Vom Brainstorming von Produkttexten bis zum Verfassen von E-Mail-Texten haben sich ChatGPT und andere generative KI-Tools schnell in die täglichen Arbeitsabläufe von Unternehmens-Teams integriert. Diese neue Produktivität bringt jedoch auch eine neue Kategorie von Risiken mit sich: die unbeabsichtigte Preisgabe sensibler Daten.
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software operieren große Sprachmodelle (LLMs) in einer Grauzone, in der menschliche Eingaben und KI-Ausgaben schwer zu steuern sind. Mitarbeiter könnten geschützten Code, vertrauliche Verträge oder Kundendaten in einen Chatbot einfügen, ohne sich der möglichen Konsequenzen bewusst zu sein.
In regulierten Branchen steht sogar noch mehr auf dem Spiel.
Damit kommt eine neue Art von Data Loss Prevention (DLP) Strategie ins Spiel: eine, die auf die Realitäten der KI zugeschnitten ist. In diesem Artikel erläutern wir, wie ChatGPT die Gleichung der Datensicherheit verändert und zeigen Ihnen, wie Sie ein DLP-Programm aufbauen, das Ihre Daten schützt, ohne Innovationen zu behindern.
Die Herausforderung der ChatGPT-Datensicherheit verstehen
ChatGPT und andere LLMs stellen Unternehmen vor einzigartige Herausforderungen bei der Datensicherheit. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen sind diese KI-Tools so konzipiert, dass sie aus den erhaltenen Daten lernen und menschenähnliche Texte generieren. Obwohl das ständige Lernen ein hyper-personalisiertes und verfeinertes Erlebnis schafft, birgt diese Funktionalität auch eine Reihe von Risiken.
Datenlecks
Mitarbeiter, die ChatGPT verwenden, könnten bei der Interaktion mit dem Tool versehentlich sensible Informationen wie geistiges Eigentum oder Kundendaten weitergeben.
Angenommen, ein Produktmanager fügt Spezifikationen für ein noch nicht veröffentlichtes Produkt in ChatGPT ein, um die Erstellung von Marketinginhalten zu unterstützen. Obwohl ChatGPT diese Daten nur im Konto des Benutzers speichert, könnten vertrauliche Informationen unbeabsichtigt preisgegeben werden, wenn das Konto kompromittiert wird.
Persistenz von Informationen
ChatGPT Enterprise geht zwar anders mit dem Speicher um, aber die an die persönliche Version von ChatGPT gesendeten Daten können gespeichert und möglicherweise für das Modelltraining verwendet werden, was zu Bedenken hinsichtlich der langfristigen Datenexposition führt.
ChatGPT Enterprise bietet Teams jedoch mehr Flexibilität im Umgang mit sensiblen Daten. ChatGPT trainiert nicht auf Inhalte von ChatGPT Enterprise, Administratoren können Speicher in der gesamten Organisation aktivieren/deaktivieren (Einzelpersonen können die Speicher in ihren persönlichen Sitzungen immer noch kontrollieren) und der Speicher ist als von den Arbeitsbereichen getrenntes System organisiert, sodass jeder Einzelne seine eigenen Speicher verwaltet, ohne sie mit Teamkollegen zu teilen.
Einführung von Shadow AI
Ähnlich wie bei der Schatten-IT, bei der Mitarbeiter nicht autorisierte Software oder Hardware verwenden, geht es bei Shadow AI um die nicht autorisierte Nutzung von KI-Modellen, maschinellen Lerntools oder anderen KI-Systemen.
Mitarbeiter könnten generative KI-Tools ohne Genehmigung der IT-Abteilung verwenden, etablierte Sicherheitsprotokolle umgehen und riskieren, sensible Unternehmensdaten zu gefährden.
Komplikationen bei der Compliance
Unternehmen, die KI-Tools in regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen einsetzen, stehen vor zusätzlichen Herausforderungen, wenn sie sicherstellen wollen, dass KI-Interaktionen den Vorgaben wie HIPAA, DSGVO, PCI DSS und anderen Vorschriften entsprechen.
