GenAI-Sicherheit schützt Unternehmensumgebungen vor den neuen Risiken generativer KI-Tools wie ChatGPT, Gemini und Claude. Mit zunehmender Verbreitung dieser Tools können sie Datenlecks, Compliance-Risiken und Schatten-KI-Risiken verursachen. Dieser Artikel definiert GenAI-Sicherheit und skizziert Unternehmensstrategien für einen sicheren und verantwortungsvollen KI-Einsatz.

GenAI erklärt

GenAI-Sicherheit identifiziert und minimiert Risiken, die durch generative KI-Tools wie ChatGPT, Copilot und Claude in Unternehmensabläufen entstehen. Diese Tools steigern Effizienz und Innovation, schaffen aber auch eine neue und sich schnell entwickelnde KI-Angriffsfläche, die herkömmliche Cybersicherheitslösungen oft nicht abdecken. GenAI-Sicherheit schließt diese Lücke, indem sie die Offenlegung sensibler Daten verwaltet, unternehmensweite KI-Nutzungsrichtlinien durchsetzt und unsicheres, nicht konformes oder böswilliges KI-Verhalten erkennt. Sie kombiniert technische Schutzmaßnahmen wie Data Loss Prevention (DLP), browserbasierte Überwachung und Zugriffskontrollen mit robusten KI-Governance-Frameworks, die auf Unternehmensrichtlinien und regulatorische Standards abgestimmt sind. Im Gegensatz zur KI-Entwicklungssicherheit, die sich auf die Sicherung von Modelltraining und Infrastruktur konzentriert, schützt GenAI-Sicherheit die Nutzungsebene, auf der Mitarbeiter mit externen KI-Tools interagieren, und gewährleistet so einen sicheren, richtlinienkonformen und verantwortungsvollen KI-Schutz im Unternehmen.

Primäre Risiken von GenAI im Unternehmen

Da Unternehmen die Einführung generativer KI-Tools beschleunigen, müssen sie sich auch mit einer neuen Bedrohungskategorie auseinandersetzen. Diese Risiken entstehen nicht nur durch böswillige Akteure, sondern auch durch die Art und Weise, wie generative KI mit Daten, Nutzern und externen Umgebungen interagiert. Im Folgenden finden Sie die dringendsten KI-Schwachstellen und Sicherheitsrisiken, die Unternehmen bewältigen müssen.

1. Offenlegung von geistigem Eigentum und vertraulichen Daten

Eines der unmittelbarsten und kritischsten GenAI-Risiken ist KI-DatenleckMitarbeiter geben oft vertrauliche Informationen wie personenbezogene Kundendaten, Quellcode, Geschäftspläne oder Finanzprognosen in GenAI-Tools wie ChatGPT ein, ohne sich der Folgen bewusst zu sein. Diese Eingaben können gespeichert, verarbeitet oder für weitere Schulungen verwendet werden, was zu einem dauerhaften Kontrollverlust über diese Daten führt. Selbst wenn Anbieter behaupten, nicht mit den Eingabedaten zu trainieren, können die Daten dennoch zwischengespeichert oder im Sitzungsverlauf protokolliert werden, was Sicherheitsverletzungen oder Missbrauch Tür und Tor öffnet.

Beispiel: Ein Mitglied des Finanzteams verwendet ChatGPT, um eine Zusammenfassung zu erstellen und fügt eine Tabelle mit Umsatzdaten aus dem vierten Quartal in die Eingabeaufforderung ein. Diese Finanzinformationen können nun vom Modellanbieter gespeichert oder bei zukünftigen Abfragen anderer Benutzer angezeigt werden.

2. Verstöße gegen Vorschriften und Compliance

Die unkontrollierte Nutzung von GenAI kann leicht zu Verstößen gegen Datenschutzbestimmungen führen, wie z. B. DSGVO, HIPAA, PCI-DSS oder CCPADiese Gesetze erfordern einen strengen Umgang mit persönlichen Daten, Gesundheitsdaten oder Zahlungsdaten, und die meisten KI-Tools von Drittanbietern sind weder vertraglich noch architektonisch darauf vorbereitet, dies zu gewährleisten.

Beispiel: Ein Gesundheitsdienstleister verwendet einen KI-Schreibassistenten, um eine Patientenzusammenfassung einschließlich der Krankengeschichte zu erstellen. Schon eine einzige Eingabeaufforderung mit geschützten Gesundheitsinformationen (PHI), die an ein externes KI-Tool weitergegeben wird, kann einen meldepflichtigen HIPAA-Verstoß darstellen und Bußgelder und Reputationsschäden nach sich ziehen. In stark regulierten Branchen kann bereits ein einziger solcher Vorfall zu einer anhaltenden Prüfung durch Aufsichtsbehörden und Prüfer führen.

Unternehmen müssen KI-Eingabeaufforderungen wie ausgehende Kommunikation behandeln und die gleichen KI-Politik sowie Data Governance Strenge, um die Vorschriften einzuhalten.

3. Nutzung von Shadow AI

Mitarbeiter nutzen oft persönliche Konten oder nicht autorisierte KI-Tools Ohne IT-Kenntnisse entstehen Schatten-KI-Umgebungen. Obwohl Schatten-KI oft gut gemeint ist und tief in Arbeitsabläufe integriert ist, um die Produktivität zu steigern, fallen sie letztendlich nicht unter Sicherheitsrichtlinien und es mangelt an Überwachung oder Protokollierung. Dies macht sie zu einem Nährboden für Compliance-Verstöße und KI-Datenlecks und zu einem blinden Fleck für Sicherheits- und Datenschutzteams.

Beispiel: Ein Vertriebsteam beginnt, eine Verbraucherversion von ChatGPT zu verwenden, um Kundenangebote zu erstellen. Im Laufe der Zeit beginnen sie, Preisstrategien, Vertragsbedingungen und interne Leistungskennzahlen einzugeben, von denen keine durch DLP-Tools des Unternehmens geschützt sind.

