GenAI-sikkerhet refererer til å beskytte bedriftsmiljøer mot de nye risikoene knyttet til generative AI-verktøy som ChatGPT, Gemini og Claude. Etter hvert som disse verktøyene blir mer populære, introduserer de risikoer knyttet til datalekkasje, samsvar og skygge-AI. Denne artikkelen definerer GenAI-sikkerhet og skisserer bedriftsstrategier for å sikre trygg og ansvarlig bruk av AI.

GenAI forklart

GenAI-sikkerhet er praksisen med å identifisere og redusere risikoer introdusert av generative AI-verktøy som ChatGPT, Copilot og Claude i bedriftens arbeidsflyter. Disse verktøyene forbedrer effektivitet og innovasjon, men introduserer også en ny og raskt utviklende AI-angrepsflate som tradisjonelle cybersikkerhetsløsninger ofte ikke klarer å dekke. GenAI-sikkerhet adresserer dette gapet ved å håndtere eksponering for sensitiv data, håndheve organisasjonsomfattende AI-brukspolicyer og oppdage usikker, ikke-kompatibel eller ondsinnet AI-atferd. Den kombinerer tekniske sikkerhetstiltak som forebygging av datatap (DLP), nettleserbasert overvåking og tilgangskontroller med robuste AI-styringsrammeverk i samsvar med selskapets policyer og regulatoriske standarder. I motsetning til AI-utviklingssikkerhet, som fokuserer på å sikre modellopplæring og infrastruktur, beskytter GenAI-sikkerhet brukslaget, der ansatte samhandler med eksterne AI-verktøy, og sikrer trygg, policytilpasset og ansvarlig AI-beskyttelse for bedriften.

Primære risikoer ved GenAI i bedriften

Etter hvert som organisasjoner akselererer bruken av generative AI-verktøy, må de også håndtere en ny kategori av trusler. Disse risikoene oppstår ikke bare fra ondsinnede aktører, men også fra måten generativ AI samhandler med data, brukere og eksterne miljøer. Nedenfor er de mest presserende AI-sårbarhetene og sikkerhetsrisikoene som bedrifter må håndtere.

1. Eksponering av immaterielle rettigheter og konfidensielle data

En av de mest umiddelbare og kritiske GenAI-risikoene er AI-datalekkasjeAnsatte limer ofte inn konfidensiell informasjon som kundens PII, kildekode, forretningsplaner eller økonomiske prognoser i GenAI-verktøy som ChatGPT uten å forstå konsekvensene. Disse meldingene kan lagres, behandles eller brukes til videre opplæring, noe som skaper et permanent tap av kontroll over disse dataene. Selv når leverandører hevder at de ikke lærer opp inndata, kan dataene fortsatt bli mellomlagret eller logget i økthistorikken, noe som åpner døren for brudd eller misbruk.

EksempelEt medlem av finansteamet bruker ChatGPT til å generere et sammendrag og limer inn et regneark med omsetningsdata for fjerde kvartal i ledeteksten. Denne økonomiske informasjonen kan nå lagres av modellleverandøren eller potensielt eksponeres i fremtidige spørringer fra andre brukere.

2. Brudd på regelverk og samsvar

Uovervåket bruk av GenAI kan lett føre til brudd på personvernforskrifter som GDPR, HIPAA, PCI DSSeller CCPADisse lovene krever streng håndtering av personopplysninger, helseopplysninger eller betalingsdata, noe de fleste tredjeparts AI-verktøy ikke er kontraktsmessig eller arkitekturmessig forberedt på å sikre.

EksempelEn helsepersonell bruker en AI-skriveassistent til å utarbeide et pasientsammendrag, inkludert sykehistorie. Selv en enkelt melding som inneholder PHI (beskyttet helseinformasjon) som deles med et eksternt AI-verktøy, kan være et rapporteringspliktig HIPAA-brudd, med risiko for bøter og omdømmeskade. I strengt regulerte sektorer kan bare én slik hendelse føre til vedvarende gransking fra regulatorer og revisorer.

Bedrifter må behandle AI-forespørsler som utgående kommunikasjon og anvende det samme AI-politikk og datastyring strenghet for å holde seg kompatibel.

3. Bruk av skygge-AI

Ansatte bruker ofte personlige kontoer eller uautoriserte AI-verktøy uten IT-kunnskap skaper skygge-AI-miljøer. Selv om skygge-AI ofte er velment og har blitt dypt integrert i arbeidsflyter for å forbedre produktiviteten, ender de opp med å falle utenfor sikkerhetspolicyer og mangler overvåking eller logging, noe som gjør dem til fruktbar jord for brudd på samsvar og AI-datalekkasjer og en blindsone for sikkerhets- og databeskyttelsesteam.

EksempelEt salgsteam begynner å bruke en forbrukerversjon av ChatGPT for å utarbeide kundetilbud. Over tid begynner de å legge inn prisstrategier, kontraktsvilkår og interne ytelsesmålinger, og ingen av disse er beskyttet av DLP-verktøy for bedrifter.

