Was ist Schatten-KI?

Schatten-KI macht ihrem Namen alle Ehre. Sie agiert im Verborgenen und lässt unbemerkt sensible Daten durchsickern. Und weil sie nicht offensichtlich ist, erkennen Sicherheitsteams erst jetzt die Auswirkungen, die sie auf ein Unternehmen hat.

Bis zu 90 % der Angestellten nutzen persönliche KI-Tools für die Arbeit.Dennoch verfügen nur 40 % der Organisationen über offizielle LLM-Abonnements. Das bedeutet, dass viel fliegt unter dem Radar.

Schatten-KI bezeichnet die unautorisierte Nutzung von KI-Tools im Arbeitsumfeld und ist mit hohen Kosten verbunden. Laut aktuellen Daten von IBM sehen sich Organisationen mit einem hohen Anteil an Schatten-KI-Nutzung durchschnittlich mit folgenden Kosten konfrontiert: 670.000 US-Dollar an VertragsbruchkostenDie

Unternehmen, die es versäumen, dies umzusetzen KI-Datensicherheit sind am stärksten gefährdet. Deshalb ist es wichtiger denn je, Ihr Unternehmen vor dieser Bedrohung zu schützen.

Schatten-KI vs. Schatten-IT

Die Funktionsweise von Schatten-KI unterscheidet sich grundlegend von der von Schatten-IT und ist ungleich gefährlicher.

Klassische Schatten-IT beinhaltet typischerweise die Nutzung nicht autorisierter Tools wie Filesharing-Apps oder Projektmanagement-Plattformen. Zwar besteht ein Risiko, doch lässt es sich relativ leicht eindämmen, da die Daten lediglich gespeichert werden.

Schatten-KI ist jedoch eine andere Sache. Anstatt einfach nur Speicherung Daten und KI-Tools verarbeiten Daten aktiv, lernen daraus Muster und können sie auf schwer vorhersehbare oder kontrollierbare Weise offenlegen. KI kann auch Halluzinationen erzeugen, Entscheidungen automatisieren und Ergebnisse generieren, die der menschlichen Überprüfung und Kontrolle entgehen.

Normale Apps leisten nichts davon. Sie sind im Grunde passive Werkzeuge im Vergleich zur aktiven, lernenden Natur von KI-Systemen.

Deshalb bedarf Schatten-KI ernsthafter und gezielter Aufmerksamkeit. Dies gilt umso mehr, wenn man das Ausmaß der unautorisierten KI-Nutzung bedenkt.

Gängige Beispiele für Schatten-KI

Ein Bericht hat ergeben, dass 45 % der Arbeitnehmer ihre Vorgesetzten nicht darüber informierten, wann sie KI einsetzten, und nur 32 % legen ihren Einsatz von KI-Tools proaktiv offen.

Dieser Mangel an Transparenz macht Schatten-KI besonders schwer erkennbar und bekämpfbar. Dennoch haben sich bestimmte Nutzungsmuster als besonders verbreitet in verschiedenen Organisationen herauskristallisiert.

Ein klassisches Beispiel aus der Praxis für den Einsatz von Schatten-KI liefert Samsung.

Im Jahr 2023 fügten Ingenieure der Halbleiterabteilung vertraulichen Quellcode und Besprechungsnotizen in ChatGPT ein. Der Grund dafür war harmlos: Sie wollten lediglich Code debuggen und Besprechungsprotokolle schneller erstellen. Dabei gaben sie jedoch unbeabsichtigt firmeneigene Informationen preis, was zu einem schwerwiegenden Vertrauensbruch führte. Samsung verbot daraufhin die Nutzung dieser KI-Tools und verhängte unternehmensweit strenge Auflagen.

Konsumentengenerierende KI

Der Samsung-Vorfall verdeutlicht die häufigste Form von Schatten-KI: Mitarbeiter nutzen für alltägliche Arbeitsaufgaben generative KI-Tools für Endverbraucher wie ChatGPT oder Claude.

