Einkaufsführer für KI-Datensicherheitslösungen

Bewerten und wählen Sie die richtige Lösung zur Steuerung und Sicherung des KI-gestützten Unternehmens

Die Notwendigkeit erkennen:
Die Sicherheitsherausforderungen von GenAI verstehen

Warum steigert KI zwar die Produktivität, legt aber gleichzeitig Daten offen?

Generative KI-Tools verändern die Arbeitsweise moderner Unternehmen und erschließen neue Dimensionen von Produktivität, Kreativität und Automatisierung. Was mit ChatGPT begann, hat sich mittlerweile zu einem umfassenden und dynamischen Ökosystem aus Modellen, Anwendungen und integrierten Funktionen im gesamten Unternehmensbereich entwickelt.

GenAI hat sich rasant von der Experimentierphase zur breiten Anwendung entwickelt und ist zu einem zentralen Innovationstreiber geworden. Mitarbeiter nutzen diese Tools, um schneller und besser zu programmieren, intelligentere Analysen durchzuführen und schneller Entscheidungen zu treffen. Diese Transformation hat jedoch auch ein radikal neues Sicherheitsparadigma hervorgebracht, für das traditionelle Architekturen nicht gerüstet sind.

Was verursacht die Sicherheitslücke bei GenAI?

Explosion von
KI-Tools

Innovationsgeschwindigkeit

KI integriert
in SaaS

unsichtbare Integration

Browser als KI
Workspaces

zentraler Interaktionspunkt

Diese neue Macht birgt auch ein neues Risikopotenzial: Datenlecks über GenAI-SchnittstellenSensible Geschäftsdaten werden nicht mehr nur in Dateien gespeichert oder über genehmigte Apps übertragen. Sie werden vielmehr:

  • • Direkt in die GenAI-Eingabeaufforderungen eingegeben
  • • Über Firmen- und Privatkonten kopiert
  • • Auf nicht genehmigte KI-Tools hochgeladen
  • • Zugriff durch riskante Browsererweiterungen
  • • Wird über native KI-Anwendungen direkt auf dem Endgerät genutzt

Herkömmliche Sicherheitslösungen wie SSE, DLP, CASB und EDR sind nicht für die moderne, endpunktbasierte KI-Interaktionsschicht ausgelegt. Daher gelangen sensible Daten wie Quellcode, personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten und Geschäftsgeheimnisse unbemerkt aus dem Unternehmen.

Bewertung der Risiken von Datenlecks durch generative KI im Unternehmen

Da GenAI-Tools wie ChatGPT immer stärker in Unternehmensprozesse integriert werden, eröffnen sie unbeabsichtigt neue, unkontrollierte Wege für den Abfluss sensibler Daten. Im Gegensatz zu herkömmlichen SaaS-Tools erfassen und verarbeiten GenAI-Modelle unstrukturierte Eingaben, oft ohne klare Transparenz oder Abgrenzungen. CISOs müssen angesichts dieser vier neuen Herausforderungen ihre Risikostrategie überdenken:

GenAI-Eingabefeld KONFORMITÄT Datenschutz HIPAA PERSONAL ACCOUNT LOGIN **** ! NEIN POLITIK Schatten-KI Belichtung sensibler Daten

#1 Ungesicherte LLM-Datenverarbeitung

Mitarbeiter geben sensible Daten in GenAI-Tools ein, die auf externen, mandantenfähigen Cloud-Infrastrukturen gehostet werden. Diese Infrastrukturen können die Daten speichern oder für weitere Trainingszwecke verwenden. Dies führt zu Kontrollverlust, Problemen hinsichtlich des Datenstandorts und potenziellen zukünftigen Risiken, selbst wenn Datenschutzgarantien zugesichert werden.

Hauptrisiken

  • • LLM-Schulung zum Umgang mit sensiblen Eingangsdaten wie Quellcode, personenbezogenen Daten, geistigem Eigentum, Finanzdaten usw.
  • • Datenlecks in gemeinsam genutzten Umgebungen
  • • Unbekannte Datenverarbeitungsstandorte

#2 Schatten-KI

Die unautorisierte Nutzung von GenAI-Tools, Browsererweiterungen und eingebetteten KI-Funktionen außerhalb der Kontrolle der IT-Abteilung schafft Sicherheitslücken. Mitarbeiter verwenden möglicherweise kostenlose, unsichere Tools ohne Datenschutzvorkehrungen und riskieren so unbeabsichtigte Datenlecks und Verstöße gegen Compliance-Vorgaben.

Hauptrisiken

  • • Unsichtbare KI-Nutzung außerhalb der IT-Sichtbarkeit
  • • Erweiterungen, die als Hintertüren fungieren
  • • Nicht geprüfte Tools, die Daten speichern oder missbrauchen

#3 Private Nutzung vs. Unternehmensnutzung

Mitarbeiter könnten private Konten nutzen, wodurch wichtige Sicherheitsfunktionen umgangen und Unternehmensdaten unkontrollierten Umgebungen ausgesetzt werden.

