Der breite, dunkle Schatten von GenAI gefährdet Ihre Unternehmensdaten

Generative künstliche Intelligenz (GenAI)-Lösungen sind in Unternehmen nicht mehr nur etwas, das Mitarbeiter “ausprobieren”. Sie werden immer mehr in den täglichen Arbeitsablauf integriert. Laut einem Bericht haben 40% der Unternehmen GenAI in ihren täglichen Workflows verwendet und mehr als 80% haben berichtet, dass Benutzer diese Tools wöchentlich nutzen.

Während die Adoption von künstlicher Intelligenz zunimmt, hält die Sichtbarkeit und Kontrolle nicht Schritt. Wenn GenAI in E-Mail-Postfächern, Code-Editoren, Kollaborations-Suiten, virtuellen Assistenten und mehr integriert wird, erhält es Zugriff auf immer größere Mengen an sensiblen Daten durch Prompts, Uploads und Copy-Paste-Aktionen, die wahrscheinlich traditionelle Kontrollen umgehen.

Das Ergebnis ist ein wachsender Pool von Schattendaten: geschäftskritische Informationen, die über SaaS-, Cloud- und On-Premises-Dienste fließen, mit begrenzten Sicherheitsvorkehrungen für Sichtbarkeit, Governance oder Aufbewahrung. Um innovativ und sicher mit künstlicher Intelligenz zu arbeiten, ist es entscheidend, dass moderne Unternehmen diese Adoption-Kontroll-Lücke verstehen und lernen, Schattendaten zu bekämpfen, bevor sie außer Kontrolle geraten.

Der breite, dunkle Schatten von GenAI

Die Kernherausforderung von Schattendaten resultiert aus mangelnder Kontext. Während Schatten-IT-Herausforderungen auf Dateien im Ruhezustand, genehmigten Anwendungen und bekannten Ausgangspunkten beschränkt sind, sind die Grenzen von künstlicher Intelligenz-getriebenen Schattendaten viel weniger streng definiert. Teams können nicht nur unbekannte Tools entdecken und sichern; sie müssen auch künstliche Intelligenz-Modelle überwachen, die in genehmigte Anwendungen wie E-Mail-Plattformen, Cloud-Speicherlösungen und CRM-Systeme integriert sind. Dies verändert die “sicheren” Lösungen, mit denen sie gearbeitet haben, und erweitert ihre Bedrohungslandschaft.

GenAI verändert auch, wie sensible Daten durch die Unternehmensarchitektur fließen. Im Gegensatz zu den anwendungsbasierten und dateibasierten Workflows traditioneller SaaS-Lösungen operiert es auf einer kontinuierlichen, konversationellen Ebene, die Benutzern ermöglicht, Kontext zu teilen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dies führt dazu, dass Benutzer regelmäßig Copy-Paste-Aktionen und Uploads durchführen, die möglicherweise Snippets von Quellcode, Kundenunterlagen, internen Dokumenten und mehr enthalten, die nicht die richtige Datenfreigabekontrolle für ihre jeweilige Sensibilitätsstufe haben.

Was noch wichtiger ist, folgt die Adoption von GenAI oft nicht einem sauberen, zentralisierten Muster. Kein zwei Unternehmensdatenbenutzer sind genau gleich, und ihre Suche nach optimierten Workflows und zeitsparender Automatisierung kann dazu führen, dass sie zahlreiche künstliche Intelligenz-Lösungen nutzen, was wiederum noch mehr fragmentierte Datenpfade schafft. Wenn man dies über die gesamte Belegschaft des Unternehmens multipliziert, wird der Schatten unglaublich breit.

Warum das Blockieren von GenAI nicht funktioniert

Vor diesen Bedrohungen reagieren viele Organisationen mit dem Reflex, den Zugriff auf GenAI-Tools zu blockieren oder einzuschränken. Obwohl dies ein verständlicher Ansatz ist, ist er oft nicht so effektiv, wie das Unternehmen hofft. Sobald der GenAI-Genie aus der Flasche ist, ist es sehr schwierig, ihn wieder zurückzudrängen. Viele Mitarbeiter nutzen diese Tools, um ihre täglichen Workflows zu rationalisieren und GenAI in ihre Aufgabenplanung und -ausführung zu integrieren.

Wenn der Zugriff von oben eingeschränkt wird, ist es unwahrscheinlich, dass die Nutzung aufhört; sie wird einfach aus dem Blickfeld geraten. Wenn Mitarbeiter auf persönliche oder unverwaltete Konten umsteigen, verlieren Unternehmen jede Sichtbarkeit darauf, welche Daten von Anwendungen geteilt und gespeichert werden. Tatsächlich fand ein Bericht heraus, dass 44% der Mitarbeiter bereits künstliche Intelligenz auf eine Weise verwendet haben, die gegen Richtlinien und Richtlinien verstößt, während eine andere Studie berichtete, dass 75% der Mitarbeiter, die ungenehmigte künstliche Intelligenz-Tools verwenden, zugegeben haben, möglicherweise sensible Informationen mit ihnen geteilt zu haben. Wenn gut gemeinte Mitarbeiter ungewollt Sicherheitsvorkehrungen umgehen und Gelegenheiten für sensible Daten schaffen, die aus geregelten Umgebungen in Systeme mit unklaren Kontrollen gelangen, entsteht ein erhebliches Insider-Risiko, das einem Unternehmen im Durchschnitt 19,5 Millionen Dollar pro Jahr kosten kann. Durch das Weiterdrängen der Benutzeraktivität in unverwaltete Browser, persönliche Cloud-Konten oder Nischen-künstliche Intelligenz-Tools schaffen Unternehmen mehr Bedrohungsvektoren, die Sicherheitsteams möglicherweise nie sehen.

