Ist KI die neue Insider-Bedrohung?

TL;DR

Die Nutzung von generativer KI am Arbeitsplatz birgt erhebliche Risiken, die oft aus gut gemeinten, jedoch unbedachten Handlungen von Mitarbeitern resultieren. Diese Risiken reichen von Datenverletzungen über den Verlust von geistigem Eigentum bis hin zu regulatorischen Verstößen. Angesichts der mangelnden Kontrollmechanismen müssen Unternehmen geeignete Strategien entwickeln, um die Sicherheit zu gewährleisten, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.

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Insider-Bedrohungen stellen seit jeher eine Herausforderung dar, da sie die Grenze zwischen vertrauensvollem Zugang und riskantem Verhalten verwischen. Mit dem Aufkommen generativer KI sind die Risiken jedoch nicht nur auf böswillige Insider beschränkt, die Zugangsdaten missbrauchen. Vielmehr entstehen sie häufig aus dem Bestreben gutmeinender Mitarbeiter, ihre Arbeit effizienter zu erledigen. Dies kann durch Entwickler geschehen, die Code umschreiben, Analysten, die Berichte zusammenfassen, oder Marketingmitarbeiter, die Kampagnen entwerfen. Oft wird Sicherheit dabei als nachrangig betrachtet.

Die unregulierte Nutzung von KI-Tools im Unternehmen führt dazu, dass Sicherheits- und IT-Teams häufig erst spät erkennen, dass riskante Nutzungsmuster bereits in die Arbeitsabläufe integriert sind. Diese Situation wird durch die allgemeine Begeisterung und die verbreitete Nutzung von KI verstärkt, was dazu führt, dass Sicherheitsbedenken oft ignoriert werden.

Die Risiken der KI-Nutzung lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen:

1. Sensitive Datenverletzungen: Ein unbedacht eingefügter API-Schlüssel oder ein Protokoll kann außerhalb der Unternehmensgrenzen verloren gehen und ist dann nicht mehr kontrollierbar.

2. Erosion des geistigen Eigentums: Proprietäre Informationen, die in KI-Tools eingegeben werden, könnten als Trainingsdaten verwendet werden oder durch gezielte Angriffe offengelegt werden, was dem Unternehmen einen Wettbewerbsnachteil verschaffen kann.

3. Regulatorische Verstöße: Das Hochladen von regulierten Daten in nicht genehmigte KI-Systeme kann zu erheblichen rechtlichen Konsequenzen führen, auch wenn es zu keinem tatsächlichen Datenverlust kommt.

Ein weiteres Problem ist das sogenannte “Shadow AI”. Ähnlich wie bei “Shadow IT”, wo nicht genehmigte Softwarelösungen genutzt werden, verwenden Mitarbeiter KI-Tools, ohne sich der Risiken bewusst zu sein. Diese Nutzung geschieht oft außerhalb der Sichtbarkeit von Sicherheitsmaßnahmen, was die Identifizierung und Kontrolle von potenziellen Bedrohungen erschwert.

Technische Details/Implikationen

Die bestehenden Sicherheitsansätze sind oft unzureichend, um die Herausforderungen der KI-Nutzung adäquat zu bewältigen. Traditionelle Sicherheitslösungen wie Data Loss Prevention (DLP) und Extended Detection and Response (XDR) sind darauf ausgelegt, strukturierte Daten zu erfassen, haben jedoch Schwierigkeiten, unstrukturierte und weniger offensichtliche Informationen zu identifizieren. Die Geschwindigkeit, mit der KI-Tools angenommen werden, übersteigt häufig die Fähigkeit der Sicherheitsabteilungen, geeignete Kontrollen zu implementieren.

Die wenigen verfügbaren Governance- und Sicherheitslösungen für KI sind oft teuer, komplex oder nur auf bestimmte Anwendungsfälle fokussiert. Diese Herausforderungen erinnern an frühere Sicherheitsblindstellen, wie sie bei der Einführung von Cloud-Speicher oder der Nutzung persönlicher Geräte im Unternehmensumfeld auftraten.

Fazit/Ausblick

Die unregulierte Nutzung von generativer KI erfordert dringende Aufmerksamkeit von Unternehmen, um Sicherheitsrisiken zu minimieren, ohne die Produktivität der Mitarbeiter zu beeinträchtigen. Es ist entscheidend, geeignete Strategien und Technologien zu entwickeln, um die Vorteile von KI zu nutzen und gleichzeitig die Sicherheit zu gewährleisten.