech s shadow AI nikdo z bezpečnostních týmů nemá ponětí, kdy k porušení dojde. Tyto reálné příklady se mohou stát ve vaší organizaci:

• Junior software inženýr vkládá proprietární kód do volného GPT-based debuggeru.
• Obchodní zástupce krmit poslední čtvrtletní seznam zákazníků do AI emailového programu, aby vygeneroval nabídky prodeje.
• Personální manažer používá externí nástroj AI k analýze odpovědí na dotazníky spokojenosti zaměstnanců.
• Finanční analytik žádá ChatGPT, aby zjednodušil jazyk citlivých prognóz výnosů pro výkonné ředitele.
• Právník žádá GenAI, aby přepsal smlouvu pomocí důvěrné klauzule z klientovy dohody.-

Proč tradiční bezpečnostní nástroje přehlížejí Shadow AI

Tradiční bezpečnostní stacky nejsou postaveny pro GenAI prompt-based hrozby. Například firewall nemůže zablokovat browser-based AI nástroje. CASB neuvidí, co je psáno do chatovacích oken. A SIEM nebude upozorňovat na to, kdo právě požádal LLM o souhrn citlivých IP.

Shadow AI funguje na aplikační vrstvě a žije v prohlížeči, kde je viditelnost nejslabší. Zaměstnanci také používají svá osobní zařízení. Není žádný plugin, který by je zastavil, žádná vodoznak, který by stopoval, která data byla prosáklá, a žádný výstrah, když data překročí hranici. A do té doby, než se objeví v DLP výstraze, pokud se vůbec objeví, data jsou již vystavena.

Jak identifikovat a zmírnit rizika Shadow AI

Nemůžete kontrolovat to, co nevidíte, a s GenAI většina organizací létá naslepo. Tradiční nástroje nebyly postaveny pro pochopení prompt-based interakcí nebo sledování, co se stane po kliknutí na „Enter“.

Nicméně, nové AI-driven bezpečnostní přístupy jsou schopny pomoci organizacím vyvést shadow GenAI z temnoty. Zde jsou beberapa bezpečnostních opatření, která nabízí pokročilá řešení:

Objev shadow AI – Tyto nástroje identifikují, které GenAI aplikace vaše uživatelé používají, i ty, které jsou založeny na prohlížeči a obcházejí tradiční kontroly. Analýzují pohyb dat, přístupové vzory a kontext, aby detekovaly porušení bez vyžadování endpoint agentů nebo invazivního monitorování.

Klasifikace toho, co je citlivé – Moderní řešení používají context-aware AI k pochopení obsahu a kontextu za daty. To znamená, že mohou označit rizika, jako je prognóza výnosů vložená do PowerPoint prezentace nebo zákaznická data vložená do emailového draftu. To je typ obsahu, který zaměstnanci mohou krmit do GenAI bez dalšího přemýšlení.

Předcházení rizikového promptového chování – Jakmile jsou citlivá data objevena a jejich umístění identifikována, AI bezpečnostní data pomáhají zabránit jejich vystavení. Tyto nástroje označí, odstraní nebo zablokují rizikové promptové vstupy, než opustí organizaci.

Čištění shadow dat – Výstupy z nástrojů GenAI, včetně souhrnů a kódových fragmentů, často vytvářejí vlnu nových souborů, jako jsou souhrny, drafty a odpovědi, které jsou uloženy, sdíleny a zapomenuty. Pokročilá platforma pro bezpečnost dat identifikuje tyto downstream artefakty, detekuje rizika expozice (jako je nadměrný přístup nebo nevhodné uložení) a zmírní je, než dojde ke ztrátě dat.

Shadow AI není teoretické riziko. Je reálné, roste a děje se ve vašem prostředí právě teď, ať už jste o tom věděli nebo ne. Zákaz nástrojů GenAI není realistický, ale zavírání očí je extrémně riskantní. Organizace potřebují viditelnost, kontrolu a inteligenci kolem použití GenAI — ne jen pro to, co vychází, ale i pro to, co vstupuje.

Nové přístupy jsou k dispozici, které odhalují rizikové chování, předcházejí náhodnému vystavení a čistí datový chaos, který AI a shadow AI zanechávají.