Auf diese Weise ist Schattendaten nicht nur das Ergebnis von leichtsinnigen Mitarbeitern mit Zugriff auf künstliche Intelligenz-Tools. Es ist ein strukturelles Ergebnis des zugänglichen Designs von GenAI, der Nachfrage nach Kontext und der allgemeinen Ubiquität. Und bis Unternehmen wieder Sichtbarkeit in die Art und Weise gewinnen, wie und wo ihre Schattendaten fließen, wird die Adoption von GenAI ihre Fähigkeit, das Risiko zu managen, weiter übertreffen.

Das Eliminieren von Schattendaten durch Sichtbarkeit und Schutz

Während das vollständige Blockieren von GenAI-Lösungen nicht funktionieren wird, können Unternehmen künstliche Intelligenz-Innovationen unterstützen und gleichzeitig die Verbreitung von Schattendaten verhindern, indem sie drei Kernmaßnahmen ergreifen:

1. Erstellen Sie eine umfassende Sichtbarkeit

Unternehmen müssen genau wissen, womit sie es zu tun haben, bevor sie ihre Datenökosysteme effektiv schützen können. Dies beginnt mit der Erstellung eines vollständigen Bildes davon, welche GenAI-Anwendungen von ihren Mitarbeitern verwendet werden, einschließlich der in genehmigten Tools integrierten Anwendungen. Es umfasst auch die Arten von Daten (finanziell, IP, PII, PHI oder andere regulierte Informationen), die mit diesen Anwendungen geteilt werden, sowie die Orte, an denen die Daten über On-Premises-, SaaS- und Cloud-Netzwerke fließen. Ohne diese entscheidenden Informationen sind Sicherheits- und Compliance-Teams gezwungen, Annahmen anstelle von genauen, realen Mitarbeiterverhaltensweisen zu regeln.

2. Anwenden kontextbewusster Datenschutzrichtlinien

Sichtbarkeit allein ist nicht ausreichend, wenn Kontrollen nicht an die Art und Weise angepasst werden können, wie GenAI verwendet wird. Klassische “erlauben oder blockieren”-Richtlinien sind zu starr für künstliche Intelligenz-Workflows, die kontinuierlichen, konversationellen Datenaustausch erfordern. Um diese Lösungen effektiv zu schützen, müssen Teams kontextbewusste Richtlinien erstellen, die Benutzer, Daten und Ziele in Echtzeit bewerten. Dies ermöglicht es, realistische und proportionale Maßnahmen gegen Benutzerverhalten zu ergreifen, wie das Blockieren riskanter Uploads, das Schwärzen sensibler Informationen, bevor sie die Umgebung verlassen, oder das Anweisen von Mitarbeitern, sicherere Alternativen zu verwenden. Diese automatischen Schutzvorkehrungen können in den täglichen Aufgaben effektiver verankert werden als vollständige Unterbrechung oder manuelle Intervention, was die Nutzung von GenAI sicherer macht, ohne die Produktivität zu behindern.

3. Gewährleisten Sie eine konsistente Richtlinienumsetzung

Unternehmen müssen eine einheitliche Reihe von Datenschutzrichtlinien umsetzen, wo immer Arbeit stattfindet, ohne dass Teams gezwungen sind, Tools aufzugeben, auf die sie angewiesen sind. Sie sollten nicht etablierte Tools “ausschalten und ersetzen”, da dies die Produktivität erheblich stören würde. Stattdessen sollten sie einheitliche Richtlinien etablieren, die den Daten und Benutzern über Cloud-Speicher, Kollaborationsplattformen, SaaS-Apps und künstliche Intelligenz-Assistenten folgen. Diese Konsistenz reduziert sowohl Risiken als auch Reibung, ermöglicht es Sicherheitsteams, fragmentierte Kontrollen zu vermeiden, und ermöglicht es Mitarbeitern, innerhalb vorhersehbarer Schutzvorkehrungen zu arbeiten, anstatt unerwartete Verbote zu erhalten. Letztendlich wird eine proaktive und konsistente Reaktion viel effektiver sein als eine reaktive und fragmentierte.

Unterstützung einer sicheren und nachhaltigen Adoption

GenAI-Tools sind zu schnell in den täglichen Workflows von Organisationen integriert worden, um sie wie ein Nischen- oder experimentelles Risiko behandeln zu können. Sie können nicht ignoriert werden, noch können sie vollständig entfernt werden. Stattdessen müssen Unternehmen einen Weg nach vorne finden, der innovative künstliche Intelligenz-Nutzung ermöglicht, während sie die schattenhafte, ungeschützte Bewegung sensibler Daten über Datenökosysteme vermeiden. Erfolg wird nicht durch die Unterdrückung der Adoption kommen, sondern durch die sichere Ermöglichung durch kontinuierlichen, kontextbezogenen und konsistenten Datenschutz, wo immer ihre Daten fließen. Unternehmen müssen einen Weg nach vorne finden, der innovative künstliche Intelligenz-Nutzung ermöglicht, während sie die schattenhafte, ungeschützte Bewegung sensibler Daten über Datenökosysteme vermeiden. Erfolg wird nicht durch die Unterdrückung der Adoption kommen, sondern durch die sichere Ermöglichung durch kontinuierlichen, kontextbezogenen und konsistenten Datenschutz, wo immer ihre Daten fließen.