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Seit ihrem allgemeinen Aufkommen im Jahr 2022 hat die generative KI einen grundlegenden Wandel im Datenmanagement und in der Datensicherheit ausgelöst. Schätzungen zufolge nutzt mittlerweile jeder vierte Arbeitnehmer täglich Apps von GenAI, oft ohne das Wissen des Arbeitgebers und des IT-Teams. Dies gibt Anlass zur Sorge, da genAI mit einem unersättlichen Appetit auf den Konsum sowohl alltäglicher als auch sensibler Daten entwickelt wurde.
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von GenAI ist die wirksame Sicherung Ihrer Daten ein strategisches Gebot. Die Vernachlässigung der Datensicherheit im Rahmen von genAI kann katastrophale Folgen für Ihr Unternehmen haben. Unser neues E-Book „ Securing Gen AI for Dummies“ liefert Ihnen nützliche Informationen, um den Einsatz von GenAI-Tools in Ihrem Unternehmen im Rahmen robuster Datensicherheitspraktiken auszugleichen.
Gen AI: Eine kurze Einführung
Den Kern von GenAI-Apps wie ChatGPT, Jasper und Google Gemini bilden große Sprachmodelle (LLMs), die auf fortschrittlichen neuronalen Netzwerken basieren. LLMs ermöglichen die Interaktion von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie maschinellem Lernen (ML), Deep Learning und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) auf eine Weise, die den menschlichen Denkprozessen und Sprachmustern sehr nahe kommt. Im Kern nutzt ein LLM eine große Menge an Beispieldaten, um menschliche Sprache und Datensätze zu trainieren, zu erkennen und zu interpretieren. Und die Art und Weise, wie ein LLM neue Beispieldaten sammelt und nutzt, bildet die Grundlage für die Herausforderungen der Datensicherheit eines Unternehmens bei der Verwendung von genAI-gestützten Apps.
Obwohl die Effizienz und das Innovationspotenzial von GenAI verlockend sind, gibt es erhebliche Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und Ethik.
Die Sicherheitsimplikationen von GenAI
Das größte Sicherheitsproblem bei genAI ist das Risiko, dass vertrauliche Daten versehentlich preisgegeben werden. Mitarbeiter, die ein genAI-Tool verwenden, geben möglicherweise wichtige, geschützte und vertrauliche Daten an dieses weiter, ohne sich der Gefahren einer möglichen Offenlegung bewusst zu sein. Wenn Mitarbeiter bewährte Sicherheitspraktiken umgehen, verschlimmern sie lediglich das Problem des Datenverlusts und können zu Urheberrechtsverletzungen und Rechtsstreitigkeiten führen.
Gleichzeitig kann eine Datenfreigabe in einer genAI-Anwendung eines Drittanbieters die damit verbundenen Kernanwendungen eines Unternehmens erreichen und zu einem Diebstahl geistigen Eigentums führen. GenAI hat auch neue Gefahrenquellen wie das Data Scraping eröffnet, bei dem große Mengen sensibler Daten aus verschiedenen Quellen aggregiert und missbraucht werden. Eine weitere subtile, aber wirksame Bedrohung ist die Datenvergiftung, bei der einem GenAI-Tool absichtlich schädliche oder ungenaue Daten zugeführt werden, um kompromittierte oder ungenaue Ergebnisse zu produzieren.
Ähnlich wie bei der Datenvergiftung können prädiktive Modelle in genAI, die zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage vorhandener Datenmuster vorhersagen, für böswillige Ausbeutung anfällig werden, was Möglichkeiten zur Datenverfälschung und zum Datendiebstahl eröffnet. Eine weitere Cyberbedrohung für genAI sind Prompt-Injection-Angriffe durch Angreifer, die KI-Modelle durch geschickte Eingaben dazu bringen, vertrauliche Informationen preiszugeben oder nicht autorisierte Aktionen auszuführen.
Das Aufkommen KI-gesteuerter Bedrohungen stellt die dunkle Seite der Gen-KI-Evolution dar. Unternehmen können jedoch betriebliche Grenzen setzen, um sicherzustellen, dass Innovationen mit genAI in einem robusten Rahmen aus Sicherheit und Datenschutz gedeihen.
Moderne SSE-Technologie hilft, genAI abzusichern
Das Konzept des Zero Trust ist ein Eckpfeiler moderner Cybersicherheitstechnologien. Im Kontext von genAI bedeutet dies nicht, die Nutzung dieser Tools einzuschränken, sondern stattdessen sicherzustellen, dass jede Interaktion mit ihnen überwacht wird. Da die Sicherheit vertraulicher Daten oberste Priorität hat, muss jede Interaktion mit einem genAI-Tool kontinuierlich überprüft werden, um sicherzustellen, dass die Daten nicht versehentlich mit einer genAI-Plattform geteilt werden – unabhängig von der Art des verwendeten Tools oder der verwendeten Plattform.
Zero-Trust-Prinzipien bilden die Grundlage einer ordnungsgemäß konzipierten Security Service Edge (SSE)-Plattform, die die Sicherheit von Daten, SaaS, Browsern und privaten Apps in einer einheitlichen Cloud-basierten Plattform konsolidiert. SaaS-Sicherheitslösungen wie Cloud Access Security Broker (CASBs) sind eine wichtige Komponente einer SSE-Plattform, die tiefe Einblicke in die in Cloud- und SaaS-Diensten lauernden Gefahren bietet, einschließlich potenzieller Schwachstellen bei neuen GenAI-Apps. Diese Lösungen identifizieren nicht nur die verwendeten GenAI-Apps, sondern auch die damit verbundenen Risiken, Datenschutzbedenken, Benutzerverhalten und Compliance-Auswirkungen. Sie helfen Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zur Durchsetzung der Sicherheit zu treffen und ihre Sicherheitsprotokolle an spezifische Bedrohungen anzupassen. Die branchenführende SaaS-Sicherheitslösung von Netskope nutzt die Leistungsfähigkeit von genAI zur schnellen App-Erkennung und Risikokategorisierung und bietet erweiterte Einblicke in App-Risiken, Sicherheitslage und Verhalten.
Wenn Ihr Unternehmen das Potenzial der generativen KI erkundet, sollten Sie bedenken, dass die Beschäftigung mit dieser Technologie der Erziehung eines aufgeweckten, wissbegierigen Kindes voller grenzenloser Möglichkeiten gleicht. Es bedarf sorgfältiger Anleitung, um sicherzustellen, dass jede Interaktion sowohl sicher als auch gut informiert ist und bei jedem Schritt eine gesunde Entwicklung gefördert wird. Laden Sie für eine ausführliche Anleitung zum Sichern von GenAI in Ihrem Unternehmen ein kostenloses Exemplar unseres neuesten E-Books für Dummies „ Sicherstellen von Generative AI für Dummies“ herunter.
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