Hauptrisiken

  • Verlust der Durchsetzung von Richtlinien
  • Daten werden ohne Unternehmenskontrollen protokolliert und gespeichert.

#4 Verstöße gegen die Compliance-Vorschriften

Unsachgemäßer Einsatz von KI kann gegen Vorschriften wie die DSGVO, HIPAA usw. verstoßen. Ohne Einblick in den Datenfluss und die Art der Speicherung riskieren Unternehmen, gegen Souveränitäts-, Aufbewahrungs- und Verschlüsselungsvorschriften zu verstoßen.

Hauptrisiken

  • Grenzüberschreitende Datenübertragung
  • Undefinierte Datenaufbewahrungsrichtlinien
  • Mangelnde Prüfbarkeit und Kontrolle

Auswirkungen in der Praxis: Verstehen, was auf dem Spiel steht

Der unkontrollierte Einsatz von GenAI kann irreversible Folgen für die Geschäftstätigkeit, die Finanzen und den Ruf eines Unternehmens haben. Proprietärer Code und Produkt-Roadmaps, die mit GenAI-Tools geteilt werden, können erhalten oder wiederverwendet werden, was zu Diebstahl geistigen Eigentums, Wettbewerbsnachteilen und rechtlichen Risiken führt. Ebenso kann die versehentliche oder absichtliche Weitergabe personenbezogener Daten (PII) und Gesundheitsdaten (PHI) über Eingabeaufforderungen Identitätsdiebstahl, Verstöße gegen gesetzliche Bestimmungen und Sammelklagen auslösen.

Neben Datenverlusten kann der Missbrauch von GenAI gegen Rahmenbedingungen wie die DSGVO, HIPAA und CCPA verstoßen und Ihr Unternehmen Bußgeldern, Audits und Compliance-Verstößen aussetzen – oft ohne eindeutige Beweise für einen Verstoß. Auch das Vertrauen steht auf dem Spiel: Ein einziges Datenleck kann das jahrelang aufgebaute Vertrauen von Kunden und Stakeholdern zerstören, den Markenwert beeinträchtigen und wichtige Geschäftsinitiativen zum Stillstand bringen.

Das Ergebnis sind häufig operative Störungen, umgeleitete Ressourcen und ein Verlust an Dynamik bei der Einführung von KI.

Verstehen Sie Ihre Optionen:

Informationsbeschaffung

Welche Art von KI sichern Sie ab?

Nicht alle KI-Systeme sind gleich. Die Sicherheitsherausforderungen im Bereich KI variieren erheblich, je nachdem, welche KI-Tools verwendet werden und wie die Nutzer sie einsetzen. Wenn es um die Absicherung von KI in Unternehmen geht, ist es entscheidend, zwischen zwei großen Kategorien der KI-Nutzung zu unterscheiden. jeweils mit unterschiedlichen Risikoprofilen, Interessengruppen und Sicherheitsbedürfnissen:

#1 KI, die Sie selbst entwickeln (Unternehmenseigene oder feinabgestimmte LLMs)

Dies beinhaltet das Erstellen, Trainieren und Optimieren eigener LLMs mithilfe interner Datensätze. Der Fokus liegt dabei auf Modellintegrität, Datenherkunft, KI-Governance und verantwortungsvoller KI-Entwicklung.

Risiken

  • Modellvergiftung oder Datenleck während des Trainings
  • Angriffe zur Inferenzzeit (z. B. Prompt-Injection)
  • Herausforderungen in den Bereichen Governance, Voreingenommenheit und Prüfbarkeit

#2 KI, die Sie nutzen (GenAI-Tools von Drittanbietern & SaaS-Integrationen)

Dies bezieht sich auf die Nutzung externer GenAI-Tools wie ChatGPT, Gemini, Claude, GitHub Copilot und KI-Funktionen, die in gängige SaaS-Plattformen (z. B. Microsoft 365 Copilot, Salesforce Einstein) integriert sind. Diese Tools werden nicht von Ihrem Unternehmen entwickelt oder kontrolliert, sondern von Ihren Mitarbeitern zur Unterstützung beim Schreiben, Programmieren, der Datenanalyse, dem Design und vielem mehr eingesetzt.

Risiken

  • Sensible Daten können in Eingabeaufforderungen, Uploads oder im Chatverlauf offengelegt werden.
  • Es besteht nur begrenzte Transparenz darüber, wie Daten vom LLM-Anbieter gespeichert oder wiederverwendet werden.
  • Auf diese Tools wird häufig auf unkontrollierte Weise zugegriffen (z. B. über persönliche Konten oder Browsersitzungen).

Obwohl beide Bereiche unerlässlich sind, erfordern sie unterschiedliche Sicherheitsmaßnahmen. Dieser Leitfaden konzentriert sich speziell auf die Sicherung der zweiten Kategorie.

