Was ist Schatten-KI?
Künstliche Intelligenz (KI) im Schatten bezieht sich auf den Einsatz von KI-Tools ohne die Sichtbarkeit oder Governance eines Unternehmens. Mit anderen Worten, Mitarbeiter nutzen KI-Tools in ihrem Alltag, ohne dass ihr Unternehmen eine Sicherheitsüberprüfung durchführt.
KI-Tools sind ein immer häufiger eingesetzter Bestandteil des Arbeitsablaufs, 75 % der Arbeitnehmer, die es nutzen, laut Microsoft. Von diesen Arbeitnehmern bringen 78 % "ihre eigenen KI-Tools zur Arbeit mit".
Dies gilt insbesondere für generative KI (GenAI), die Anwendung von KI, die Inhalte mit beispielloser Geschwindigkeit und Menge erstellen und verarbeiten kann. Immer mehr Menschen setzen GenAI in Form von persönlichen Assistenten ein, und viele verlassen sich auf die Vielfalt der maßgeschneiderten Erfahrungen und optimierten Prozesse, die KI bietet.
Nehmen Sie ChatGPT als Beispiel: Innerhalb eines Jahres nach seiner Einführung wuchs es 100 Millionen wöchentliche Nutzer. Während seine Funktionen erhebliche Produktivitäts- und Personalisierungsvorteile bieten, birgt seine Verwendung Sicherheitsrisiken. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, verwendet Interaktionen für das Modelltraining, es sei denn, die Nutzer entscheiden sich dagegen, wodurch das Potenzial besteht, dass private oder sensible Trainingsdaten versehentlich offengelegt werden. Dies hat viele Organisationen dazu veranlasst, KI-spezifische Sicherheitsrichtlinien um solche Risiken zu mindern.
Ein vollständiges Verbot von KI kann jedoch nach hinten losgehen und zu einem stärkeren Einsatz nicht autorisierter Tools und verpassten Chancen führen. Um KI sicher freizuschalten'Geschäftspotenzial müssen Organisationen Finden Sie ein Gleichgewicht. Die Förderung einer verantwortungsvollen Einführung innerhalb sicherer Rahmenbedingungen kann die Ausbreitung von Schatten-KI eindämmen und gleichzeitig ihre transformativen Vorteile nutzen.
Laut Gartnerinstallierten und nutzten 41 % der Mitarbeiter im Jahr 2022 Anwendungen, die außerhalb der Sichtbarkeit ihrer IT-Abteilungen lagen. Bis 2027 soll diese Zahl auf 75 % steigen.
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Schatten-KI vs. Schatten-IT
Schatten-IT bezieht sich auf die allgemeine Verwendung von nicht autorisierter Technologie wie Apps oder Geräten außerhalb des IT-Rahmens eines Unternehmens. Es entsteht oft daraus, dass Mitarbeiter Workarounds finden, die ihren Anforderungen entsprechen, aber auch Sicherheitslücken schaffen können.
Schatten-KI ähnelt der Schatten-IT, konzentriert sich jedoch speziell auf nicht autorisierte KI-Programme und -Dienste. Es handelt sich um unvorhersehbare und sich ständig weiterentwickelnde Modelle, die es schwieriger machen, sie zu sichern. Governance-Frameworks für KI werden noch entwickelt, was die Schwierigkeit noch verschärft.
Im Gegensatz zur Schatten-IT, die oft auf Entwickler oder technisch versierte Benutzer beschränkt ist, wird Schatten-KI von Mitarbeitern in allen Rollen eingesetzt – von denen die meisten nicht über das Wissen verfügen, um die richtigen Sicherheitspraktiken zu befolgen. Dadurch entsteht eine viel breitere und weniger vorhersehbare Angriffsfläche.
Die Bekämpfung von Schatten-KI erfordert einen fokussierten Ansatz, der über traditionelle Schatten-IT-Lösungen hinausgeht. Unternehmen müssen die Benutzer schulen, die Zusammenarbeit im Team fördern und eine Governance einrichten, die auf die einzigartigen Risiken der KI zugeschnitten ist.
