Hvad er GenAI-sikkerhed?

GenAI-sikkerhed refererer til at beskytte virksomhedsmiljøer mod de nye risici ved generative AI-værktøjer som ChatGPT, Gemini og Claude. Efterhånden som disse værktøjer vinder udbredelse, introducerer de risici knyttet til datalækage, compliance og skygge-AI. Denne artikel definerer GenAI-sikkerhed og skitserer virksomhedsstrategier for at sikre sikker og ansvarlig brug af AI.

GenAI forklaret

GenAI-sikkerhed er praksissen med at identificere og afbøde risici introduceret af generative AI-værktøjer som ChatGPT, Copilot og Claude i virksomhedens arbejdsgange. Disse værktøjer forbedrer effektivitet og innovation, men introducerer også en ny og hurtigt udviklende AI-angrebsflade, som traditionelle cybersikkerhedsløsninger ofte ikke dækker. GenAI-sikkerhed adresserer dette hul ved at håndtere eksponering for følsom data, håndhæve organisationsdækkende AI-brugspolitikker og opdage usikker, ikke-kompatibel eller ondsindet AI-adfærd. Det kombinerer tekniske sikkerhedsforanstaltninger som forebyggelse af datatab (DLP), browserbaseret overvågning og adgangskontrol med robuste AI-styringsrammer, der er i overensstemmelse med virksomhedens politikker og lovgivningsmæssige standarder. I modsætning til AI-udviklingssikkerhed, som fokuserer på at sikre modeltræning og infrastruktur, beskytter GenAI-sikkerhed brugslaget, hvor medarbejdere interagerer med eksterne AI-værktøjer, hvilket sikrer sikker, politiktilpasset og ansvarlig AI-beskyttelse i virksomheden.

Primære risici ved GenAI i virksomheden

I takt med at organisationer accelererer implementeringen af generative AI-værktøjer, skal de også håndtere en ny kategori af trusler. Disse risici opstår ikke kun fra ondsindede aktører, men også fra den måde, generativ AI interagerer med data, brugere og eksterne miljøer. Nedenfor er de mest presserende AI-sårbarheder og sikkerhedsrisici, som virksomheder skal håndtere.

1. Eksponering af intellektuel ejendom og fortrolige data

En af de mest umiddelbare og kritiske GenAI-risici er AI-datalækageMedarbejdere indsætter ofte fortrolige oplysninger som kunders personoplysninger, kildekode, forretningsplaner eller økonomiske prognoser i GenAI-værktøjer som ChatGPT uden at være klar over konsekvenserne. Disse prompts kan gemmes, behandles eller bruges til videre træning, hvilket skaber et permanent tab af kontrol over disse data. Selv når leverandører hævder ikke at træne i inputdata, kan dataene stadig blive cachelagret eller logget i sessionshistorikken, hvilket åbner døren for brud eller misbrug.

EksempelEt medlem af finansteamet bruger ChatGPT til at generere et resumé og indsætter et regneark med omsætningsdata for 4. kvartal i prompten. Disse økonomiske oplysninger kan nu gemmes af modeludbyderen eller potentielt eksponeres i fremtidige forespørgsler fra andre brugere.

2. Overtrædelser af lovgivning og overholdelse af regler

Uovervåget GenAI-brug kan nemt resultere i overtrædelser af databeskyttelsesregler som f.eks. GDPR, HIPAA, PCI DSS eller CCPADisse love kræver streng håndtering af personlige, sundheds- eller betalingsdata, noget som de fleste tredjeparts AI-værktøjer ikke er kontraktmæssigt eller arkitekturmæssigt forberedt til at sikre.

EksempelEn sundhedsudbyder bruger en AI-skriveassistent til at udarbejde et patientresumé, inklusive sygehistorie. Selv en enkelt prompt, der indeholder PHI (beskyttede sundhedsoplysninger), som deles med et eksternt AI-værktøj, kan være en indberetningspligtig HIPAA-overtrædelse, der risikerer bøder og omdømmeskade. I stærkt regulerede sektorer kan blot én sådan hændelse kræve vedvarende granskning fra tilsynsmyndigheder og revisorer.

Virksomheder skal behandle AI-prompter som udgående kommunikation og anvende det samme AI politik og datastyring strenghed for at forblive kompatibel.

