Wykrywanie Shadow AI: szybkie znajdowanie nieautoryzowanych narzędzi

Wykrywanie ukrytej sztucznej inteligencji (Shadow AI) to proces identyfikacji i zarządzania nieautoryzowanymi narzędziami sztucznej inteligencji, z których pracownicy korzystają bez zgody działu IT lub bezpieczeństwa. W tym artykule omówiono, na czym polega wykrywanie ukrytej sztucznej inteligencji (Shadow AI), zagrożenia, jakie ono obejmuje, sprawdzone metody i narzędzia wykrywania oraz najlepsze praktyki firmowe w zakresie kontrolowania wykorzystania sztucznej inteligencji bez obniżania produktywności pracowników.

Na wynos

Dlaczego wykrywanie ukrytej sztucznej inteligencji jest trudniejsze niż tradycyjne wykrywanie ukrytego IT?
Narzędzia AI często działają w ramach szyfrowanych sesji przeglądarki, nie wymagają logowania SSO i są osadzone w zatwierdzonych platformach SaaS, co czyni je niewidocznymi dla konwencjonalnych monitorów sieciowych i systemów CASB.

Jakie jest największe zagrożenie bezpieczeństwa danych, jakie stwarzają nieautoryzowane narzędzia sztucznej inteligencji?
Pracownicy wklejają poufne informacje — kod źródłowy, dokumentację klientów, dane finansowe — do zewnętrznych modeli AI bez śladu audytu, co powoduje niekontrolowany wyciek danych, którego tradycyjne rozwiązania DLP nie są w stanie przechwycić.

W jaki sposób rozszerzenia przeglądarek oparte na sztucznej inteligencji zagrażają bezpieczeństwu przedsiębiorstw?
Złośliwe lub słabo zabezpieczone rozszerzenia sztucznej inteligencji mogą niepostrzeżenie uzyskać dostęp do zawartości stron, plików cookie i tokenów sesji, co sprawia, że ​​ochrona rozszerzeń przeglądarki stanowi kluczowy element każdej strategii wykrywania ukrytej sztucznej inteligencji.

Dlaczego całkowite zakazy dotyczące sztucznej inteligencji nie redukują ryzyka związanego z ukrytą sztuczną inteligencją?
Zablokowanie dostępu do sztucznej inteligencji powoduje, że pracownicy korzystają z urządzeń i sieci osobistych, w których organizacja nie ma żadnej widoczności. W ten sposób eliminuje się możliwość wykrywania ukrytej sztucznej inteligencji zamiast eliminować samo zachowanie.

Gdzie przedsiębiorstwa powinny wdrażać zasady zarządzania sztuczną inteligencją, aby zapewnić jej jak największy zasięg?
Przeglądarka stanowi wspólny punkt interakcji między wszystkimi urządzeniami, sieciami i wzorcami dostępu, co sprawia, że ​​kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji na poziomie przeglądarki stanowi najskuteczniejszą warstwę egzekwowania przepisów w celu wykrywania ukrytej sztucznej inteligencji.

W jaki sposób organizacje mogą przyspieszyć wdrażanie sztucznej inteligencji bez zwiększania ryzyka związanego z ukrytą sztuczną inteligencją?
Wdrożenie przyspieszonego procesu zatwierdzania, który pozwala na ocenę nowych narzędzi AI w ciągu kilku dni, a nie miesięcy, zmniejsza ryzyko, że pracownicy będą omijać przepisy i korzystać z nieautoryzowanych alternatyw.

Które przepisy dotyczące zgodności są najbardziej zagrożone przez niewykryte wykorzystanie sztucznej inteligencji?
Przepisy RODO, HIPAA i SOX mają bezpośredni wpływ na sytuację, gdy pracownicy przekazują dane osobowe, informacje o pacjentach lub niepubliczne dane finansowe nieautoryzowanym modelom sztucznej inteligencji bez odpowiednich mechanizmów kontroli.

Czym jest wykrywanie Shadow AI?

Termin „Shadow AI” odnosi się do wszelkich aplikacji, usług lub funkcji sztucznej inteligencji wykorzystywanych przez pracowników poza zasięgiem widoczności i nadzoru działów IT i bezpieczeństwa organizacji. Wykrywanie „Shadow AI” to dyscyplina polegająca na wykrywaniu tych nieautoryzowanych narzędzi AI, ocenie ryzyka, jakie one wprowadzają, i objęciu ich kontrolą organizacyjną, zanim doprowadzą do wycieku danych, naruszenia przepisów lub incydentów bezpieczeństwa.