4. Risikable tredjeparts plugins og utvidelser

AI-drevne nettleserutvidelser og programtillegg introduserer alvorlige AI-sårbarheter på grunn av overpermissive design. Mange har tilgang til all nettleseraktivitet, utklippstavlsdata eller øktinformasjonskapsler for å fungere, noe som gjør dem attraktive mål for utnyttelse. 

Risikoen inkluderer:

  • AI-injeksjonsangrepOndsinnede nettsteder eller skript manipulerer plugin-forespørsler for å trekke ut eller lekke data.
  • Session kapringProgramtillegg med tilgang til økttokener kan utnyttes til å utgi seg for å være brukere.
  • Stille datainnsamlingUtvidelser kan lese eller overføre data uten at brukeren er klar over det.

De fleste programtillegg er laget av tredjeparter og gjennomgår kanskje ikke samme sikkerhetskontroll som interne verktøy. Ukontrollert bruk av programtillegg kan føre til ukontrollert datautvinning og eksponere regulert informasjon for ukjente aktører, noe som representerer en stor generativ AI-datarisiko for bedriften.

EksempelEn AI-oppsummeringsutvidelse installert av en bruker har tillatelser til å lese alle faner. En angriper utnytter en feil i plugin-modulen for å trekke ut sensitive CRM-data som brukeren har sett, uten å utløse et tradisjonelt DLP- eller antivirusvarsel.

5. Erosjon av intern sikkerhetsholdning

Uovervåket bruk av kunstig intelligens svekker den generelle sikkerhetstilstanden i bedriften. Når ansatte bruker offentlige kunstig intelligens-verktøy gjennom uadministrerte nettlesere eller personlige kontoer, omgår sensitive data tradisjonelle sikkerhetskontroller som brannmurer, endepunktbeskyttelse eller skybasert DLP. Sikkerhetsteam mister innsikt i hvordan og hvor data håndteres. Over tid svekker dette organisasjonens evne til å oppdage sikkerhetsbrudd, opprettholde revisjonsberedskap og håndheve sikkerhetspolicyer, noe som gjør virksomheten sårbar for både interne og eksterne trusler. Disse sikkerhetsblindsoner gi angripere eller uforsiktige innsidere en måte å utnytte data på uten å utløse standardforsvar – noe som gjør generativ AI-sikkerhet en presserende prioritet.

Eksempel:

Ansatte som bruker GenAI-verktøy som ChatGPT på personlige enheter deler kundedata som aldri berører bedriftens infrastruktur, noe som gjør dem usynlige for IT- og compliance-team.

6. Driftsmessig og juridisk forstyrrelse

Dataeksponering gjennom GenAI-verktøy kan utløse rettslige skritt, revisjoner og interne etterforskninger, omdirigere ressurser og forstyrre den daglige driften ved å forsinke prosjekter, og skape intern friksjon mellom team som søker ansvarlighet og avbøtende tiltak. Utover økonomiske tap fra den brutte avtalen, kan organisasjonen også møte juridiske krav, straffeklausuler eller voldgiftssaker. 

Eksempel:

Et produksjonsselskap oppdager at sensitive leverandørvilkår ble lagt inn i ChatGPT og muligens lekket. Innkjøpsteamene er tvunget til å reforhandle kontrakter, mens juridisk avdeling håndterer leverandørforespørsler og ansvarsvurderinger.

Disse risikoene fremhever hvorfor tradisjonelle sikkerhetskontroller ikke lenger er nok i den generative AI-alderen. Fra AI-datalekkasjer og skygge-AI til regelbrudd og plugin-baserte trusler, må organisasjoner revurdere hvordan de overvåker, styrer og sikrer AI-bruk på tvers av bedriften. For å dykke dypere inn i disse utviklende truslene og hvordan du kan håndtere dem, les hele artikkelen på Generative AI-risikoer.

Hva driver utvidelsen av AI-angrepsflater i bedrifter

Den raske fremveksten av generativ AI har fundamentalt omformet trussellandskapet for bedrifter. Det som en gang var en klart definert perimeter er nå oppdelt i en voksende konstellasjon av AI-drevne verktøy, pluginer og skybaserte arbeidsflyter. Disse teknologiene øker produktiviteten – men de utvider også dramatisk AI-angrepsflate, og introduserer nye sikkerhetsblindsoner som tradisjonelt forsvar aldri var designet for å håndtere.

Eksplosjon av AI-verktøy og AI-integrerte SaaS-apper

GenAI er ikke det samme som ChatGPT. Faktisk har mye endret seg siden ChatGPT ble lansert i november 2022. Siden den gang har GenAI-økosystemet utviklet seg i et enestående tempo. Nye modeller og AI-drevne verktøy dukker opp ukentlig og månedlig, og hver tilbyr flere funksjoner og fremskritt enn den forrige. Innovasjon akselererer så raskt at den, ifølge Gartner, overgår tempoet til enhver annen teknologi betydelig. 

