En ChatGPT-datalækage opstår, når følsomme eller fortrolige oplysninger utilsigtet eksponeres gennem interaktioner med ChatGPT-platformen. Disse lækager kan stamme fra brugerfejl, backend-brud eller mangelfulde plugin-tilladelser. Uden passende sikkerhedsforanstaltninger kan disse lækager føre til alvorlige datasikkerhedsrisici for virksomheder og resultere i overtrædelser af regler, tab af IP og omdømmeskade.
Forståelse af ChatGPT-datalækage
En ChatGPT-datalækage opstår, når følsomme eller fortrolige oplysninger utilsigtet eksponeres via AI-platformen. Dette kan ske på tre måder:
- Lækager på brugersidenMedarbejdere kan indsætte følsomme data som kildekode, personoplysninger eller interne dokumenter i ChatGPT uden at være klar over, at disse data kan forlade virksomhedens beskyttede miljø. Dette er den mest almindelige type datalækage i ChatGPT.
- Lækager på platformsidenSelvom det er sjældent, kan sårbarheder i selve ChatGPT (som Redis-fejlen fra marts 2023) føre til utilsigtet eksponering af andre brugeres data.
- Risikable plugin-interaktioner: Tredjeparts ChatGPT-plugins kan få adgang til og overføre brugerprompter, hvilket potentielt kan eksponere virksomhedsdata for ukontrollerede eksterne systemer. Da de opererer uden for virksomhedens sikkerhedskontroller, kan disse plugins udgøre alvorlige privatlivsrisici.
Efterhånden som generative AI-værktøjer som ChatGPT i stigende grad integreres i virksomhedens arbejdsgange, vokser potentialet for eksponering af AI-data, især når brugen ikke overvåges eller administreres. Uden ordentlige sikkerhedsforanstaltninger kan medarbejdere ubevidst omgå interne sikkerhedsprotokoller, hvilket fører til ChatGPT-privatlivsrisici. Dette understreger vigtigheden af styring, sikre AI-brugspolitikker og indsigt i, hvordan data håndteres i disse værktøjer.
Almindelige årsager til ChatGPT-datalækager
1. Utilsigtet indtastning af følsomme data fra brugere
Medarbejdere indsætter ofte fortrolige eller følsomme data i ChatGPT for at fremskynde deres arbejde. Dette kan omfatte personligt identificerbare oplysninger (PII), interne dokumenter, klientregistre, proprietær kode eller økonomiske data. I mange tilfælde er denne adfærd ikke ondsindet, men stammer fra manglende bevidsthed om, hvordan generative AI-platforme behandler, lagrer eller potentielt genbruger inputdata.
Eksempel:
En marketingchef indsætter næste kvartals produktplan i ChatGPT for at hjælpe hende med at omskrive den til en kundemeddelelse. Dataene, der nu er indtastet i et eksternt værktøj, er ikke længere beskyttet af virksomhedens politikker og kan blive gemt eller behandlet uden for IT's synlighed.
Virksomhedsrisiko:
Dette input kan blive gemt, behandlet uden for overholdelsesgrænser eller endda logget af tredjepartsinfrastruktur. Disse handlinger på brugersiden kan føre til overtrædelser af lovgivningen (f.eks. GDPR, HIPAA) og IP-lækage. De fleste ældre DLP-systemer kan ikke registrere sådan brug, hvilket gør det til en stille generativ AI-datarisiko.
2. Lækager i ChatGPT-sessioner
En ChatGPT-sessionslækage opstår, når en platformsfejl ved et uheld eksponerer en brugers samtalehistorik eller data for en anden bruger. Disse hændelser er særligt farlige, fordi de sker uden brugerens intention og ofte går ubemærket hen.
Eksempel:
I marts 2023 førte en Redis-fejl i ChatGPT til, at nogle brugere så andres chattitler og delvise samtaler i deres historik. Den samme fejl afslørede betalingsdata, herunder e-mailadresser og de sidste fire cifre i kreditkortnumre.
Virksomhedsrisiko:
Hvis en virksomhedsmedarbejders session lækker oplysninger som kunderegistre eller interne dokumenter, kan det føre til alvorlige juridiske og compliance-mæssige konsekvenser, selvom eksponeringen var kortvarig og utilsigtet. Sådanne hændelser understreger behovet for kontrol på platformniveau, især når man bruger delte eller multi-tenant LLM-tjenester.