Dlaczego wykrywanie sztucznej inteligencji w cieniu ma znaczenie

Pracownicy często sięgają po narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, Google Gemini, alternatywy dla Copilot, asystenci kodowania AI i rozszerzenia przeglądarek z AI, aby przyspieszyć swoją pracę. Chociaż wzrost produktywności jest realny, każde nieautoryzowane narzędzie stanowi potencjalny wektor wycieku poufnych danych. Korporacyjny kod źródłowy, rejestry klientów, dane finansowe i plany strategiczne można wklejać do zewnętrznych modeli AI bez konieczności śledzenia audytu i stosowania mechanizmów zapobiegania utracie danych.

Główne cele wykrywania sztucznej inteligencji cieni

• Widoczność: Wymień wszystkie narzędzia AI i funkcje oparte na AI wykorzystywane w całej organizacji, w tym te osadzone w aplikacjach SaaS i rozszerzeniach przeglądarek.
• Ocena ryzyka: Klasyfikuj odkryte narzędzia AI pod kątem stopnia narażenia na poufność danych, implikacji dotyczących zgodności i zaufania do dostawcy.
• Egzekwowanie zasad: Zastosuj szczegółowe kontrole dostępu, które pozwolą na zatwierdzone korzystanie ze sztucznej inteligencji, jednocześnie blokując lub ograniczając interakcje wysokiego ryzyka.
• Ciągłe monitorowanie: Utrzymuj ciągłą detekcję, ponieważ nowe narzędzia AI pojawiają się co tydzień, a wzorce wdrażania przez pracowników szybko się zmieniają.

Wykrywanie Shadow AI nie jest jednorazowym audytem. Wymaga ciągłych, zautomatyzowanych mechanizmów wykrywania, które działają w momencie interakcji pracowników z usługami AI, czyli głównie w przeglądarce internetowej i warstwie SaaS.

Shadow IT kontra Shadow AI: kluczowe różnice

Shadow AI jest często umieszczane w szerszym kontekście shadow IT, ale te dwa zjawiska różnią się w ważnych kwestiach, które wpływają na strategie wykrywania, profile ryzyka i metody naprawcze.

Różnice strukturalne

Dlaczego tradycyjne narzędzia Shadow IT nie sprawdzają się w przypadku Shadow AI

Konwencjonalne wykrywanie w oprogramowaniu SaaS typu shadow opiera się na analizie ruchu sieciowego, integracji CASB i monitorowaniu logowania SSO. Te podejścia pomijają znaczną część wykorzystania sztucznej inteligencji typu shadow, ponieważ wiele narzędzi AI działa wyłącznie w ramach sesji przeglądarki, nie wymaga uwierzytelniania SSO i nie generuje charakterystycznych sygnatur sieciowych, które zapora sieciowa lub serwer proxy mogą klasyfikować. Pracownik wklejający zastrzeżony kod do interfejsu internetowego asystenta AI wygląda jak standardowy ruch HTTPS dla tradycyjnych narzędzi monitorujących.

Ta luka wyjaśnia, dlaczego wykrywanie ukrytych zagrożeń AI wymaga widoczności na poziomie przeglądarki. Rozwiązania działające w samej przeglądarce, takie jak platforma zabezpieczeń przeglądarki korporacyjnej LayerX Security, mogą monitorować interakcje użytkownika z usługami AI w czasie rzeczywistym, w tym przesyłane treści, używane narzędzia AI oraz to, czy interakcja narusza zasady przetwarzania danych.

Podstawowe zagrożenia i wyzwania bezpieczeństwa związane z sztuczną inteligencją Shadow AI

Niewykryte wykorzystanie sztucznej inteligencji typu shadow naraża organizacje na szereg zagrożeń, obejmujących bezpieczeństwo danych, zgodność z przepisami, własność intelektualną i integralność operacyjną. Zrozumienie tych zagrożeń jest niezbędne do stworzenia proporcjonalnego programu wykrywania i zarządzania.

