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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
Unternehmen, die umfassende ChatGPT-DLP-Strategien umsetzen, erkennen konkrete Vorteile wie:
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:
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:
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:
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.
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.
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.
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.
Während generative KI-Tools zunehmend in die Arbeitsabläufe von Unternehmen integriert werden, werden sich auch die DLP-Strategien weiterentwickeln.
Zukunftsorientierte Unternehmen erforschen dies bereits:
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:
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:
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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.
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.
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.
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.
Zu den besonders gefährdeten Daten gehören:
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.
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.
Die Richtlinien sollten Folgendes umfassen:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.