Schutz sensibler Daten im Zeitalter der generativen KI: Risiken, Herausforderungen und Lösungen

Generative KI-Tools wie ChatGPT, Copilot und Claude revolutionieren den Arbeitsplatz, indem sie es Mitarbeitern ermöglichen, schneller und intelligenter zu arbeiten. Diese Tools können Berichte verfassen, komplexe Daten zusammenfassen und sogar bei der Problemlösung helfen – alles in Sekundenschnelle. Doch diese Bequemlichkeit hat ihren Preis. Ein aktueller Bericht von Harmonic zeigt, dass 8,5 % der Mitarbeiteranfragen an diese Tools sensible Daten enthalten. Dazu gehören Kundeninformationen (46 %), personenbezogene Daten von Mitarbeitern (PII) (27 %) und rechtliche oder finanzielle Details (15 %). Noch alarmierender ist, dass über die Hälfte dieser Lecks (54 %) auf kostenlosen KI-Plattformen auftreten, die Benutzeranfragen zur Modellschulung nutzen.

Für Unternehmen ist dies eine tickende Zeitbombe. Sensible Datenlecks durch generative KI-Tools stellen ernsthafte Risiken für Datenschutz, Sicherheit und Compliance dar. Da generative KI am Arbeitsplatz immer häufiger eingesetzt wird, müssen Organisationen schnell handeln, um diese Risiken zu mindern und gleichzeitig die Vorteile der KI-gestützten Produktivität zu nutzen.

In diesem Blogbeitrag werden wir untersuchen, warum Mitarbeiter versucht sind, sensible Daten bei der Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) zu verwenden, welche Folgen dies hat und welche konkreten Schritte Unternehmen unternehmen können, um diese Praxis zu verhindern. Schließlich werden wir erörtern, wie das AI Data Gateway von Kiteworks eine ideale Lösung zum Schutz sensibler Daten in dieser neuen Ära der KI-getriebenen Innovation bietet.

Warum Mitarbeiter sensible Daten bei der Nutzung von LLMs verwenden

Generative KI-Tools sind für viele Mitarbeiter unverzichtbar geworden, weil sie eines versprechen: Effizienz. In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt stehen Mitarbeiter unter ständigem Druck, schnell und genau Ergebnisse zu liefern. Generative KI bietet eine Abkürzung – eine, die oft zu verlockend ist, um sie zu ignorieren.

1. Zeit sparen

Mitarbeiter wenden sich häufig an LLMs, um Zeit bei sich wiederholenden oder arbeitsintensiven Aufgaben zu sparen. Beispielsweise könnten Kundenservicemitarbeiter Kundenabrechnungsinformationen in ein LLM eingeben, um personalisierte Antworten zu entwerfen oder Probleme effizienter zu lösen. Ebenso könnten HR-Profis Gehaltsdaten verwenden, um Berichte oder Zusammenfassungen schnell zu erstellen.

2. Effizienz steigern

Generative KI ist hervorragend darin, große Datensätze zu synthetisieren und Einblicke in einem leicht verständlichen Format zu präsentieren. Mitarbeiter, die mit Versicherungsansprüchen oder juristischen Dokumenten arbeiten, könnten sensible Informationen in ein LLM hochladen, um Zusammenfassungen zu erstellen oder Muster zu identifizieren, die sonst Stunden oder sogar Tage dauern würden, um sie manuell zu entdecken.

3. Komplexe Probleme lösen

Bei technischen Herausforderungen könnten Mitarbeiter Sicherheitskonfigurationen oder Vorfallberichte mit einem LLM teilen, um sinnvolle Empfehlungen zu erhalten. Während dies bei der Fehlersuche unglaublich hilfreich sein kann, werden dadurch auch kritische Sicherheitsdetails offengelegt, die bei einem Leck ausgenutzt werden könnten.

4. Mangel an Alternativen

In vielen Fällen greifen Mitarbeiter auf kostenlose generative KI-Tools zurück, weil unternehmensgenehmigte Alternativen entweder nicht verfügbar oder nicht benutzerfreundlich sind. Dieser Mangel an zugänglichen Tools drängt Mitarbeiter zu Schatten-IT-Praktiken, bei denen sie nicht autorisierte Apps ohne IT-Aufsicht verwenden.

Obwohl diese Motivationen aus Sicht der Mitarbeiter verständlich sind, schaffen sie erhebliche Risiken für Organisationen – Risiken, die proaktiv angegangen werden müssen.