4. Riskante Plugins und Erweiterungen von Drittanbietern

KI-gestützte Browser-Erweiterungen und Plugins führen zu ernsthaften KI-Schwachstellen aufgrund zu freizügiger Designs. Viele haben Zugriff auf alle Browseraktivitäten, Zwischenablagedaten oder Sitzungscookies, um zu funktionieren, was sie zu attraktiven Zielen für Ausbeutung macht. 

Zu den Risiken gehören:

  • KI-Injection-Angriffe: Bösartige Websites oder Skripte manipulieren Plugin-Eingabeaufforderungen, um Daten zu extrahieren oder zu leaken.
  • Session Hijacking: Plugins mit Zugriff auf Sitzungstoken können ausgenutzt werden, um sich als Benutzer auszugeben.
  • Stille Datenerfassung: Erweiterungen können Daten lesen oder übertragen, ohne dass der Benutzer davon Kenntnis hat.

Die meisten Plugins werden von Drittanbietern erstellt und unterliegen möglicherweise nicht der gleichen Sicherheitsprüfung wie interne Tools. Die ungeprüfte Verwendung von Plugins kann zu unkontrollierter Datenexfiltration führen und regulierte Informationen unbekannten Akteuren zugänglich machen, was ein erhebliches Risiko für das Unternehmen im Zusammenhang mit generativen KI-Daten darstellt.

Beispiel: Eine von einem Benutzer installierte KI-Zusammenfassungserweiterung verfügt über die Berechtigung, alle Registerkarten zu lesen. Ein Angreifer nutzt eine Schwachstelle im Plug-In aus, um vertrauliche CRM-Daten zu extrahieren, die der Benutzer angezeigt bekommt, ohne jemals eine herkömmliche DLP- oder Antivirenwarnung auszulösen.

5. Verschlechterung der inneren Sicherheitslage

Der unkontrollierte Einsatz von KI schwächt die allgemeine Unternehmenssicherheit. Wenn Mitarbeiter öffentliche KI-Tools über nicht verwaltete Browser oder persönliche Konten nutzen, umgehen sensible Daten traditionelle Sicherheitskontrollen wie Firewalls, Endpunktschutz oder Cloud-DLP. Sicherheitsteams verlieren den Überblick darüber, wie und wo mit Daten umgegangen wird. Mit der Zeit beeinträchtigt dies die Fähigkeit des Unternehmens, Sicherheitsverletzungen zu erkennen, die Auditbereitschaft aufrechtzuerhalten und Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen, wodurch das Unternehmen sowohl internen als auch externen Bedrohungen ausgesetzt ist. Diese Sicherheitslücken Angreifern oder unvorsichtigen Insidern einen Weg geben, Daten auszunutzen, ohne Standardabwehrmechanismen auszulösen. generative KI-Sicherheit eine dringende Priorität.

Beispiel:

Mitarbeiter, die GenAI-Tools wie ChatGPT auf persönlichen Geräten verwenden, geben Kundendaten frei, die nie mit der Unternehmensinfrastruktur in Berührung kommen und daher für IT- und Compliance-Teams unsichtbar sind.

6. Betriebs- und Rechtsstörungen

Die Offenlegung von Daten durch GenAI-Tools kann Gerichtsverfahren, Audits und interne Untersuchungen auslösen, Ressourcen binden und den täglichen Betrieb durch Projektverzögerungen stören. Zudem entstehen interne Spannungen zwischen Teams, die sich um Rechenschaftslegung und Schadensbegrenzung bemühen. Neben finanziellen Verlusten durch den geplatzten Deal können für das Unternehmen auch Rechtsansprüche, Vertragsstrafen oder Schiedsverfahren anfallen. 

Beispiel:

Ein Fertigungsunternehmen entdeckt, dass vertrauliche Lieferantenbedingungen in ChatGPT eingegeben wurden und möglicherweise durchgesickert sind. Beschaffungsteams sind gezwungen, Verträge neu zu verhandeln, während die Rechtsabteilung Lieferantenanfragen und Haftungsbewertungen bearbeitet.

Diese Risiken verdeutlichen, warum herkömmliche Sicherheitskontrollen im Zeitalter generativer KI nicht mehr ausreichen. Von KI-Datenlecks und Schatten-KI bis hin zu regulatorischen Verstößen und Plugin-basierten Bedrohungen müssen Unternehmen ihre Überwachung, Steuerung und Sicherung der KI-Nutzung im gesamten Unternehmen überdenken. Um mehr über diese sich entwickelnden Bedrohungen und deren Bewältigung zu erfahren, lesen Sie den vollständigen Artikel auf Generative KI-Risiken.

Was treibt die Ausweitung der KI-Angriffsfläche in Unternehmen voran?

Der rasante Aufstieg generativer KI hat die Bedrohungslandschaft für Unternehmen grundlegend verändert. Was einst ein klar definierter Perimeter war, wird heute durch eine wachsende Konstellation KI-gestützter Tools, Plugins und Cloud-basierter Workflows aufgebrochen. Diese Technologien steigern die Produktivität – erweitern aber auch die KI-Angriffsfläche, wodurch neue Sicherheitslücken entstehen, für die herkömmliche Abwehrmaßnahmen nicht ausgelegt sind.

Explosionsartige Zunahme von KI-Tools und KI-integrierten SaaS-Apps

GenAI ist nicht gleich ChatGPT. Tatsächlich hat sich seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 viel verändert. Seitdem entwickelt sich das GenAI-Ökosystem in beispiellosem Tempo. Wöchentlich und monatlich erscheinen neue Modelle und KI-gestützte Tools, die jeweils mehr Funktionen und Verbesserungen bieten als die vorherigen. Die Innovation beschleunigt sich so schnell, dass sie laut Gartner jede andere Technologie deutlich übertrifft. 