Die sich entwickelnde Rolle von DLP in einer KI-gesteuerten Welt
Herkömmliche DLP-Lösungen wurden in erster Linie für die Überwachung und Kontrolle von Daten entwickelt, die über E-Mails, Dateiübertragungen und Endpoint-Aktivitäten übertragen werden. Der Aufstieg von KI-Tools wie ChatGPT erfordert jedoch einen ausgefeilteren Ansatz.
Moderne DLP-Strategien für KI-Umgebungen sollten:
- Überwachen und Analysieren von Texteingaben in KI-Plattformen
- Identifizieren Sie sensible Inhalte, bevor sie mit externen KI-Systemen geteilt werden
- Echtzeit-Alerts und Interventionen, wenn riskante Verhaltensweisen entdeckt werden
- Erstellung umfassender Prüfprotokolle von KI-Interaktionen für Compliance-Zwecke
- Aufklärung der Benutzer über sichere KI-Einsatzpraktiken
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Mitarbeiter im Begriff ist, einen Kundenvertrag in ChatGPT einzufügen. Eine effektive KI-DLP-Lösung würde die sensiblen Inhalte in Echtzeit erkennen, die Übertragung blockieren und sofort Hinweise auf sicherere Alternativen geben.
Auswirkungen von ChatGPT DLP in der Praxis
Unternehmen, die umfassende ChatGPT-DLP-Strategien umsetzen, erkennen konkrete Vorteile wie:
- Verringerung der versehentlich preisgegebenen Daten durch KI-Plattformen
- Verbesserte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- Mehr Transparenz darüber, wie KI-Tools im gesamten Unternehmen eingesetzt werden
- Größeres Vertrauen der Mitarbeiter in die sichere Nutzung von KI-Fähigkeiten
- Schutz des geistigen Eigentums
Wichtige Komponenten einer ChatGPT-DLP-Strategie
Risikobewertung und Datenklassifizierung
Nehmen wir eine Organisation im Gesundheitswesen: Sie könnte Patientendaten als streng vertraulich, Finanzdaten als vertraulich und öffentlich zugängliche Forschungsdaten als uneingeschränkt klassifizieren und für jede Kategorie entsprechende KI-Zugriffsrichtlinien festlegen.
Bevor Sie technische Kontrollen implementieren, können Unternehmen ihre Datenlandschaft verstehen, indem sie:
- Identifizieren, welche Arten von Daten am meisten durch KI gefährdet sind
- Klassifizierung von Daten nach Sensibilität und regulatorischen Anforderungen
- Datenflüsse abbilden, um zu verstehen, wie Informationen zu KI-Tools gelangen können
- Bewerten, welche Teams und Rollen einen legitimen geschäftlichen Bedarf an KI-Tools haben
Richtlinien und Governance entwickeln
Finanzdienstleister könnten eine KI-Nutzungsrichtlinie aufstellen, die die gemeinsame Nutzung sensibler Daten mit nicht genehmigten Tools verbietet (z. B. das Einfügen von Kundenkontodaten, Finanzprognosen oder internen Strategiedokumenten in ein generatives KI-Tool), genehmigte Anwendungsfälle umreißt, einen Antragsprozess für neue Tools festlegt und einen Plan für die Reaktion auf Vorfälle enthält.
Unternehmen können diese Richtlinien umsetzen, um klare Grenzen für die Nutzung von KI-Tools festzulegen:
- Akzeptable Benutzerrichtlinien, die sich speziell mit KI-Interaktionen befassen
- Richtlinien zum Umgang mit Daten für verschiedene Arten von Informationen
- Genehmigungsprozesse für die Einführung von KI-Tools
- Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle bei potenzieller Datenexposition
- Regelmäßige Überprüfung der Richtlinien zur Anpassung an die sich entwickelnden KI-Fähigkeiten
Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter
Wenn ein Fertigungsunternehmen KI auf sichere Weise in die Arbeitsabläufe seiner Mitarbeiter einführen möchte, können die Mitarbeiter an Schulungsmodulen teilnehmen, die ihnen zeigen, wie sie mit ChatGPT interagieren können, ohne dass geschützte Designspezifikationen oder Produktionsprozesse offengelegt werden.