Wyciek danych i eksfiltracja

Najpoważniejszym zagrożeniem jest niekontrolowany przepływ wrażliwych danych do zewnętrznych modeli AI. Pracownicy rutynowo wklejają dane klientów, kod źródłowy, dokumenty wewnętrzne i prognozy finansowe do generatywnych narzędzi AI. Po przesłaniu, dane te mogą zostać zapisane przez dostawcę AI, wykorzystane do trenowania modelu lub ujawnione w przyszłych wynikach modelu. Tradycyjne rozwiązania DLP nie są w stanie kontrolować tego przepływu danych, ponieważ odbywa się on w ramach szyfrowanych sesji przeglądarki skierowanych na domeny wyglądające na legalne.

Zgodność i naruszenia przepisów

• RODO i przepisy dotyczące prywatności: Przesyłanie danych osobowych do modeli sztucznej inteligencji hostowanych poza zatwierdzonymi jurysdykcjami powoduje naruszenia przepisów dotyczących miejsca przechowywania i przetwarzania danych.
• HIPAA: Pracownicy służby zdrowia wykorzystujący sztuczną inteligencję do podsumowywania dokumentacji medycznej pacjentów narażają się na ryzyko nieautoryzowanego ujawnienia chronionych informacji medycznych.
• SOX i regulacje finansowe: Analizy finansowe generowane przez sztuczną inteligencję i oparte na niepublicznych danych ujawniają luki w ścieżce audytu i potencjalne ryzyko związane z wykorzystaniem informacji poufnych.
• Obowiązki specyficzne dla danej branży: Sektor obronny, rządowy i infrastruktury krytycznej musi zmierzyć się z dodatkowymi ograniczeniami dotyczącymi udostępniania danych usługom zewnętrznym.

Ujawnienie własności intelektualnej

Gdy inżynierowie korzystają z asystentów kodowania AI poza zatwierdzonymi kanałami, zastrzeżone algorytmy, tajemnice handlowe i nieujawnione szczegóły produktów mogą stać się częścią korpusu szkoleniowego zewnętrznego dostawcy AI. Organizacja traci kontrolę nad swoją własnością intelektualną, nie mając mechanizmu umożliwiającego jej odzyskanie lub usunięcie.

Luki w walidacji odpowiedzi AI

Narzędzia sztucznej inteligencji typu Shadow AI generują dane wyjściowe, które pracownicy uwzględniają w decyzjach biznesowych, kodzie i materiałach skierowanych do klientów bez żadnej kontroli ze strony organizacji. Niedokładne, stronnicze lub urojone dane wyjściowe AI mogą rozprzestrzeniać się w procesach biznesowych, generując ryzyko operacyjne, które z czasem narasta. Bez mechanizmów kontroli walidacji odpowiedzi AI organizacje nie mają możliwości oceny jakości ani bezpieczeństwa treści generowanych przez AI i wykorzystywanych wewnętrznie.

Ryzyko związane z łańcuchem dostaw i jego rozszerzeniem

Rozszerzenia przeglądarek oparte na sztucznej inteligencji stanowią szczególnie niebezpieczne narzędzie. Mogą one uzyskiwać dostęp do zawartości stron, danych formularzy, plików cookie i tokenów sesji. Złośliwe lub słabo zabezpieczone rozszerzenie AI może dyskretnie wykradać dane, podszywając się pod legalne funkcje zwiększające produktywność. Ochrona rozszerzeń przeglądarek jest kluczowym elementem każdej strategii wykrywania ukrytej sztucznej inteligencji.

Jak sztuczna inteligencja cieni działa w organizacjach

Zrozumienie ścieżek, którymi sztuczna inteligencja (Shadow AI) dociera do organizacji, jest kluczowe dla zaprojektowania skutecznych mechanizmów wykrywania. Wdrażanie sztucznej inteligencji (Shadow AI) przebiega zgodnie z przewidywalnymi schematami, determinowanymi przez presję na produktywność, dostępność narzędzi i luki w zarządzaniu.