Obwohl die Arbeiter diese Werkzeuge auf recht harmlose Weise nutzen (E-Mails verfassen, Dokumente auf Plausibilität prüfen, Tabellenkalkulationen analysieren usw.), ist die Menge an sensiblen Daten, die in sie gelangen, enorm.

Cyberhaven hat herausgefunden, dass 73,8 % der KI am Arbeitsplatz Die Nutzung erfolgte über private ChatGPT-Konten. Das Hauptproblem besteht darin, dass private ChatGPT-Konten nicht über die Sicherheits- und Datenschutzfunktionen eines ChatGPT-Unternehmenskontos verfügen. Dadurch gelangen täglich sensible Daten auf kundenorientierte Plattformen, oft ohne dass nachvollziehbar ist, welche Informationen das Unternehmen verlassen haben und wohin sie gesendet wurden.

Browsererweiterungen und Plugins

KI-gestützte Tools, die bei alltäglichen Aufgaben helfen, können außer Kontrolle geraten und KI-generierten Code direkt in Produktionsumgebungen einfügen. Beispielsweise könnte eine Browsererweiterung automatisch E-Mails generieren, und ein Programmierassistent könnte eigenen Produktionscode erstellen. Zudem verwenden diese Tools Trainingsdaten. Selbst eine einfache Erweiterung wie Grammarly nutzt nutzergenerierte Inhalte, um ihre KI zu trainieren.

Experimente auf Abteilungsebene

Wenn Marketingteams ein neues KI-gestütztes Tool zur Erstellung von Assets entdecken oder Rechtsabteilungen einen Dokumentenzusammenfasser finden, der stundenlange Arbeit erspart, ist die Versuchung groß, damit zu experimentieren. Das Problem: Diese öffentlich zugänglichen Tools sind weder sicher noch konform mit Datenschutz- und regulatorischen Vorgaben. Selbst die Nutzung eines neuen Tools „nur zum Testen“ oder „um zu sehen, was es kann“, erhöht das Risikoprofil des Unternehmens auf eine Weise, die den meisten Mitarbeitern nicht vollständig bewusst ist.

Hauptrisiken von Schatten-KI

Datenlecks stellen das besorgniserregendste und unmittelbarste Risiko von Schatten-KI dar. Schatten-KI gefährdet mehr personenbezogene Daten und geistiges Eigentum als andere Arten von Sicherheitslücken. Und sind die Daten erst einmal im Umlauf, lassen sie sich kaum noch wiederherstellen.

Weitere Risikoarten sind:

• Verstöße gegen die Compliance-Vorschriften: Schatten-KI umgeht routinemäßig regulatorische Rahmenbedingungen wie DSGVO, HIPAA und SOC 2 und ist letztendlich unzureichend. Bereitschaft zur Einhaltung der VorschriftenUnd da die EU Geldstrafen von bis zu 4 % des weltweiten UmsatzesDie finanziellen Kosten sind erheblich.
• Sicherheitslücken: Eine atemberaubende 97 % der Organisationen Die Sicherheitslücken wurden durch KI-gestützte Sicherheitsvorkehrungen geschlossen, da unzureichende Zugriffskontrollen vorlagen. Fakt ist: Persönliche Konten unterliegen weder den Richtlinien für Unternehmensidentität noch den Standards für Multi-Faktor-Authentifizierung oder den Protokollierungsvorschriften.
• Mangelnde Kontrollen: Wenn Mitarbeiter nicht autorisierte Tools verwenden, hat das Unternehmen keinerlei Einblick in die Vorgänge. Es gibt keine Protokollierung, die aufzeigt, wer welches Tool benutzt hat, welche Daten verarbeitet wurden, wann die Interaktion stattfand oder warum das Tool benötigt wurde.