Folgen der Weitergabe sensibler Daten an LLMs

Die Folgen der Weitergabe sensibler Daten an generative KI-Tools gehen weit über die unmittelbaren Vorteile am Arbeitsplatz hinaus. Organisationen stehen vor einer Vielzahl von Risiken, die ihren Ruf, ihre finanzielle Stabilität und ihre rechtliche Stellung gefährden können.

1. Datenschutzrisiken

Kostenlose generative KI-Plattformen verwenden häufig Benutzeranfragen zur Modellschulung, es sei denn, dies wird durch Unternehmensverträge ausdrücklich untersagt. Sobald sensible Informationen in diese Systeme hochgeladen werden, werden sie Teil des Trainingsdatensatzes des Modells und entziehen sich effektiv der Kontrolle der Organisation. Dies birgt ein erhebliches Risiko, private Kunden- oder Mitarbeiterinformationen offenzulegen.

2. Sicherheitsanfälligkeiten

Sicherheitsbezogene Anfragen – wie Penetrationstestergebnisse oder Netzwerkkonfigurationen – sind besonders gefährlich, wenn sie durch generative KI-Tools durchsickern. Cyberkriminelle könnten diese Informationen nutzen, um Schwachstellen zu identifizieren und gezielte Angriffe auf die Organisation zu starten.

3. Probleme mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Weitergabe sensibler Daten an LLMs kann gegen verschiedene Datenschutzgesetze und -vorschriften verstoßen, wie die DSGVO (Datenschutzgrundverordnung), HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) oder CCPA (California Consumer Privacy Act). Zum Beispiel:

• Datenschutzgrundverordnung: Das Hochladen personenbezogener Daten von EU-Bürgern ohne angemessene Schutzmaßnahmen könnte zu erheblichen DSGVO-Strafen führen.
• Health Insurance Portability and Accountability Act: Die Weitergabe von Patientengesundheitsinformationen an ein LLM könnte gegen die HIPAA-Datenschutzregeln verstoßen.
• California Consumer Privacy Act: Die unbefugte Offenlegung personenbezogener Daten von Einwohnern Kaliforniens ist ein Verstoß gegen den CCPA, der möglicherweise zu Klagen oder Strafen führt.

Darüber hinaus verlieren Geschäftsgeheimnisse ihren rechtlichen Schutz, wenn sie durch generative KI-Systeme offengelegt werden – was möglicherweise geistige Eigentumsrechte ungültig macht.

4. Reputationsschäden

Ein hochkarätiger Datenschutzverstoß, der durch den unachtsamen Einsatz generativer KI-Tools verursacht wird, könnte das Vertrauen der Kunden untergraben und den Ruf des Unternehmens schädigen. In der heutigen digitalen Welt führen solche Vorfälle oft zu öffentlichem Aufschrei und langfristigen Reputationsschäden.

5. Risiken durch fehlerhafte Datenaufnahme

Die Risiken beschränken sich nicht nur auf sensible Daten, die das Unternehmen verlassen; fehlerhafte oder ungenaue Informationen, die von LLMs generiert werden, können auch in die Arbeitsabläufe des Unternehmens gelangen. Wenn Mitarbeiter sich bei der Entscheidungsfindung auf falsche Einblicke aus generativen KI-Tools verlassen, könnte dies zu kostspieligen Fehlern oder Compliance-Verstößen führen.

Wie Unternehmen generative KI-Datenlecks verhindern können

Um diese Risiken zu mindern, müssen Organisationen einen umfassenden Ansatz verfolgen, der Bildung, Technologie und Durchsetzung von Richtlinien kombiniert. Lassen Sie uns jeden dieser Strategien genauer betrachten.

1. Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme durchführen

Die Aufklärung der Mitarbeiter über die Risiken der Weitergabe sensibler Daten ist entscheidend:

• Schulen Sie Mitarbeiter darüber, wie generative KI funktioniert und warum das Hochladen sensibler Informationen riskant ist.
• Lehren Sie Abfragetechniken, die es Mitarbeitern ermöglichen, nützliche Ergebnisse zu erzielen, ohne geschützte Informationen preiszugeben.
• Fördern Sie eine Kultur der Verantwortung, in der Mitarbeiter ihre Rolle beim Schutz der Unternehmensdaten verstehen.

2. Datei-Zugriff und -Nutzung überwachen

Implementieren Sie Systeme, die überwachen, wer auf sensible Dateien zugreift und wie sie verwendet werden:

• Verwenden Sie Zugriffskontrollmechanismen, um die Dateinutzung basierend auf Rollen einzuschränken.
• Setzen Sie Überwachungstools ein, die ungewöhnliche Aktivitäten im Zusammenhang mit sensiblen Dateien oder Systemen kennzeichnen.