Wspólne ścieżki adopcji

1. Bezpośredni dostęp do sieci: Pracownicy odwiedzają strony internetowe poświęcone generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, Claude, Perplexity czy Gemini, bezpośrednio przez przeglądarki. Instalacja ani zaangażowanie działu IT nie są wymagane.
2. Rozszerzenia przeglądarki: Rozszerzenia oparte na sztucznej inteligencji, które wspomagają pisanie, uzupełnianie kodu, podsumowywanie wiadomości e-mail i transkrypcję spotkań, są instalowane z publicznych magazynów rozszerzeń bez konieczności kontroli ze strony działu IT.
3. Wbudowane funkcje sztucznej inteligencji w zatwierdzonym oprogramowaniu SaaS: Dostawcy coraz częściej integrują możliwości sztucznej inteligencji (AI) z istniejącymi platformami SaaS. Pracownicy aktywują te funkcje, nie zdając sobie sprawy, że kierują dane do zewnętrznych modeli AI.
4. Konta osobiste na urządzeniach firmowych: Pracownicy logują się na osobiste konta AI na komputerach służbowych lub urządzeniach BYOD, całkowicie omijając korporacyjną tożsamość i kontrolę dostępu.
5. Integracje oparte na API: Programiści i zaawansowani użytkownicy łączą interfejsy API sztucznej inteligencji z wewnętrznymi przepływami pracy, skryptami i narzędziami automatyzacji bez konieczności przeprowadzania kontroli bezpieczeństwa.

Czynniki organizacyjne przyspieszające rozwój sztucznej inteligencji w cieniu

Istnieje kilka warunków organizacyjnych, które zwiększają prawdopodobieństwo wdrożenia sztucznej inteligencji w ukryciu i utrudniają jej wykrycie:

• Powolne procesy zamówień publicznych oparte na sztucznej inteligencji: Gdy dział IT potrzebuje tygodni lub miesięcy na ocenę i zatwierdzenie narzędzi AI, pracownicy sami znajdują rozwiązania.
• BYOD i praca zdalna: Niezarządzane urządzenia i sieci domowe eliminują wiele tradycyjnych punktów styku z monitoringiem. Bezpieczne mechanizmy kontroli dostępu, działające niezależnie od właściciela urządzenia, stają się kluczowe.
• Brak jasnych zasad korzystania ze sztucznej inteligencji: Bez wyraźnych wytycznych dotyczących tego, jakie narzędzia AI są dozwolone i jak można ich używać, pracownicy zakładają, że każde publicznie dostępne narzędzie jest akceptowalne.
• Zdecentralizowane środowiska IT: Jednostki biznesowe dysponujące niezależnymi budżetami na technologie i uprawnieniami decyzyjnymi stosują narzędzia sztucznej inteligencji poza centralnymi ramami zarządzania.

Te czynniki sprawiają, że detekcja oparta na przeglądarce jest szczególnie cenna, ponieważ przeglądarka jest wspólnym mianownikiem dla wszystkich urządzeń, sieci i wzorców dostępu. Niezależnie od tego, czy pracownik korzysta z zarządzanego laptopa w biurze, czy z prywatnego tabletu w domu, interakcje ze sztuczną inteligencją przepływają przez przeglądarkę.

Metody i narzędzia wykrywania sztucznej inteligencji cieni

Istnieje wiele metod wykrywania cienia przez sztuczną inteligencję, z których każda charakteryzuje się innymi możliwościami wykrywania i martwymi punktami. Najskuteczniejsze programy dla przedsiębiorstw łączą kilka podejść, aby uzyskać kompleksową widoczność.

Wykrywanie oparte na sieci

Narzędzia do monitorowania sieci analizują zapytania DNS, wzorce adresów URL i metadane ruchu, aby identyfikować połączenia ze znanymi domenami usług AI. Ta metoda może sygnalizować dostęp do głównych platform AI, ale ma problemy z inspekcją szyfrowanego ruchu, wbudowanymi funkcjami AI w zatwierdzonych domenach SaaS oraz narzędziami AI dostępnymi za pośrednictwem osobistych hotspotów lub sieci VPN. Detekcja oparta na sieci stanowi użyteczną bazę, ale jest niewystarczająca jako samodzielna metoda wykrywania cieni AI.

Platformy bezpieczeństwa CASB i SaaS

Brokerzy bezpieczeństwa dostępu do chmury potrafią identyfikować niektóre narzędzia sztucznej inteligencji typu shadow AI poprzez wyszukiwanie SaaS oparte na API i inspekcję ruchu inline. Jednak systemy CASB zazwyczaj nie są wystarczająco precyzyjne, aby odróżnić pracownika przeglądającego stronę marketingową narzędzia AI od aktywnie przesyłającego wrażliwe dane do modelu narzędzia. Całkowicie pomijają również rozszerzenia przeglądarki obsługujące sztuczną inteligencję.