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Risiken der Schatten-KI
Ohne angemessene Aufsicht birgt die Schatten-KI erhebliche Risiken, die so weitreichend sind wie ihre Angriffsfläche. Schauen wir uns die drei größten Risiken genauer an:
Flächendeckende Verfügbarkeit: Generative KI-Tools und große Sprachmodelle sind für die Mitarbeiter leicht zugänglich und zu verwenden, ohne dass eine Genehmigung oder technische Hilfe erforderlich ist.
Unzureichende Governance: Vielen Unternehmen fehlt es an klaren Richtlinien, Überprüfungsprozessen oder Durchsetzungen, für die KI-Tools wie eingesetzt werden können. Ohne Leitplanken gelangen nicht sanktionierte Tools unbemerkt in die täglichen Arbeitsabläufe.
Unerfüllte Geschäftsanforderungen: Mitarbeiter setzen KI-Tools häufig ein, um Produktivitätslücken zu schließen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren oder die Arbeit zu beschleunigen, wenn genehmigte Lösungen nicht ihren Anforderungen entsprechen.
Schatten-KI birgt Risiken, die so weitreichend sind wie ihre Angriffsfläche. Schauen wir uns die drei größten Risiken genauer an:
Risiken von Schatten-KI
Ohne angemessene Aufsicht birgt die Schatten-KI erhebliche Risiken, die so weitreichend sind wie ihre Angriffsfläche. Schauen wir uns die drei größten Risiken genauer an:
1. Offenlegung von Daten und Verlust der Vertraulichkeit
Schatten-KI-Benutzer können bei der Interaktion mit KI-Modellen unbeabsichtigt private Benutzerdaten, Unternehmensdaten und geistiges Eigentum preisgeben. Diese Modelle können auf Benutzerinteraktionen trainiert werden, z. B. Eingabeaufforderungen für große Sprachmodelle, und vertrauliche Kundendaten, die von Benutzern bereitgestellt werden, können für Dritte zugänglich werden, die keine NDAs oder Wettbewerbsverbote unterzeichnet haben. Solche Szenarien gefährden die Vertraulichkeit und führen zu potenziellen Datenschutzverletzungen, wobei böswillige Akteure die offengelegten Informationen für schädliche Zwecke ausnutzen.
Hier ist ein Beispiel aus der Praxis: Mehrere Samsung-Mitarbeiter fügten Zeilen mit proprietärem Code in ChatGPT ein um ihre Arbeit zu rationalisieren. Da ChatGPT mit Benutzereingaben trainiert werden kann, es sei denn, sie haben sich abgemeldet, besteht die Möglichkeit, dass Samsungs Code in zukünftigen Modellversionen enthalten sein könnte.
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2. Fehlinformationen und verzerrte Ergebnisse
Nutzer von Schatten-KI-Systemen können auf Fehlinformationen reagieren, die durch ihre Interaktionen mit KI-Modellen erzeugt werden. GenAI-Modelle sind dafür bekannt, Informationen zu halluzinieren, wenn sie sich nicht sicher sind, wie sie antworten sollen. Ein prominentes Beispiel? Zwei New Yorker Anwälte reichten fiktive Fallvorladungen ein von ChatGPT generiert, was zu einer Geldstrafe von 5.000 US-Dollar und einem Verlust der Glaubwürdigkeit führte.
Voreingenommenheit ist ein weiteres drängendes Problem bei der Informationsintegrität von KI. GenAI-Modelle werden mit Daten trainiert, die oft verzerrt sind, was zu ebenso verzerrten Antworten führt. Wenn Sie beispielsweise aufgefordert werden, Bilder von Haushälterinnen zu generieren, Stable Diffusion zeigt rassistische und geschlechtsspezifische Vorurteile indem sie fast immer Bilder von schwarzen Frauen generiert.
Wenn Benutzer auf die Ausgabe von KI-Modellen vertrauen, ohne Antworten zu überprüfen, können die Folgen finanzielle und reputative Schäden umfassen, von denen es schwierig ist, sich zu erholen.