Indem man sich darauf konzentriert KI, die Sie konsumierenDieser Leitfaden bietet CISOs und Sicherheitsteams einen praktischen Rahmen, um sensible Daten vor dem Zugriff durch GenAI-Tools von Drittanbietern zu schützen, ohne Innovation oder Produktivität einzuschränken. Wir unterstützen Unternehmen bei der Überwachung und Prävention von Datenlecks durch GenAI-fähige DLP-Kontrollen, die auf den modernen Arbeitsplatz zugeschnitten sind.

Sicherheit vs. Produktivität: Die falsche Wahl

Jahrelang sahen sich Sicherheitsverantwortliche mit einem falschen Dilemma konfrontiert: Entweder alles absichern oder die Produktivität ungebremst steigern. KI-Tools haben diese Spannung nur noch verschärft. Da Mitarbeiter Inhalte schneller erstellen, Aufgaben automatisieren und mit KI-gestützten Assistenten programmieren, sind die Produktivitätsgewinne unbestreitbar. Doch die Risiken sind es ebenso.

Viele CISOs sind zu Recht besorgt: Wie kann man den Einsatz von KI sichern, ohne zur Abteilung des „Nein“ zu werden?

Die Lösung liegt nicht in pauschalen Verboten oder restriktiven Altlastenrichtlinien. ChatGPT zu blockieren mag zwar formale Compliance-Anforderungen erfüllen, führt aber dazu, dass Nutzer direkt und ohne VPN auf ihre privaten Laptops zugreifen und unkontrollierte KI-Tools nutzen. Das ist keine Kontrolle, sondern die bewusste Schaffung eines Schatten-KI-Problems.

Was nötig ist, ist Differenzierung. Die Fähigkeit zu sagen:

„Ja, man kann GenAI verwenden, um diese Aufgabe zu automatisieren, aber nur in einer autorisierten Sitzung, unter einer Unternehmensidentität und ohne sensibles geistiges Eigentum preiszugeben.“

Dieses Gleichgewicht ist nur mit kontextbezogener, browsernativer Sicherheit möglich, die in Echtzeit und genau im Moment der Nutzerinteraktion aktiv ist. So können Unternehmen ihre Teams mit KI-gestützter Effizienz ausstatten und gleichzeitig sicherstellen, dass sensible Daten niemals die geschützten Bereiche verlassen.

Checkliste für Entscheidungsträger:
Fragen an Anbieter

Lässt sich die Nutzung von GenAI in Browser- und Desktop-Anwendungen erkennen?

Können Kopier-/Einfügevorgänge und Datei-Uploads in GenAI-Tools überwacht und gesteuert werden?

Wie lassen sich risikoreiche KI-Erweiterungen erkennen und bewerten?

Wie geht man mit nicht genehmigten GenAI-Erweiterungen in Browsern um?

Befürworten Sie die Durchsetzung des Inkognito-/Privatmodus?

Welche Durchsetzungsmöglichkeiten haben Sie neben Blockieren oder Zulassen?

Ist die Lösung agentenlos? Wie schnell kann sie implementiert werden?

Wie handhaben Sie datenübergreifende Datenflüsse über Identitäts- und Domänengrenzen hinweg?

Unterstützen Sie die Durchsetzung von Richtlinien in Remote-, Hybrid- und nicht verwalteten Umgebungen?

Welche Browser und nativen Apps werden unterstützt?

Kann Ihre Lösung sensible Daten schwärzen oder maskieren, bevor sie an die GenAI-Tools übermittelt werden?

Funktioniert die Lösung, ohne die Arbeitsabläufe der Benutzer zu stören?

Erfordert die Lösung Änderungen am bestehenden Netzwerk, an Proxys oder Gateways?

Lassen sich Richtlinien durchsetzen, ohne die Anwendungsleistung oder die Reaktionsfähigkeit des Browsers zu beeinträchtigen?

Berücksichtigungskriterien:
Aufzählung der Anforderungen an GenAI-Sicherheitslösungen

Wie man GenAI DLP-Lösungen bewertet

Um Datenlecks im Zusammenhang mit GenAI effektiv zu verhindern, benötigen Organisationen ein speziell entwickeltes Framework, das auf die Art und Weise abgestimmt ist, wie GenAI-Tools in realen Umgebungen, über Browser, SaaS-Plattformen und native Apps hinweg eingesetzt werden.

Bewertung

#1

Ziel:

Beseitigen Sie blinde Flecken, indem Sie ermitteln, welche GenAI-Tools in Ihrer Umgebung vorhanden sind, wer sie nutzt und wie. Diese Ermittlung ist die Grundlage für die Datensicherheit im GenAI-Bereich. Ohne sie lassen sich Risiken weder messen noch minimieren.

Warum es wichtig ist:

Die meisten Unternehmen unterschätzen deutlich, wie weit verbreitet GenAI mittlerweile in Teams und Arbeitsabläufen ist. Von eigenständigen Tools wie ChatGPT und Gemini bis hin zu integrierten KI-Funktionen in vertrauenswürdigen SaaS-Anwendungen – GenAI ist allgegenwärtig. Besonders besorgniserregend ist, dass Mitarbeiter diese Tools häufig einsetzen, ohne die Sicherheitsteams zu informieren. Dadurch entsteht ein wachsendes Ökosystem ungeprüfter KI-Zugriffspunkte und die Herausforderung der Schatten-KI nimmt zu.