Bedrifter integrerer generativ AI i alle lag av stakken. Fra AI-copiloter innebygd i utviklermiljøer til automatiserte assistenter i CRM-plattformer, kan den gjennomsnittlige ansatte nå samhandle med flere AI-systemer daglig. SaaS-leverandører fra Notion og Slack til Salesforce og Microsoft 365 har alle lansert AI-integrerte funksjoner utviklet for å forbedre arbeidsflyteffektiviteten. For brukere er AI-drevne forbedringer i ferd med å bli en standardforventning snarere enn et praktisk tillegg. GenAI har blitt en integrert del av arbeidsplassen. Men disse samme integrasjonene kommer ofte med bred tilgang til interne data, dokumenter, kalendere og samtaler.

Denne spredningen av SaaS AI-verktøy betyr at organisasjoner nå må sikre et mangfoldig sett med eksterne plattformer som ofte innhenter sensitiv informasjon uten konsekvent logging, tilgangskontroll eller synlighet. Hver ny integrasjon skaper en potensiell vektor for AI-dataeksponering, spesielt når standardinnstillingene prioriterer brukervennlighet fremfor sikkerhet.

Nettlesere er de nye AI-arbeidsområdene

I motsetning til tradisjonelle bedriftsapplikasjoner som fungerer som dedikerte skrivebordsapplikasjoner, foregår de fleste GenAI-interaksjoner via nettlesere. De fleste AI-verktøy som ChatGPT, Claude og Gemini nås via nettleseren. Selv om det er praktisk, introduserer denne nettleserbaserte modellen unike risikoer for nettleserens AI slik som Mann-i-midten (MITM)-angrep, tokentyveri, eller til og med utnyttelse av nettleserutvidelser, blir mulig hvis økten ikke er riktig isolert.

Tradisjonelle sikkerhetsverktøy, som ble utviklet for eldre bedriftsapplikasjoner og kontrollerte miljøer, er dårlig rustet til å inspisere eller kontrollere AI-interaksjoner i dynamiske nettleserøkter. De kan ikke skille mellom sikre og usikre inndata, bruk av personlige kontra bedriftskontoer, eller oppdage sensitive data som kopieres og limes inn i LLM-ledetekster. For eksempel kan brukere enkelt lime inn sensitive finansselskapsdata i ChatGPT eller laste opp proprietær kildekode uten å utløse sikkerhetsvarsler. Denne mangelen på sanntids, kontekstbevisst synlighet og kontroll på nettlesernivå skaper betydelige risikoer, noe som tvinger bedrifter til å revurdere sikkerhetsstrategiene sine på en AI-fokusert arbeidsplass.

AI-drevne produktivitetsutvidelser

Nettleserutvidelser drevet av generativ AI, som AI-oppsummerere, skriveassistenter eller møtenotattakere, ber ofte om overdreven tilgang til tillatelser. Disse inkluderer tilgang til sideinnhold, informasjonskapsler og noen ganger tastetrykk. Mange er laget av tredjepartsutviklere med begrenset eller ingen sikkerhetstilsyn.

Disse utvidelsene åpner døren for AI-injeksjonsangrep, stille dataskrapingeller øktkapring, spesielt når de er installert på uadministrerte endepunkter. Når de er installert, opererer de stille, samhandler med brukerdata i sanntid og overfører dem til eksterne API-er, ofte utenfor rekkevidden til tradisjonelle sikkerhetsverktøy.

API-tilkoblede arbeidsflyter i skyen

I skybaserte miljøer blir AI-funksjoner i økende grad innebygd i automatiserte arbeidsflyter via API-er. Utviklere kan koble LLM-er til CI/CD-pipelines, kundeserviceflyter eller databehandlingspipelines, og ofte sende strukturerte eller ustrukturerte data til tredjeparts AI-modeller for oppsummering, oversettelse eller klassifisering.

Dette skaper en stort sett usynlig AI-angrepsflate, der sensitive data flyter til og fra AI-tjenester uten å bli skikkelig skannet eller filtrert. API-endepunkter kan også utnyttes til å injisere fiendtlige inndata, eksfiltrere interne data eller utføre AI-sikkerhetsangrep hvis de ikke er skikkelig validert.

Observerbarhetsutfordringen

En stor utfordring med å sikre dette nye AI-drevne landskapet er mangel på observerbarhet i sanntidTradisjonelle sikkerhetsverktøy oppdager ikke AI-forespørsler, sporer ikke bruk av AI-verktøy eller identifiserer konteksten til dataflyter i nettleserøkter eller API-interaksjoner. Som et resultat er organisasjoner blinde for hvordan, hvor og når data kommer inn i eller ut av AI-laget. 

 

For å beskytte mot moderne AI sikkerhetsrisikoerorganisasjoner trenger innsikt i all interaksjon mellom brukere og AI – enten det skjer i en nettleserfane, en SaaS-integrasjon eller et skybasert API-kall. Uten kontinuerlig overvåking, styring og håndheving blir AI-laget en uovervåket gateway for sensitive data som kan lekke, flyttes eller utnyttes.