3. Nichteinhaltung gesetzlicher Standards
Schatten-KI ist noch nicht durch Audit- und Überwachungsprozesse geschützt, die sicherstellen, dass regulatorische Standards eingehalten werden. Weltweit werden neue DSGVO-Vorschriften in Bezug auf KI und neue KI-spezifische Datenschutzbestimmungen ausgearbeitet und veröffentlicht, wie z. B. die EU-KI-Rechtsakt. Unternehmen, die in Europa tätig sind, müssen bereit sein, diese neuen Standards einzuhalten. Und zukünftige Compliance-Anforderungen gehören zu den "bekannten Unbekannten" KI-Sicherheit die die Komplexität des Feldes erhöhen.
Die Nichteinhaltung regulatorischer Vorschriften birgt sowohl rechtliche Risiken als auch Risiken für das Markenimage: Die Meinung der Öffentlichkeit über den Einsatz von KI kann sich schließlich schnell ändern. Wenn es um die Kosten geht, kann man davon ausgehen, dass die finanziellen Kosten der Schatten-KI aufgrund ihrer Komplexität und Unvorhersehbarkeit die der Schatten-IT übertreffen werden.
Erhöhte persönliche Produktivität
Die direkte Auseinandersetzung mit Schatten-KI ermöglicht es Unternehmen, Abläufe zu rationalisieren und Teams abteilungsübergreifend zu unterstützen. Folgendes kann Ihr Unternehmen profitieren:
Verbesserte Prozesseffizienz
KI-Tools nehmen Ihrem Team sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe oder die Planung ab und geben ihm die Möglichkeit, sich auf die Arbeit zu konzentrieren, die am wichtigsten ist. Die Automatisierung dieser Prozesse beschleunigt nicht nur die Abläufe, sondern reduziert auch Fehler, wodurch Arbeitsabläufe reibungsloser und zuverlässiger werden.
Erhöhte persönliche Produktivität
KI kann Mitarbeitern helfen, mehr in kürzerer Zeit zu erledigen, indem sie Routineaufgaben automatisiert oder bei komplexen Aufgaben unterstützt. Ob es um die Generierung kreativer Ideen oder die Analyse von Daten geht, KI ermöglicht es dem Einzelnen, sich auf das zu konzentrieren, was er am besten kann, und steigert so die Produktivität auf breiter Front.
Bessere Kundenbindung
Mit KI-gestützten Erkenntnissen können Sie Kundeninteraktionen an ihre individuellen Vorlieben und Bedürfnisse anpassen. Personalisierte Empfehlungen und proaktiver Support verbessern das Gesamterlebnis und führen zu stärkeren Beziehungen und langfristiger Loyalität.
Unterstützung für Sicherheits- und GRC-Teams
KI kann eine entscheidende Rolle bei der Stärkung der Sicherheits- und Compliance-Bemühungen spielen. Es hilft, potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, die Reaktion auf Vorfälle zu optimieren und Lücken zu schließen, die mit herkömmlichen Ansätzen möglicherweise übersehen werden. Diese zusätzliche Supportebene ermöglicht es Ihren Sicherheitsteams, Risiken immer einen Schritt voraus zu sein.
10 beste Praktiken zur Minderung von shadow AI
Der Einsatz von Schatten-KI zeigt oft Schwachstellen in bestehenden Richtlinien auf. Die Analyse, wie und warum Mitarbeiter auf nicht autorisierte Tools zurückgreifen, liefert wertvolle Erkenntnisse für die Verfeinerung von Governance-Frameworks, die sie praktischer und effektiver machen.
Wenn Schatten-KI wohlüberlegt verwaltet wird, wird sie zu einem Vermögenswert anstatt zu einer Belastung und hilft Ihrer Organisation, intelligenter zu arbeiten und dabei sicher zu bleiben.
Bessere Kundenbindung
Mit KI-gestützten Erkenntnissen können Sie Kundeninteraktionen an ihre individuellen Vorlieben und Bedürfnisse anpassen. Personalisierte Empfehlungen und proaktiver Support verbessern das Gesamterlebnis und führen zu stärkeren Beziehungen und langfristiger Loyalität.