3. Risicifuldt tredjeparts plugin
Plugins udvider ChatGPTs muligheder ved at give adgang til internettet, interne filer eller tredjepartssystemer, men introducerer også betydelige sikkerhedsrisici. Når et plugin er aktiveret, kan det læse promptindhold og potentielt sende det til eksterne API'er eller lagringssystemer, ofte uden at brugeren er klar over det.
Eksempel:
En finansanalytiker bruger et plugin til at analysere et salgsregneark. Pluginnet uploader filen til sin egen server til behandling. Uden analytikerens viden logger serveren filen og opbevarer den, hvilket overtræder dataopbevarings- og privatlivspolitikkerne.
Virksomhedsrisiko:
De fleste plugins er skabt af tredjeparter og gennemgår muligvis ikke den samme sikkerhedskontrol som interne værktøjer. Ukontrolleret brug af plugins kan resultere i ukontrolleret dataudvinding og eksponere regulerede oplysninger for ukendte aktører, hvilket repræsenterer en betydelig generativ AI-datarisiko for virksomheden.
4. Brug af skygge-AI uden styring
Skygge-AI refererer til medarbejdere, der bruger AI-værktøjer uden IT-godkendelse eller -tilsyn. Disse værktøjer er muligvis ikke godkendt, overvåget eller i overensstemmelse med interne compliance-politikker, hvilket gør dem til en blind vinkel for sikkerheds- og databeskyttelsesteams.
Eksempel:
Et salgsteam begynder at bruge en forbrugerversion af ChatGPT til at udarbejde kundetilbud. Med tiden begynder de at indtaste prisstrategier, kontraktvilkår og interne præstationsmålinger – hvoraf ingen er beskyttet af DLP-værktøjer til virksomheder.
Virksomhedsrisiko:
Skygge-AI bliver dybt integreret i arbejdsgange, hvilket skaber både problemer med fastlåsning og overholdelse af regler. Da der ikke er nogen centraliseret kontrol, mister organisationer indsigt i, hvilke data der deles, hvor de ender, og om de bruges til at træne tredjepartsmodeller.
5. AI-phishing
Angribere bruger nu AI-phishing-taktikker, såsom at oprette falske ChatGPT-grænseflader eller -værktøjer, til at narre medarbejdere til at afsløre følsomme oplysninger. Disse lignende værktøjer beder ofte brugerne om at "indsende prompts" eller "teste ChatGPT-sikkerhed" og derefter indsamle input.
Eksempel:
En medarbejder modtager et link til en hjemmeside med titlen "ChatGPT Pro sikkerhedssandkasse"Den falske brugerflade efterligner OpenAIs brugergrænseflade og opfordrer brugerne til at indsætte følsomt indhold for at teste dens sikkerhed. Angriberen har nu adgang til det, der blev indtastet, ofte fortrolige dokumenter eller legitimationsoplysninger.
Virksomhedsrisiko:
Denne teknik udvisker grænsen mellem social engineering og teknisk udnyttelse. Den udnytter brugernes tillid til AI-værktøjer og udnytter den velkendte ChatGPT-grænseflade. Disse svindelnumre er særligt farlige, fordi de virker legitime og omgår typiske e-mail- eller URL-filtre.
6. Forkert konfigurerede interne AI-integrationer
Nogle virksomheder implementerer ChatGPT eller andre LLM'er via interne værktøjer eller API'er. Hvis adgangskontroller, promptgrænser eller datarensning ikke håndhæves korrekt, kan disse integrationer blive utætte eller for permissive.
Eksempel:
En intern vidensassistent bygget på ChatGPT er forbundet til virksomhedens HR-system. Uden strenge adgangskontroller kan enhver bruger bede AI'en om at returnere løndata for en anden medarbejder, hvilket kan føre til et brud på privatlivets fred.
Virksomhedsrisiko:
Forkert konfiguration fører til overeksponering. I komplekse virksomhedsmiljøer, hvor LLM'er er integreret i chatbots, apps eller CRM'er, er det nemt at miste overblikket over, hvem der kan se hvad og hvornår.
