Öffentliche KI-Tools benötigen Governance zur Vermeidung von Datenlecks
Die Nutzung von Generativer KI am Arbeitsplatz bringt versteckte Kosten mit sich, da unüberwachter Einsatz die Datensicherheit der Unternehmen gefährdet. Organisationen, die versuchen, KI-Richtlinien zu implementieren, stehen vor der Herausforderung, Innovation mit dem Schutz vertraulicher Informationen in Einklang zu bringen.
Risiken öffentlicher KI-Tools
Wenn Mitarbeiter öffentliche KI-Tools wie ChatGPT oder Gemini verwenden, wird jede eingereichte Information Teil des Modells. Dies bedeutet, dass vertrauliche Informationen nicht zurückgeholt werden können, was zu ernsthaften Bedenken hinsichtlich des Verlusts von geistigem Eigentum (IP) führt.
Schutz sensibler Daten
Um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, verfolgt Zscaler einen dreiarmigen Ansatz, der folgende Maßnahmen umfasst:
- Identifizierung von KI-Nutzungsmustern
- Rollenbasierter Zugriff
- Inhaltsfilterung
Es ist entscheidend, dass sensible Datenkategorien auf allen Plattformen blockiert werden, unabhängig von den verwendeten KI-Diensten im Unternehmen. Eine granulare Kontrolle ermöglicht es Unternehmen, KI-Innovation zu nutzen, ohne ihr geistiges Eigentum zu gefährden oder gegen Vorschriften zu verstoßen.
Weitere Sicherheitsbedenken
In einem Interview wurden auch die Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit privaten KI-Tools erörtert, darunter Datenvergiftung und die Untersuchung von Prompts. Zscaler nutzt KI intern für Kundensupport und Softwareentwicklung und setzt KI-gestützte Vorhersagefähigkeiten von Sicherheitsverletzungen ein, die auf Telemetrie aus 500 Milliarden täglichen Transaktionen basieren.
Fazit
Die Implementierung von Governance für öffentliche KI-Tools ist entscheidend, um die Datensicherheit zu gewährleisten und das Risiko von Datenlecks zu minimieren. Unternehmen müssen proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Herausforderungen der KI-Nutzung zu meistern und gleichzeitig ihre wertvollen Informationen zu schützen.