Wykrywanie i egzekwowanie zasad na poziomie przeglądarki

Rozwiązania bezpieczeństwa oparte na przeglądarce zapewniają najgłębszy wgląd w aktywność ukrytej sztucznej inteligencji (Shadow AI), ponieważ działają dokładnie w miejscu, w którym użytkownicy wchodzą w interakcję z usługami AI. Takie podejście umożliwia:

• Kontrola treści w czasie rzeczywistym: Analizowanie danych wklejanych, wpisywanych lub przesyłanych przez użytkowników do interfejsów AI przed opuszczeniem przeglądarki.
• Wykaz narzędzi AI: Automatyczne katalogowanie wszystkich usług, funkcji i rozszerzeń sztucznej inteligencji, do których uzyskano dostęp w całej organizacji.
• Egzekwowanie polityki kontekstowej: Stosowanie różnych kontroli w zależności od roli użytkownika, wrażliwości danych i konkretnego używanego narzędzia AI.
• Audyt rozszerzeń przeglądarki: Identyfikowanie rozszerzeń obsługiwanych przez sztuczną inteligencję, ocena ich uprawnień i blokowanie tych, które stanowią zagrożenie dla bezpieczeństwa danych.

Rozwiązanie LayerX Security realizuje to podejście, zapewniając warstwę bezpieczeństwa przeglądarki korporacyjnej, która zapewnia funkcje shadow AI i wykrywania agentów, ochronę przed utratą danych (DLP) za pomocą AI oraz kontrolę dostępu AI bezpośrednio w przeglądarce. Ta architektura umożliwia organizacjom wykrywanie i zarządzanie wykorzystaniem AI bez konieczności wdrażania agentów punktów końcowych, modyfikowania infrastruktury sieciowej lub zmuszania pracowników do korzystania z oddzielnej przeglądarki korporacyjnej.

Narzędzia do wykrywania sztucznej inteligencji w cieniu: opcje dla przedsiębiorstw

Rynek rozwiązań klasy korporacyjnej do wykrywania cieni w sztucznej inteligencji (Shadow AI) rośnie, ponieważ organizacje dostrzegają skalę problemu. Kilku dostawców rozwiązuje problemy związane z cieniem w sztucznej inteligencji (Shadow AI) za pomocą różnych podejść architektonicznych:

Każde z tych narzędzi do wykrywania sztucznej inteligencji typu shadow AI rozwiązuje konkretny segment problemu. Organizacje z szerokim spektrum zastosowań sztucznej inteligencji w sieci, SaaS, w rozszerzeniach przeglądarek i środowiskach programistycznych zazwyczaj potrzebują wielowarstwowej strategii, która łączy kontrolę na poziomie przeglądarki z rozwiązaniami bezpieczeństwa aplikacji i zarządzania tożsamościami.

Ochrona przed sztuczną inteligencją Shadow AI bez blokowania produktywności

Jednym z najpoważniejszych wyzwań w zarządzaniu ukrytą sztuczną inteligencją (Shadow AI) jest utrzymanie bezpieczeństwa bez tworzenia tarć, które skłaniałyby pracowników do stosowania jeszcze bardziej ukrytych obejść. Wykrywanie ukrytej sztucznej inteligencji (Shadow AI) bez blokowania produktywności wymaga zniuansowanego podejścia, które rozróżnia akceptowalne i ryzykowne zastosowania sztucznej inteligencji, zamiast narzucać całkowite zakazy.

Problem z całkowitymi zakazami sztucznej inteligencji

Organizacje, które próbują zablokować dostęp do wszystkich narzędzi AI, zazwyczaj doświadczają trzech skutków: spadku produktywności pracowników, wzrostu frustracji i ryzyka rotacji pracowników oraz migracji wykorzystania AI do urządzeń i sieci osobistych, gdzie organizacja nie ma żadnej widoczności. Zakaz nie eliminuje ukrytej sztucznej inteligencji, ale uniemożliwia jej wykrycie przez organizację.

Szczegółowe kontrole wykorzystania sztucznej inteligencji

Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) opiera się na mechanizmach kontroli proporcjonalnych do ryzyka każdej konkretnej interakcji. Oznacza to umożliwienie pracownikom korzystania z zatwierdzonych narzędzi AI do ogólnych zadań, przy jednoczesnym ograniczeniu lub zablokowaniu działań obejmujących wrażliwe kategorie danych. Kluczowe mechanizmy kontroli obejmują:

• DLP uwzględniające treść w interakcjach ze sztuczną inteligencją: Skanowanie danych przesyłanych do narzędzi AI w czasie rzeczywistym i blokowanie lub redagowanie poufnych treści, takich jak dane osobowe, kod źródłowy, dane finansowe lub dane uwierzytelniające, zanim dotrą one do modelu AI.
• Zasady dostępu na poziomie narzędzi: Umożliwianie dostępu do sprawdzonych narzędzi sztucznej inteligencji przy jednoczesnym ograniczaniu lub monitorowaniu dostępu do niezatwierdzonych alternatyw na podstawie oceny ryzyka organizacyjnego.
• Uprawnienia sztucznej inteligencji oparte na rolach: Umożliwienie zespołom inżynierskim korzystania z asystentów kodowania AI z zabezpieczeniami, przy jednoczesnym ograniczeniu dostępu do tych samych narzędzi dla zespołów finansowych lub HR, które obsługują różne kategorie poufności danych.
• Zapobieganie niewłaściwemu wykorzystaniu sztucznej inteligencji: Wykrywanie wzorców zachowań wskazujących na naruszenia zasad, takich jak wielokrotne próby przesyłania zastrzeżonych typów danych lub stosowanie technik wstrzykiwania błyskawicznego w celu ominięcia filtrów bezpieczeństwa narzędzi AI.

Zarządzanie sztuczną inteligencją oparte na przeglądarce

Ponieważ przeglądarka to miejsce, w którym zachodzi zdecydowana większość interakcji ze sztuczną inteligencją, zarządzanie sztuczną inteligencją oparte na przeglądarce zapewnia najbardziej naturalny punkt egzekwowania. LayerX Security umożliwia organizacjom wdrażanie zasad kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji, które działają transparentnie w ramach istniejącego procesu roboczego użytkownika w przeglądarce. Pracownicy mogą nadal korzystać z zatwierdzonych narzędzi sztucznej inteligencji bez zakłóceń, a zespół ds. bezpieczeństwa zyskuje pełną widoczność aktywności sztucznej inteligencji i możliwość egzekwowania zasad ochrony danych na poziomie interakcji.

Podejście to obejmuje również walidację odpowiedzi sztucznej inteligencji, w ramach której organizacje mogą monitorować i rejestrować wyniki generowane przez sztuczną inteligencję i włączane do przepływów pracy w firmie, zapewniając w ten sposób ścieżkę audytu wspierającą wymagania zgodności i procesy zapewniania jakości.

Zarządzanie sztuczną inteligencją w cieniu: najlepsze praktyki dla przedsiębiorstw

Stworzenie zrównoważonego programu zarządzania ukrytą sztuczną inteligencją wymaga połączenia kontroli technicznych z procesami organizacyjnymi i dopasowaniem kulturowym. Poniższe najlepsze praktyki odzwierciedlają wzorce obserwowane w przedsiębiorstwach, które z powodzeniem wdrożyły ukrytą sztuczną inteligencję bez ograniczania innowacyjności.

1. Ustal zasady akceptowalnego użytkowania sztucznej inteligencji

Zdefiniuj jasne, szczegółowe wytyczne określające, które narzędzia AI są zatwierdzone, jakie kategorie danych mogą być przesyłane do usług AI oraz jakie procesy weryfikacji mają zastosowanie do wyników generowanych przez AI i wykorzystywanych w decyzjach biznesowych. Niejasne zasady tworzą niejasności, które pracownicy rozwiązują, dokonując własnych, często błędnych, osądów.

2. Wdróż ciągłe wykrywanie cieni AI

Wdróż zautomatyzowane wykrywanie ukrytych narzędzi AI, które działa w sposób ciągły, zamiast polegać na okresowych audytach. Ekosystem narzędzi AI zmienia się co tydzień, a adopcja przez pracowników może gwałtownie wzrosnąć z dnia na dzień po wirusowej premierze produktu lub poleceniu przez współpracownika. Wykrywanie na poziomie przeglądarki zapewnia najbardziej kompleksowy i aktualny spis używanych narzędzi AI.

3. Klasyfikuj i oceniaj ryzyko odkrytych narzędzi sztucznej inteligencji

Nie każda sztuczna inteligencja typu shadow AI niesie ze sobą takie samo ryzyko. Stwórz ramy klasyfikacji, które ocenią odkryte narzędzia sztucznej inteligencji na podstawie:

• Praktyki przetwarzania danych: Czy dostawca wykorzystuje przesłane dane do szkolenia modelu? Jakie są zasady przechowywania i usuwania danych?
• Uwierzytelnianie i kontrola dostępu: Czy narzędzie obsługuje logowanie jednokrotne (SSO) i uwierzytelnianie korporacyjne, czy dostęp do niego odbywa się za pośrednictwem kont osobistych?
• Certyfikaty zgodności: Czy dostawca posiada certyfikaty SOC 2, ISO 27001, HIPAA BAA lub inne stosowne certyfikaty?
• Uprawnienia rozszerzenia: W przypadku rozszerzeń przeglądarki, jakiej zawartości strony, plików cookie i dostępu do API żąda rozszerzenie?