ChatGPT-datalækager og sikkerhedshændelser
Hændelser i den virkelige verden, der involverer ChatGPT, har fremhævet de voksende datasikkerhedsrisici, der er forbundet med generative AI-værktøjer. En af de mest profilerede begivenheder var begivenheden i marts 2023. OpenAI-sikkerhedshændelse, hvor en fejl i Redis-biblioteket, der bruges af ChatGPT, forårsagede et databrud. Dette ChatGPT-databrud gjorde det muligt for nogle brugere at se dele af andre brugeres chathistorik og afslørede følsomme faktureringsoplysninger, herunder fulde navne, e-mailadresser og de sidste fire cifre i kreditkortoplysninger. Selvom problemet hurtigt blev rettet, afslørede det skrøbeligheden ved sessionsisolation på delte AI-platforme og understregede behovet for robuste sikkerhedskontroller for flere brugere.
Ud over sårbarheder i kerneplatformen, AI-sårbarheder Introduceret via plugins er blevet en voksende bekymring. Mange ChatGPT-plugins udviklet af tredjeparter kan tilgå brugerpromptindhold og overføre det til eksterne tjenester. Hvis disse plugins er forkert designet eller mangler gennemsigtighed, kan de utilsigtet lække virksomhedsdata uden for kontrollerede miljøer og omgå eksisterende DLP- og compliance-mekanismer.
Risikoen forstærkes yderligere af stigningen i Shadow AIFlere forskningsstudier har vist, at medarbejdere på tværs af brancher bruger offentligt tilgængelige generative AI-værktøjer til at håndtere følsomme forretningsopgaver, såsom udarbejdelse af juridiske dokumenter eller analyse af klientdata. Denne usanktionerede brug, ofte usynlig for IT, skaber betydelige huller i datastyringen og øger sandsynligheden for eksponering.
Tilsammen gør disse hændelser det klart, at virksomheder skal gentænke deres sikkerhedspolitik for generativ AI ved at prioritere synlighed, brugskontrol, plugin-styring og AI-bevidste værktøjer til forebyggelse af datatab.
Forretningsrisici ved ChatGPT-dataeksponering
Selvom værktøjer som ChatGPT kan accelerere produktiviteten, kan usikker eller uautoriseret brug resultere i betydelige og vidtrækkende forretningsrisici. Nedenfor er en oversigt over centrale forretningsrisici og scenarier fra den virkelige verden, der illustrerer, hvordan en sådan eksponering kan skade virksomheder på tværs af juridiske, operationelle og omdømmemæssige dimensioner.
En af de mest kritiske konsekvenser af datatab i ChatGPT er potentialet for overtrædelser af reglerne. Når medarbejdere indtaster personligt identificerbare oplysninger (PII), beskyttede sundhedsoplysninger (PHI), økonomiske data eller kundedata i ChatGPT, kan disse data forlade sikre miljøer og ende i eksterne systemer, der ikke overholder regler som GDPR, HIPAA, CCPA eller branchespecifikke mandater.
Eksempel:
En medarbejder hos en sundhedsudbyder bruger ChatGPT til at opsummere patientjournaler. Inputtet omfatter navne og sygehistorier, overtrædelser af HIPAA-krav og udløsning af en proces til offentliggørelse af brud på datasikkerhedsoplysninger.
â € <â € <Virksomhedseffekt:
Bøder, revisioner og anmeldelser af sikkerhedsbrud undergraver tilliden og påfører store administrative omkostninger. I stærkt regulerede sektorer kan én hændelse nødvendiggøre vedvarende granskning fra tilsynsmyndigheder og revisorer.
ChatGPT bruges ofte til at skrive, gennemgå eller analysere internt indhold, lige fra juridiske kontrakter og M&A-dokumenter til proprietær kode og research. Når dette indhold indsættes i ChatGPT uden sikkerhedsforanstaltninger, risikerer virksomheden at miste kontrollen over sin intellektuelle ejendom.
Eksempel:
En softwareingeniør bruger ChatGPT til at optimere en proprietær maskinlæringsmodel, men inkluderer den fulde kildekode i prompten. Dette kan udsætte værdifuld IP for fremtidige risici, hvis den bruges uhensigtsmæssigt af modellen eller opsnappes under behandlingen.
