Avslöja de dolda riskerna med Shadow AI

Det dröjde inte länge innan företag upplevde den omfattande användningen av Generative AI (GenAI) bland sina anställda. Men när det gäller GenAI-risker är det inte de verktyg som är kända inom er organisation som ni bör oroa er mest för. Det är de som ni inte känner till som bör hålla er vakna om natten.

Tack vare den snabba expansionen av GenAI-verktyg som ChatGPT, Copilot, Gemini och Perplexity, samt många specialiserade SaaS-baserade assistenter, antar anställda dem snabbare än säkerhetsteam kan hålla jämna steg. Och denna användning skapar en snabbt växande blind fläck som kallas shadow AI.

Om shadow AI låter bekant är det för att det lånar från begreppet shadow IT, som används för att beskriva användningen av ogodkända verktyg och tjänster på arbetsplatsen. Men med shadow AI kan insatserna vara ännu högre. Istället för en rogue fil-delning app kan shadow AI leda till att känslig data klistras in i en chatbot-prompt, ingår i externa modeller och omedvetet exponeras för tredjepartssystem.

Shadow AI representerar en av de minst synliga men mest brådskande hoten mot företagsdatasäkerhet idag.

Vad är Shadow AI?

Shadow AI syftar på den obehöriga användningen av AI-verktyg – särskilt GenAI – av anställda utan kunskap eller godkännande från företagets IT- eller säkerhetsteam. Inom en organisation kan användare vara en marknadsföringsteam som skriver blogginlägg med stora språkmodeller (LLM), ett juridiskt team som undersöker kontraktsspråk i AI-verktyg eller ingenjörer som felsöker kod med fria GPT-omslag.

Och medan den här experimenten kan verka ofarliga, kan det som delas med dessa verktyg inte vara det. Det kan vara konfidentiella strategidokument eller kundinformation. Denna data hamnar slutligen i oekrypterade prompter, utan styrning och utan möjlighet att spåra vad som händer sedan.

Varför är Shadow AI ett problem?

Frågan om shadow AI är problematisk eftersom det bara tar en anställd med goda avsikter och tillgång till ChatGPT för att skapa en datasäkerhetsrisk. Till skillnad från en hacker är shadow AI inte illvillig, men det gör det inte mindre farligt. Varje gång känslig data läggs till i en prompt är den potentiellt exponerad för modellen, leverantören och alla som har tillgång till loggarna. Den kan till och med dyka upp i ett svar på en annan användares prompt. Och det värsta är att ni troligen aldrig kommer att veta att det hände.

Här är fem nyckelrisker med shadow AI som ni bör vara medvetna om.

1. Data läckage via prompt-inmatningar – Promptfält är en datasäkerhets svart hål. När känslig information, såsom källkod, M&A-dokument och löneinformation, delas med ett GenAI-verktyg, är den utanför er kontroll. Även om AI-leverantören lovar att data inte sparas, är genomförandet oklart och det finns få garantier när det gäller utbildning eller telemetri.

2. Brist på åtkomstkontroller eller granskningsloggar – Till skillnad från godkända företagsappar erbjuder de flesta GenAI-verktyg inte rollbaserade åtkomstkontroller, granulära behörigheter eller aktivitetsloggar, vilket innebär att säkerhetsteam inte har någon insyn i vem som åtkomst till vilken data, eller när. Om det inträffar ett incident, finns det ingenting att utreda.

3. Överträdelser av regelefterlevnad – Många av de otaliga regelefterlevnadsregler som organisationer måste följa kräver att reglerad data måste lagras, bearbetas och åtkommas på mycket specifika sätt. Att mata in denna data i en extern AI-modell kan bryta mot dessa regler och utsätta er organisation för rättslig risk, böter och obligatoriska incidentrapporter.

4. Spridning av föråldrad eller partisk information – GenAI-verktyg ger ofta svar med stor säkerhet och presenterar dem som fakta, även när de är helt fel. Att förlita sig på dessa utdata för kundmeddelanden, sammanfattningar av regelefterlevnad eller finansiella rapporter utan validering kan leda till affärsbeslut baserade på felaktig data. Hallucinationer förekommer regelbundet och verkar inte försvinna, även när dessa LLM blir smartare.

5. Shadow AI som blir shadow data – Utdata från GenAI-verktyg, inklusive sammanfattningar och kodfragment, sparas ofta, delas och återanvänds. Eftersom de har skapats utanför formella arbetsflöden blir dessa filer ospårade, oklassificerade och oskyddade shadow data.

