Avdekking av skjulte risikoer med Shadow AI

Det tok ikke lang tid for bedrifter å oppleve den omfattende bruken av Generative AI (GenAI) blant sine ansatte. Men når det gjelder GenAI-risiko, er det ikke verktøyene som er kjent i din organisasjon som du bør være mest bekymret for. Det er de du ikke kjenner til som bør holde deg våken om natten.

Takk til den raske utviklingen av GenAI-verktøy som ChatGPT, Copilot, Gemini og Perplexity, samt mange spesialiserte SaaS-baserte assistenter, har ansatte tatt i bruk dem raskere enn sikkerhetsteamene kan holde pace. Og denne bruken skaper en raskt voksende blind sonde kjent som shadow AI.

Hvis shadow AI lyder kjent, er det fordi det låner fra begrepet shadow IT, som brukes til å beskrive bruk av ikke-godkjente verktøy og tjenester på arbeidsplassen. Men med shadow AI kan risikoen være enda høyere. I stedet for en rogue fil-delingsapp, kan shadow AI føre til at følsomme data blir limt inn i en chatbot-prompt, innleses i eksterne modeller og uvisst eksponeres for tredjeparts-systemer.

Shadow AI representerer en av de minst synlige, men mest presserende truslene mot bedriftssikkerhet i dag.

Hva er Shadow AI?

Shadow AI refererer til den ikke-godkjente bruken av AI-verktøy—spesielt GenAI—av ansatte uten kunnskap eller godkjenning fra selskapets IT- eller sikkerhetsteam. Innen en organisasjon kan brukerne være en markedsføringsgruppe som utarbeider blogginnlegg med store språkmodeller (LLM), en juridisk gruppe som utforsker kontraktspråk i AI-verktøy, eller ingeniører som feilretter kode med gratis GPT-omhull.

Og selv om denne eksperimenteringen kan se harmløs ut, kan det som deltes med disse verktøyene ikke være det. Det kan være konfidensielle strategidokumenter eller kundedata. Disse dataene havner til slutt i ukrypterte prompter, uten styring og uten måte å spore hva som skjer neste.

Hvorfor er Shadow AI et problem?

Problemstillingen med shadow AI er problematisk fordi det bare tar en ansatt med gode intensjoner og tilgang til ChatGPT å skape en datasikkerhetsrisiko. I motsetning til en hacker, er shadow AI ikke ondsinnet, men det gjør det ikke mindre farlig. Hver gang følsomme data blir lagt til en prompt, er det potensielt eksponert for modellen, leverandøren og hvem som helst med tilgang til loggene. Det kan også dukke opp igjen i et svar til en annen brukers prompt. Og det verste er at du sannsynligvis aldri vil vite at det skjedde.

Her er fem nøkkelrisikoer med shadow AI som du bør være klar over.

1. Datalekkasje via prompt-inndata – Prompt-felt er en datasikkerhets-svart hull. Når følsomme opplysninger, som kildekode, fusjonsdokumenter og lønnsdetaljer, blir delt med et GenAI-verktøy, er det utenfor din kontroll. Selv om AI-leverandøren lover at dataene ikke blir lagret, er gjennomføringen uklar og det er få garantier når det gjelder trening eller telemetri.

2. Mangel på tilgangskontroll eller audit-logger – I motsetning til godkjente bedriftsapper, tilbyr de fleste GenAI-verktøyene ikke rollebasert tilgangskontroll, granulerte tillatelser eller aktivitetlogger, noe som betyr at sikkerhetsteamene ikke har noen synlighet på hvem som har tilgang til hva slags data, eller når. Hvis det skjer en hendelse, er det ingenting å etterforske.

3. Overtrædelser av retningslinjer – Mange av de talløse retningslinjer som organisasjoner må følge, krever at regulerte data må lagres, prosesseres og aksesseres på svært bestemte måter. Å mata inn disse dataene i en ekstern AI-modell kan være i strid med disse reglene, og utsette din organisasjon for juridisk risiko, bøter og obligatoriske bruddsvarslinger.

4. Sirkulasjon av utdatert eller forvrengt informasjon – GenAI-verktøy ofte gir svar med stor sikkerhet og presenterer dem som fakta, selv når de er svært feil. Å stole på disse utdataene for kundemeldinger, retningslinjer eller finansielle rapporter uten validering, kan føre til at bedriftsbeslutninger baseres på uriktige data. Hallusinasjoner skjer jevnlig og ser ikke ut til å forsvinne, selv når disse LLM-ene blir smartere.

5. Shadow AI som blir shadow data – Utdata fra GenAI-verktøy, inkludert sammenfatninger og kodeutdrag, ofte blir lagret, delt og gjenbrukt. Ettersom de er skapt utenfor formelle arbeidsflyter, blir disse filene uoversiktlige, uklassifiserte og usikrede shadow data.