Virksomhedseffekt:
Eksponering af intellektuel ejendomsret i forbindelse med virksomheders AI undergraver ikke blot konkurrencefordele, men kan også resultere i tab af investortillid. Det kan føre til udvandet markedsposition, tab af innovationsfordele og endda retssager, hvis kontraktlige fortrolighedsklausuler brydes.
Selv en mindre datalækage, der involverer ChatGPT, kan eskalere til et tillidsproblem for offentligheden, især når det involverer følsomme oplysninger fra kunder, medarbejdere eller partnere. Trusler mod omdømmet fra AI forstærkes af den voksende offentlige granskning af AI-etik, privatliv og gennemsigtighed.
Eksempel:
En nyhedskanal afslører, at en banks medarbejdere har indtastet kunders økonomiske data i ChatGPT for at generere investeringsoversigter. Selvom det faktiske datatab kan være begrænset, fører den offentlige kritik til øget kontrol af, hvordan deres data håndteres.
Virksomhedseffekt:
Dette kan føre til tab af kundernes tillid med langsigtede konsekvenser, der langt opvejer det oprindelige brud. I stærkt regulerede eller brandfølsomme brancher kan omdømmemæssige konsekvenser være ødelæggende og langt overstige omkostningerne ved at forhindre hændelsen i første omgang.
Dataeksponering via ChatGPT kan udløse retssager, revisioner og interne undersøgelser, der omdirigerer ressourcer og forstyrrer driften. Juridiske teams kan være nødt til at vurdere ansvar, spore datastien og forsvare sig mod gruppesøgsmål eller kontraktbrud.
Eksempel:
En produktionsvirksomhed opdager, at følsomme leverandørvilkår er blevet indtastet i ChatGPT og muligvis lækket. Indkøbsteams er tvunget til at genforhandle kontrakter, mens den juridiske afdeling håndterer leverandørforespørgsler og ansvarsvurderinger.
Virksomhedseffekt:
Ud over økonomiske tab som følge af den brudte aftale kan organisationen blive pålagt juridiske krav, bøder eller voldgiftssager. Disse forstyrrelser påvirker også den daglige drift, forsinker projekter og skaber intern friktion mellem teams, der søger ansvarlighed og afhjælpning.
Uovervåget brug af AI svækker virksomhedens samlede sikkerhedsstatus. Når medarbejdere bruger offentlige AI-værktøjer via uadministrerede browsere eller personlige konti, omgår følsomme data traditionelle sikkerhedskontroller som firewalls, endpoint-beskyttelse eller cloud-DLP.
Eksempel:
Medarbejdere, der bruger ChatGPT på personlige enheder, deler kundedata, der aldrig berører virksomhedens infrastruktur, hvilket gør dem usynlige for IT- og compliance-teams.
Virksomhedseffekt:
Sikkerhedsteams mister indsigt i, hvordan og hvor data håndteres. Over tid undergraver dette organisationens evne til at opdage brud, opretholde revisionsberedskab og håndhæve sikkerhedspolitikker, hvilket gør virksomheden sårbar over for både interne og eksterne trusler.
Risikoen ved tab af ChatGPT-data er ikke begrænset til teknisk eksponering, men den spreder sig på tværs af alle lag af virksomheden. Fra ChatGPT-compliancerisici og IP-tyveri til omdømmetabte AI-trusler og juridiske konsekvenser, skal virksomheder tage proaktive skridt til at styre, hvordan generative AI-værktøjer bruges. Først da kan organisationer frigøre fordelene ved AI, samtidig med at de beskytter virksomheden mod dens utilsigtede konsekvenser.
Sådan forhindrer LayerX ChatGPT-datalækager
I takt med at virksomheder tager ChatGPT og andre GenAI-værktøjer til sig, bliver udfordringen med at beskytte følsomme data mod utilsigtet eksponering presserende. Traditionelle sikkerhedsværktøjer blev ikke bygget til den dynamiske, browserbaserede karakter af GenAI-interaktioner. Det er her, LayerX træder ind i billedet – de leverer specialbyggede, browser-native forsvar, der giver realtidssynlighed, kontrol og beskyttelse mod ChatGPT-datalækager uden at gå på kompromis med produktiviteten.