Nettleserbasert DLP og usikker plugindesign i GenAI-økosystemer

Etter hvert som bedrifter akselererer i bruken av generativ AI, har nettleseren blitt et sentralt tilgangspunkt der ansatte samhandler med verktøy som ChatGPT, Microsoft Copilot og hundrevis av AI-drevne utvidelser. Men med dette skiftet følger et presserende behov for å revurdere tradisjonell datatapsforebygging (DLP). Nettleser-DLP fremstår som et viktig sikkerhetslag for å overvåke og kontrollere bruk av kunstig intelligens i miljøer som i økende grad er avhengige av Chrome-utvidelser, SaaS-apper og nettintegrerte pluginer.

Hvorfor DLP på nettlesernivå er viktig i GenAI-æraen

I motsetning til tradisjonelle applikasjoner er GenAI-verktøy i stor grad nettbaserte og ofte tilgjengelige utenfor godkjente plattformer. Ansatte bruker ofte nettleserutvidelser eller nettapper for å generere kode, innhold eller innsikt. Denne bruken omgår eldre DLP-verktøy som fokuserer på endepunkter, e-post eller nettverkstrafikk som skaper blinde flekker i AI-databeskyttelse.

Nettleserbaserte DLP-løsninger løser disse hullene ved å inspisere brukerinteraksjoner i nettleseren i sanntid. Dette lar organisasjoner oppdage når sensitive data som kildekode, klientjournaler eller økonomiske dokumenter kopieres, skrives inn eller lastes opp til AI-ledetekster. Kombinert med håndheving av retningslinjer lar dette organisasjoner blokkere, redigere eller varsle om risikabel atferd før data eksponeres.

Den skjulte risikoen med usikre AI-pluginer og -utvidelser

AI-nettleserutvidelser som aktiverer eller forbedrer AI-funksjonalitet er spesielt problematiske. Mange er utformet med brede tillatelser til å få tilgang til utklippstavldata, manipulere sideinnhold eller fange opp inndata. Uten skikkelig kontroll introduserer disse utvidelsene plugin-basert datalekkasje og andre risikoer med høy alvorlighetsgrad, som for eksempel:

  • Øktkapring – Ondsinnede programtillegg kan høste autentiseringskapsler, og gi angripere tilgang til SaaS-apper eller interne systemer.
  • AI-injeksjonsangrep – Utvidelser kan endre input eller svar fra kommandoer, injisere ondsinnede kommandoer eller endre utdata på måter som ikke blir lagt merke til.
  • Stille datautvinning – Noen programtillegg logger brukerinteraksjoner eller viser innhold og sender det til tredjepartsservere uten brukerens viten.

Risikoen er ikke hypotetisk. I 2023 ble en populær ChatGPT-utvidelse med over 10,000 XNUMX installasjoner oppdaget da den stjal Facebook-økttokens, noe som demonstrerte hvordan Risikoer for GenAI-utvidelser kan eskalere til fullskala sikkerhetshendelser.

Datalekkasje mellom plugin-moduler

AI-nettlesertillegg krever ofte brede tillatelser for å få tilgang til sideinnhold, inndatafelt, utklippstavler eller bakgrunnsprosesser. Når flere utvidelser kjører i samme nettleser, kan disse tillatelsene overlappe, noe som skaper utilsiktede veier for dataeksponering.

For eksempel kan en skriveassistent behandle dokumentinndata mens en separat plugin får tilgang til samme DOM eller lokale lagring. Uten streng dataisolering, sensitivt innhold kan utilsiktet flyte mellom programtillegg selv når ingen av dem er ondsinnet. 

Denne risikoen øker med bakgrunnsprosesser og delte API-er, der én plugin kan fungere som en bro for å hente data fra en annen. Derfor visker sameksisterende GenAI-utvidelser ut datagrenser, noe som gjør plugin-isolering og nettleserbasert DLP avgjørende.

Begrensninger i nettleserappbutikker

Chrome- og Edge-utvidelsesbutikker prioriterer forbrukertilgang, ikke bedriftssikkerhet. De mangler dyptgående tillatelsesrevisjoner, sikre utviklingsstandarder og overvåking etter publisering. Dette tillater ondsinnede eller overpermissive GenAI-pluginer å holde seg aktive til de blir flagget av brukere eller forskere. Mange er bygget av ukjente utviklere med ugjennomsiktig datapraksis, men får tilgang til kritiske arbeidsflyter. Nettleserappbutikker er ikke en pålitelig portvokter. Bedrifter må forhåndsveterinær, kontroll og overvåking AI-pluginer i seg selv.

Bruk nulltillitsprinsipper på AI-utvidelser

Bruke a Null tillit Det er viktig å ha en holdning til nettleserutvidelser, spesielt i miljøer med mye bruk av GenAI. Akkurat som bedrifter gransker apper, brukere og enheter, Programtillegg må som standard behandles som ikke-klarerte.

