Den raske integreringen av generativ kunstig intelligens i bedriftsarbeidsflyter representerer et betydelig sprang i produktivitet. Fordelene er ubestridelige, fra utarbeidelse av kommunikasjon til analyse av komplekse datasett. Denne kraften introduserer imidlertid et nytt, intrikat nett av samsvars- og sikkerhetsutfordringer som sikkerhetsledere må navigere i. Når organisasjoner tar i bruk disse kraftige verktøyene, utsetter de seg for kritiske risikoer, inkludert utvisning av sensitive PII og bedriftsdata til tredjeparts store språkmodeller (LLM-er). Hvorfor prioritere generativ AI-samsvar i 2025? Fordi det å ikke gjøre det ikke bare er et sikkerhetstilsyn; det er en direkte trussel mot regulatorisk status, kundetillit og økonomisk stabilitet.

Kjernen i problemet ligger i en grunnleggende konflikt: AI-modellers ubegrensede appetitt for data kontra den strenge, grensesprengende verdenen av regulatoriske mandater. Dette gjør en strukturert tilnærming til AI-styring, risiko og samsvar ikke bare til beste praksis, men en operasjonell nødvendighet. Sikkerhetsteam er nå i frontlinjen med oppgaven å skape et sikkert operasjonelt omfang for AI-bruk som muliggjør forretningsinnovasjon samtidig som organisasjonens mest verdifulle eiendeler beskyttes. Dette krever en dyp forståelse av eksisterende og nye juridiske rammeverk, kombinert med utplassering av sofistikerte tekniske kontroller for å håndheve policyen på risikopunktet.

Skygge-AI og datautvinning

Før en organisasjon i det hele tatt kan begynne å håndtere regulatoriske krav til AI, må den først få innsikt i bruken av AI. Den enkle tilgangen til offentlige GenAI-verktøy betyr at ansatte på tvers av alle avdelinger sannsynligvis eksperimenterer med dem, ofte uten offisiell godkjenning eller tilsyn. Dette fenomenet, kjent som «skygge-AI», skaper en enorm blindsone for sikkerhets- og samsvarsteam. Hver melding som legges inn på en offentlig AI-plattform av en ansatt, kan inneholde sensitiv informasjon, fra immaterielle rettigheter og strategiske planer til kunde-PII og økonomiske data.

Skyggedistribusjon av AI-tilgang viser at 89 % av AI-bruken skjer utenfor organisasjonens tilsyn

Tenk deg en markedsføringsmedarbeider som bruker et gratis AI-verktøy for å oppsummere tilbakemeldinger fra kunder fra et proprietært regneark. I den ene handlingen kan sensitive kundedata ha blitt delt med en tredjeparts AI-leverandør, uten registrering, uten tilsyn og uten mulighet til å trekke dem tilbake. Disse dataene kan brukes til å trene fremtidige versjoner av modellen, lagres på ubestemt tid på leverandørens servere og bli sårbare for sikkerhetsbrudd fra deres side. Som sett i LayerXs GenAI-sikkerhetsrevisjoner, er ikke dette et hypotetisk scenario; det er en daglig forekomst i bedrifter uten skikkelig kontroll. Denne ukontrollerte dataflyten er i direkte strid med prinsippene i nesten alle større databeskyttelsesforskrifter, noe som gjør proaktiv AI og samsvarshåndtering avgjørende.

GDPR i AI-tiden

Personvernforordningen (GDPR) er fortsatt en hjørnestein i personvernlovgivningen, og prinsippene gjelder direkte for bruk av AI. For organisasjoner som opererer i EU eller håndterer data fra EU-borgere, er det ikke tillatt å forhandle om at GenAI-arbeidsflyter er GDPR-kompatible. Forordningen er bygget på grunnleggende prinsipper som dataminimering, formålsbegrensning og åpenhet, som alle utfordres av typen LLM-er.

Implementeringsrater for GDPR-samsvar viser sikkerhetsledelse på 91 %, mens formålsbegrensning henger etter på 78 %.