-
ChatGPT DLP i realtid
Kernen i LayerX' løsning er dens DLP-funktion (Data Loss Prevention). I modsætning til ældre DLP-værktøjer, der opererer på netværks- eller endpointniveau, integreres LayerX direkte i browseren - den primære grænseflade til AI-værktøjer som ChatGPT. Dette giver mulighed for at inspicere og kontrollere brugerinput i realtid, før data forlader virksomhedens perimeter. LayerX registrerer følsomme data såsom PII, kildekode, økonomiske detaljer eller fortrolige dokumenter - når brugere forsøger at indsætte eller skrive dem i ChatGPT. Derefter håndhæver den politikbaserede handlinger, såsom redigering, advarselsmeddelelser eller direkte blokering.
ResultatFølsomme data stoppes ved kilden, hvilket forhindrer utilsigtet eller uautoriseret eksponering uden at afbryde brugerens arbejdsgang.
-
Generativ AI-overvågning og skygge-AI-synlighed
LayerX overvåger løbende AI-interaktioner på tværs af administrerede og ikke-administrerede webapps. Det identificerer, hvilke AI-værktøjer der bruges, af hvem og med hvilken slags data – uanset om de skriver prompts, indsætter kundedata eller uploader filer, hvilket giver IT- og sikkerhedsteams handlingsrettet indsigt. Det registrerer også skygge-AI-brug, det vil sige den usanktionerede brug af ChatGPT eller andre LLM-værktøjer via personlige konti eller ikke-administrerede enheder.
ResultatOrganisationer genvinder indsigt i AI-brugsmønstre, hvilket gør dem i stand til at identificere højrisikoadfærd og træffe korrigerende foranstaltninger, før en datahændelse opstår.
-
Granulær, kontekstbevidst politikhåndhævelse
Med LayerX kan virksomheder definere kontekstbevidste politikker, der er skræddersyet til AI-brugsscenarier. Politikker kan håndhæves på browserniveau baseret på brugerrolle, appkontekst, datatype og sessionsattributter. For eksempel kan politikker give marketingteams mulighed for at bruge ChatGPT til indholdsgenerering, samtidig med at indsendelse af kundedata eller interne dokumenter blokeres. Udviklere kan få lov til at teste kodestykker, men ikke dele kildekodelagre. LayerX håndhæver politikbaserede handlinger, såsom redigering, advarselsmeddelelser for at advare brugere, når de er ved at overtræde en politik, eller direkte blokering.
ResultatAI-aktivering og AI-beskyttelse i virksomheder, der sikrer ansvarlig brug uden at begrænse innovation.
-
Plugin- og udvidelsesstyring
LayerX beskytter også mod risikable ChatGPT-plugin-interaktioner, som lydløst kan udfiltrere promptindhold til tredjeparts-API'er. Det identificerer og kategoriserer browserudvidelser og ChatGPT-plugins efter risikoniveau, kilde og funktionalitet. Det overvåger og styrer også plugin-adfærd, hvilket giver administratorer mulighed for at godkende, blokere eller begrænse plugins baseret på deres datahåndteringspraksis.
ResultatVirksomheder reducerer deres eksponering for plugin-baserede sårbarheder og håndhæver stærkere AI-datastyring på tværs af organisationen.
Konklusion: Muliggørelse af sikker, skalerbar AI på tværs af virksomheden med LayerX
Generativ AI er kommet for at blive, og den omformer, hvordan arbejdet udføres på tværs af alle organisationer. Men uden de rette sikkerhedsforanstaltninger kan værktøjer som ChatGPT hurtigt forvandles fra produktivitetsfremmende midler til risici for datalækage. LayerX giver virksomheder mulighed for at omfavne AI med tillid, med den synlighed, kontrol og beskyttelse, der er nødvendig for at holde følsomme data sikre, overholde brugsregler og risici under kontrol.
Uanset om du kæmper mod skygge-AI, håndhæver AI-brugspolitikker eller forhindrer datalækager i realtid, leverer LayerX sikkerhedsgrundlaget for sikker og skalerbar AI-adoption.
Lad ikke AI-innovation overhale din sikkerhedsstrategi. Tag LayerX i brug i dag, og forvandl AI fra en risiko til en konkurrencefordel.
Anmod om en demo for at se LayerX i aktion.