Dette betyr:

  • Validerer utgiverens autentisitet før installasjon
  • Revisjon av tillatelsesomfang for å unngå overskridelse (f.eks. utklippstavle, DOM, bakgrunnstilgang)
  • Kontinuerlig overvåking av plugin-oppførsel, selv etter godkjenning

I GenAI-arbeidsflyter, der plugins ofte bruker sensitiv tekstinndata, bidrar denne tilnærmingen til å forhindre stille datautvinning og misbruk av rettigheter. Ingen plugin bør implisitt stoles på av bedrifter. I stedet må de behandle hver enkelt som en potensiell risiko og håndheve tilgang med minst privilegier, identitetsverifisertDenne lagdelte sikkerhetstilnærmingen sikrer at bedrifter kan dra nytte av produktivitetsforbedringene ved GenAI uten å åpne døren for plugin-basert kompromittering eller uautorisert dataoverføring.

Hvorfor AI-styring er sentralt for sikkerhet

Etter hvert som generative AI-verktøy blir integrert i den daglige arbeidsflyten i virksomheten, er utfordringen for sikkerhetsledere ikke lenger om de skal tillate AI, men hvordan de skal kontrollere den på en ansvarlig måte. Det er her AI-styring blir sentralt for bedriftssikkerhet og gir rammeverket for å sikre sikker bruk av kunstig intelligens, balansere innovasjon med risikostyring, og muliggjøre produktivitet uten at det går på bekostning av dataintegritet, samsvar eller tillit.

I kjernen samler AI-styring sikkerhets-, juridiske og samsvarsteam rundt et felles AI-politikk som gir et strategisk og operativt rammeverk som er nødvendig for å kontrollere hvordan AI-verktøy tilgås, brukes og overvåkes, og som sikrer bedriftsberedskap etter hvert som AI-adopsjonen øker. Rammeverket må omfatte: 

1. Oppretting av retningslinjer for bruk av kunstig intelligens

Effektiv styring av kunstig intelligens starter med en tydelig Retningslinjer for bruk av AI som definerer hvilke verktøy som er godkjent, hvilke data som kan brukes, og hvor KI er passende eller begrenset. Det eliminerer tvetydighet, samkjører interessenter og legger grunnlaget for sikker og kompatibel KI-adopsjon på tvers av team.

2. Rollebasert tilgang til AI-verktøy

Rollebaserte tilgangskontroller (RBAC) sikrer at ansatte kun bruker AI-verktøy som er passende for rollene deres, noe som muliggjør produktivitet samtidig som sensitive data beskyttes. Det er basert på prinsippet om at ikke alle ansatte trenger eller bør ha tilgang til de samme AI-funksjonene eller datasettene for sitt arbeidsomfang. Utviklere, markedsførere og juridiske team osv. får alle skreddersydd tilgang, noe som reduserer risiko og forhindrer misbruk. Disse kontrollene forhindrer utilsiktet misbruk samtidig som de støtter legitime produktivitetsbehov basert på forretningsfunksjon og risikoprofil.

3. Bruksgodkjenninger og håndtering av unntak

Rammeverk for styring av kunstig intelligens bør også inkludere arbeidsflyter for å håndtere unntak og spesielle brukstilfeller. Hvis en ansatt eller et team trenger tilgang til et begrenset kunstig intelligens-verktøy eller brukstilfelle:

  • De bør sende inn en formell søknad.
  • Forespørselen bør gå gjennom en risikovurderingsprosess som involverer sikkerhets- eller samsvarsinteressenter.
  • Midlertidig tilgang kan gis under spesifikke sikkerhetstiltak, for eksempel ekstra overvåking eller manuell gjennomgang av utdata.

Dette systemet av bruksgodkjenninger og unntakshåndtering sikrer fleksibilitet uten å ofre tilsyn.

4. Sentralisert logging og gjennomgang av AI-interaksjoner

Styring handler ikke bare om å definere hva som er tillatt, men også om å sikre innsyn i hva som faktisk skjer. Sentralisert logging av interaksjoner med AI-verktøy gir den revideringsmuligheten som kreves for både intern ansvarlighet og ekstern samsvar.

Dette inkluderer registrering av historikk for spørsmål og svar, registrering av metadata som bruker-ID, økttid og nettleserkontekst, osv. Disse registreringene bidrar til å oppdage misbruk, undersøke hendelser og forbedre retningslinjer over tid.

5. Overvåking av brudd på retningslinjene eller unormal oppførsel

For å lukke sløyfen mellom policy og beskyttelse, må AI-styring kombineres med sanntidsovervåking. Sikkerhetsteam trenger systemer som kan:

  • Oppdag forespørsler som inneholder begrensede data (f.eks. nøkkelord, regex-mønstre).
  • Flagg eller blokker uautorisert bruk av AI-verktøy i nettleseren eller på uadministrerte enheter.
  • Identifiser unormal oppførsel, for eksempel for hyppige spørsmål, uvanlige tilgangstider eller uventet programtilleggsaktivitet.

Ved kontinuerlig overvåking av brudd på retningslinjene, transformeres styring fra et statisk dokument til et aktivt, adaptivt sikkerhetslag.