Unternehmen integrieren generative KI auf allen Ebenen. Von KI-Copiloten in Entwicklerumgebungen bis hin zu automatisierten Assistenten in CRM-Plattformen – der durchschnittliche Mitarbeiter interagiert mittlerweile täglich mit mehreren KI-Systemen. SaaS-Anbieter von Notion und Slack bis hin zu Salesforce und Microsoft 365 haben alle KI-integrierte Funktionen Entwickelt, um die Effizienz von Arbeitsabläufen zu steigern. Für Benutzer werden KI-gesteuerte Verbesserungen zunehmend zur Standarderwartung und nicht mehr zu einem praktischen Zusatz. GenAI ist zu einem integralen Bestandteil des Arbeitsplatzes geworden. Dieselben Integrationen bieten jedoch oft umfassenden Zugriff auf interne Daten, Dokumente, Kalender und Konversationen.

Diese Verbreitung von SaaS-KI-Tools Unternehmen müssen nun eine Vielzahl externer Plattformen sichern, die sensible Informationen oft ohne konsistente Protokollierung, Zugriffskontrolle oder Transparenz verarbeiten. Jede neue Integration schafft einen potenziellen Vektor für Offenlegung von KI-Daten, insbesondere wenn bei den Standardeinstellungen die Benutzerfreundlichkeit Vorrang vor der Sicherheit hat.

Browser sind die neuen KI-Arbeitsplätze

Im Gegensatz zu herkömmlichen Unternehmensanwendungen, die als dedizierte Desktop-Anwendungen ausgeführt werden, finden die meisten GenAI-Interaktionen über Webbrowser statt. Die meisten KI-Tools wie ChatGPT, Claude und Gemini werden über den Browser aufgerufen. Dieses browserbasierte Modell ist zwar praktisch, bietet aber einzigartige Browser-KI-Risiken wie Man-in-the-Middle-Angriffe (MITM), Token-Diebstahl oder sogar die Ausnutzung von Browser-Erweiterungen sind möglich, wenn die Sitzung nicht ordnungsgemäß isoliert ist.

Herkömmliche Sicherheitstools, die für ältere Unternehmensanwendungen und kontrollierte Umgebungen entwickelt wurden, sind nicht in der Lage, KI-Interaktionen in dynamischen Browsersitzungen zu überprüfen oder zu kontrollieren. Sie können nicht zwischen sicheren und unsicheren Eingaben, der Nutzung privater und geschäftlicher Konten unterscheiden oder das Kopieren und Einfügen sensibler Daten in LLM-Eingabeaufforderungen erkennen. Beispielsweise können Benutzer vertrauliche Finanzdaten von Unternehmen problemlos in ChatGPT einfügen oder proprietären Quellcode hochladen, ohne Sicherheitswarnungen auszulösen. Dieser Mangel an Echtzeit- und kontextbezogener Sichtbarkeit und Kontrolle auf Browserebene birgt erhebliche Risiken und zwingt Unternehmen, ihre Sicherheitsstrategien in einem KI-orientierten Arbeitsumfeld zu überdenken.

KI-gestützte Produktivitätserweiterungen

Browsererweiterungen auf Basis generativer KI, wie KI-Zusammenfassungen, Schreibassistenten oder Protokollführer, erfordern oft übermäßige Berechtigungen. Dazu gehören der Zugriff auf Seiteninhalte, Cookies und manchmal auch Tastatureingaben. Viele werden von Drittanbietern mit eingeschränkter oder gar keiner Sicherheitsüberwachung erstellt.

Diese Erweiterungen öffnen die Tür zu KI-Injection-Angriffe, stilles Daten-Scraping oder Session-Hijacking, insbesondere wenn sie auf nicht verwalteten Endpunkten installiert sind. Nach der Installation arbeiten sie im Hintergrund, interagieren in Echtzeit mit Benutzerdaten und übertragen diese an externe APIs, die für herkömmliche Sicherheitstools oft unerreichbar sind.

API-verbundene Workflows in der Cloud

In Cloud-nativen Umgebungen werden KI-Funktionen zunehmend über APIs in automatisierte Workflows integriert. Entwickler können LLMs in CI/CD-Pipelines, Kundenservice-Flows oder Datenverarbeitungs-Pipelines integrieren und dabei strukturierte oder unstrukturierte Daten zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Klassifizierung an KI-Modelle von Drittanbietern weitergeben.

Dadurch entsteht eine weitgehend unsichtbare KI-Angriffsfläche, bei dem sensible Daten zu und von KI-Diensten fließen, ohne ordnungsgemäß gescannt oder gefiltert zu werden. API-Endpunkte können auch missbraucht werden, um gegnerische Eingaben einzuschleusen, interne Daten zu exfiltrieren oder KI-Sicherheitslücken auszuführen, wenn sie nicht ordnungsgemäß validiert werden.

Die Observability-Herausforderung

Eine große Herausforderung bei der Sicherung dieser neuen KI-gesteuerten Landschaft ist die Mangelnde Echtzeit-BeobachtbarkeitHerkömmliche Sicherheitstools erkennen KI-Eingabeaufforderungen nicht nativ, verfolgen die Nutzung von KI-Tools nicht und identifizieren den Kontext von Datenflüssen innerhalb von Browsersitzungen oder API-Interaktionen nicht. Daher wissen Unternehmen nicht, wie, wo und wann Daten in die KI-Schicht gelangen oder sie verlassen. 

 

Zum Schutz vor modernen KI-SicherheitsrisikenUnternehmen benötigen Einblick in jede Interaktion zwischen Nutzern und KI – sei es in einem Browser-Tab, einer SaaS-Integration oder einem Cloud-API-Aufruf. Ohne kontinuierliche Überwachung, Governance und Durchsetzung wird die KI-Ebene zu einem unüberwachten Einfallstor für sensible Daten, die verloren gehen, verschoben oder missbraucht werden können.

