KI-Nutzungskontrolle: Schließung der Sicherheitslücke in Unternehmensworkflows

KI-Verbreitung überholt Sicherheitskontrollen in Unternehmensumgebungen

Die rasche Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensworkflows hat eine kritische Sicherheitslücke geschaffen, da veraltete Kontrollmechanismen Schwierigkeiten haben, Interaktionen über SaaS-Plattformen, Browser, Copilots, Erweiterungen und nicht verwaltete „Schatten“-Tools zu überwachen. Sicherheitsteams stehen vor wachsenden Herausforderungen, da die KI-Einführung schneller voranschreitet als traditionelle Governance-Frameworks.

Die KI-Sicherheitsherausforderung: Dezentrale Einführung und Schatten-Tools

Die KI-Einführung ist allgegenwärtig geworden und in alltägliche Geschäftsprozesse eingebettet durch:

• SaaS-Plattformen mit integrierten KI-Assistenten
• Browser-Erweiterungen, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen
• Copilot-Tools, die in Produktivitätssuiten integriert sind
• Schatten-KI – nicht genehmigte oder undokumentierte KI-Anwendungen, die von Mitarbeitern eingesetzt werden

Veraltete Sicherheitskontrollen, die für zentralisierte IT-Umgebungen konzipiert wurden, bieten weder Sichtbarkeit noch Durchsetzung am Punkt der KI-Interaktion. Diese Diskrepanz setzt Unternehmen Datenlecks, Compliance-Verstößen und unautorisierter Modellnutzung aus.

Risikoanalyse: Gefahren unkontrollierter KI-Nutzung

Die Verbreitung von KI-Tools bringt mehrere Sicherheits- und Betriebsrisiken mit sich:

• Datenexposition: Sensible Unternehmens- oder Kundendaten können versehentlich mit Drittanbieter-KI-Modellen geteilt werden.
• Compliance-Lücken: Unüberwachte KI-Nutzung kann gegen regulatorische Anforderungen verstoßen (z. B. DSGVO, HIPAA, CCPA).
• Modellvergiftung: Angreifer könnten ungesicherte KI-Interaktionen ausnutzen, um Ausgaben zu manipulieren oder Trainingsdaten zu extrahieren.
• Betriebliche Blindstellen: Sicherheitsteams haben keine Echtzeit-Sichtbarkeit in KI-gestützte Workflows, was die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen verzögert.

Empfehlungen zur Absicherung von KI-Workflows

Um Risiken zu mindern, sollten Unternehmen einen mehrschichtigen Ansatz zur Kontrolle der KI-Nutzung verfolgen:

1. Einsatz KI-spezifischer Überwachung: Implementieren Sie Tools, die KI-Interaktionen auf Endpunkt-, Browser- und SaaS-Ebene verfolgen.
2. Durchsetzung kontextbezogener Richtlinien: Definieren Sie granulare Regeln für die KI-Nutzung basierend auf Benutzerrollen, Datensensitivität und Modellfähigkeiten.
3. Integration in bestehende Sicherheits-Stacks: Stellen Sie sicher, dass KI-Kontrollen mit DLP-, CASB- und SIEM-Lösungen für zentrale Sichtbarkeit interoperabel sind.
4. Schulung der Mitarbeiter: Schulen Sie Mitarbeiter in sicherer KI-Nutzung und betonen Sie Risiken im Zusammenhang mit Schatten-KI und unautorisierten Tools.
5. Zero Trust für KI einführen: Wenden Sie das Prinzip der geringsten Privilegien auf den KI-Zugriff an und überprüfen Sie jede Interaktion, bevor Berechtigungen erteilt werden.

Da KI immer stärker in Unternehmensabläufe eingebettet wird, müssen Sicherheitsteams über veraltete Kontrollen hinausgehen, um die einzigartigen Herausforderungen der dezentralen KI-Einführung zu bewältigen. Proaktive Governance ist entscheidend, um Innovation mit Risikominderung in Einklang zu bringen.