3. In Technologielösungen investieren

Investieren Sie in Technologielösungen, die unbefugte Uploads verhindern sollen:

• Setzen Sie Data Loss Prevention (DLP)-Software ein, die Versuche blockiert, sensible Dateien auf externe Plattformen hochzuladen.
• Verwenden Sie sichere, unternehmensgerechte generative KI-Tools, die den Anforderungen an Datenschutz und Compliance entsprechen.
• Investieren Sie in nächste Generation DRM-Funktionen, um das Teilen sensibler Daten zu ermöglichen, aber das Herunterladen oder Weiterleiten dieser Daten zu verhindern.
• Implementieren Sie Lösungen wie das AI Data Gateway von Kiteworks für zusätzliche Schutzmaßnahmen (siehe unten).

4. Unternehmensgenehmigte Tools

Bieten Sie Mitarbeitern sichere Alternativen zu kostenlosen generativen KI-Plattformen:

• Stellen Sie sicher, dass unternehmensgenehmigte Tools benutzerfreundlich und zugänglich sind.
• Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig Unternehmens-Tools, um den sich entwickelnden geschäftlichen Anforderungen und technologischen Fortschritten gerecht zu werden.

Kiteworks’ AI Data Gateway: Eine umfassende Lösung

Einer der effektivsten Wege, um die Herausforderungen durch generative KI anzugehen, ist die Nutzung des AI Data Gateway von Kiteworks, einer speziell entwickelten Lösung für Unternehmen, die sich um das Leck von sensiblen Daten sorgen. Zu den wichtigsten Funktionen des AI Data Gateway von Kiteworks gehören:

• Kontrollierter Zugriff: Das Gateway stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer mit sensiblen Daten interagieren können, wenn sie LLMs verwenden.
• Verschlüsselung: Alle Daten werden sowohl während der Übertragung als auch im ruhenden Zustand verschlüsselt, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
• Audit-Trails: Detaillierte Audit-Protokolle verfolgen alle Interaktionen zwischen Mitarbeitern und LLMs, bieten Transparenz und unterstützen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Nahtlose Integration: Das Gateway integriert sich nahtlos in bestehende Unternehmensabläufe, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.
• Unterstützung der Compliance: Durch die Verhinderung unbefugter Uploads und die Führung detaillierter Audit-Protokolle hilft Kiteworks Organisationen, die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, HIPAA, CCPA und anderen nachzuweisen.

Mit dem AI Data Gateway von Kiteworks können Organisationen generative KI sicher nutzen und gleichzeitig Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheitsverletzungen und Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften minimieren.

Die Herausforderung der KI-Datenaufnahme ist gewaltig, aber nicht unüberwindbar

Der Aufstieg der generativen KI bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Unternehmen weltweit. Während diese Tools beispiellose Effizienzgewinne bieten, bringen sie auch erhebliche Risiken im Zusammenhang mit dem Leck von sensiblen Daten mit sich – ein Problem, das nur wachsen wird, wenn der Einsatz von LLMs weiter verbreitet wird.

Organisationen müssen jetzt handeln, indem sie robuste Schulungsprogramme, Überwachungssysteme und fortschrittliche Lösungen wie das AI Data Gateway von Kiteworks implementieren, um ihr wertvollstes Gut zu schützen: ihre Daten. Indem sie dies tun, schützen sie sich nicht nur vor Verstößen, sondern zeigen auch ihr Engagement für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – ein entscheidender Faktor in der zunehmend komplexen digitalen Landschaft von heute.

Um mehr über Kiteworks und den Schutz Ihrer sensiblen Daten vor KI-Datenaufnahme zu erfahren, vereinbaren Sie noch heute eine individuelle Demo.

Zusätzliche Ressourcen

• Blogbeitrag Kiteworks: Stärkung der KI-Fortschritte mit Datensicherheit
• Pressemitteilung Kiteworks als Gründungsmitglied des NIST Artificial Intelligence Safety Institute Consortium benannt
• Blogbeitrag US Executive Order zu Künstlicher Intelligenz fordert sichere, geschützte und vertrauenswürdige Entwicklung
• Blogbeitrag Ein umfassender Ansatz zur Verbesserung der Datensicherheit und des Datenschutzes in KI-Systemen
• Blogbeitrag Vertrauen in generative KI mit einem Zero Trust-Ansatz aufbauen