Browserbasiertes DLP und unsicheres Plugin-Design in GenAI-Ökosystemen

Mit der zunehmenden Einführung generativer KI in Unternehmen ist der Browser zum zentralen Zugriffspunkt geworden, über den Mitarbeiter mit Tools wie ChatGPT, Microsoft Copilot und Hunderten von KI-gestützten Erweiterungen interagieren. Mit dieser Entwicklung geht jedoch auch die dringende Notwendigkeit einher, die traditionelle Datenverlustprävention (DLP) zu überdenken. Browser-DLP entwickelt sich zu einer wichtigen Sicherheitsebene für die Überwachung und Kontrolle der KI-Nutzung in Umgebungen, die zunehmend auf Chrome-Erweiterungen, SaaS-Apps und webintegrierte Plugins angewiesen sind.

Warum DLP auf Browserebene im GenAI-Zeitalter wichtig ist

Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen sind GenAI-Tools weitgehend webbasiert und werden oft außerhalb genehmigter Plattformen genutzt. Mitarbeiter nutzen häufig Browsererweiterungen oder Web-Apps, um Code, Inhalte oder Erkenntnisse zu generieren. Diese Nutzung umgeht herkömmliche DLP-Tools, die sich auf Endpunkte, E-Mail oder Netzwerkverkehr konzentrieren und blinde Flecken beim KI-Datenschutz.

Browserbasierte DLP-Lösungen schließen diese Lücken, indem sie Benutzerinteraktionen im Browser in Echtzeit überprüfen. So können Unternehmen erkennen, wann sensible Daten wie Quellcode, Kundendaten oder Finanzdokumente kopiert, eingegeben oder in KI-Eingabeaufforderungen hochgeladen werden. In Kombination mit der Durchsetzung von Richtlinien ermöglicht dies Unternehmen Folgendes: Blockieren, redigieren oder warnen Sie vor riskantem Verhalten, bevor Daten offengelegt werden.

Das versteckte Risiko unsicherer KI-Plugins und -Erweiterungen

AI Browser-Erweiterungen Besonders problematisch sind Erweiterungen, die KI-Funktionen ermöglichen oder erweitern. Viele sind mit umfassenden Berechtigungen für den Zugriff auf Zwischenablagedaten, die Bearbeitung von Seiteninhalten oder das Abfangen von Eingaben ausgestattet. Ohne ordnungsgemäße Überprüfung führen diese Erweiterungen zu Plugin-basierter Datenverlust und andere schwerwiegende Risiken, wie zum Beispiel:

  • Hijacking-Sitzung – Schädliche Plug-Ins können Authentifizierungscookies sammeln und Angreifern so Zugriff auf SaaS-Apps oder interne Systeme gewähren.
  • KI-Injection-Angriffe – Erweiterungen können Eingabeaufforderungen oder Antworten ändern, schädliche Befehle einschleusen oder die Ausgabe auf unbemerkte Weise verändern.
  • Stille Datenexfiltration – Einige Plugins protokollieren Benutzerinteraktionen oder Eingabeaufforderungsinhalte und senden sie ohne Wissen des Benutzers an Server von Drittanbietern.

Das Risiko ist nicht hypothetisch. Im Jahr 2023 wurde eine beliebte ChatGPT-Erweiterung mit über 10,000 Installationen entdeckt, die Facebook-Sitzungstoken stahl, was zeigt, wie Risiken der GenAI-Erweiterung können zu ausgewachsenen Sicherheitsvorfällen eskalieren.

Datenlecks zwischen Plugins

KI-Browser-Plugins erfordern oft umfassende Berechtigungen für den Zugriff auf Seiteninhalte, Eingabefelder, Zwischenablagen oder Hintergrundprozesse. Wenn mehrere Erweiterungen im selben Browser ausgeführt werden, können sich diese Berechtigungen überschneiden und unbeabsichtigte Wege zur Datenfreigabe.

Beispielsweise kann ein Schreibassistent Dokumenteingaben verarbeiten, während ein separates Plugin auf dasselbe DOM oder den lokalen Speicher zugreift. Ohne strikte Datenisolierung sensible Inhalte können unbeabsichtigt zwischen Plugins fließen auch wenn keiner von beiden böswillig ist. 

Dieses Risiko steigt mit Hintergrundprozessen und gemeinsam genutzten APIs, bei denen ein Plugin als Brücke fungieren und Daten von einem anderen abziehen könnte. Koexistierende GenAI-Erweiterungen verwischen daher die Datengrenzen, sodass die Isolierung von Plugins und browserbasierte DLP unerlässlich sind.

Einschränkungen von Browser-App-Stores

Chrome- und Edge-Erweiterungs-Stores priorisieren den Verbraucherzugriff, nicht die Unternehmenssicherheit. Ihnen fehlen umfassende Berechtigungsprüfungen, sichere Entwicklungsstandards und Überwachung nach der Veröffentlichung. Dies ermöglicht bösartige oder zu freizügige GenAI-Plugins bleiben aktiv, bis sie von Benutzern oder Forschern gemeldet werden. Viele werden von unbekannten Entwicklern mit undurchsichtigen Datenpraktiken erstellt, erhalten aber dennoch Zugriff auf kritische Workflows. Browser-App-Stores sind kein vertrauenswürdiger Gatekeeper. Unternehmen müssen Voruntersuchung, Kontrolle und Überwachung KI-Plugins selbst.

Wenden Sie Zero-Trust-Prinzipien auf KI-Erweiterungen an

Anwendung eines Zero Trust Die richtige Einstellung zu Browser-Erweiterungen ist besonders in Umgebungen mit starker GenAI-Nutzung unerlässlich. So wie Unternehmen Apps, Benutzer und Geräte genau unter die Lupe nehmen, Plugins müssen standardmäßig als nicht vertrauenswürdig behandelt werden.