Tilpasning av styring til et raskt utviklende AI-landskap

Eksisterende styringsrammeverk som ISO/IEC 42001 (AI Management Systems) og NISTs AI Risk Management Framework gir nyttige utgangspunkt, men de må tilpasses for å ta hensyn til den unike hastigheten og oppførselen til GenAI-verktøy. Disse verktøyene fungerer ikke som tradisjonell programvare; de utvikler seg i sanntid, behandler uforutsigbare inndata og forbrukes ofte via forbrukergrensesnitt.

Derfor må styring av kunstig intelligens være iterativ og dynamisk. Den bør gjennomgås ofte, gjenspeile bruksmønstre i den virkelige verden og utvikles sammen med kunstig intelligens-kapasiteter og trusselinformasjon. 

Styring: Broen mellom muliggjøring og beskyttelse

Kort sagt er KI-styring bindevevet mellom ansvarlig KI-aktivering og beskyttelse på bedriftsnivå. Det sikrer at KI-verktøy ikke bare er tillatt, men brukes trygt, etisk og i full overensstemmelse med interne og eksterne mandater. Uten en formell styringsstruktur står bedrifter overfor et fragmentert miljø der ansatte fritt eksperimenterer med ChatGPT, Copilot og andre verktøy – ofte limer de inn sensitive data i offentlige modeller eller bruker ukontrollerte plugins. Dette åpner døren for brudd på samsvar, datalekkasjer og uovervåket KI-beslutningstaking som kan påvirke drift eller juridisk status. Derfor, etter hvert som GenAI fortsetter å utvikle seg, må styringen forbli fleksibel, håndhevbar og dypt integrert i organisasjonens bredere sikkerhetsarkitektur.

Beste praksis for GenAI-sikkerhet

  • Kartlegg all AI-bruk i organisasjonen

Det første trinnet i å håndtere GenAI-risiko er å kartlegge hvordan den brukes på tvers av selskapet. Som en del av denne kartleggingsprosessen må organisasjoner overvåke:

  • Hvilke GenAI-verktøy er i bruk? Er de tilgjengelige via nettapper, nettleserutvidelser eller frittstående programvare?
  • Hvem bruker dem? Er de i FoU, markedsføring, finans eller andre avdelinger?
  • Hva bruker de GenAI til? Oppgaver som kodegjennomganger, dataanalyse og innholdsgenerering?
  • Hvilken type data legges inn i disse verktøyene?  Avslører ansatte kode, sensitive forretningsdata eller personlig identifiserende informasjon?

Når du har svar på disse spørsmålene, kan du begynne å bygge en tydelig bruksprofil, identifisere områder med høy risiko og lage en plan som muliggjør produktivitet samtidig som databeskyttelse sikres.

  • Implementer rollebasert tilgang og forhindre personlige kontoer

Påfør rollebaserte tilgangskontroller for å begrense eksponering basert på jobbfunksjon og risiko for datasensitivitet. Utviklere kan trenge tilgang til AI-kodeassistenter, mens juridiske eller finansteam kan kreve restriksjoner på grunn av håndtering av sensitive data. Bruk godkjenningsarbeidsflyter for unntak, noe som gir fleksibilitet under styringstilsyn. 

For å holde sensitiv informasjon unna usikrede LLM-leietakere, bør organisasjoner blokkere personlige pålogginger og gi adgang via bedriftskontoer som har sikkerhetsfunksjoner som private leietakere, null opplæringsforpliktelser, strenge kontroller for datalagring og sterkere personverntiltak.

  • Implementer AI DLP på nettlesernivå

Generative AI-verktøy er hovedsakelig tilgjengelige via nettleseren, noe som gjør AI DLP på nettlesernivå et kritisk kontrollpunkt. Nettleserbaserte verktøy for forebygging av datatap kan:

  • Oppdag når sensitive data legges inn i AI-ledetekster
  • Blokker eller rediger regulert informasjon i sanntid
  • Sørg for logginteraksjoner for samsvar og revisjonsberedskap

Nettleserbaserte DLP-kontroller er viktige for å overvåke bruk av kunstig intelligens som omgår tradisjonelle endepunkt- eller nettverkssikkerhetsverktøy.

  • Overvåk og kontroller AI-utvidelser

AI-drevne nettleserutvidelser introduserer risiko via overdreven tilgang til nettsider, tastetrykk og øktdata. Bruk kontrollpolicyer for AI-utvidelser som:

  • Begrens installasjon av ikke-godkjente eller ukjente programtillegg
  • Revider utvidelser i bruk og vurder tillatelsene deres
  • Blokker utvidelser med overdreven tilgang til bedriftsapplikasjoner

Gjennomgå plugin-oppførselen kontinuerlig for å oppdage unormal aktivitet eller stille datafangst.

  • Lær opp ansatte i sikker bruk av kunstig intelligens

Sikkerhetsbevissthetsprogrammer i bedrifter må også inkludere opplæring i sikker bruk av GenAI. Organisasjoner må lære opp ansatte til å:

  • Forstå hvilke data som aldri bør deles med AI-verktøy.
  • Bruk godkjente plattformer og følg retningslinjene.
  • Rapporter mistanke om misbruk eller uautoriserte verktøy.