Key-Anforderungen:

  • App-Entdeckung: Automatische Erkennung aller in Ihrem Unternehmen genutzten GenAI-Tools, seien es browserbasierte Plattformen (wie Claude oder Perplexity), eingebettete KI-Funktionen in Apps wie Notion oder Gmail oder produktivitätssteigernde Browsererweiterungen, die mit LLMs interagieren.
  • Benutzerzuordnung: Gehen Sie über die reine App-Nutzung hinaus und verstehen Sie, wer mit KI-Tools interagiert. Identifizieren Sie sowohl authentifizierte als auch nicht authentifizierte Nutzer, verfolgen Sie Aktivitäten nach Rolle oder Abteilung und unterscheiden Sie zwischen genehmigter Unternehmensnutzung und persönlichen Konten.
  • Schatten- und Bring Your Own AI (BYOAI)-Erkennung: Entdecken Sie Tools, die von Mitarbeitern außerhalb des IT-Bereichs eingeführt wurden, darunter LLM-Plattformen für Endverbraucher, KI-Erweiterungen und native Desktop-Apps.
  • Konversationsverfolgung: Entdecken Sie alle bisherigen und aktuellen Interaktionen mit führenden GenAI-Plattformen, selbst wenn diese über nicht verwaltete Browser oder persönliche Konten erfolgen. Erhalten Sie Einblicke in die Art der eingegebenen Daten (z. B. Quellcode, Finanzinformationen, personenbezogene Daten) und ob diese sensible oder regulierte Informationen enthalten.

Ergebnis:

Vollständige Transparenz über die tatsächliche KI-Nutzung im Unternehmen – über alle Nutzer, Geräte, Browser und Anwendungen hinweg. Durch die Aufdeckung verborgener Risiken wie Schatten-KI und der persönlichen Nutzung von KI-Tools ermöglicht die Entdeckungsphase eine fundierte Politikgestaltung, gezielte Durchsetzung von Vorschriften und eine intelligentere Steuerung von GenAI.

Echtzeitüberwachung

#2

Ziel:

Gewinnen Sie Echtzeit-Einblicke in die GenAI-Nutzung – welche Daten wo, wie und von wem geteilt werden. Monitoring wandelt statische Transparenz in dynamisches Bewusstsein um und ermöglicht die proaktive Erkennung riskanter Verhaltensweisen, bevor diese zu Vorfällen führen.

Warum es wichtig ist:

Sobald die Nutzung von GenAI festgestellt wurde, besteht die nächste Herausforderung darin, den Kontext und die Sensibilität dieser Nutzung zu verstehen. Nicht alle GenAI-Interaktionen sind riskant, doch ohne Echtzeitüberwachung können Sicherheitsteams nicht zwischen harmlosen Eingabeaufforderungen und riskanten Datenlecks unterscheiden. Sie müssen wissen, was Mitarbeiter tippen, einfügen oder hochladen und ob es sich dabei um sensibles geistiges Eigentum, personenbezogene Daten oder regulierte Informationen handelt.

Key-Anforderungen:

  • Überwachung der Benutzeraktivität: Erfassung detaillierter Verhaltensdaten in Echtzeit auf Browserebene

– Browsersitzungen verfolgen Browsersitzungen um herauszufinden, auf welche Websites und Apps Mitarbeiter für GenAI zugreifen.
- Überwachen App-Anmeldungen (SSO und Nicht-SSO)
– Analysieren Eingabefelder um zu erkennen, was Benutzer in GenAI-Tools eingeben, kopieren oder einfügen, sogar in benutzerdefinierten Webanwendungen oder Erweiterungen.
- Überwachen Datei-Upload-/Download-Ereignisse um zu erkennen, wann Dokumente oder Code mit GenAI-Tools geteilt werden.
- Erfassen Chattitel und -verläufe von GenAI-Plattformen, um die Art und den Kontext der Interaktionen zu verstehen.

  • Datenklassifizierung: Klassifizieren Sie die in GenAI-Tools eingegebenen Inhalte, um sensible Informationen zu identifizieren und zu kennzeichnen.

– Erkennen PII, PHI, Quellcodeund Zahlungsdaten
– Die Klassifizierung sollte eine Kombination aus folgenden Faktoren nutzen: Regex Muster, Stichwort Bibliotheken und Kontext Validierungslogik um die Genauigkeit über strukturierte und unstrukturierte Datentypen hinweg zu gewährleisten

  • Analyse des Erweiterungsverhaltens: Analysiere alle von Nutzern installierten KI-gestützten Browsererweiterungen.

- Rezension erteilte Berechtigungen (z. B. Zugriff auf die Zwischenablage, Lesen des DOM).
– Erkennen, was Webseiten Sie kommunizieren mit
- Bewerten Risikobewertung basierend auf Verhaltensmustern, Aktualisierungshäufigkeit, Entwicklerreputation, Bedrohungsdaten usw.