Das heisst:

  • Überprüfen der Authentizität des Herausgebers vor der Installation
  • Überprüfung der Berechtigungsbereiche, um Übergriffe zu vermeiden (z. B. Zwischenablage, DOM, Hintergrundzugriff)
  • Kontinuierliche Überwachung des Plugin-Verhaltens, auch nach der Genehmigung

In GenAI-Workflows, in denen Plugins häufig auf vertrauliche Texteingaben zugreifen, hilft dieser Ansatz, die unbemerkte Datenexfiltration und den Missbrauch von Berechtigungen zu verhindern. Unternehmen sollten keinem Plugin blind vertrauen. Stattdessen müssen sie jedes Plugin als potenzielles Risiko betrachten und durchsetzen Zugriff mit den geringsten Berechtigungen und IdentitätsüberprüfungDieser mehrschichtige Sicherheitsansatz stellt sicher, dass Unternehmen die Produktivitätssteigerungen von GenAI nutzen können, ohne die Tür für Plugin-basierte Kompromittierung oder nicht autorisierte Datenübertragung zu öffnen.

Warum KI-Governance für die Sicherheit von zentraler Bedeutung ist

Da generative KI-Tools in die täglichen Geschäftsabläufe integriert werden, besteht die Herausforderung für Sicherheitsverantwortliche nicht mehr darin, ob KI zugelassen wird, sondern wie sie verantwortungsvoll kontrolliert werden kann. Hier kommt es darauf an KI-Governance wird zum zentralen Bestandteil der Unternehmenssicherheit und bietet den Rahmen, um sicherzustellen sichere KI-Nutzung, indem Innovation und Risikomanagement in Einklang gebracht werden und Produktivität ermöglicht wird, ohne die Datenintegrität, Compliance oder das Vertrauen zu beeinträchtigen.

Im Kern vereint die KI-Governance Sicherheits-, Rechts- und Compliance-Teams auf einer gemeinsamen KI-Politik Es bietet einen strategischen und operativen Rahmen, der den Zugriff auf KI-Tools, ihre Nutzung und ihre Überwachung steuert und die Unternehmensbereitschaft bei zunehmender KI-Einführung sicherstellt. Der Rahmen muss Folgendes umfassen: 

1. Richtlinienerstellung für die KI-Nutzung

Effektive KI-Governance beginnt mit einer klaren KI-Nutzungsrichtlinie Das System definiert, welche Tools zugelassen sind, welche Daten verwendet werden können und wo KI sinnvoll oder eingeschränkt ist. Es beseitigt Unklarheiten, stimmt die Beteiligten aufeinander ab und schafft die Grundlage für eine sichere und konforme KI-Einführung in allen Teams.

2. Rollenbasierter Zugriff auf KI-Tools

Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) stellen sicher, dass Mitarbeiter nur die für ihre Rolle geeigneten KI-Tools verwenden. Dies ermöglicht Produktivität und schützt gleichzeitig sensible Daten. Sie basieren auf dem Prinzip, dass nicht alle Mitarbeiter für ihren Arbeitsbereich Zugriff auf dieselben KI-Funktionen oder Datensätze benötigen oder haben sollten. Entwickler, Marketing- und Rechtsteams erhalten individuell zugeschnittenen Zugriff, was Risiken reduziert und Missbrauch verhindert. Diese Kontrollen verhindern versehentlichen Missbrauch und unterstützen gleichzeitig legitime Produktivitätsanforderungen basierend auf Geschäftsfunktion und Risikoprofil.

3. Nutzungsgenehmigungen und Ausnahmebehandlung

KI-Governance-Frameworks sollten auch Workflows für die Verwaltung von Ausnahmen und speziellen Anwendungsfällen enthalten. Wenn ein Mitarbeiter oder ein Team Zugriff auf ein eingeschränktes KI-Tool oder einen Anwendungsfall benötigt:

  • Sie sollten einen formellen Antrag stellen.
  • Die Anfrage sollte einen Risikoprüfungsprozess unter Einbeziehung der Sicherheits- oder Compliance-Stakeholder durchlaufen.
  • Unter bestimmten Schutzmaßnahmen, wie beispielsweise zusätzlicher Überwachung oder manueller Ausgabeprüfung, kann vorübergehender Zugriff gewährt werden.

Dieses System von Nutzungsgenehmigungen und Ausnahmebehandlung sorgt für Flexibilität, ohne dass die Übersicht darunter leidet.

4. Zentralisierte Protokollierung und Überprüfung von KI-Interaktionen

Bei der Governance geht es nicht nur darum, festzulegen, was erlaubt ist, sondern auch darum, Transparenz darüber zu gewährleisten, was tatsächlich geschieht. Zentralisierte Protokollierung der KI-Tool-Interaktionen bietet die erforderliche Überprüfbarkeit sowohl für die interne Rechenschaftspflicht als auch für die externe Compliance.

Hierzu gehört die Aufzeichnung des Eingabeaufforderungs- und Antwortverlaufs sowie die Erfassung von Metadaten wie Benutzer-ID, Sitzungszeit und Browserkontext usw. Diese Aufzeichnungen helfen dabei, Missbrauch zu erkennen, Vorfälle zu untersuchen und die Richtlinien im Laufe der Zeit zu verfeinern.

5. Überwachung auf Richtlinienverstöße oder anomales Verhalten

Um die Lücke zwischen Richtlinien und Schutz zu schließen, muss KI-Governance mit Echtzeitüberwachung kombiniert werden. Sicherheitsteams benötigen Systeme, die Folgendes können:

  • Erkennen Sie Eingabeaufforderungen mit eingeschränkten Daten (z. B. Schlüsselwörter, Regex-Muster).
  • Markieren oder blockieren Sie die nicht autorisierte Nutzung von KI-Tools im Browser oder auf nicht verwalteten Geräten.
  • Identifikation anomales Verhalten, wie beispielsweise übermäßige Eingabeaufforderungshäufigkeit, ungewöhnliche Zugriffszeiten oder unerwartete Plugin-Aktivität.

Durch die kontinuierliche Überwachung auf Richtlinienverstöße verwandelt sich die Governance von einem statischen Dokument in eine aktive, adaptive Sicherheitsebene.

