Der Schatten der IA die unsichtbare Bedrohung, die Ihre Sicherheits- und Compliance-Kontrollen bricht

Jedes Mal, wenn ein Arbeiter ein künstliches Intelligenz-Tool verwendet, um eine Post zu beantworten, einen Vertrag zu überprüfen oder ein Codefragment zu reinigen, ohne offizielle Kanäle zu passieren, wird eine unsichtbare Barriere zwischen der Organisation und ihren Sicherheitskontrollen erhöht. Dieses Phänomen, allgemein genannt Schatten, ist nicht einfach die moderne Version der bekannten Shadow IT: Es umfasst Systeme, die verarbeiten, generieren und in vielen Fällen sensible Informationen außerhalb des Umfangs speichern können, dass Sicherheitsteams denken, sie verwalten.

Die Annahme dieser Tools ist verständlich: Viele IA-Lösungen benötigen wenig oder keine Bereitstellung, sind intuitiv und bieten einen unmittelbaren Nutzen in der Produktivität. Diese Benutzerfreundlichkeit ist jedoch auch ihr Hauptrisiko. Wenn ein Mitarbeiter einen Gesprächsassistenten verwendet, um Formeln zu erhalten oder Fragmente von Dokumenten einzufügen, können die Informationen das Unternehmen ohne Rückverfolgbarkeit verlassen. Je nach Anbieter und Kontotyp könnten solche Daten sogar in die Modellausbildungsprozesse eingebunden werden, wodurch die Kontrolle über ihr Ziel weiter verwässert wird. Um die Höhe der rechtlichen und regulatorischen Implikationen zu verstehen, sollte daran erinnert werden, dass unkontrollierte Datenübermittlungen mit Rahmenbedingungen wie der DSGVO oder die US-Bestimmungen zum Datenschutz, die vom Department of Health and Human Services auf seiner Website erklärt HIPAA.

Das Problem nimmt mehrere Gesichter auf. Erstens, Sichtbarkeit: viele IA-Plattformen kommunizieren durch HTTPS, die verhindern, dass traditionelle Kontrollen Inhalte inspizieren, es sei denn, es gibt eine TLS / SSL-Inspektionsinfrastruktur, eine Maßnahme, die nicht alle Organisationen eingesetzt haben. Zweitens, die Angriffsfläche: Improvisierte Integration mit externen APIs oder unaudited Plugins können ausbeutbare Lücken durch Angreifer öffnen. Und drittens Identität und Zugang: Mitarbeiter erstellen persönliche Konten, Entwickler stecken Schlüssel in öffentlichen Chats oder Link-Service-Konten an IA-Agenten, was als nicht-menschliche Identitäten bezeichnet werden kann, die nicht durch die üblichen Governance-Prozesse gehen.

Diese Herausforderungen sind nicht theoretisch. Regulatorische und Cybersicherheitsorganisationen haben begonnen, über die Risiken der generativen IA und die Notwendigkeit spezifischer Kontrollen zu warnen, zum Beispiel EU hat bereits das IA-Gesetz eingeführt zur Regulierung von risikointensiven Anwendungen und Agenturen wie CISA Beratung zur Einbeziehung von Sicherheitspraktiken gegen IA. Darüber hinaus werden die von der NIST bleiben relevant, um mehrere Identitäten zwischen den menschlichen Benutzern und den automatischen Agenten verteilt.

Vor diesem Hintergrund ist die Versuchung, eine Politik des totalen Verbots externer Werkzeuge anzunehmen, groß, aber sie ist oft unwirksam. Wenn die Regeln zu starr sind oder sichere Alternativen nicht verfügbar sind, suchen Mitarbeiter einfach Abkürzungen. Anstatt das Phänomen vollständig zu schließen, akzeptieren Organisationen, die das Risiko besser verwalten, dass eine gewisse Annahme von IA unvermeidlich sein wird und ihre Bemühungen zur Wiederherstellung der Sichtbarkeit führen, Datenfluss kontrollieren und Identitäten regieren.