Organisationen können ein Bewusstsein für die Sicherheit von KI schaffen, indem sie:
- Aufklärung über die Risiken der gemeinsamen Nutzung sensibler Daten mit KI-Tools
- Schulung zur Erkennung, welche Arten von Informationen niemals weitergegeben werden sollten
- Klare Richtlinien für zugelassene KI-Plattformen und Anwendungsfälle
- Regelmäßige Erinnerungen und Updates, wenn sich die KI-Funktionen weiterentwickeln
- Schaffung einer Kultur des verantwortungsvollen Umgangs mit KI.
Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung
Die Integration von ChatGPT in Unternehmensumgebungen bietet zwar ein enormes Potenzial, ist aber auch nicht ohne Herausforderungen. Von der Abwägung der Sicherheitsaspekte über das Schritthalten mit der technologischen Entwicklung bis hin zu Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes müssen Unternehmen durchdachte Strategien anwenden, um einen verantwortungsvollen und effektiven Einsatz zu gewährleisten.
Herausforderung: Die Balance zwischen Sicherheit und Produktivität
Viele Mitarbeiter haben durch KI-Tools erhebliche Produktivitätssteigerungen festgestellt, und allzu restriktive Richtlinien können die Nutzung von Shadow IT fördern.
Die Lösung? Schaffen Sie abgestufte Zugriffsmodelle, bei denen bestimmte Teams einen breiteren KI-Zugang mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen haben, während Sie strengere Kontrollen für Abteilungen mit hohem Risiko beibehalten.
Herausforderung: Mit der schnellen Entwicklung der KI Schritt halten
Wie bei jeder revolutionären Technologie entwickeln sich auch die Fähigkeiten der KI ständig weiter, wodurch möglicherweise neue Sicherheitslücken entstehen.
Unternehmen können dieses Problem lösen, indem sie ein spezielles KI-Governance-Team einrichten, das dafür verantwortlich ist, die Entwicklungen zu verfolgen und die DLP-Strategien entsprechend zu aktualisieren.
Herausforderung: Überwachung ohne Eingriff in die Privatsphäre
Es ist zwar wichtig, die KI-Nutzung auf Missbrauch zu überwachen, aber eine übermäßige Überwachung von KI-Interaktionen kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes der Mitarbeiter aufwerfen.
Diese Herausforderung kann vermieden werden, indem man die DLP-Bemühungen auf die Daten selbst und nicht auf das Benutzerverhalten konzentriert und für Transparenz darüber sorgt, was überwacht wird und warum.
Die Zukunft der KI- und DLP-Integration
Während generative KI-Tools zunehmend in die Arbeitsabläufe von Unternehmen integriert werden, werden sich auch die DLP-Strategien weiterentwickeln.
Zukunftsorientierte Unternehmen erforschen dies bereits:
- KI-gestützte DLP-Tools, die den Kontext und die Nuancen potenzieller Datenlecks besser verstehen können
- Integration von DLP direkt in unternehmenserprobte KI-Plattformen
- Zero-Trust-Architekturen, die kontinuierlich die Angemessenheit von KI-Interaktionen überprüfen
- Erweiterte Analysen zur Erkennung ungewöhnlicher Muster in der KI-Nutzung, die auf Versuche der Datenexfiltration hinweisen könnten
Erste Schritte mit ChatGPT DLP
Trotz der Risiken sollten sich Unternehmen nicht davon abhalten lassen, KI in ihren Technologie-Stack zu integrieren. Unternehmen, die ihre ChatGPT-DLP-Reise beginnen, sollten diese ersten Schritte in Betracht ziehen:
- Führen Sie ein Audit der KI-Nutzung durch: Nutzen Sie eine einfache Umfrage, um festzustellen, welche Teams bereits generative KI-Tools verwenden und zu welchem Zweck
- Entwickeln Sie eine vorläufige Richtlinie: Bei der Entwicklung umfassender Strategien sollten grundlegende Leitlinien für den angemessenen Einsatz von KI festgelegt werden
- Binden Sie die Stakeholder ein: Beziehen Sie die Bereiche Recht, Compliance, IT-Sicherheit und Geschäftsbereiche in die DLP-Planung ein
- Priorisieren Sie Hochrisikobereiche: Konzentrieren Sie die anfänglichen DLP-Bemühungen auf Abteilungen, die die sensibelsten Informationen verarbeiten
- Überwachungslösungen bereitstellen: Implementieren Sie eine grundlegende Überwachung, um die offensichtlichsten Datenleckszenarien zu erkennen und zu verhindern
Sichere Einführung von KI mit Varonis
Da KI-Tools wie ChatGPT die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, umgestalten, stehen Unternehmen vor einer kritischen Herausforderung: Wie kann KI genutzt werden, ohne sensitive Daten zu gefährden? Damit wird eine starke ChatGPT-DLP-Strategie zur Notwendigkeit.