Anpassung der Governance an eine sich schnell entwickelnde KI-Landschaft

Bestehende Governance-Frameworks wie ISO/IEC 42001 (KI-Managementsysteme) und das KI-Risikomanagement-Framework des NIST bieten nützliche Ausgangspunkte, müssen aber an das einzigartige Tempo und Verhalten von GenAI-Tools angepasst werden. Diese Tools funktionieren nicht wie herkömmliche Software; sie entwickeln sich in Echtzeit, verarbeiten unvorhersehbare Eingaben und werden oft über benutzerfreundliche Schnittstellen genutzt.

Daher muss die KI-Governance iterativ und dynamisch sein. Sie sollte regelmäßig überprüft werden, reale Nutzungsmuster widerspiegeln und sich parallel zu den KI-Funktionen und Bedrohungsinformationen weiterentwickeln. 

Governance: Die Brücke zwischen Ermöglichung und Schutz

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Governance das Bindeglied zwischen verantwortungsvoller KI-Aktivierung und unternehmensweitem Schutz ist. Sie stellt sicher, dass KI-Tools nicht nur erlaubt sind, sondern auch sicher, ethisch und in voller Übereinstimmung mit internen und externen Vorgaben eingesetzt werden. Ohne eine formelle Governance-Struktur sehen sich Unternehmen mit einer fragmentierten Umgebung konfrontiert, in der Mitarbeiter frei mit ChatGPT, Copilot und anderen Tools experimentieren – oft indem sie sensible Daten in öffentliche Modelle einfügen oder ungeprüfte Plug-ins verwenden. Dies öffnet Tür und Tor für Compliance-Verstöße, Datenlecks und unkontrollierte KI-Entscheidungen, die sich auf den Betrieb oder die Rechtslage auswirken können. Daher muss die Governance im Zuge der Weiterentwicklung von GenAI flexibel, durchsetzbar und tief in die umfassende Sicherheitsarchitektur des Unternehmens integriert bleiben.

Best Practices für GenAI-Sicherheit

  • Kartieren Sie die gesamte KI-Nutzung in der Organisation

Der erste Schritt zur Risikobewältigung von GenAI besteht darin, die unternehmensweite Nutzung der Technologie zu erfassen. Im Rahmen dieses Mapping-Prozesses müssen Unternehmen Folgendes überwachen:

  • Welche GenAI-Tools sind im Einsatz? Erfolgt der Zugriff über Web-Apps, Browser-Erweiterungen oder eigenständige Software?
  • Wer verwendet sie? Sind sie in der Forschung und Entwicklung, im Marketing, im Finanzwesen oder in anderen Abteilungen tätig?
  • Wofür verwenden sie GenAI? Aufgaben wie Code-Reviews, Datenanalyse und Inhaltserstellung?
  • Welche Art von Daten werden in diese Tools eingegeben?  Geben Mitarbeiter Code, vertrauliche Geschäftsdaten oder personenbezogene Daten preis?

Sobald Sie Antworten auf diese Fragen haben, können Sie mit der Erstellung eines klaren Nutzungsprofils beginnen, Hochrisikobereiche erkennen und einen Plan erstellen, der Produktivität ermöglicht und gleichzeitig den Datenschutz gewährleistet.

  • Implementieren Sie rollenbasierten Zugriff und verhindern Sie persönliche Konten

Bewerben Rollenbasierte Zugriffskontrollen Um die Gefährdung je nach Tätigkeit und Datensensibilitätsrisiko zu begrenzen. Entwickler benötigen möglicherweise Zugriff auf KI-Code-Assistenten, während Rechts- oder Finanzteams aufgrund der Verarbeitung sensibler Daten möglicherweise Einschränkungen benötigen. Nutzen Sie Genehmigungsworkflows für Ausnahmen, um Flexibilität unter Governance-Aufsicht zu ermöglichen. 

Um den Zugriff auf vertrauliche Informationen auf ungesicherten LLM-Mandanten zu verhindern, sollten Unternehmen persönliche Anmeldungen blockieren und den Zugriff über Unternehmenskonten vorschreiben, die über Sicherheitsfunktionen wie private Mandanten, keine Schulungsverpflichtungen, strenge Kontrollen zur Datenaufbewahrung und stärkere Datenschutzvorkehrungen verfügen.

  • Bereitstellen von KI-DLP auf Browserebene

Der Zugriff auf generative KI-Tools erfolgt überwiegend über den Browser. KI-DLP auf Browserebene ein kritischer Kontrollpunkt. Browserbasierte Tools zur Verhinderung von Datenverlust können:

  • Erkennen, wenn vertrauliche Daten in KI-Eingabeaufforderungen eingegeben werden
  • Blockieren oder redigieren Sie regulierte Informationen in Echtzeit
  • Bereitstellung von Protokollinteraktionen für Compliance und Auditbereitschaft

Browserbasierte DLP-Kontrollen sind für die Überwachung der KI-Nutzung unerlässlich, die herkömmliche Endpunkt- oder Netzwerksicherheitstools umgeht.

  • Überwachen und Steuern von KI-Erweiterungen

KI-gestützte Browsererweiterungen bergen Risiken durch zu freizügigen Zugriff auf Webseiten, Tastatureingaben und Sitzungsdaten. Wenden Sie Kontrollrichtlinien für KI-Erweiterungen an, die:

  • Beschränken Sie die Installation nicht genehmigter oder unbekannter Plugins
  • Überprüfen Sie die verwendeten Erweiterungen und bewerten Sie deren Berechtigungen
  • Blockieren Sie Erweiterungen mit übermäßigem Zugriff auf Unternehmensanwendungen

Überprüfen Sie das Plug-In-Verhalten kontinuierlich, um anomale Aktivitäten oder eine stille Datenerfassung zu erkennen.