Gjør AI-sikkerhet til en del av regelmessige opplæringssykluser for å forsterke ansvarlig atferd etter hvert som AI-verktøy utvikler seg.

Virkelige konsekvenser av dårlig GenAI-sikkerhet

Selv om GenAI-verktøy som ChatGPT kan øke produktiviteten, har misbruk eller usikret utrulling allerede ført til betydelige sikkerhetsbrudd, brudd på samsvarsregler og omdømmeskade. Svak AI-styring, overdrevne utvidelser og usanksjonert verktøybruk har vist seg å være store bidragsytere til sikkerhetssvikt i den virkelige verden, noe som understreker hvorfor GenAI-risikostyring ikke lenger er valgfritt.

1. Kildekodeeksponering hos Samsung

Tidlig i 2023 skapte Samsung overskrifter etter at ingeniører limte inn proprietær kildekode i ChatGPT for å feilsøke feil. Selv om hensikten var å forbedre produktiviteten, var effekten umiddelbar: svært konfidensiell kode ble potensielt eksponert for OpenAIs modeller og lagringssystemer. Denne hendelsen utløste et internt forbud mot ChatGPT og førte til en bedriftsomfattende revisjon av bruken av AI-verktøy.

Ta bort: Selv en velment bruk av GenAI kan føre til irreversibelt datatap hvis riktige bruksgrenser ikke defineres og håndheves.

2. Misbruk av ChatGPT fører til samsvarsgranskning hos DWS Group

DWS Group, et datterselskap av Deutsche Bank for kapitalforvaltning, ble etterforsket etter at ansatte brukte ChatGPT til investeringsanalyse og kundekommunikasjon. Regulatorer flagget dette som et samsvarsbrudd, og bemerket at finansinstitusjoner må granske AI-verktøy og sørge for at resultatene oppfyller regulatoriske standarder for nøyaktighet og datahåndtering.

Innvirkning: Regulatorisk gransking, omdømmerisiko, innstramming av samsvarspolicyer.

3. Teleperformance – Bekymringer om personvern knyttet til AI-overvåkingsverktøy

Teleperformance, en global kundeserviceleverandør, ble gransket for å ha brukt AI-drevne overvåkingsverktøy for å overvåke hjemmeansatte. Det ble oppdaget at verktøyene fanget opp personlige og sensitive data, inkludert videoopptak, uten skikkelig brukersamtykke eller sikkerhetstiltak. Databeskyttelsesregulatorer hevet. AI misbruk og etiske hensyn.

Innvirkning: Offentlig motreaksjon, databeskyttelsesrevisjoner og driftsendringer i utrulling av AI-verktøy.

4. AI-hallusinasjoner fører til juridisk risiko

Et internasjonalt konsulentfirma opplevde omdømmet sitt tap da et generativt AI-verktøy brukt til intern forskning returnerte unøyaktig informasjon i en kunderettet leveranse. Det hallusinerte innholdet, presentert som fakta, førte til et skadet kundeforhold og tap av kontrakt.

Ta bort: Generativ AI-påvirkning strekker seg utover sikkerhet, ettersom verktøy som genererer feilaktige eller villedende resultater kan forårsake omdømme-, drifts- og juridisk skade hvis de brukes uten skikkelig gjennomgang.

5. Økt IT-arbeidsmengde fra spredning av skygge-AI-verktøy

I mangel av sentraliserte kontroller tar ansatte ofte i bruk uautoriserte AI-verktøy og plugins for å øke produktiviteten. Denne spredningen belaster IT-team med å spore, evaluere og redusere ukjente risikoer.

Eksempel: Et Fortune 500-selskap oppdaget over 40 ikke-godkjente AI-verktøy som aktivt brukes på tvers av avdelinger, hvert med forskjellige tilgangsnivåer og uklare datahåndteringspraksiser.

Innvirkning: Økte IT-kostnader, fragmentert risikolandskap, presserende behov for styring.

6. Sikkerhetshendelser via skadelige utvidelser eller programtillegg

GenAI-nettleserutvidelser kan introdusere risikoer for AI-injeksjon, stille datatilgang eller øktkapring, spesielt når de er for permissive eller ikke kontrolleres av sikkerhetsteam.

Eksempel: En ChatGPT-utvidelse på Chrome Nettmarked stjal informasjonskapsler for Facebook-økter, noe som ga angriperne full tilgang til kontoen.

Innvirkning: Kontoovertakelser, brudd på nettlesernivå, erosjon av brukertillit.

Uten sterk GenAI-sikkerhet og -styring risikerer bedrifter mer enn bare tekniske sårbarheter. De står overfor juridiske, omdømmemessige og driftsmessige konsekvenser. Å proaktivt håndtere disse risikoene med brukslagskontroller, DLP og rollebasert styring er avgjørende for å muliggjøre sikker og produktiv AI-adopsjon.