3. Brug af skygge-AI

Medarbejdere bruger ofte personlige konti eller uautoriserede AI-værktøjer uden IT-viden skaber skygge-AI-miljøer. Selvom skygge-AI ofte er velmenende og er blevet dybt integreret i arbejdsgange for at forbedre produktiviteten, ender de med at falde uden for sikkerhedspolitikker og mangler overvågning eller logføring, hvilket gør dem til grobund for overtrædelser af regler og AI-datalækager og en blind vinkel for sikkerheds- og databeskyttelsesteams.

EksempelEt 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.

4. Risikable tredjeparts plugins og udvidelser

AI-drevne browserudvidelser og plugins introducerer alvorlige AI-sårbarheder på grund af overpermissive designs. Mange har adgang til al browseraktivitet, udklipsholderdata eller sessionscookies for at fungere, hvilket gør dem attraktive mål for udnyttelse. 

Risici omfatter:

• AI-injektionsangrebOndsindede websteder eller scripts manipulerer plugin-prompts for at udtrække eller lække data.
• Session kapringPlugins med adgang til sessionstokens kan udnyttes til at udgive sig for at være brugere.
• Stille dataindsamlingUdvidelser kan læse eller overføre data uden brugerens bevidsthed.

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.

EksempelEn AI-opsummeringsudvidelse installeret af en bruger har tilladelse til at læse alle faner. En angriber udnytter en fejl i plugin'et til at udtrække følsomme CRM-data, som brugeren har set, uden nogensinde at udløse en traditionel DLP- eller antivirusadvarsel.

5. Nedbrydning af den indre sikkerhedsstilling

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. 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. Disse sikkerhedsblinde vinkler give angribere eller uforsigtige insidere en måde at udnytte data på uden at udløse standardforsvar – hvilket gør generativ AI-sikkerhed en presserende prioritet.

Eksempel:

Medarbejdere, der bruger GenAI-værktøjer som ChatGPT på personlige enheder, deler kundedata, der aldrig berører virksomhedens infrastruktur, hvilket gør dem usynlige for IT- og compliance-teams.

6. Driftsmæssige og juridiske forstyrrelser

Dataeksponering via GenAI-værktøjer kan udløse retssager, revisioner og interne undersøgelser, omdirigere ressourcer og forstyrre den daglige drift ved at forsinke projekter og skabe intern friktion mellem teams, der søger ansvarlighed og afbødning. Ud over økonomiske tab som følge af den brudte aftale kan organisationen også stå over for retssager, bøder eller voldgiftssager. 

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.

Disse risici fremhæver, hvorfor traditionelle sikkerhedskontroller ikke længere er nok i en tidsalder med generativ AI. Fra AI-datalækager og skygge-AI til lovgivningsmæssige overtrædelser og plugin-baserede trusler, skal organisationer gentænke, hvordan de overvåger, styrer og sikrer AI-brug på tværs af virksomheden. For at dykke dybere ned i disse udviklende trusler og hvordan man håndterer dem, kan du læse hele artiklen på Generative AI-risici.

Hvad driver udvidelsen af AI-angrebsflader i virksomheder

Den hurtige fremgang inden for generativ AI har fundamentalt omformet trusselsbilledet for virksomheder. Det, der engang var en klart defineret perimeter, er nu opdelt i en voksende konstellation af AI-drevne værktøjer, plugins og cloudbaserede arbejdsgange. Disse teknologier øger produktiviteten – men de udvider også dramatisk AI-angrebsflade, hvilket introducerer nye sikkerhedsmæssige blinde vinkler, som traditionelle forsvarsværker aldrig var designet til at håndtere.

Eksplosion af AI-værktøjer og AI-integrerede SaaS-apps

GenAI er ikke lig med ChatGPT. Faktisk har meget ændret sig, siden ChatGPT blev udgivet i november 2022. Siden da har GenAI-økosystemet udviklet sig i et hidtil uset tempo. Nye modeller og AI-drevne værktøjer dukker op ugentligt og månedligt, og hver især tilbyder de flere muligheder og fremskridt end den forrige. Innovationen accelererer så hurtigt, at den ifølge Gartner overgår enhver anden teknologis tempo betydeligt. 