  • Mitarbeiter über die sichere Nutzung von KI aufklären

Sicherheitsbewusstseinsprogramme in Unternehmen müssen auch Schulungen für den sicheren Einsatz von GenAI beinhalten. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter darin schulen:

  • Erkennen Sie, welche Daten niemals mit KI-Tools geteilt werden sollten.
  • Verwenden Sie genehmigte Plattformen und befolgen Sie die Richtlinien.
  • Melden Sie den Verdacht auf Missbrauch oder nicht autorisierte Tools.

Machen Sie KI-Sicherheit zu einem Teil regelmäßiger Schulungszyklen, um verantwortungsvolles Verhalten bei der Weiterentwicklung von KI-Tools zu fördern.

Auswirkungen mangelnder GenAI-Sicherheit in der Praxis

Obwohl GenAI-Tools wie ChatGPT die Produktivität steigern können, hat ihr Missbrauch oder ihre ungesicherte Bereitstellung bereits zu erheblichen Sicherheitsverletzungen, Compliance-Verstößen und Reputationsschäden geführt. Schwache KI-Governance, zu freizügige Erweiterungen und die nicht genehmigte Nutzung von Tools haben sich als Hauptursachen für Sicherheitslücken in der Praxis erwiesen. Dies unterstreicht, warum GenAI-Risikomanagement keine Option mehr ist.

1. Offenlegung des Quellcodes bei Samsung

Anfang 2023 machte Samsung Schlagzeilen, nachdem Ingenieure proprietären Quellcode in ChatGPT eingefügt hatten, um Fehler zu beheben. Ziel war zwar eine Produktivitätssteigerung, die Auswirkungen waren jedoch unmittelbar: Streng vertraulicher Code wurde potenziell den Modellen und Speichersystemen von OpenAI zugänglich gemacht. Dieser Vorfall führte zu einem internen Verbot von ChatGPT und einer unternehmensweiten Prüfung der KI-Tool-Nutzung.

Mitnehmen: Selbst ein gut gemeinter Einsatz von GenAI kann zu irreversiblem Datenverlust führen, wenn keine angemessenen Nutzungsgrenzen definiert und durchgesetzt werden.

2. Missbrauch von ChatGPT führt zu Compliance-Untersuchung bei der DWS Group

Die DWS Group, eine Vermögensverwaltungstochter der Deutschen Bank, wurde untersucht, nachdem Mitarbeiter ChatGPT für Anlagerecherchen und die Kundenkommunikation nutzten. Die Aufsichtsbehörden werteten dies als Compliance-Verstoß und wiesen darauf hin, dass Finanzinstitute KI-Tools überprüfen und sicherstellen müssen, dass die Ergebnisse den regulatorischen Standards für Genauigkeit und Datenverarbeitung entsprechen.

Auswirkungen: Aufsichtsrechtliche Kontrolle, Reputationsrisiko, Verschärfung der Compliance-Richtlinien.

3. Teleperformance – Datenschutzbedenken bei KI-Überwachungstools

Teleperformance, ein globaler Kundenservice-Anbieter, geriet wegen des Einsatzes KI-gestützter Überwachungstools zur Überwachung von Mitarbeitern im Homeoffice unter Beschuss. Es stellte sich heraus, dass die Tools persönliche und sensible Daten, einschließlich Videoaufnahmen, ohne entsprechende Zustimmung oder Sicherheitsvorkehrungen der Nutzer erfassen. Datenschutzbehörden erhoben KI-Missbrauch und ethische Bedenken.

Auswirkungen: Öffentliche Gegenreaktionen, Datenschutzprüfungen und betriebliche Änderungen beim Einsatz von KI-Tools.

4. KI-Halluzinationen führen zu rechtlichen Risiken

Ein internationales Beratungsunternehmen erlitt einen Reputationsschaden, als ein für interne Recherchen eingesetztes generatives KI-Tool in einem kundenorientierten Ergebnis ungenaue Informationen lieferte. Die als Tatsachen präsentierten, halluzinierten Inhalte führten zu einer beschädigten Kundenbeziehung und zum Verlust des Auftrags.

Mitnehmen: Die Auswirkungen generativer KI gehen über die Sicherheit hinaus, da Tools, die fehlerhafte oder irreführende Ergebnisse erzeugen, bei unüberlegter Verwendung zu Reputations-, Betriebs- und Rechtsschäden führen können.

5. Erhöhte IT-Arbeitsbelastung durch die Verbreitung von Shadow-AI-Tools

Da es keine zentralen Kontrollmöglichkeiten gibt, nutzen Mitarbeiter häufig nicht autorisierte KI-Tools und Plug-ins, um ihre Produktivität zu steigern. Diese zunehmende Verbreitung belastet IT-Teams mit der Verfolgung, Bewertung und Minimierung unbekannter Risiken.

Ejemplo: Ein Fortune 500-Unternehmen entdeckte über 40 nicht genehmigte KI-Tools, die abteilungsübergreifend aktiv eingesetzt wurden, jedes mit unterschiedlichen Zugriffsebenen und unklaren Praktiken im Umgang mit Daten.

Auswirkungen: Erhöhter IT-Aufwand, fragmentierte Risikolandschaft, dringender Bedarf an Governance.

6. Sicherheitsvorfälle durch bösartige Erweiterungen oder Plugins

GenAI-Browsererweiterungen können Risiken wie KI-Injektion, stillen Datenzugriff oder Session-Hijacking mit sich bringen, insbesondere wenn sie zu freizügig sind oder nicht von Sicherheitsteams überprüft werden.

Ejemplo: Im Chrome Web Store wurde eine ChatGPT-Erweiterung entdeckt, die Facebook-Sitzungscookies stiehlt und Angreifern dadurch vollen Kontozugriff gewährt.

Auswirkungen: Kontoübernahmen, Sicherheitsverletzungen auf Browserebene, Verlust des Benutzervertrauens.

