GenAI revolutioniert die Datensicherheit: Was Sicherheitsverantwortliche wissen müssen

Der Aufstieg von Generativer KI (GenAI) verändert Datensicherheitsprogramme grundlegend und zwingt Ihr Sicherheitsteam, traditionelle Ansätze zu überdenken. GenAI-Tools wie ChatGPT oder DeepSeek haben sich zu unverzichtbaren Werkzeugen für Produkt-, Marketing- und Vertriebsteams entwickelt. Das bedeutet, dass wahrscheinlich mehr Mitarbeiter diese Tools nutzen und Unternehmensdaten eingeben, als Sie annehmen. Aber keine Sorge, Sie sind sicherlich nicht das einzige Team, das sich mit dieser Herausforderung auseinandersetzt. Wir empfehlen Ihnen, sich aktiv damit auseinanderzusetzen, aber dabei datenbasiert vorzugehen.

Während Ihr Team die Potenziale von GenAI schnellstmöglich ausschöpfen will, ergeben sich neue Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Privatsphäre und Compliance, die Sie kennen sollten. Dieser Artikel beleuchtet drei grundlegende Veränderungen, die diese Entwicklungen vorantreiben:

1. Der dringende Bedarf an KI-nativen Datensicherheitsplattformen für GenAI

Mit der Integration von GenAI in Arbeitsabläufe entsteht ein neues Risiko: die Offenlegung von Daten durch das Training von KI-Modellen und durch Eingabeaufforderungen. Wird GenAI nicht ordnungsgemäß gesteuert, kann es unbeabsichtigt sensible Daten an nicht autorisierte interne Benutzer, externe Dienstleister oder Cloud-Anbieter weitergeben und durch unachtsame Eingabeaufforderungen sogar interne Zugriffsrisiken schaffen.

Um diese Risiken zu minimieren, müssen Organisationen Datensicherheitslösungen priorisieren, die mit KI-nativen Architekturen entwickelt wurden und folgende Merkmale aufweisen:

• Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen schnell, skalierbar und mit höchster Präzision. Profi-Tipp Beim Vergleich der Lösungen sollten Sie Bereitstellungsgeschwindigkeit, Scangeschwindigkeit und Abdeckung priorisieren. Lösungen mit einer Klassifizierungsgenauigkeit von unter 95 % sind zu vermeiden. KI-basierte Architekturen sollten Voraussetzung für jede Datensicherheitsplattform sein.
• Identifizieren Sie Gen-KI-Tools ohne übermäßige Zugriffsrechte: Identifizieren Sie die nicht-menschliche Identität, analysieren Sie den Kontext und ermitteln Sie, welche sensiblen Daten für diese Tools zugänglich sind. Minimieren Sie anschließend den Zugriff, wo er unnötig ist, um Risiken zu reduzieren.
• GenAI-Zugriff überwachen: Verfolgen Sie, wie KI-Modelle mit Daten interagieren, und stellen Sie die Einhaltung der Sicherheitsrichtlinien sicher.
• Datenpipelines erkennen: Unbefugte Verbindungen zu externen Systemen aufdecken und Risiken durch Dritte minimieren. Verhindern, dass sensible Daten in GenAI-Tools gelangen und unsaubere Daten in LLMs eingespeist werden.

Beginnen Sie mit der Einführung einer DSPM-Lösung, die sich primär auf die Bereiche „Erkennen“ und „Klassifizieren“ konzentriert. Dies ist die Grundlage jeder Datensicherheit. Diese Lösungen haben sich von einem Nischenkonzept zu einer gängigen Sicherheitspraxis entwickelt; Verantwortliche für die Datensicherheit müssen diese Funktionen in ihre umfassendere Datensicherheitsstrategie integrieren.

2. Synthetische Daten gegenüber traditioneller Anonymisierung im GenAI-Training

In Gesprächen mit unseren Fortune-2000-Kunden zeigt sich, dass Datenteams für das Training von KI-Modellen zunehmend synthetische Daten gegenüber traditionellen Anonymisierungsverfahren bevorzugen. Etablierte Unternehmen, die sensible Daten schützen möchten, nutzen Lösungen, die branchenspezifische oder kundenspezifische synthetische Datensätze generieren – und tragen so dazu bei, das Risiko der Offenlegung realer Daten zu reduzieren. Im Gegensatz zu anonymisierten Daten gewährleisten synthetische Daten einen besseren Datenschutz und begegnen gleichzeitig dem häufigen Problem unzureichender Trainingsdaten aus der realen Welt.

Hier einige Vorteile dieses Ansatzes:

• Verbesserter Datenschutz und Datensicherheit: Durch die Generierung künstlicher Datensätze minimieren Organisationen die Risiken, die mit der Verwendung realer Daten verbunden sind, welche oft sensible Informationen enthalten.
• Verbesserte Leistung des KI-Modells: Synthetische Daten ermöglichen das Training anhand verschiedenster Grenzfälle und seltener Szenarien und verbessern so die Zuverlässigkeit der KI.
• Bias- und Fehlermanagement: Synthetische Daten, die durch KI generiert werden, können überwacht werden, um die Verstärkung von Verzerrungen zu verhindern oder umgekehrt, um gezielte Verzerrungen für bestimmte Anwendungsfälle wie die Betrugserkennung einzuführen.