Å oppnå samsvar med AI-regelverket i henhold til GDPR krever at organisasjoner stiller vanskelige spørsmål. Er personopplysningene som mates inn i et AI-verktøy strengt nødvendige for det tiltenkte formålet? Blir registrerte informert om at informasjonen deres behandles av et AI-system? Kan man oppfylle en registrerts forespørsel om «rett til å bli glemt» når dataene deres har blitt absorbert inn i en kompleks, trent modell? I henhold til GDPR er organisasjoner behandlingsansvarlige og fullt ansvarlige for behandlingsaktivitetene som utføres på deres vegne, inkludert de som utføres av en GenAI-plattform. Dette betyr at det ikke er nok å bare bruke en «kompatibel» AI-leverandør; ansvaret for å sikre og demonstrere samsvar ligger helt og holdent hos organisasjonen.

HIPAA-samsvar og AI i helsevesenet

Innen helsesektoren pålegger Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) enda strengere regler. Forskriften er utformet for å beskytte personvernet og sikkerheten til beskyttet helseinformasjon (PHI). Innføringen av AI i kliniske eller administrative arbeidsflyter gir et kraftig verktøy, men også en betydelig compliance-risiko. Bruk av GenAI til å oppsummere pasientjournaler, analysere medisinske journaler eller utarbeide pasientkommunikasjon kan utgjøre et HIPAA-brudd hvis det ikke håndteres innenfor en sikker og kompatibel arkitektur.

Et sentralt krav er Business Associate Agreement (BAA), en kontrakt som kreves mellom en HIPAA-dekket enhet og en forretningsforbindelse. Enhver AI-leverandør hvis plattform kan samhandle med PHI må signere en BAA. Utfordringen strekker seg imidlertid utover kontrakter. Organisasjoner må ha tekniske sikkerhetstiltak for å forhindre utilsiktet eller ondsinnet deling av PHI med ikke-kompatible AI-systemer. For eksempel kan en kliniker kopiere og lime inn pasientdetaljer i en offentlig AI-chatbot for et raskt sammendrag, noe som umiddelbart oppretter et datainnbrudd. Effektiv AI innen risiko og samsvar for helsevesenet krever detaljerte kontroller som kan identifisere og blokkere overføring av PHI til usanksjonerte destinasjoner, noe som sikrer at pasientdata forblir beskyttet samtidig som det tillater innovasjon.

ISO 42001 for AI-styringssystemer

Etter hvert som AI-økosystemet modnes, modnes også standardene som styrer det. Innføringen av ISO 42001 markerer en kritisk utvikling, og tilbyr den første internasjonale, sertifiserbare styringssystemstandarden for kunstig intelligens. Den gir et strukturert rammeverk for AI-samsvar som organisasjoner kan bruke til å etablere, implementere, vedlikeholde og kontinuerlig forbedre sin AI-styring. I stedet for å fokusere på detaljene i én forskrift, gir ISO 42001 en omfattende plan for ansvarlig AI-styring, som tar for seg alt fra risikovurdering og datastyring til åpenhet og menneskelig tilsyn.

Å ta i bruk et rammeverk som ISO 42001 hjelper organisasjoner med å bygge et forsvarlig og reviderbart AI-program. Det tvinger frem en systematisk evaluering av AI-relaterte risikoer og implementering av kontroller for å redusere dem. For sikkerhetsledere gir det en klar vei til å demonstrere due diligence og bygge en kultur for ansvarlig AI-innovasjon. Det bidrar til å oversette overordnede prinsipper til konkrete handlinger, og sikrer at hele livssyklusen til et AI-system, fra anskaffelse til utrulling og avvikling, håndteres med sikkerhet og samsvar i kjernen. Dette strategiske skiftet flytter organisasjonen fra en reaktiv til en proaktiv samsvarsholdning.