Ergebnis:

Durch die Implementierung von Monitoring erhalten Unternehmen präzise, ​​kontextbezogene Einblicke in die Nutzung und den Missbrauch von GenAI-Tools. Sie erfahren, welche sensiblen Daten welchen GenAI-Tools und über welche Kanäle zugänglich gemacht werden. Dies bildet die Grundlage für die Durchsetzung von Richtlinien und die Verhinderung von Datenverlust.

aktionen

#3

Ziel:

Verhindern Sie Datenlecks an GenAI-Tools durch präzise, ​​kontextbezogene Richtlinien, die Sicherheit gewährleisten, ohne die Produktivität oder Innovationskraft der Mitarbeiter zu beeinträchtigen.

Warum es wichtig ist:

Transparenz ohne Durchsetzung ist unzureichend. Um das Risiko von Datenlecks im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wirksam zu reduzieren, müssen Unternehmen über passive Überwachung hinausgehen und aktiv eingreifen, sobald riskantes Verhalten erkannt wird. Herkömmliche binäre Kontrollen (Blockieren/Zulassen) können jedoch Nutzer frustrieren und legitime KI-Anwendungsfälle behindern. Notwendig ist eine adaptive, differenzierte Durchsetzung, die sich an der Nutzerabsicht und der Datensensibilität orientiert.

Key-Anforderungen:

  • Feine Steuerungsmöglichkeiten: Gestalten Sie Ihren Richtlinienrahmen präzise, ​​indem Sie ihn auf folgender Grundlage durchsetzen:

- Domänen- oder Werkzeugkategorie (z. B. ChatGPT vs. Copilot vs. ungeprüfte KI-Tools)
- Benutzeridentität und Rolle (z. B. Unternehmenskonten vs. Privatkonten, Ingenieurwesen vs. Finanzwesen)
- Gerätehaltung (z. B. firmeneigene Systeme vs. BYOD)
- Sitzungskontext (z. B. Inkognito-Browsing oder nicht verwaltete SaaS-Logins)
- Geolocation/IP (z. B. die Nutzung aus nicht vertrauenswürdigen Ländern oder Netzwerken einschränken)
- Domänenübergreifende Aktivität (z. B. Salesforce → WeTransfer.com)
- Identitätsübergreifende Aktivität (z. B. Konzern → Nicht-Konzern)

  • Regeln für verschiedene Aktionen definieren: Datei-Upload, Kopieren/Einfügen, Dateneingabe in Eingabefelder, Anmeldeversuche bei GenAI-Plattformen, Browsing, Nutzung von Erweiterungen

Dadurch wird sichergestellt, dass nur autorisierte Benutzer auf sicheren Geräten mit den GenAI-Tools interagieren können und dies auch nur unter den richtigen Bedingungen.

  • Flexible Durchsetzungsmodi: Die Durchsetzungsstufe sollte dem Kontext angepasst werden.

- Ermöglichen: Interaktion zulassen, wenn das Risiko gering ist.
- Monitor: Aktivitäten ohne Unterbrechung zur Prüfung aufzeichnen.
- Warnen: Warnen Sie die Nutzer in Echtzeit, wenn ihre Handlung zu einem Verstoß führen könnte.
- Umgehung mit Begründung: Ausnahmen für Benutzer mit hohem Vertrauensstatus durch richtlinienbasierte Genehmigungen und Begründungserfassung zulassen.
- Block: Riskante Handlungen oder den Zugriff auf Werkzeuge vollständig verhindern.
- Redigieren: Automatische Maskierung oder Entfernung sensibler Daten (z. B. Tokenisierung personenbezogener Daten oder Verschleierung des Quellcodes).

Dieser gestaffelte Ansatz hilft, Produktivitätshemmnisse zu vermeiden und gleichzeitig sensible Daten zu schützen.

  • Anpassbare Benutzererfahrung: Stärken und schulen Sie Ihre Mitarbeiter im jeweiligen Moment mit maßgeschneiderten Richtlinienerlebnissen.

– Maßgeschneidert Markenbotschaften entspricht dem Unternehmensstil.
– Erläutern Sie, warum eine Aktion blockiert oder mit einer Warnung versehen wurde.
- Bieten Links zu zugelassenen KI-Tools oder Nutzungsrichtlinien.

Fördern Sie regelkonformes Verhalten, anstatt Produktivität zu bestrafen.

Ergebnis:

Organisationen erhalten einen Echtzeit-Schutz auf Basis von Richtlinien, der das Eindringen sensibler Daten in GenAI-Tools verhindert, ohne auf pauschale Verbote zurückzugreifen oder die genehmigte KI-Nutzung zu behindern. Die Durchsetzung von Richtlinien wird so zum Produktivitätsförderer und nicht zum Flaschenhals.

