LONDON (IT BOLTWISE) – Die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen birgt nicht nur Chancen, sondern auch erhebliche Sicherheitsrisiken. Shadow-KI, die ohne Genehmigung der IT-Abteilungen genutzt wird, kann zu unkontrollierter Datenfreigabe und neuen Angriffspunkten führen. Unternehmen müssen dringend Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu managen und ihre Sicherheitsstrategien anzupassen.
Die rasante Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen bringt nicht nur Vorteile, sondern auch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich. Ein besonders kritisches Phänomen ist die sogenannte Shadow-KI, bei der Mitarbeiter KI-Tools ohne formale Genehmigung der IT- und Sicherheitsteams nutzen. Diese unkontrollierte Nutzung kann zu einer ungewollten Datenfreigabe und neuen Angriffspunkten führen, die außerhalb der Sichtweite der Sicherheitsabteilungen liegen.
Shadow-KI unterscheidet sich von traditioneller Shadow-IT dadurch, dass sie Systeme umfasst, die sensible Daten verarbeiten, generieren und möglicherweise speichern. Dies stellt eine neue Kategorie von Risiken dar, die viele Organisationen noch nicht vollständig bewältigen können. Die unkontrollierte Datenexposition, erweiterte Angriffsflächen und geschwächte Identitätssicherheit sind nur einige der Herausforderungen, die sich daraus ergeben.
Ein Grund für die schnelle Verbreitung von Shadow-KI ist ihre einfache Zugänglichkeit und der sofortige Nutzen, den sie bietet. Viele KI-Tools erfordern kaum Einrichtung, sodass Mitarbeiter sie sofort nutzen können. Laut einer Umfrage von Salesforce aus dem Jahr 2024 gaben 55 % der Mitarbeiter an, KI-Tools zu verwenden, die nicht von ihrer Organisation genehmigt wurden. Da viele Unternehmen keine klaren Richtlinien für die Nutzung von KI haben, müssen die Mitarbeiter selbst entscheiden, welche Tools sie verwenden und wie sie diese einsetzen, oft ohne die Sicherheitsimplikationen zu verstehen.
Die Nutzung von generativen KI-Tools wie ChatGPT oder Claude kann die Produktivität steigern, birgt jedoch das Risiko, dass sensible Daten ohne Aufsicht extern geteilt werden. Ob der KI-Anbieter diese Daten für das Modelltraining verwendet, hängt von der Plattform und dem Kontotyp ab, aber in jedem Fall haben die Daten die Sicherheitsgrenze der Organisation verlassen.
Auf Abteilungsebene kann Shadow-KI auftreten, wenn Teams KI-APIs oder Drittanbieter-Modelle in Anwendungen integrieren, ohne eine formale Sicherheitsüberprüfung durchzuführen. Diese Integrationen können interne Daten exponieren und neue Angriffspunkte schaffen, die Sicherheitsteams nicht sehen oder kontrollieren können. Anstatt Shadow-KI vollständig zu eliminieren, müssen Organisationen aktiv die Risiken managen, die sie schafft.
Shadow-KI wird oft als Governance-Problem betrachtet, ist jedoch im Kern ein Sicherheitsproblem. Im Gegensatz zu traditioneller Shadow-IT, bei der Mitarbeiter nicht genehmigte Software verwenden, umfasst Shadow-KI Systeme, die Daten aktiv verarbeiten und speichern, was die unautorisierte Nutzung von KI zu einem breiteren Risiko der Datenexposition und des Missbrauchs von Zugängen macht.
Um die Risiken von Shadow-KI zu reduzieren, müssen Organisationen klare Richtlinien für die Nutzung von KI aufstellen, genehmigte KI-Alternativen bereitstellen und die Sichtbarkeit der KI-Nutzungsmuster verbessern. Zudem sollten Mitarbeiter über die Sicherheitsrisiken von KI aufgeklärt werden, um unabsichtliche Datenexpositionen zu minimieren.
Organisationen, die Shadow-KI proaktiv managen, gewinnen eine größere Kontrolle darüber, wie KI in ihren Umgebungen genutzt wird. Effektives Management von Shadow-KI bietet mehrere Vorteile, darunter vollständige Sichtbarkeit darüber, welche KI-Tools verwendet werden und auf welche Daten sie zugreifen, reduzierte regulatorische Exposition und eine schnellere und sicherere KI-Adoption mit geprüften Tools und umfassenden Richtlinien.
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