Durch die Kombination technischer Sicherheitsvorkehrungen, klarer Richtlinien, Mitarbeiterschulungen und kontinuierlicher Überwachung können Organisationen das volle Potenzial der generativen KI ausschöpfen und gleichzeitig die Sicherheit und Konformität ihrer Daten gewährleisten.
Varonis bietet modernste DLP-Funktionen, die gewährleisten, dass Unternehmen KI sicher einsetzen können. Mit umfassender Transparenz darüber, wo sensible Daten gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann und wie sie in Cloud- und lokalen Umgebungen verwendet werden, versetzt Varonis Sicherheitsteams in die Lage, KI-bezogene Risiken zu erkennen, Schatten-Daten zu eliminieren und den Zugriff nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen in großem Umfang durchzusetzen.
Durch die Nutzung von Varonis zur Unterstützung bei der KI-Bereitstellung kann Ihr Unternehmen:
- Sensitive Daten in Ihrer Umgebung entdecken und klassifizieren
- Verhindern, dass Daten in unkontrollierte KI-Tools gelangen
- Nutzung überwachen, riskantes Verhalten kennzeichnen und die Einhaltung vereinfachen
Möchten Sie mehr erfahren? Nehmen Sie an unserer kostenlosen Datenrisikobewertung teil und erfahren Sie, wie Varonis Ihr Unternehmen bei der Einführung von KI unterstützen kann.
Häufig gestellte Fragen zu ChatGPT DLP
Was ist ChatGPT DLP?
ChatGPT DLP bezeichnet eine Strategie zum Schutz vor Datenverlust, die sensible Informationen davor schützt, unbeabsichtigt an große Sprachmodelle wie ChatGPT weitergegeben zu werden. Es umfasst technische Kontrollen, Benutzerschulungen und Richtlinien, die Datenlecks durch KI-Interaktionen verhindern.
Warum stellt ChatGPT ein Sicherheitsrisiko für Unternehmen dar?
ChatGPT kann ein Risiko darstellen, wenn Mitarbeiter vertrauliche Daten wie Quellcode, Finanzdaten oder Kundendaten in das Tool eingeben. Diese Daten können gespeichert, für Schulungszwecke verwendet oder offengelegt werden, was zu regulatorischen und Compliance-Problemen führen kann.
Kann ChatGPT die Daten, die Sie teilen, speichern oder sich merken?
OpenAI gibt an, dass Daten aus ChatGPT-Interaktionen zur Verbesserung des Modells gespeichert werden können, sofern Nutzer dies nicht ablehnen oder eine Unternehmensversion verwenden. Dies bedeutet, dass sensible Eingaben gespeichert werden können, es sei denn, sie werden ordnungsgemäß verwaltet.
Wie können Organisationen Datenlecks durch ChatGPT verhindern?
Unternehmen können Datenlecks verhindern, indem sie KI-spezifische DLP-Kontrollen wie Eingabefilterung, Echtzeitüberwachung, Zugriffsbeschränkungen und Benutzerschulungen implementieren. Governance-Richtlinien und KI-zugelassene Tools sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung.
Welche Arten von Daten sind bei ChatGPT am meisten gefährdet?
Zu den besonders gefährdeten Daten gehören:
- Geistiges Eigentum
- Kunden- oder Patientenakten (PII/PHI)
- Finanzielle oder rechtliche Dokumente
- Anmeldeinformationen oder interne Systemdetails
Was ist der Unterschied zwischen traditionellem DLP und ChatGPT DLP?