I de flesta fall vet ingen i säkerhetsteamet när en incident inträffar med shadow AI. Dessa verkliga exempel kan hända i er organisation:

• En junior programvaruutvecklare klistrar in proprietär kod i en fri GPT-baserad felsökare.
• En säljrepresentant matar in föregående kvartalets kundlista i en AI-e-postskrivare för att generera upsell-pitchar.
• En HR-chef använder ett externt AI-verktyg för att analysera anställdas tillfredsställelseundersökningar.
• En finansiell analytiker ber ChatGPT att förenkla språket i känsliga intäktsprognoser för chefer.
• En advokat ber GenAI att omformulera ett kontrakt med en konfidentiell klausul från ett kundavtal.

Varför traditionella säkerhetsverktyg missar Shadow AI

Äldre säkerhetsstackar är inte byggda för GenAI-promptbaserade hot. Till exempel kan en brandvägg inte blockera webbaserade AI-verktyg. En CASB ser inte vad som skrivs in i chatsfönster. Och en SIEM varnar inte för vem som just bad en LLM att sammanfatta känslig IP.

Shadow AI fungerar på applikationslagret och lever i webbläsaren, där synligheten är svagast. Anställda använder också sina personliga enheter. Det finns inget plugin för att stoppa dem, inget vattenmärke för att spåra vilken data som har läckt ut och inget larm när data korsar gränsen. Och när det dyker upp i en DLP-avisering, om det någonsin gör det, är data redan exponerad.

Hur man identifierar och åtgärdar Shadow AI-risker

Man kan inte kontrollera det man inte kan se, och med GenAI är de flesta organisationer blinda. Traditionella verktyg var inte byggda för att förstå promptbaserade interaktioner eller spåra vad som händer efter att en användare klickar på “Skicka”.

Men nya AI-drivna säkerhetsmetoder är redo för utmaningen och kan hjälpa organisationer att ta shadow GenAI ut ur mörkret. Här är några av de skyddsåtgärder som avancerade lösningar erbjuder:

Upptäckt av shadow AI – De här verktygen identifierar vilka GenAI-applikationer era användare använder, även webbaserade som kringgår traditionella kontroller. De analyserar dataöverföring, åtkomstmönster och sammanhang för att upptäcka överträdelser utan att kräva slutpunktsagenter eller invasiv övervakning.

Klassificering av vad som är känsligt – Modern säkerhet använder kontextmedveten AI för att förstå både innehåll och sammanhang bakom data. Det betyder att de kan flagga risker som en intäktsprognos inbäddad i en PowerPoint-presentation eller kunddata gömd i ett utkast till e-post. Det är den typen av innehåll som anställda kan mata in i GenAI utan att ge det en andra tanke.

Förebyggande av riskfyllt promptbeteende – När känslig data upptäcks och dess plats identifieras, hjälper AI-säkerhet till att förhindra att den exponeras. Dessa verktyg flaggar, suddar ut eller blockerar riskfyllda promptinmatningar innan de lämnar organisationen.

Rengöring av shadow data – GenAI-prompter genererar ofta en våg av nya filer, som sammanfattningar, utkast och svar, som sparas, delas och glöms bort. Avancerade datasäkerhetsplattformar identifierar dessa nedströmsartefakter, upptäcker exponeringsrisker (såsom överbehörig åtkomst eller olämplig lagring) och åtgärdar dem innan dataförlust blir en rubrik.

Shadow AI är inte en teoretisk risk. Det är verkligt, det växer och det händer i er miljö just nu, oavsett om ni har sett det eller inte. Att förbjuda GenAI-verktyg är inte realistiskt, men att blunda för det är extremt riskabelt. Organisationer behöver synlighet, kontroll och intelligens kring GenAI-användning — inte bara för vad som kommer ut, utan för vad som går in.

Nya metoder finns tillgängliga som avslöjar riskfyllt beteende, förhindrar oavsiktlig exponering och rengör datamässan som AI och shadow AI lämnar efter sig.

tic, men att blunda för det är extremt riskabelt. Organisationer behöver synlighet, kontroll och intelligens kring GenAI-användning — inte bara för vad som kommer ut, utan för vad som går in. New approaches are available som avslöjar riskfyllt beteende, förhindrar oavsiktlig exponering och rengör datamässan som AI och shadow AI lämnar efter sig.