Architekturpassung: Entwickelt für den modernen KI-Stack

#4

Ziel:

Stellen Sie sicher, dass sich die Lösung nahtlos in Ihre bestehende Umgebung integriert und dort Abdeckung bietet, wo GenAI eingesetzt wird – im Browser.

Warum es wichtig ist:

Herkömmliche Architekturen setzen auf Netzwerk-Taps oder Endpoint-Agents, GenAI hingegen arbeitet in Echtzeit, direkt im Browser, über unkontrollierte Anwendungen, Erweiterungen und Geräte hinweg. Ihre GenAI-DLP-Lösung muss dort funktionieren, wo das Risiko besteht, ohne die Benutzer zu beeinträchtigen oder Infrastrukturumbauten zu erfordern.

Key-Anforderungen:

  • Browser-native Bereitstellung: Funktioniert direkt im Browser und erfasst GenAI-Interaktionen in Echtzeit ohne Endpunktagenten.
  • Agentenlose Architektur: Die Bereitstellung erfolgt ohne Integrationen auf Betriebssystemebene oder Konfigurationsänderungen an den Rechnern der Benutzer.
  • Keine Infrastrukturänderungen: Es ist nicht nötig, den Netzwerkverkehr umzuleiten oder die Browsereinstellungen zu ändern.
  • Unterstützung für mehrere Browser und Apps: Umfasst alle gängigen Browser und führende GenAI-native PWAs.

Oberfläche

Unterstützt

Browser

Chrome, Edge, Firefox, Safari, Brave, Arc, Dia, Comet

Native Apps (PWA)

ChatGPT, Claude, Copilot, Deepseek, Perplexity

Ergebnis:

Nahtlose Integration in Ihre bestehende Systemarchitektur mit umfassender Sichtbarkeit und Schutz auf Oberflächenebene ohne Reibungsverluste oder Kompromisse.

Bereitstellung und Management

#5

Ziel:

Minimieren Sie den operativen Aufwand und gewährleisten Sie eine einfache Bereitstellung in Ihrer gesamten Umgebung.

Warum es wichtig ist:

Sicherheitslösungen sollen schützen, nicht belasten. Ist eine Lösung schwer zu implementieren oder zu verwalten, lässt sie sich nicht skalieren. Gerade in den heutigen dezentralen, browserbasierten Umgebungen benötigen Sie sofortigen Nutzen, Manipulationssicherheit und zentrale Steuerung.

Key-Anforderungen:

  • Agentenloser Rollout: Keine Installation auf Geräteebene erforderlich; sofortige Bereitstellung über die bestehende Browserinfrastruktur oder MDM.
  • Zentralisierte Richtlinienverwaltung: Richtlinien können über eine einzige Konsole für alle Benutzer, Browser und Geräte erstellt, angewendet und aktualisiert werden.
  • Manipulationssichere Bedienelemente: Unempfindlich gegenüber Benutzereingriffen, Deinstallation oder Umgehung, selbst in unkontrollierten Umgebungen oder BYOD-Umgebungen.
  • Kein Verwaltungsaufwand: Minimaler Konfigurationsaufwand. Lässt sich für ein einfaches Onboarding in SSO- und Verzeichnisdienste integrieren.
  • Schnelle Wertschöpfung: Vollständige Abdeckung innerhalb von Stunden, nicht Wochen.

Ergebnis:

Unkomplizierte Implementierung mit hochwirksamem Schutz, wodurch Sicherheitsteams mehr Kontrolle ohne zusätzliche Komplexität erhalten.

Endnutzererfahrung: Unsichtbar, aber effektiv

#6

Ziel:

Sichere Nutzung von GenAI, ohne Arbeitsabläufe zu stören, Benutzer zu frustrieren oder Innovationen zu ersticken.

Warum es wichtig ist:

Sicherheit funktioniert nur, wenn sie auch genutzt wird. Zu restriktive Lösungen werden umgangen oder aufgegeben. Sie benötigen eine reibungslose Durchsetzung, die Nutzer schult und befähigt und gleichzeitig ihre Sicherheit gewährleistet.

Key-Anforderungen:

  • Nutzertransparente Durchsetzung: Funktioniert im Hintergrund, ohne Apps oder Geräte zu verlangsamen.
  • Workflow-fähige Richtlinien: Ermöglicht die legitime Nutzung von GenAI und blockiert gleichzeitig risikoreiches Verhalten.
  • Produktivitätserhaltende Kontrollmechanismen: Intelligente Durchsetzungsmechanismen gewährleisten, dass Ingenieure, Marketingfachleute und Analysten KI sicher nutzen können, ohne auf Hindernisse zu stoßen.
  • Anpassbare Benutzererfahrung: Individuell gestaltete, markenspezifische und erklärende Botschaften leiten die Nutzer im jeweiligen Moment und fördern sicheres Verhalten durch Aufklärung statt Bestrafung.

Ergebnis:

Sicherheit wird zum stillen Partner der Innovation und schützt die Nutzer, ohne sie zu behindern.