Virksomheder integrerer generativ AI i alle lag af stakken. Fra AI-copiloter indlejret i udviklermiljøer til automatiserede assistenter i CRM-platforme kan den gennemsnitlige medarbejder nu interagere med flere AI-systemer dagligt. SaaS-udbydere fra Notion og Slack til Salesforce og Microsoft 365 har alle lanceret AI-integrerede funktioner designet til at forbedre arbejdsgangseffektiviteten. For brugerne er AI-drevne forbedringer ved at blive en standardforventning snarere end et praktisk tilføjelsesprogram. GenAI er blevet en integreret del af arbejdspladsen. Men disse samme integrationer kommer ofte med bred adgang til interne data, dokumenter, kalendere og samtaler.

Denne spredning af SaaS AI-værktøjer betyder, at organisationer nu skal sikre et mangfoldigt sæt af eksterne platforme, der ofte indtager følsomme oplysninger uden konsekvent logføring, adgangskontrol eller synlighed. Enhver ny integration skaber en potentiel vektor for AI-dataeksponering, især når standardindstillingerne prioriterer brugervenlighed frem for sikkerhed.

Browsere er de nye AI-arbejdsområder

I modsætning til traditionelle virksomhedsapplikationer, der fungerer som dedikerede desktopapplikationer, foregår de fleste GenAI-interaktioner via webbrowsere. De fleste AI-værktøjer som ChatGPT, Claude og Gemini tilgås via browseren. Selvom det er praktisk, introducerer denne browserbaserede model unikke funktioner AI-risici i browsere såsom Man-in-the-middle (MITM) angreb, tokentyveri eller endda udnyttelse af browserudvidelser bliver muligt, hvis sessionen ikke isoleres korrekt.

Traditionelle sikkerhedsværktøjer, der er designet til ældre virksomhedsapplikationer og kontrollerede miljøer, er dårligt rustet til at inspicere eller kontrollere AI-interaktioner i dynamiske browsersessioner. De kan ikke skelne mellem sikre og usikre input, brug af personlige kontra virksomhedskonti eller registrere følsomme data, der kopieres og indsættes i LLM-prompts. For eksempel kan brugere nemt indsætte følsomme finansielle virksomhedsdata i ChatGPT eller uploade proprietær kildekode uden at udløse sikkerhedsadvarsler. Denne mangel på realtids, kontekstbevidst synlighed og kontrol på browserniveau skaber betydelige risici, hvilket tvinger virksomheder til at gentænke deres sikkerhedsstrategier på en AI-først arbejdsplads.

AI-drevne produktivitetsudvidelser

Browserudvidelser drevet af generativ AI, såsom AI-opsummerere, skriveassistenter eller mødenotattagere, anmoder ofte om overdrevne tilladelser. Disse omfatter adgang til sideindhold, cookies og nogle gange tastetryk. Mange er oprettet af tredjepartsudviklere med begrænset eller intet sikkerhedstilsyn.

Disse udvidelser åbner døren for AI-injektionsangreb, lydløs dataskrabning eller session kapring, især når de er installeret på ikke-administrerede endpoints. Når de er installeret, fungerer de lydløst, interagerer med brugerdata i realtid og overfører dem til eksterne API'er, ofte uden for rækkevidden af traditionelle sikkerhedsværktøjer.

API-forbundne arbejdsgange i skyen

I cloud-native miljøer er AI-funktioner i stigende grad integreret i automatiserede arbejdsgange via API'er. Udviklere kan forbinde LLM'er til CI/CD-pipelines, kundeserviceflows eller databehandlingspipelines, og sender ofte strukturerede eller ustrukturerede data til tredjeparts AI-modeller til opsummering, oversættelse eller klassificering.

Dette skaber en stort set usynlig AI-angrebsflade, hvor følsomme data flyder til og fra AI-tjenester uden at blive korrekt scannet eller filtreret. API-slutpunkter kan også udnyttes til at indsprøjte fjendtlige input, eksfiltrere interne data eller udføre AI-sikkerhedsangreb, hvis de ikke er korrekt valideret.

Observerbarhedsudfordringen

En stor udfordring i at sikre dette nye AI-drevne landskab er mangel på observerbarhed i realtidTraditionelle sikkerhedsværktøjer registrerer ikke automatisk AI-prompter, sporer ikke brugen af AI-værktøjer eller identificerer konteksten af datastrømme i browsersessioner eller API-interaktioner. Som følge heraf er organisationer blinde for, hvordan, hvor og hvornår data kommer ind i eller forlader AI-laget. 