Ohne starke GenAI-Sicherheit und -Governance riskieren Unternehmen mehr als nur technische Schwachstellen. Sie müssen mit rechtlichen, rufschädigenden und betrieblichen Konsequenzen rechnen. Um eine sichere und produktive KI-Einführung zu ermöglichen, ist es unerlässlich, diese Risiken proaktiv mit Kontrollen auf Nutzungsebene, DLP und rollenbasierter Governance anzugehen.

So sichert LayerX die Nutzung von GenAI

Mit der Einführung von GenAI-Tools in Unternehmen wird der Schutz sensibler Daten vor unbeabsichtigter Offenlegung immer wichtiger. Herkömmliche Sicherheitstools sind nicht für die dynamische, browserbasierte Natur von GenAI-Interaktionen konzipiert. Hier kommt LayerX ins Spiel – mit speziell entwickelten, browserbasierten Abwehrmechanismen, die Echtzeit-Transparenz, Kontrolle und Schutz vor unbeabsichtigten Datenlecks bieten, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.

  • Echtzeit-Browser-DLP für KI-Eingabeaufforderungen

Das Herzstück der LayerX-Lösung ist die DLP-Funktion (Data Loss Prevention). Im Gegensatz zu herkömmlichen DLP-Tools, die auf Netzwerk- oder Endpunktebene arbeiten, integriert sich LayerX direkt in den Browser – die primäre Schnittstelle für KI-Tools wie ChatGPT. Dadurch können Benutzereingaben in Echtzeit überprüft und kontrolliert werden, bevor die Daten den Unternehmensbereich verlassen. LayerX erkennt sensible Daten wie personenbezogene Daten, Quellcode, Finanzdaten oder vertrauliche Dokumente, wenn Benutzer versuchen, diese in ChatGPT einzufügen oder einzugeben. Anschließend erzwingt es richtlinienbasierte Aktionen wie Schwärzung, Warnmeldungen oder vollständige Sperrung.

Ergebnis: Sensible Daten werden an der Quelle gestoppt, wodurch eine versehentliche oder unbefugte Offenlegung verhindert wird, ohne den Arbeitsablauf des Benutzers zu unterbrechen.

  • Generative KI-Überwachung und Schatten-KI-Sichtbarkeit

LayerX bietet vollständige Transparenz über alle GenAI-Tools, Websites und SaaS-Apps, auf die Benutzer zugreifen – unabhängig davon, ob sie autorisiert oder im Schatten sind. Durch die kontinuierliche Überwachung der Browseraktivität erkennt LayerX, wer welche KI-Tools und über welche Konten – Unternehmens-, SSO- oder private Konten – nutzt. Außerdem erkennt LayerX, welche Daten eingegeben werden, ob Eingabeaufforderungen eingegeben, Kundendaten eingefügt oder vertrauliche Dateien hochgeladen werden. 

Ergebnis: Auf diese Weise können Sicherheitsteams unbefugte Nutzung erkennen, Schatten-KI eliminieren, sensible Dateninteraktionen überwachen, risikoreiches Verhalten identifizieren und Korrekturmaßnahmen ergreifen, bevor es zu einem Datenvorfall kommt.

  • Granulare, kontextbezogene Richtliniendurchsetzung

Mit LayerX können Unternehmen kontextabhängige Richtlinien definieren, die auf KI-Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Richtlinien können auf Browserebene basierend auf Benutzerrolle, App-Kontext, Datentyp und Sitzungsattributen durchgesetzt werden. Beispielsweise können Richtlinien Marketingteams die Verwendung von ChatGPT zur Inhaltserstellung erlauben, während die Übermittlung von Kundendaten oder internen Dokumenten blockiert wird. Entwicklern kann das Testen von Codeausschnitten gestattet werden, ohne jedoch Quellcode-Repositories freizugeben. LayerX erzwingt richtlinienbasierte Aktionen wie Schwärzung, Warnmeldungen, die Benutzer bei drohenden Richtlinienverstößen warnen, oder eine vollständige Blockierung.

Ergebnis: KI-Aktivierung und KI-Schutz für Unternehmen, um eine verantwortungsvolle Nutzung zu gewährleisten, ohne Innovationen einzuschränken.

  • Plugin- und Erweiterungsverwaltung

LayerX schützt zudem vor riskanten KI-Plugin-Interaktionen, die unbemerkt Eingabeaufforderungsinhalte an Drittanbieter-APIs exfiltrieren können. Es identifiziert und kategorisiert KI-Browsererweiterungen und -Plugins nach Risikostufe, Quelle und Funktionalität. Darüber hinaus überwacht und steuert es das Plugin-Verhalten und gibt Administratoren die Möglichkeit, Plugins basierend auf ihren Datenverarbeitungspraktiken zu genehmigen, zu blockieren oder einzuschränken. 

Ergebnis: Unternehmen reduzieren ihre Anfälligkeit für Plug-in-basierte Schwachstellen und setzen unternehmensweit eine stärkere KI-Datenverwaltung durch.

Fazit: Sichere, skalierbare KI im gesamten Unternehmen mit LayerX

Generative KI ist ein Dauerbrenner und verändert die Arbeitsweise in jedem Unternehmen. Doch ohne die richtigen Sicherheitsvorkehrungen können GenAI-Tools wie ChatGPT schnell von Produktivitätssteigerern zu Datenleckrisiken werden. LayerX ermöglicht Unternehmen den sicheren Einsatz von KI mit der nötigen Transparenz, Kontrolle und Sicherheit, um sensible Daten zu schützen, die Nutzung konform zu gestalten und Risiken unter Kontrolle zu halten. Ob Sie Schatten-KI bekämpfen, KI-Nutzungsrichtlinien durchsetzen oder Echtzeit-Datenlecks verhindern – LayerX bietet die Sicherheitsgrundlage für eine sichere und skalierbare KI-Einführung. 

Lassen Sie nicht zu, dass KI-Innovationen Ihre Sicherheitsstrategie überholen. Setzen Sie noch heute auf LayerX und verwandeln Sie KI von einem Risiko in einen Wettbewerbsvorteil.

Demo anfordern um LayerX in Aktion zu sehen.