Für Branchen wie Gesundheitspflege Und FinanzenWo Datenschutzbestimmungen strenger sind, werden synthetische Daten zu einem unverzichtbaren Bestandteil der KI-Einführung. Reale Daten werden nur periodisch verwendet, um die Modellausrichtung zu überprüfen und Abweichungen zu überwachen, wodurch das Risiko des Zugriffs auf sensible Informationen minimiert wird. Nutzen Sie also synthetische Daten!

3. Der Übergang von strukturierter zu unstrukturierter Datensicherheit

Bisher konzentrierten sich Datensicherheitslösungen auf strukturierte Daten wie Datenbanken und Transaktionsdatensätze. Die Fähigkeiten von GenAI gehen jedoch weit über strukturierte Daten hinaus – denn sie können riesige Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten, darunter Texte, Bilder und Videos. Die wirklich komplexen Daten.

Wie die beiden bereits besprochenen Megaveränderungen hat auch diese Veränderung erhebliche Auswirkungen auf Sicherheitsteams:

• Unstrukturierte Daten als Sicherheitspriorität: Organisationen werden sich zunehmend des Wertes – und der Risiken – unstrukturierter Daten bewusst.
• Größere Angriffsflächen: Sensible Informationen finden sich häufig in E-Mails, Chatprotokollen, juristischen Dokumenten und Mediendateien – allesamt Formate, die GenAI verarbeiten kann. Wir kennen Beispiele von Administratoren, die für Führungskräfte spezielle Ordner mit Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern und Bankkontodaten führen. Dies ist also viel verbreiteter, als man annimmt.
• Neue Schutzstrategien: Herkömmliche Datenbank-Sicherheitslösungen reichen nicht mehr aus. Unternehmen müssen nun Sicherheitsmaßnahmen implementieren, die das gesamte Spektrum der Datenformate abdecken.

Da GenAI den Zugang zur Analyse unstrukturierter Daten demokratisiert, müssen Sicherheitsteams sicherstellen, dass geeignete Schutzmaßnahmen gegen unbefugten Zugriff und Datenlecks getroffen werden. Angesichts der rasanten Verbreitung von GenAI und der Tatsache, dass die IT-Sicherheit niemals als „Abteilung der Nein-Sager“ wahrgenommen werden möchte, ist dies nicht immer einfach.

Zum Schluss…

Die Nachfrage nach GenAI wächst stetig, da Unternehmen das Potenzial von KI in verschiedenen Anwendungsbereichen nutzen möchten. Bedenken hinsichtlich Datengenauigkeit, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen stellen jedoch weiterhin erhebliche Hindernisse für die Einführung dar. EU-KI-Gesetz ist ein Paradebeispiel für diesen sich rasant entwickelnden Bereich der KI.

Hochrangige Führungskräfte setzen IT- und Sicherheitsverantwortliche nun unter Druck, diese Herausforderungen direkt anzugehen. Infolgedessen werden Budgets bereitgestellt für eine Mischung aus ausgereiften Sicherheitskontrollen und innovativen Technologien in der Frühphaseinsbesondere im Bereich DSPM. Tatsächlich geben die meisten CISOs und CIOs, mit denen wir sprechen, häufig an, dass ihre Budgets in allen Bereichen gekürzt werden, außer bei der Datensicherheit.

Einige strategische Maßnahmen für Sie, liebe Verantwortliche für Datensicherheit

1. Investieren Sie in DSPM Technologies – Implementieren Sie Tools, die Transparenz hinsichtlich des GenAI-Datenzugriffs gewährleisten und die Einhaltung der Sicherheitsrichtlinien sicherstellen.Synthetische Datengenerierung anwenden – Umstellung von der traditionellen Anonymisierung auf synthetische Datenlösungen, um Datenschutzrisiken und Compliance-Aufwand zu reduzieren.
2. Verbesserung des Schutzes unstrukturierter Daten – Sicherheitsmaßnahmen implementieren, die Texte, Bilder, Videos und andere unstrukturierte Datentypen regeln, die von GenAI zunehmend verwendet werden.
3. Budgets strategisch verteilen Ihr Unternehmen möchte KI einführen – daran besteht kein Zweifel. Investieren Sie daher Ressourcen in die Datensicherheit und verfolgen Sie einen ganzheitlichen Ansatz für KI-Sicherheit, der die sichere Einführung von KI ermöglicht, ohne Ihre Daten zu gefährden. Mir kommt da dieses Meme in den Sinn.

GenAI birgt sowohl enorme Chancen als auch neue Risiken für Unternehmen. Durch die proaktive Auseinandersetzung mit Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit im Zusammenhang mit KI können zukunftsorientierte Organisationen die Vorteile von KI nutzen und gleichzeitig sensible Informationen schützen.

Handeln Sie jetzt, um von diesem KI-gesteuerten Zeitalter zu profitieren.