For at beskytte mod moderne AI sikkerhedsrisiciOrganisationer har brug for indsigt i enhver interaktion mellem brugere og AI – uanset om det sker i en browserfane, en SaaS-integration eller et cloud-API-kald. Uden kontinuerlig overvågning, styring og håndhævelse bliver AI-laget en uovervåget gateway, hvor følsomme data kan lække, flyttes eller udnyttes.

Browserbaseret DLP og usikkert plugindesign i GenAI-økosystemer

I takt med at virksomheder accelererer implementeringen af generativ AI, er browseren blevet et centralt adgangspunkt, hvor medarbejdere interagerer med værktøjer som ChatGPT, Microsoft Copilot og hundredvis af AI-drevne udvidelser. Men med dette skift følger et presserende behov for at gentænke traditionel forebyggelse af datatab (DLP). Browser-DLP er ved at blive et vigtigt sikkerhedslag til overvågning og kontrol af brugen af AI i miljøer, der i stigende grad er afhængige af Chrome-udvidelser, SaaS-apps og webintegrerede plugins.

Hvorfor DLP på browserniveau er vigtig i GenAI-æraen

I modsætning til traditionelle applikationer er GenAI-værktøjer i vid udstrækning webbaserede og tilgås ofte uden for godkendte platforme. Medarbejdere bruger ofte browserudvidelser eller webapps til at generere kode, indhold eller indsigt. Denne brug omgår ældre DLP-værktøjer, der fokuserer på endpoints, e-mail eller netværkstrafik, der skaber blinde vinkler i AI-databeskyttelse.

Browserbaserede DLP-løsninger adresserer disse huller ved at inspicere brugerinteraktioner i browseren i realtid. Dette giver organisationer mulighed for at registrere, hvornår følsomme data såsom kildekode, klientregistre eller økonomiske dokumenter kopieres, indtastes eller uploades til AI-prompter. Kombineret med håndhævelse af politikker gør dette det muligt for organisationer at blokere, redigere eller advare om risikabel adfærd, før data eksponeres.

Den skjulte risiko ved usikre AI-plugins og -udvidelser

AI-browserudvidelser der aktiverer eller forbedrer AI-funktionalitet, er særligt problematiske. Mange er designet med brede tilladelser til at få adgang til udklipsholderdata, manipulere sideindhold eller opfange input. Uden ordentlig godkendelse introducerer disse udvidelser plugin-baseret datalækage og andre risici med høj alvorlighed, såsom:

• Session kapring – Ondsindede plugins kan indsamle godkendelsescookies og give angribere adgang til SaaS-apps eller interne systemer.
• AI-injektionsangreb – Udvidelser kan ændre prompt input eller svar, injicere ondsindede kommandoer eller ændre output på måder, der går ubemærket hen.
• Lydløs dataudvinding – Nogle plugins logger brugerinteraktioner eller viser indhold og sender det til tredjepartsservere uden brugerens viden.

Risikoen er ikke hypotetisk. I 2023 blev en populær ChatGPT-udvidelse med over 10,000 installationer fundet i færd med at stjæle Facebook-sessionstokens, hvilket demonstrerer hvordan Risici ved GenAI-udvidelser kan eskalere til omfattende sikkerhedshændelser.

Datalækage mellem plugins

AI-browser-plugins kræver ofte brede tilladelser for at få adgang til sideindhold, inputfelter, udklipsholdere eller baggrundsprocesser. Når flere udvidelser kører i den samme browser, kan disse tilladelser overlappe hinanden, hvilket skaber utilsigtede veje til dataeksponering.

For eksempel kan en skriveassistent behandle dokumentinput, mens et separat plugin tilgår den samme DOM eller lokale lagring. Uden streng dataisolering, Følsomt indhold kan utilsigtet flyde mellem plugins selv når ingen af dem er ondsindet. 

Denne risiko vokser med baggrundsprocesser og delte API'er, hvor ét plugin kan fungere som en bro til at overføre data fra et andet. Derfor slører sameksisterende GenAI-udvidelser datagrænser, hvilket gør plugin-isolering og browserbaseret DLP afgørende.