Hvordan LayerX sikrer bruk av GenAI

Etter hvert som bedrifter tar i bruk GenAI-verktøy, blir utfordringen med å beskytte sensitive data mot utilsiktet eksponering presserende. Tradisjonelle sikkerhetsverktøy ble ikke bygget for den dynamiske, nettleserbaserte naturen til GenAI-interaksjoner. Det er her LayerX kommer inn i bildet – og leverer spesialbygde, nettleserbaserte forsvar som gir sanntidssynlighet, kontroll og beskyttelse mot utilsiktede datalekkasjer uten å gå på kompromiss med produktiviteten.

  • Sanntids-DLP for nettlesere for AI-ledetekster

Kjernen i LayerXs løsning er DLP-funksjonen (Data Loss Prevention). I motsetning til eldre DLP-verktøy som opererer på nettverks- eller endepunktnivå, integreres LayerX direkte i nettleseren – det primære grensesnittet for AI-verktøy som ChatGPT. Dette lar den inspisere og kontrollere brukerinput i sanntid, før data forlater bedriftens grenser. LayerX oppdager sensitive data som PII, kildekode, økonomiske detaljer eller konfidensielle dokumenter når brukere prøver å lime dem inn eller skrive dem inn i ChatGPT. Deretter håndhever den policybaserte handlinger, for eksempel redigering, advarselsmeldinger eller fullstendig blokkering.

UtfalletSensitive data stoppes ved kilden, noe som forhindrer utilsiktet eller uautorisert eksponering uten å avbryte brukerens arbeidsflyt.

  • Generativ AI-overvåking og skygge-AI-synlighet

LayerX gir full innsikt i alle GenAI-verktøy, nettsteder og SaaS-apper som brukere har tilgang til, enten det er sanksjonert eller skyggebasert. Ved kontinuerlig å overvåke nettleseraktivitet identifiserer den hvem som bruker hvilke AI-verktøy og gjennom hvilke kontoer – bedrifts-, SSO- eller personlige kontoer. Den oppdager også hva slags data som legges inn, enten de skriver ledetekster, limer inn kundedata eller laster opp sensitive filer. 

Utfall: Dette gjør det mulig for sikkerhetsteam å oppdage uautorisert bruk, eliminere skygge-AI, overvåke interaksjoner med sensitive data, identifisere høyrisikoatferd og iverksette korrigerende tiltak før en datahendelse oppstår.

  • Granulær, kontekstbevisst håndheving av retningslinjer

Med LayerX kan bedrifter definere kontekstbevisste retningslinjer skreddersydd for brukstilfeller av kunstig intelligens. Retningslinjer kan håndheves på nettlesernivå basert på brukerrolle, appkontekst, datatype og øktattributter. For eksempel kan retningslinjer tillate markedsføringsteam å bruke ChatGPT til innholdsgenerering samtidig som de blokkerer innsending av kundedata eller interne dokumenter. Utviklere kan få lov til å teste kodebiter, men ikke dele kildekodelagre. LayerX håndhever retningslinjebaserte handlinger, for eksempel redigering, advarselsmeldinger for å varsle brukere når de er i ferd med å bryte en retningslinje, eller direkte blokkering.

UtfalletAI-aktivering og AI-beskyttelse for bedrifter, som sikrer ansvarlig bruk uten å begrense innovasjon.

  • Styring av plugin- og utvidelser

LayerX beskytter også mot risikable AI-plugin-interaksjoner, som i stillhet kan lekke innhold til tredjeparts API-er. Den identifiserer og kategoriserer AI-nettleserutvidelser og plugins etter risikonivå, kilde og funksjonalitet. Den overvåker og styrer også plugin-atferd, noe som gir administratorer muligheten til å godkjenne, blokkere eller begrense plugins basert på deres datahåndteringspraksis. 

UtfalletBedrifter reduserer eksponeringen for plugin-baserte sårbarheter og håndhever sterkere AI-datastyring på tvers av organisasjonen.

Konklusjon: Muliggjør sikker, skalerbar AI i hele bedriften med LayerX

Generativ AI er kommet for å bli, og den omformer hvordan arbeidet utføres på tvers av alle organisasjoner. Men uten de riktige sikkerhetstiltakene kan GenAI-verktøy som ChatGPT raskt gå fra å være produktivitetsfremmende til risikoer for datalekkasje. LayerX gir bedrifter muligheten til å omfavne AI med selvtillit, med synligheten, kontrollen og beskyttelsen som trengs for å holde sensitive data sikre, i samsvar med bruksreglene og med risikoen under kontroll. Enten du kjemper mot skygge-AI, håndhever bruksregler for AI eller forhindrer datalekkasjer i sanntid, leverer LayerX sikkerhetsgrunnlaget for sikker og skalerbar AI-adopsjon. 

Ikke la AI-innovasjon overgå sikkerhetsstrategien din. Ta i bruk LayerX i dag og gjør AI fra en risiko til et konkurransefortrinn.

Be om en demonstrasjon for å se LayerX i aksjon.