Unterstützung für Sicherheits- und GRC-Teams
KI kann eine entscheidende Rolle bei der Stärkung der Sicherheits- und Compliance-Bemühungen spielen. Es hilft, potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, die Reaktion auf Vorfälle zu optimieren und Lücken zu schließen, die mit herkömmlichen Ansätzen möglicherweise übersehen werden. Diese zusätzliche Supportebene ermöglicht es Ihren Sicherheitsteams, Risiken immer einen Schritt voraus zu sein.
10 beste Praktiken zur Minderung von shadow AI
Der Einsatz von Schatten-KI zeigt oft Schwachstellen in bestehenden Richtlinien auf. Die Analyse, wie und warum Mitarbeiter auf nicht autorisierte Tools zurückgreifen, liefert wertvolle Erkenntnisse für die Verfeinerung von Governance-Frameworks, die sie praktischer und effektiver machen.
Wenn Schatten-KI wohlüberlegt verwaltet wird, wird sie zu einem Vermögenswert anstatt zu einer Belastung und hilft Ihrer Organisation, intelligenter zu arbeiten und dabei sicher zu bleiben.
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10 beste Praktiken zur Minderung von Schatten-KI
Hier sind 10 praktische Schritte zur Minderung von Schatten-KI und zur sicheren Integration in Ihre Arbeitsabläufe.
1. Definieren Sie Ihre Organisation'Risikobereitschaft
Bestimmen Sie Ihre Organisation'Die Risikotoleranz ist entscheidend, bevor Sie KI-Lösungen einsetzen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Compliance-Verpflichtungen, betriebliche Schwachstellen und potenzielle Auswirkungen auf die Reputation. Bewerten Sie Faktoren wie Compliance-Verpflichtungen, betriebliche Schwachstellen und potenzielle Auswirkungen auf die Reputation. Diese Analyse wird aufzeigen, wo strenge Kontrollen erforderlich sind und wo mehr Flexibilität möglich ist.
Sobald Ihre Risikobereitschaft klar ist, nutzen Sie sie, um die Einführung von KI zu steuern. Kategorisieren Sie Anwendungen nach ihrem Risikoniveau und beginnen Sie mit Szenarien mit geringem Risiko. Anwendungsfälle mit hohem Risiko sollten strengere Kontrollen haben, um die Gefährdung zu minimieren und gleichzeitig Innovationen zu ermöglichen.
2. Verfolgen Sie einen inkrementellen KI-Governance-Ansatz
Wenn man mit KI-Governance zu viel auf einmal übernimmt, kann dies Teams überfordern und zu Widerstand führen. Fangen Sie klein an, indem Sie KI-Tools in kontrollierten Umgebungen oder innerhalb bestimmter Teams testen. Wenn die Ergebnisse zu beobachten sind, verfeinern Sie Ihren Governanceansatz, und erweitern Sie die Einführung schrittweise.
Diese maßvolle Strategie minimiert Risiken und stärkt das Vertrauen der Mitarbeiter. Teams können in jeder Phase Feedback geben, so dass sich Governancerichtlinien so weiterentwickeln können, dass sie sowohl den organisatorischen Anforderungen als auch den praktischen Realitäten entsprechen.
3. Etablieren Sie eine verantwortungsvolle KI-Politik
Die Mitarbeiter benötigen klare Leitlinien für die akzeptable Nutzung von KI, was eine klar definierte Richtlinie für verantwortungsvolle KI unerlässlich macht. Diese Richtlinie sollte die Arten von Daten beschreiben, die verarbeitet werden können, verbotene Aktivitäten und Sicherheitsprotokolle, die jeder befolgen muss. Es sollte sich auch mit Datenverwaltungspraktiken befassen, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen sicher und konsistent behandelt werden, wobei der Schwerpunkt auf der Wahrung des Datenschutzes liegt. Darüber hinaus müssen alle neuen KI-Projekte von Ihrer Organisation überprüft und genehmigt werden'IT-Abteilung vor der Implementierung.
Regelmäßige Aktualisierungen dieser Richtlinie sind ebenso wichtig. Die KI-Technologie entwickelt sich rasant weiter, und damit auch die Risiken, die sie mit sich bringt. Behandeln Sie die Richtlinie als dynamische Ressource, die sich an neue Herausforderungen und Chancen anpasst und sie an den Anforderungen und Sicherheitsprioritäten des Unternehmens ausrichtet.