Viktige søyler i et rammeverk for samsvar med AI

Å bygge en holdbar strategi for samsvar med GenAI hviler på flere viktige søyler som gir struktur og håndhevbarhet. Disse prinsippene sikrer at AI ikke bare brukes effektivt, men også trygt og ansvarlig, og samkjører teknologiske evner med forretningsmessige og regulatoriske forpliktelser.

Datasuverenitet og residens

Datasuverenitet er konseptet om at data er underlagt lovene og den juridiske jurisdiksjonen til landet der de befinner seg. Mange nasjoner har krav til datalagring, som pålegger at personopplysninger til innbyggerne deres lagres og behandles innenfor landets grenser. Når man bruker skybaserte GenAI-tjenester, kan data enkelt krysse landegrenser, noe som skaper umiddelbare samsvarsproblemer. Et effektivt rammeverk for samsvar med AI må derfor inkludere kontroller for å håndheve regler for datalagring, og sikre at sensitive data ikke flyter til jurisdiksjoner med forskjellige juridiske standarder. Dette innebærer ofte å velge AI-leverandører med regionale datasentre eller distribuere løsninger som kan begrense datadeling basert på geografiske retningslinjer.

Reviderbarhet og åpenhet

Når en regulator eller revisor spør hvordan en spesifikk AI-drevet beslutning ble tatt eller hvilke data som ble brukt til å trene en modell, må en organisasjon kunne gi et klart og omfattende svar. Dette er essensen av reviderbarhet. Uten detaljerte logger og transparente registreringer av AI-bruk blir det nesten umulig å demonstrere samsvar med AI og regelverk. Organisasjoner må spore hvilke brukere som har tilgang til hvilke AI-verktøy, hvilke typer data som deles og hvilke retningslinjer som håndheves. Dette revisjonssporet er et kritisk bevis for å bevise at organisasjonen utøver riktig tilsyn og kontroll over sitt AI-økosystem. Det er grunnlaget for pålitelig AI og en ikke-forhandlingsbar komponent i ethvert seriøst styringsprogram.

Behovet for verktøy for samsvar med AI

Skriftlige retningslinjer er et nødvendig første skritt, men de er ikke tilstrekkelige alene. Ansatte fokuserer på produktivitet og vil ofte bruke minste motstands vei, selv om det omgår bedriftens retningslinjer. For å bygge bro mellom retningslinjer og praksis trenger organisasjoner effektive verktøy for samsvar med AI som kan håndheve reglene i sanntid, direkte i brukerens arbeidsflyt. Den moderne bedriftssikkerhetsstakken må utvikles for å håndtere trusler som ikke bare stammer fra eksterne angripere, men også fra godkjent og usanksjonert bruk av applikasjoner av innsidere.

Det er her nettleserdeteksjons- og responsløsninger (BDR) gir en unik styrke. Tenk deg et phishing-angrep rettet mot Chrome-utvidelser; en bruker installerer en ondsinnet utvidelse som ser ut som et legitimt produktivitetsverktøy. Denne utvidelsen kan deretter stille skrape data fra brukerens nettleserøkter, inkludert data som legges inn i SaaS-apper eller GenAI-plattformer. En moderne sikkerhetsløsning må ha intelligensen til å oppdage denne trusselen på nettlesernivå, der aktiviteten skjer. LayerX, for eksempel, lar organisasjoner kartlegge all GenAI-bruk på tvers av bedriften, håndheve sikkerhetsstyring og begrense delingen av sensitiv informasjon med LLM-er. Ved å analysere brukerhandlinger i nettleseren kan den skille mellom legitim og risikabel atferd og bruke detaljerte, risikobaserte rekkverk over all SaaS- og nettbruk, inkludert interaksjoner med AI-plattformer. Dette er kontrollnivået som kreves for å gjøre en papirpolicy om til en levende, pustende forsvarsmekanisme. LayerXs Shadow SaaS Audit Tools kan bidra til å identifisere disse usanksjonerte applikasjonene, og gi den kritiske synligheten som trengs for å starte en skikkelig AI-samsvarsstrategi.