Begrænsninger i browser-appbutikker

Chrome- og Edge-udvidelsesbutikker prioriterer forbrugeradgang, ikke virksomhedssikkerhed. De mangler dybdegående tilladelsesrevisioner, sikre udviklingsstandarder og overvågning efter udgivelse. Dette giver mulighed for ondsindede eller overpermissive GenAI-plugins at forblive live, indtil de markeres af brugere eller forskere. Mange er bygget af ukendte udviklere med uigennemsigtige datapraksisser, men får alligevel adgang til kritiske arbejdsgange. Browser-appbutikker er ikke en betroet gatekeeper. Virksomheder skal præ-dyrlæge, kontrol og overvågning AI-plugins i sig selv.

Anvend nultillidsprincipper på AI-udvidelser

Anvendelse af a Nul tillid en indstilling til browserudvidelser er afgørende, især i miljøer med stor brug af GenAI. Ligesom virksomheder gransker apps, brugere og enheder, Plugins skal som standard behandles som ikke-tillidsfulde.

Det betyder:

• Validering af udgiverens ægthed før installation
• Revision af tilladelsesomfang for at undgå overskridelse (f.eks. udklipsholder, DOM, baggrundsadgang)
• Kontinuerlig overvågning af plugin-adfærd, selv efter godkendelse

I GenAI-arbejdsgange, hvor plugins ofte tilgår følsomme tekstinput, hjælper denne tilgang med at forhindre lydløs dataudvinding og misbrug af privilegier. Virksomheder bør implicit have tillid til intet plugin. I stedet skal de behandle hvert enkelt plugin som en potentiel risiko og håndhæve adgang med mindst privilegier, identitetsverificeretDenne lagdelte sikkerhedstilgang sikrer, at virksomheder kan udnytte produktivitetsforbedringen ved GenAI uden at åbne døren for plugin-baseret kompromittering eller uautoriseret dataoverførsel.

Hvorfor AI-styring er central for sikkerhed

Efterhånden som generative AI-værktøjer bliver integreret i de daglige forretningsworkflows, er udfordringen for sikkerhedsledere ikke længere, om de skal tillade AI, men hvordan de skal kontrollere den ansvarligt. Det er her, AI-styring bliver central for virksomhedens sikkerhed og skaber rammerne for at sikre sikker brug af AI, balancere innovation med risikostyring og muliggøre produktivitet uden at gå på kompromis med dataintegritet, overholdelse af regler eller tillid.

I sin kerne forbinder AI-styring sikkerheds-, juridiske og compliance-teams omkring et fælles AI politik der giver en strategisk og operationel ramme, der er nødvendig for at kontrollere, hvordan AI-værktøjer tilgås, bruges og overvåges, og dermed sikre virksomhedsberedskab i takt med at AI-adoptionen skaleres. Rammeværket skal omfatte: 

1. Oprettelse af politikker for brug af AI

Effektiv AI-styring starter med en klar Politik for brug af AI der definerer, hvilke værktøjer der er godkendte, hvilke data der kan bruges, og hvor AI er passende eller begrænset. Det eliminerer tvetydighed, samler interessenter og skaber grundlaget for sikker og kompatibel AI-implementering på tværs af teams.

2. Rollebaseret adgang til AI-værktøjer

Rollebaserede adgangskontroller (RBAC) sikrer, at medarbejdere kun bruger AI-værktøjer, der er passende til deres roller, hvilket muliggør produktivitet og samtidig beskytter følsomme data. Det er baseret på princippet om, at ikke alle medarbejdere har brug for eller bør have adgang til de samme AI-funktioner eller datasæt til deres arbejdsområde. Udviklere, marketingfolk og juridiske teams m.fl. får hver især skræddersyet adgang, hvilket reducerer risikoen og forhindrer misbrug. Disse kontroller forhindrer utilsigtet misbrug, samtidig med at de understøtter legitime produktivitetsbehov baseret på forretningsfunktion og risikoprofil.

3. Godkendelser af brug og håndtering af undtagelser

AI-styringsrammer bør også omfatte arbejdsgange til håndtering af undtagelser og særlige brugsscenarier. Hvis en medarbejder eller et team har brug for adgang til et begrænset AI-værktøj eller en brugsscenarie:

• De skal indsende en formel anmodning.
• Anmodningen bør gennemgå en risikovurderingsproces, der involverer interessenter inden for sikkerhed eller compliance.
• Midlertidig adgang kan gives under specifikke beskyttelsesforanstaltninger, såsom yderligere overvågning eller manuel gennemgang af output.