Diese Änderung des Ansatzes beinhaltet eine Reihe von Arbeitslinien: Festlegung klarer und praktischer Nutzungsrichtlinien, die angeben, welche Art von Daten mit externen Werkzeugen geteilt werden können; Bereitstellung interner oder genehmigter Lösungen, die den tatsächlichen Bedürfnissen der Geräte entsprechen; Verbesserung der Überwachung des Verkehrs und der Aktivität in APIs, um abnorme Muster zu erkennen; und Ausbildung des Personals in spezifischen Gefahren - wie z.B. nicht Angabe von Anmeldeinformationen, nicht das Hochladen von Kundenlisten oder die Weitergabe von Finanzinformationen - zu vermeiden. Bildung ist entscheidend: viele Lecks sind versehentlich, sie sind aus der Illusion geboren, dass IA ein einfaches "Leck" für wiederkehrende Aufgaben und nicht aus bösartiger Absicht ist.

Manage Shadow AI erfordert auch eine Anpassung der Identitätsführung. Wenn Werkzeuge in Workflows durch Servicekonten integriert werden, ist es wichtig, dass diese nicht-menschlichen Identitäten die gleichen Zyklen der Schöpfung, Überprüfung und Widerruf als menschliche Konten durchlaufen. Tragen Sie das Prinzip der Mindestberechtigung, des Audit-Zugriffs und halten Sie eine unveränderte Aufzeichnung darüber, wer, wann und mit welchem Werkzeug mit einer kritischen Ressource interagiert, das Belichtungsfenster deutlich reduziert.

Die Vorteile dieser Maßnahmen sind klar: eine größere Kontrolle darüber, welche Werkzeuge im Einsatz sind und welche Daten sie verarbeiten, ein geringeres Risiko von Vorfällen, die eine Regulierungsbenachrichtigung erfordern, und eine schnellere und sicherere Einführung zugelassener Technologien. Darüber hinaus, wenn das Sicherheitsteam nützliche Alternativen und einfache Prozesse bietet, wird die Bereitschaft der Mitarbeiter, unmanaged Lösungen zu verwenden, reduziert.

Es geht nicht nur um Technologie: es ist eine kulturelle und organisatorische Übung. Die Unternehmen, die die IA sicher ausmachen, tun dies durch einen ständigen Dialog zwischen Geschäftsteams, Entwicklern und Sicherheit, bieten klare Strategien, praktische Schulungen und Tools, die die Arbeit erleichtern, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen. In diesem Sinne gibt es Produkte auf dem Markt, die dazu beitragen, den privilegierten Zugang zu kontrollieren und die Aktivität von Identitäten, Menschen und Maschinen zu dokumentieren; diese Optionen zu kennen und sie mit regulatorischen und operativen Anforderungen auszurichten ist Teil der Antwort.

Die Arbeitslandschaft hat sich verändert: Die IA ist in viele tägliche Aufgaben integriert und wird sich weiter ausdehnen. Unter der Annahme, dass seine nicht genehmigte Nutzung gelöscht werden kann, ist unrealistisch. Die effektive Alternative besteht darin, die Realität zu akzeptieren, Blindpunkte zu verstehen und Kontrollen einzusetzen, die eine verantwortungsvolle und auditierbare Nutzung der IA ermöglichen. Nur so können Organisationen profitieren, ohne die Sicherheit zu opfern oder sich unerwarteten rechtlichen Problemen zu entziehen.

Um Vorschriften und Empfehlungen zu Datenschutz und Sicherheit im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Daten und neuen Technologien zu vertiefen, sind offizielle Ressourcen wie die Datenschutz in der EU, die Seite HHS auf HIPAA der Text und die Folge der EU KI-Gesetz, der Identitätsführer der NIST und Cybersicherheitsressourcen der CISA. Wenn Sie auf der Suche nach speziellen Lösungen für die Verwaltung von privilegierten Zugriffs- und Identitätskontrollen sind, die dazu beitragen, Risiken im Zusammenhang mit IA-Agenten, Lieferanten wie Sicherheitsdienst Sie bieten Tools, die darauf abzielen, den Zugang in hybriden Umgebungen zu prüfen und zu beschränken, in denen Menschen und Maschinen zusammen leben.