Zukunftssicherheit: Entwickelt für die Weiterentwicklung mit GenAI

#7

Ziel:

Sichern Sie sich langfristigen Schutz, indem Sie eine Lösung wählen, die mit der rasanten Entwicklung von GenAI-Tools und den damit verbundenen Risiken Schritt hält.

Warum es wichtig ist:

Die GenAI-Landschaft verändert sich wöchentlich. Ständig entstehen neue Tools, neue Anwendungsfälle und neue Angriffsflächen. Sie benötigen eine anpassungsfähige und zukunftsorientierte Lösung.

Key-Anforderungen:

  • Werkzeugunabhängige Abdeckung: Funktioniert mit bekannten und unbekannten GenAI-Tools, einschließlich solcher, die noch nicht auf dem Markt sind.
  • Dynamische Risikomodellierung: Die Durchsetzung wird an neue Bedrohungsmuster, Nutzungsverhalten und Entwicklungen im Bereich des Lebensmanagements angepasst.
  • Kontinuierliche Erweiterung: Wird regelmäßig aktualisiert, um neue Browser, Erweiterungen, KI-Plattformen und Compliance-Anforderungen zu unterstützen.
  • KI-gestützte Erkennung: Nutzt maschinelles Lernen, um sich mit der Bedrohungslandschaft weiterzuentwickeln, ohne sich ausschließlich auf statische Regeln zu verlassen.

Ergebnis:

Schutz, der mit dem zunehmenden Einsatz von GenAI und den damit verbundenen Risiken skaliert.

Evaluierungs-Checkliste

Bewertung

Automatische Erkennung aller verwendeten GenAI-Tools (browserbasiert, eingebettet, Erweiterungen)

Kartennutzung durch authentifizierte und nicht authentifizierte Benutzer, Rolle, Abteilung

Identifizieren Sie Schatten-KI und Bring Your Own AI (BYOAI)-Tools

Gesprächsverlauf und Interaktionskontext (z. B. personenbezogene Daten, IP-Adresse, Code) verfolgen

Echtzeitüberwachung

Browsersitzungen und aufgerufene GenAI-Websites verfolgen

Benutzeraktivitäten überwachen (Tippen, Einfügen, Hoch-/Herunterladen von Dateien)

Klassifizierung sensibler Inhalte (personenbezogene Daten, Codes, Gesundheitsdaten) mithilfe mehrerer Erkennungsmethoden

Analyse des Verhaltens und der Berechtigungen von Browsererweiterungen

aktionen

Richtlinienregeln nach Domäne, Benutzerrolle, Gerätestatus, Sitzungstyp, IP usw. definieren.

Unterstützte Durchsetzungsmodi: Zulassen, Überwachen, Warnen, Blockieren, Schwärzen, Umgehen mit Begründung

Steuerungsaktionen: Hochladen, Einfügen, Anmelden, Surfen, Erweiterungen

Bieten Sie ein individuell anpassbares Nutzererlebnis: Markenbotschaften, Nutzungshinweise

Architekturanpassung

Browsernativ, agentenlos, keine Integration auf Betriebssystemebene

Es sind keine Änderungen an den Netzwerk- oder Browsereinstellungen erforderlich.

Unterstützt Chrome, Edge, Firefox, Safari, Brave, Arc, Dia, Comet

Beinhaltet PWAs wie ChatGPT, Claude und Copilot

Bereitstellung und Management

Agentenlose Bereitstellung über Browser oder MDM

Zentralisierte, richtlinienbasierte Verwaltung über Benutzer und Geräte hinweg

Manipulationssicher und resistent gegen Benutzereingriffe

Schnelle Wertschöpfung und einfache Integration mit SSO/IDP

Endbenutzererfahrung

Transparente, nicht störende Durchsetzung

Die Richtlinien werden angepasst, um legitime KI-Workflows zu erhalten.

Benutzerdefinierte, erläuternde Hinweise

Benutzerdefinierte, erläuternde Hinweise

Zukunftssicherheit

Toolunabhängige Abdeckung für zukünftige GenAI-Tools

Adaptive Risikomodellierung basierend auf Nutzung und Bedrohungen

Regelmäßige Plattform-Updates für neue Tools, Browser und Compliance

KI-gestützte Bedrohungserkennung jenseits statischer Regeln

Fazit:
Wählen Sie eine Lösung, die das Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Produktivität wahrt.

Die Einführung von GenAI-Tools in Unternehmen ist unausweichlich und schreitet rasant voran. Doch während diese Tools immense Produktivitäts- und Innovationspotenziale freisetzen, bringen sie auch neue, sich schnell entwickelnde Sicherheitsherausforderungen mit sich, für die herkömmliche Kontrollmechanismen schlichtweg nicht ausgelegt sind.

Die Wahl der richtigen GenAI-Sicherheitsplattform ist nicht länger optional; sie ist die Grundlage für den Schutz Ihrer Unternehmensdaten, die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und die sichere, skalierbare Nutzung von KI in allen Teams und Workflows. Die richtige Lösung bietet mehr als nur Transparenz: Sie ermöglicht Echtzeit-Monitoring, präzise Durchsetzung von Richtlinien und die nahtlose Integration in Ihre bestehende Architektur, ohne Ihren Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen.