I de fleste tilfeller vet ingen i sikkerhetsteamet når en brudd skjer. Disse virkelige eksemplene kan skje i din organisasjon:

• En junior programvareingeniør limmer inn proprietær kode i en gratis GPT-basert feilretter.
• En salgsrepresentant mater inn kundeliste fra forrige kvartal i en AI-e-postforfatter for å generere oppsalgsforslag.
• En HR-sjef bruker et eksternt AI-verktøy til å analysere ansatttilfredshetsundersøkelser.
• En finansiell analytiker ber ChatGPT om å forenkle språket i sensitive inntektsprognoser for ledere.
• En advokat ber GenAI om å omskrive en kontrakt ved å bruke en konfidensiell klausul fra en kundeavtale.

Hvorfor tradisjonelle sikkerhetsverktøy ikke oppdager Shadow AI

Arvete sikkerhetsstakker er ikke bygget for GenAI-promptbaserte trusler. For eksempel kan en brannmur ikke blokkere nettleserbaserte AI-verktøy. En CASB vil ikke se hva som skrives inn i chatsamtaler. Og en SIEM vil ikke varsle når noen ber en LLM om å sammenfatte følsomme IP.

Shadow AI opererer på applikasjonslaget og bor i nettleseren, der synligheten er svakest. Ansattene bruker også personlige enheter. Det finnes ingen plugin for å stoppe dem, ingen vannmerke for å spore hva slags data som er lekket, og ingen advarsel når data krysser grensen. Og når det dukker opp i en DLP-advarsel, hvis det noen gang skjer, er dataene allerede eksponert.

Hvordan å identifisere og håndtere Shadow AI-risikoer

Du kan ikke kontrollere hva du ikke kan se, og med GenAI er de fleste organisasjoner blinde. Tradisjonelle verktøy var ikke bygget for å forstå promptbaserte interaksjoner eller spore hva som skjer etter at en bruker klikker på “Enter”.

Men nye AI-drevne sikkerhetsmetoder er opp til utfordringen for å hjelpe organisasjoner å bringe shadow GenAI ut av skyggen. Her er noen av de sikkerhetstiltakene avanserte løsninger tilbyr:

Oppdagelse av shadow AI – Disse verktøyene identifiserer hvilke GenAI-applikasjoner dine brukere bruker, også nettleserbaserte som unngår tradisjonelle kontroller. De analyserer databevegelser, tilgangsmønster og kontekst for å oppdage brudd uten å kreve endpoint-agenter eller invasiv overvåking.

Klassifisering av hva som er følsomt – Moderne løsninger bruker kontekstbevisst AI for å forstå både innhold og kontekst bak data. Det betyr at de kan merke risikoer som en inntektsprognose innlemmet i en PowerPoint-side eller kundedata gjemt i en e-postutkast. Dette er den type innhold ansatte kan mata inn i GenAI uten å gi det en andre tanke.

Forebygging av risikabelt prompt-atferd – Når følsomme data er oppdaget og dens plassering er identifisert, hjelper AI-datasikkerhet til å forhindre at det blir eksponert. Disse verktøyene merker, redigerer eller blokkerer risikable prompt-inndata før de forlater organisasjonen.

Rensning av shadow data – GenAI-prompter genererer ofte en bølge av nye filer, som sammenfatninger, utkast og svar, som blir lagret, delt og glemmet. Avanserte datasikkerhetsplattformer identifiserer disse nedstrøms-objektene, oppdager eksponeringsrisikoer (som over-tilgang eller upassende lagring) og håndterer dem før data-tap blir en overskrift.

Shadow AI er ikke en teoretisk risiko. Det er virkelig, det vokser, og det skjer i din omgang nå, uansett om du har sett det eller ikke. Å forbyde GenAI-verktøy er ikke realistisk, men å blande bort øynene er ekstremt risikabelt. Organisasjoner trenger synlighet, kontroll og intelligens rundt GenAI-bruk — ikke bare for hva som kommer ut, men for hva som går inn.

Nye tilnærminger er tilgjengelige som avdekker risikabelt atferd, forhindrer utilsiktet eksponering og rensker opp datasølet AI og shadow AI etterlater seg.

tic, men å blande bort øynene er ekstremt risikabelt. Organisasjoner trenger synlighet, kontroll og intelligens rundt GenAI-bruk — ikke bare for hva som kommer ut, men for hva som går inn. Nye tilnærminger er tilgjengelige som avdekker risikabelt atferd, forhindrer utilsiktet eksponering og rensker opp datasølet AI og shadow AI etterlater seg.