Dette system af brugsgodkendelser og håndtering af undtagelser sikrer fleksibilitet uden at gå på kompromis med overblikket.

4. Centraliseret logføring og gennemgang af AI-interaktioner

Ledelse handler ikke kun om at definere, hvad der er tilladt, men også om at sikre synlighed over, hvad der rent faktisk sker. Centraliseret logføring Interaktioner i forbindelse med AI-værktøjer giver den nødvendige revisionsevne til både intern ansvarlighed og ekstern compliance.

Dette omfatter registrering af prompt- og svarhistorik, indsamling af metadata som bruger-ID, sessionstid og browserkontekst osv. Disse registreringer hjælper med at opdage misbrug, undersøge hændelser og forfine politikker over tid.

5. Overvågning af politikovertrædelser eller unormal adfærd

For at lukke kredsløbet mellem politik og beskyttelse skal AI-styring parres med overvågning i realtid. Sikkerhedsteams har brug for systemer, der kan:

• Registrer prompts, der indeholder begrænsede data (f.eks. søgeord, regex-mønstre).
• Markér eller bloker uautoriseret brug af AI-værktøjer i browseren eller på ikke-administrerede enheder.
• Identificer unormal adfærd, såsom for hyppig prompt, usædvanlige adgangstider eller uventet plugin-aktivitet.

Ved løbende at overvåge politikovertrædelser transformeres styring fra et statisk dokument til et aktivt, adaptivt sikkerhedslag.

Tilpasning af styring til et hurtigt udviklende AI-landskab

Eksisterende styringsrammer som ISO/IEC 42001 (AI Management Systems) og NIST's AI Risk Management Framework giver nyttige udgangspunkter, men de skal tilpasses for at tage højde for GenAI-værktøjernes unikke tempo og adfærd. Disse værktøjer fungerer ikke som traditionel software; de udvikler sig i realtid, behandler uforudsigelige input og forbruges ofte via forbrugervenlige grænseflader.

Derfor skal AI-styring være iterativ og dynamisk. Den bør gennemgås ofte, afspejle den virkelige brugsmønstre og udvikles i takt med AI-kapaciteter og trusselsintelligens. 

Styring: Broen mellem aktivering og beskyttelse

Kort sagt er AI-styring bindevævet mellem ansvarlig AI-aktivering og beskyttelse i virksomhedsklassen. Det sikrer, at AI-værktøjer ikke bare er tilladt, men også bruges sikkert, etisk og i fuld overensstemmelse med interne og eksterne mandater. Uden en formel styringsstruktur står virksomheder over for et fragmenteret miljø, hvor medarbejdere frit eksperimenterer med ChatGPT, Copilot og andre værktøjer – ofte ved at indsætte følsomme data i offentlige modeller eller bruge ukontrollerede plugins. Dette åbner døren for overtrædelser af regler, datalækager og uovervåget AI-beslutningstagning, der kan påvirke driften eller den juridiske status. Derfor skal styring, i takt med at GenAI fortsætter med at udvikle sig, forblive fleksibel, håndhævbar og dybt integreret i organisationens bredere sikkerhedsarkitektur.

Bedste praksis for GenAI-sikkerhed

• Kortlæg al AI-brug i organisationen

Det første skridt i håndteringen af GenAI-risiko er at kortlægge, hvordan det bruges på tværs af virksomheden. Som en del af denne kortlægningsproces skal organisationer overvåge:

• Hvilke GenAI-værktøjer er i brug? Er de tilgængelige via webapps, browserudvidelser eller separat software?
• Hvem bruger dem? Er de i forskning og udvikling, marketing, finans eller andre afdelinger?
• Hvad bruger de GenAI til? Opgaver som kodegennemgange, dataanalyse og indholdsgenerering?
• Hvilken slags data indtastes i disse værktøjer?  Udsætter medarbejdere kode, følsomme forretningsdata eller personoplysninger?

Når du har svar på disse spørgsmål, kan du begynde at opbygge en klar brugsprofil, identificere områder med høj risiko og udarbejde en plan, der muliggør produktivitet, samtidig med at databeskyttelse sikres.