Nutzen Sie diesen Leitfaden und die zugehörige Checkliste, um potenzielle Lösungen gründlich zu bewerten. Achten Sie auf Plattformen, die nicht nur heute effektiv sind, sondern auch so konzipiert wurden, dass sie sich an die Tools, Risiken und Vorschriften von morgen anpassen lassen.

Warten Sie nicht, bis Ihre Daten bereits in einem KI-Modell eines anderen verwendet werden, sondern sichern Sie sich jetzt mit LayerX Ihre KI-gestützte Zukunft.

Wie LayerX helfen kann

100% Sichtbarkeit

Erkennen Sie alle verwendeten GenAI-Apps und erhalten Sie vollständige Transparenz über alle Benutzeraktivitäten in jeder GenAI-Anwendung.

Zugriff auf GenAI steuern

Die Nutzung von Schatten-KI-Anwendungen sollte eingeschränkt und der Zugriff auf genehmigte KI-Anwendungen über Unternehmenskonten gesichert werden.

KI-Datenlecks verhindern

Um zu verhindern, dass Benutzer sensible Daten mit GenAI-Tools teilen, müssen Sicherheitsvorkehrungen für die letzte Meile im Bereich der KI durchgesetzt werden.

Schutz vor KI-Erweiterungen

Identifizieren und blockieren Sie riskante KI-Browsererweiterungen, die sensible Benutzerdaten an externe KI-Systeme weitergeben.

LayerX ist eine All-in-One-Sicherheitsplattform ohne Agenten, die Unternehmen dabei hilft, Datenlecks im Bereich KI zu verhindern. Sie bietet vollständige Transparenz und Kontrolle über alle genehmigten und im Verborgenen betriebenen KI-Anwendungen und verhindert die Offenlegung sensibler Daten in Echtzeit, ohne die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.

LayerX ermöglicht es Unternehmen, Richtlinien für diese Anwendungen direkt im Browser zu erkennen und durchzusetzen. Unternehmen können Richtlinien basierend auf Benutzeridentität, Gerätestatus, Website-Kategorie, Datensensibilität usw. definieren, um maßgeschneiderte Sicherheitsrichtlinien mit verschiedenen Durchsetzungsoptionen zu erstellen. Diese reichen von reiner Überwachung über Warnungen mit individuell anpassbaren Meldungen bis hin zur Maskierung sensibler Daten und der vollständigen Blockierung von Benutzeraktionen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie LayerX Ihnen helfen kann, browserbasierte Datenlecks zu verhindern, besuchen Sie www.layerxsecurity.com und vereinbaren Sie noch heute eine Demo!

Die All-in-One-KI- und Browser-Sicherheitsplattform

Die agentenlose KI- und Browsersicherheitsplattform LayerX schützt Unternehmen vor den kritischsten Risiken in den Bereichen KI, SaaS, Web und Datenlecks über alle Browser, Anwendungen, Geräte und Identitäten hinweg, ohne Auswirkungen auf das Benutzererlebnis.

Integriert sich in alle gängigen kommerziellen, KI- und Unternehmensbrowser.

Die LayerX-Sicherheitsplattform

LayerX wird als Browsererweiterung für Unternehmen bereitgestellt und bietet die umfassendsten Transparenz- und Durchsetzungsfunktionen für KI- und Browserrisiken, einschließlich:

Sicherheit bei der KI-Nutzung

GenAI DLP

Verhindern Sie den Verlust vertraulicher Daten bei KI-Tools

KI-Browserschutz

Schützen Sie KI-Browser vor Angriffen und Missbrauch

Shadow AI Discovery

Entdecken und erzwingen Sie Sicherheitsleitlinien für alle KI-Apps

KI-Zugriffskontrolle

Beschränken Sie den Benutzerzugriff auf nicht genehmigte KI-Tools oder -Konten

Prävention von KI-Missbrauch

Schutz vor sofortiger Injektion, Compliance-Verstößen und mehr

Validierung der KI-Antwort

Sicherstellung der Gültigkeit der KI-Antworten und der Datensicherheit

Browsersicherheit für Unternehmen

Web/SaaS DLP und Insider-Bedrohungen

Verhindern Sie Datenlecks über alle Webkanäle hinweg.

Verwaltung von Browsererweiterungen

Erkennen und blockieren Sie riskante Browsererweiterungen in jedem Browser

Shadow SaaS und SaaS-Sicherheit

Entdecken Sie „Schatten“-SaaS und setzen Sie SaaS-Sicherheitskontrollen durch.

Safe Browsing

Schützen Sie Ihre gesamte Browseraktivität vor Web-Exploits.

SaaS-Identitätsschutz

Entdecken und sichern Sie Unternehmens- und persönliche SaaS-Identitäten

BYOD und sicherer Zugriff

Sicherer SaaS-Fernzugriff durch Auftragnehmer und BYOD