Herkömmliche DLP-Lösungen konzentrieren sich auf E-Mails, Dateiübertragungen und Endpoints. ChatGPT DLP erweitert den Schutz auf generative KI-Tools und stellt sicher, dass bei der Eingabe von Prompts oder KI-gesteuerten Workflows keine sensitive Daten offengelegt werden.
Können DLP-Tools verhindern, dass Daten an ChatGPT übermittelt werden?
Ja. Fortschrittliche DLP-Lösungen können sensible Inhalte scannen und abfangen, bevor sie an KI-Tools übermittelt werden, den Benutzer warnen, die Aktion blockieren oder vertrauliche Informationen automatisch schwärzen.
Welche Richtlinien sollten Unternehmen für die Nutzung von ChatGPT einführen?
Die Richtlinien sollten Folgendes umfassen:
- Genehmigte KI-Tools und -Plattformen
- Regeln zur Datenklassifizierung und -handhabung
- Rollenbasierter Zugriff auf generative KI
- Vorgänge bei Vorfällen im Zusammenhang mit KI-Risiken
Welche Branchen sind am stärksten von den Risiken der ChatGPT-Daten betroffen?
Branchen mit strengen regulatorischen Anforderungen, wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, der Rechtsbereich und die öffentliche Verwaltung, sind aufgrund der Sensibilität und des Umfangs der von ihnen verarbeiteten regulierten Daten besonders gefährdet.
Wie kann Varonis bei der DLP von ChatGPT helfen?
Varonis bietet umfassende Einblicke in die Datennutzung und Zugriffsmuster, erkennt riskante Verhaltensweisen und setzt Zugriffskontrollen nach dem Least-Privilege-Prinzip durch. Damit können Unternehmen KI-Interaktionen überwachen, sensible Daten schützen und Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA einhalten.
Wie kann ChatGPT bei einem Datenexfiltrationsangriff ausgenutzt werden?
Angreifer oder böswillige Insider könnten ChatGPT als Exfiltrationsvektor nutzen, indem sie vertrauliche Daten übermitteln und Erkenntnisse außerhalb der Unternehmensgrenzen abrufen. Da KI-Plattformen ausgehende Inhalte möglicherweise nicht protokollieren oder deren Sichtbarkeit einschränken, entsteht eine Schwachstelle für herkömmliche Sicherheitswerkzeuge.
Erfüllt ChatGPT die Sicherheits- und Compliance-Standards auf Unternehmensebene?
Nur die Angebote ChatGPT Enterprise und API bieten konfigurierbare Datenspeicherung, SSO, SOC 2-Konformität und Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung. Die kostenlosen und Plus-Versionen garantieren keine Kontrollen auf Unternehmensniveau und sind daher für die Verwendung sensibler Daten ungeeignet.
Kann ChatGPT für den sicheren internen Gebrauch konfiguriert werden?
Ja, aber dafür ist eine Weiterleitung über zugelassene APIs oder die Einbettung in sichere Umgebungen erforderlich. Dazu gehören Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), proxybasierte Kontrollen und in einigen Fällen privates LLM-Hosting oder Edge-Bereitstellung.
Können Sicherheitsteams überwachen, was Mitarbeiter in ChatGPT eingeben?
Ja, mit Tools wie Sitzungsaufzeichnung, Proxy-Überwachung und Eingabesanierungsfiltern können Sicherheitsteams KI-Interaktionen protokollieren und überprüfen. Allerdings müssen Datenschutzbedenken durch eine Überwachung mittels transparenter Richtlinien ausgeglichen werden.
Wie gelten Vorschriften wie die DSGVO und HIPAA für die Nutzung von ChatGPT?
Diese Vorschriften schreiben die Kontrolle über persönliche und sensitive Daten vor. Wenn ChatGPT regulierte Daten speichert oder verarbeitet, könnte das Unternehmen für Verstöße haftbar gemacht werden. Datenverarbeiter (wie OpenAI) müssen die Anforderungen hinsichtlich Datenhoheit, Löschungsrechten und Meldepflicht bei Datenschutzverletzungen einhalten.
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