• Implementer rollebaseret adgang og forhindr personlige konti

Ansøg rollebaserede adgangskontroller at begrænse eksponering baseret på jobfunktion og risiko for datafølsomhed. Udviklere kan have brug for adgang til AI-kodeassistenter, mens juridiske eller finansielle teams kan kræve restriktioner på grund af håndtering af følsomme data. Brug godkendelsesworkflows til undtagelser, hvilket giver fleksibilitet under ledelsesmæssigt tilsyn. 

For at holde følsomme oplysninger væk fra usikrede LLM-lejere, bør organisationer blokere personlige logins og give adgang via virksomhedskonti, der leveres med sikkerhedsfunktioner såsom private lejere, nul-træningsforpligtelser, strenge dataopbevaringskontroller og stærkere beskyttelse af personlige oplysninger.

• Implementer AI DLP på browserniveau

Generative AI-værktøjer tilgås primært via browseren, hvilket gør AI DLP på browserniveau et kritisk kontrolpunkt. Browserbaserede værktøjer til forebyggelse af datatab kan:

• Registrer, når følsomme data indtastes i AI-prompter
• Bloker eller rediger regulerede oplysninger i realtid
• Sørg for loginteraktioner for compliance og revisionsberedskab

Browserbaserede DLP-kontroller er afgørende for at overvåge brugen af AI, der omgår traditionelle endpoint- eller netværkssikkerhedsværktøjer.

• Overvåg og styr AI-udvidelser

AI-drevne browserudvidelser introducerer risiko via overdreven adgang til websider, tastetryk og sessionsdata. Anvend politikker for kontrol af AI-udvidelser, der:

• Begræns installation af ikke-godkendte eller ukendte plugins
• Revidér udvidelser i brug og vurder deres tilladelser
• Bloker udvidelser med overdreven adgang til virksomhedsapplikationer

Gennemgå plugin-adfærd løbende for at opdage unormal aktivitet eller lydløs dataindsamling.

• Uddan medarbejdere i sikker brug af AI

Sikkerhedsbevidsthedsprogrammer i virksomheder skal også omfatte træning i sikker brug af GenAI. Organisationer skal uddanne medarbejdere i at:

• Forstå hvilke data der aldrig bør deles med AI-værktøjer.
• Brug godkendte platforme og følg politikretningslinjerne.
• Rapportér mistanke om misbrug eller uautoriserede værktøjer.

Gør AI-sikkerhed til en del af regelmæssige træningscyklusser for at styrke ansvarlig adfærd i takt med at AI-værktøjer udvikler sig.

Virkelige konsekvenser af dårlig GenAI-sikkerhed

Selvom GenAI-værktøjer som ChatGPT kan accelerere produktiviteten, har misbrug eller usikret implementering allerede ført til betydelige brud på sikkerhedsbrud, overtrædelser af regler og omdømmeskade. Svag AI-styring, overdrevne udvidelser og usanktioneret brug af værktøjer har vist sig at være væsentlige bidragydere til sikkerhedsfejl i den virkelige verden, hvilket understreger, hvorfor GenAI-risikostyring ikke længere er valgfri.

1. Kildekodeeksponering hos Samsung

I starten af 2023 skabte Samsung overskrifter, efter at ingeniører indsatte proprietær kildekode i ChatGPT for at fejlrette. Selvom hensigten var at forbedre produktiviteten, var effekten øjeblikkelig: meget fortrolig kode blev potentielt eksponeret for OpenAIs modeller og lagringssystemer. Denne hændelse udløste et internt forbud mod ChatGPT og foranledigede en virksomhedsomfattende revision af brugen af AI-værktøjer.

Tag væk: Selv en velment brug af GenAI kan føre til uopretteligt datatab, hvis de korrekte brugsgrænser ikke defineres og håndhæves.

2. Misbrug af ChatGPT fører til compliance-undersøgelse hos DWS Group

DWS Group, et datterselskab af Deutsche Banks kapitalforvaltningsafdeling, blev undersøgt efter at medarbejdere brugte ChatGPT til investeringsanalyse og kommunikation med kunder. Tilsynsmyndighederne markerede dette som en manglende compliance og bemærkede, at finansielle institutioner skal kontrollere AI-værktøjer og sikre, at resultaterne opfylder lovgivningens nøjagtighed og standarder for datahåndtering.