Finanzielle Auswirkungen

Die IBM-Daten für 2025 ergaben außerdem Folgendes:

• 20 % der Organisationen waren bereits von einem Sicherheitsvorfall im Zusammenhang mit Schatten-KI betroffen.
• Sicherheitslücken im Bereich Schatten-KI verursachen durchschnittliche Kosten von 4,63 Millionen US-Dollar, verglichen mit 3,96 Millionen US-Dollar bei Standardvorfällen.
• 63 % der betroffenen Organisationen verfügten nicht über formale KI-Governance-Richtlinien.

Noch problematischer ist jedoch, dass Schatten-KI den Mangel an Sicherheitsfachkräften als Schlüsselfaktor für die steigenden Kosten von Sicherheitsverletzungen abgelöst hat, wodurch Schatten-KI zu einem Problem auf Vorstandsebene geworden ist.

Der beste Weg, diesen Risiken vorzubeugen, ist eine angemessene Regierungsführung und DatenrisikobewertungDie

Wie man Schatten-KI erkennt

Wie kann man also etwas Unsichtbares entdecken?

Die Lösung besteht darin, Strategien umzusetzen, die den Einsatz von KI aus dem Schatten ins Licht der Öffentlichkeit bringen, indem sie:

• Kontinuierliches Scannen des Netzwerkverkehrs, der SaaS-Protokolle und der OAuth-Autorisierungen für den Zugriff auf generative KI-Plattformen.
• Überwachung großer Daten-Uploads an KI-Dienste.
• Überwachung der KI-Nutzung im Zusammenhang mit persönlichen E-Mails, wo 45,4 % der sensiblen KI-Interaktionen Ursprung.
• Verfolgung von Browsererweiterungen, Plugins und nicht autorisierten Modellbereitstellungen in allen Bereichen der Organisation.

Manuelle Prüfungen reichen nicht aus. Hier setzt die KI-gestütztes Sicherheitsstatusmanagement (KI SPM) wird wertvoll, da die Erkennung automatisiert und ein umfassender Überblick über die KI-Nutzung geschaffen wird.

Steuerung der Schatten-KI

Seien wir realistisch: Ein Verbot von KI-Tools wird nicht funktionieren. Mitarbeiter finden Wege, die Kontrollen zu umgehen, und selbst genehmigte Tools können KI-Funktionen integrieren, oft ohne dass die Nutzer sich dessen vollständig bewusst sind. Stattdessen sollte eine gute Unternehmensführung Sicherheit und Produktivität in Einklang bringen und mit den Mitarbeitern zusammenarbeiten, anstatt gegen sie. Basierend auf unseren praktischen Erfahrungen umfasst eine erfolgreiche Schatten-KI-Governance folgende Elemente:

• Klare Richtlinie: Definieren Sie zugelassene Tools und deren zulässige Anwendungsfälle. Legen Sie klare Datenbeschränkungen fest, die regeln, was in KI-Modellen verwendet werden darf und was nicht.
• Alternativen: Setzen Sie sichere KI-Tools der Enterprise-Klasse ein, die vergleichbare Funktionalität bieten.
• Bedienelemente: Implementieren Sie Echtzeitüberwachung, Integrationen zur Verhinderung von Datenverlust (DLP) und rollenbasierte Zugriffskontrolle in Verbindung mit Identitätssystemen.
• Ausbildung: Weisen Sie Ihre Mitarbeiter darauf hin, dass Eingabeaufforderungen zu Trainingsdaten werden. Verankern Sie das Wissen anhand realer Beispiele für riskantes und sicheres Verhalten.

Ziel ist es nicht, Innovationen zu ersticken. Zweck der Governance ist es, Innovationen zu ermöglichen. sichere KI-Einführung und sicherstellen, dass kritische Daten geschützt sind.

Abschluss

Organisationen, die Schatten-KI als Herausforderung für die Datensicherheit und nicht als bloßes IT-Problem betrachten, sind bereits im Vorteil. Sie können KI bedenkenlos einsetzen und gleichzeitig die Risiken managen. Die Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, sind nicht diejenigen, die das Problem ignorieren, sondern diejenigen, die es klar erkennen und angemessen steuern.

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