4. Binden Sie Ihre Mitarbeiter in Strategien zur Einführung von KI ein
Mitarbeiter setzen häufig Schatten-KI-Tools ein, um Lücken in bewährten Technologien zu schließen. Das Veranstalten von Umfragen oder Workshops kann die von ihnen verwendeten Tools und die Gründe dafür aufdecken. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Governance-Schwachstellen zu lokalisieren und Möglichkeiten zu identifizieren, um ihre Anforderungen mit sanktionierten Lösungen zu erfüllen.
Die Einbeziehung der Mitarbeiter trägt dazu bei, dass KI-Initiativen auf ihre Arbeitsabläufe abgestimmt sind. Diese Zusammenarbeit macht Governance-Strategien praktischer und verringert die Abhängigkeit von nicht autorisierten Tools.
5. Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, um die KI-Nutzung zu standardisieren
Die Einführung von KI betrifft mehrere Bereiche eines Unternehmens, daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass alle Teams aufeinander abgestimmt sind. IT, Sicherheit, Compliance und Betrieb müssen zusammenarbeiten, um einheitliche Standards für die Auswahl, Integration und Überwachung von KI-Tools zu schaffen.
Einheitliche Richtlinien vereinfachen die Überwachung und reduzieren Risiken. Wenn jede Abteilung die gleichen Regeln befolgt, sind Sicherheitslücken leichter zu erkennen und der gesamte Einführungsprozess wird effizienter und effizienter.
6. Bieten Sie Schulungen an und ermöglichen Sie Unterstützung bei der Einführung
Die Aufklärung der Mitarbeiter über KI-Risiken und Best Practices ist eine der effektivsten Möglichkeiten, Schatten-KI zu reduzieren. Konzentrieren Sie sich auf praktische Anleitungen, die zu ihren Aufgaben passen, z. B. wie Sie sensible Daten und risikoreiche Schatten-KI-Anwendungen zu vermeiden.
Bieten Sie neben Schulungen auch fortlaufenden Support wie Helpdesks, detaillierte Leitfäden oder Tools zur digitalen Einführung an. Diese Ressourcen befähigen die Mitarbeiter, KI-Tools verantwortungsbewusst zu nutzen, und geben ihnen gleichzeitig das Vertrauen, Herausforderungen sicher zu meistern.
7. Priorisieren Sie KI-Lösungen nach Risiko und geschäftlichen Auswirkungen
Nicht alle KI-Tools sind gleich, also konzentrieren Sie sich zunächst auf risikoarme, hochwertige Anwendungen. Die Automatisierung einfacher Aufgaben ohne den Umgang mit sensiblen Daten kann zu schnellen Erfolgen bei minimaler Gefährdung führen. Diese Tools dienen als Grundlage, um Ihren Teams die Vorteile von KI zu demonstrieren.
Nachdem Sie ein starkes Governance-Framework eingerichtet haben, können Sie fortschrittlichere Tools einführen. Bei Anwendungen mit hohem Risiko sollten Sie strengere Kontrollen anwenden, um ihren Geschäftswert effektiv gegen potenzielle Risiken zu verwalten.
8. Regelmäßige Überprüfung der Nutzung von Schatten-KI-Tools
Unbefugte KI-Nutzung kann verborgen bleiben, wenn sie nicht aktiv überwacht wird. Führen Sie routinemäßige Audits durch, um Schatten-KI-Tools zu identifizieren, ihre Datensicherheitsrisiken zu bewerten und zu entscheiden, ob sie entfernt oder formell in den genehmigten Technologie-Stack übernommen werden sollten.
Diese Audits decken auch Muster in der Art und Weise auf, wie Mitarbeiter KI nutzen, und liefern wertvolle Erkenntnisse für die Verfeinerung der Governance. Wenn bestimmte Tools wiederholt ohne Genehmigung verwendet werden, kann dies auf eine Lücke in Ihren sanktionierten Angeboten hinweisen, die behoben werden muss.