Indvirkning: Regulatorisk kontrol, omdømmerisiko, stramning af compliance-politikker.

3. Teleperformance – Bekymringer om databeskyttelse i forbindelse med AI-overvågningsværktøjer

Teleperformance, en global kundeserviceudbyder, blev undersøgt for at bruge AI-drevne overvågningsværktøjer til at overvåge hjemmeansatte. Det blev konstateret, at værktøjerne indsamlede personlige og følsomme data, herunder videooptagelser, uden korrekt brugersamtykke eller sikkerhedsforanstaltninger. Databeskyttelsesmyndigheder hævede. AI misbrug og etiske hensyn.

Indvirkning: Offentlig modreaktion, databeskyttelsesrevisioner og operationelle ændringer i implementeringen af AI-værktøjer.

4. AI-hallucinationer fører til juridisk risiko

Et internationalt konsulentfirma oplevede omdømmetab, da et generativt AI-værktøj, der blev brugt til intern research, returnerede unøjagtige oplysninger i en kundevendt leverance. Det hallucinerede indhold, der blev præsenteret som faktuelt, førte til et beskadiget kundeforhold og tab af kontrakt.

Tag væk: Generativ AI-påvirkning rækker ud over sikkerhed, da værktøjer, der genererer mangelfulde eller vildledende output, kan forårsage omdømmemæssig, operationel og juridisk skade, hvis de bruges uden ordentlig gennemgang.

5. Øget IT-arbejdsbyrde fra udbredelsen af skygge-AI-værktøjer

I mangel af centraliseret kontrol bruger medarbejdere ofte uautoriserede AI-værktøjer og plugins for at øge produktiviteten. Denne spredning bebyrder IT-teams med at spore, evaluere og afbøde ukendte risici.

Eksempel: En Fortune 500-virksomhed opdagede over 40 ikke-godkendte AI-værktøjer, der aktivt blev brugt på tværs af afdelinger, hver med forskellige adgangsniveauer og uklare datahåndteringspraksisser.

Indvirkning: Øget IT-overhead, fragmenteret risikolandskab, presserende behov for governance.

6. Sikkerhedshændelser via ondsindede udvidelser eller plugins

GenAI-browserudvidelser kan introducere risici for AI-injektion, lydløs dataadgang eller sessionskapning, især når de er for eftergivende eller ikke overvåges af sikkerhedsteams.

Eksempel: En ChatGPT-udvidelse i Chrome Web Store stjal Facebook-sessionscookies og gav dermed angribere fuld adgang til deres konto.

Indvirkning: Kontoovertagelser, brud på browserniveau, underminering af brugertillid.

Uden stærk GenAI-sikkerhed og -styring risikerer virksomheder mere end blot tekniske sårbarheder. De står over for juridiske, omdømmemæssige og operationelle konsekvenser. Proaktiv håndtering af disse risici med kontrol på brugslaget, DLP og rollebaseret styring er afgørende for at muliggøre sikker og produktiv AI-adoption.

Sådan sikrer LayerX brugen af GenAI

I takt med at virksomheder tager 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 utilsigtede datalækager uden at gå på kompromis med produktiviteten.

• Realtidsbrowser-DLP til AI-prompter

Kernen i LayerX' løsning er dens DLP-funktion (Data Loss Prevention). I modsætning til ældre DLP-værktøjer, der fungerer 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 giver fuld indsigt i alle GenAI-værktøjer, websteder og SaaS-apps, som brugerne har adgang til, uanset om de er godkendte eller skyggebaserede. Ved løbende at overvåge browseraktivitet identificerer den, hvem der bruger hvilke AI-værktøjer, og gennem hvilke konti – virksomheds-, SSO- eller personlige konti. Den registrerer også, hvilken type data der indtastes, uanset om de skriver prompts, indsætter kundedata eller uploader følsomme filer. 

Resultat: Dette gør det muligt for sikkerhedsteams at opdage uautoriseret brug, eliminere skygge-AI, overvåge interaktioner med følsomme data, 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 AI-plugin-interaktioner, som lydløst kan udfiltrere promptindhold til tredjeparts-API'er. Det identificerer og kategoriserer AI-browserudvidelser og 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 GenAI-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.