9. Etablieren Sie eine klare Verantwortlichkeit für die KI-Governance
Die Zuweisung von Verantwortlichkeiten stellt sicher, dass KI-Richtlinien effektiv umgesetzt und überwacht werden. Beauftragen Sie ein Team oder eine Führungskraft, die für die Überwachung der KI-Nutzung, die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement verantwortlich ist. Machen Sie ihre Rolle und Autorität im gesamten Unternehmen deutlich.
Ein dedizierter Ansprechpartner für KI-Governance vereinfacht die Kommunikation und Entscheidungsfindung. Diese Klarheit trägt dazu bei, Risiken umgehend anzugehen und die Konsistenz bei der Durchsetzung von Richtlinien zu gewährleisten.
10. Kontinuierliche Aktualisierung von KI-Governance-Prozessen
Die KI-Technologie verändert sich schnell, und die Governance muss sich parallel dazu weiterentwickeln. Planen Sie regelmäßige Überprüfungen Ihrer Richtlinien, um neue Best Practices zu integrieren, aufkommende Risiken zu adressieren und sich an den sich entwickelnden Geschäftszielen auszurichten.
Ein dedizierter Ansprechpartner für KI-Governance vereinfacht die Kommunikation und Entscheidungsfindung. Diese Klarheit trägt dazu bei, Risiken umgehend anzugehen und die Konsistenz bei der Durchsetzung von Richtlinien zu gewährleisten.
Best Practices für die Abwägung von Turnaround und Risiko
Eine Strategie besteht darin, KI-Lösungen einzuführen, die auf Turnaround und Risikowahrscheinlichkeit basieren. Um relevante KI-Lösungen zu definieren, sollte das Komitee durch Workshops und Umfragen Feedback von den Mitarbeitern einholen.
Führen Sie zunächst interessante KI-Lösungen ein, die eine hohe Bearbeitungszeit haben und mit einem geringen Risiko verbunden sind. Dabei kann es sich um lokale Lösungen oder Lösungen von Drittanbietern handeln, die keine Konversationsprotokolle führen, keinen Zugriff auf Abfragen haben und keine Benutzerinteraktionen für das Modelltraining verwenden, es sei denn, es wird eine ausdrückliche Zustimmung erteilt. Beginnen Sie als Nächstes mit der Planung von KI-Lösungen mit hohem Turnaround, die ein hohes Risiko bergen, und entwickeln Sie in der Zwischenzeit KI-Lösungen, die ein geringes Risiko aufweisen.
Für weniger sensible Arbeitsabläufe Eine gute Lösung besteht darin, einen geschlossenen API-Zugriff auf bestehende KI-Systeme von Drittanbietern bereitzustellen, die Garantien für die Vertraulichkeit von Daten und Datenschutzanforderungen sowohl für Eingaben als auch für Ausgaben einführen können. Für sensiblere Workflows ist es am sichersten, KI-Lösungen dort zu entwickeln, wo sich die Daten befinden, da kein Risiko besteht, Daten in externe Systeme zu übertragen.
Um die Unterstützung für ein neues KI-Angebot zu vervollständigen, müssen relevante Informationen auf einer Plattform für die digitale Einführung ausgetauscht werden, die dabei helfen kann, Erkenntnisse zu sammeln und exemplarische Vorgehensweisen, Workflows und kontextbezogene Hilfe einzurichten, um eine korrekte Nutzung zu gewährleisten.
Entdecke die Schatten-KI mit Wiz
Unternehmen können sich nicht vor dem schützen, was sie nicht wissen. Um Schatten-KI aufzudecken, ist die Förderung und Unterstützung von Transparenz innerhalb und zwischen Teams der erste Schritt. Der nächste Schritt besteht darin, eine automatisierte Lösung einzurichten, die die unbefugte Implementierung und Nutzung von KI-Lösungen erkennen kann.
Wiz ist die erste Cloud-native Application Protection Platform (CNAPP), die KI-Risikominderung mit unserer KI-Sicherheitslage-Management (KI-SPM) Lösung. Mit KI-SPM erhalten Unternehmen einen vollständigen Einblick in KI-Pipelines, können KI-Fehlkonfigurationen erkennen, um sichere Konfigurationsbaselines durchzusetzen, und sind in der Lage, Angriffspfade für KI-Modelle und -Daten proaktiv zu beseitigen.
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