4. Wdrażaj wielowarstwowe kontrole techniczne

Połącz wiele metod wykrywania cieni AI, aby uzyskać kompleksowe pokrycie:

1. Bezpieczeństwo AI na poziomie przeglądarki w celu zapewnienia widoczności w czasie rzeczywistym i egzekwowania zasad DLP w miejscu interakcji ze sztuczną inteligencją.
2. Ochrona tożsamości SaaS w celu monitorowania uwierzytelniania usług AI i wykrywania udostępniania kont lub nieautoryzowanych wzorców dostępu.
3. Monitorowanie na poziomie sieci jako dodatkowa warstwa wykrywania ruchu AI, która omija kontrole oparte na przeglądarce.
4. Skanowanie bezpieczeństwa aplikacji w celu identyfikacji kodu generowanego przez sztuczną inteligencję i zależności zalecanych przez sztuczną inteligencję w procesach programistycznych.

5. Utwórz szybki proces zatwierdzania AI

Zmniejsz zachęty do wdrażania sztucznej inteligencji typu shadow AI, zapewniając szybką ścieżkę oceny i zatwierdzania nowych narzędzi AI. Pracownicy, którzy mogą uzyskać wgląd i zatwierdzenie nowego narzędzia AI w ciągu kilku dni, a nie miesięcy, znacznie chętniej będą pracować w ramach struktury zarządzania. Połącz to z katalogiem wstępnie zatwierdzonych narzędzi AI, które odpowiadają na typowe przypadki użycia.

6. Monitoruj, mierz i dostosowuj

Śledź wskaźniki pokazujące kondycję Twojego programu zarządzania sztuczną inteligencją:

• Liczba nowych narzędzi AI odkrytych miesięcznie
• Objętość zablokowanych lub usuniętych wrażliwych przesyłek danych
• Procent wykorzystania sztucznej inteligencji za pośrednictwem zatwierdzonych kanałów w porównaniu z narzędziami ukrytymi
• Czas od żądania narzędzia AI do decyzji o zatwierdzeniu
• Satysfakcja pracowników z polityk zarządzania sztuczną inteligencją

Użyj tych metryk, aby stale udoskonalać reguły wykrywania, aktualizować polityki i dostosowywać równowagę między kontrolami bezpieczeństwa a zwiększaniem produktywności. Zarządzanie sztuczną inteligencją w cieniu to ciągła dyscyplina operacyjna, a nie jednorazowy projekt.

7. Zorganizuj współpracę interesariuszy z działów bezpieczeństwa, IT, prawnego i biznesowego

Zarządzanie sztuczną inteligencją w cieniu (Shadow AI) obejmuje wiele funkcji organizacyjnych. Zespoły ds. bezpieczeństwa odpowiadają za wykrywanie i egzekwowanie przepisów. Zespoły prawne i ds. zgodności z przepisami (Customer Compliance) definiują wymagania dotyczące przetwarzania danych. Liderzy jednostek biznesowych rozumieją potrzebę produktywności, która napędza wdrażanie sztucznej inteligencji. Zespoły IT zarządzają zatwierdzonym portfolio narzędzi. Skuteczny program wymaga międzyfunkcyjnego komitetu ds. zarządzania, który spotyka się regularnie w celu przeglądu trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji w cieniu, oceny nowych narzędzi i aktualizacji polityk w oparciu o tolerancję ryzyka organizacji i zmiany w przepisach.

Organizacje, które traktują sztuczną inteligencję typu shadow AI wyłącznie jako problem bezpieczeństwa, będą miały trudności z pozyskaniem współpracy ze strony pracowników. Te, które traktują zarządzanie sztuczną inteligencją jako funkcję wspomagającą – pomagającą pracownikom w bezpiecznym i efektywnym korzystaniu z AI – osiągają znacznie wyższe wskaźniki zgodności i lepsze rezultaty w zakresie bezpieczeństwa. Rozwiązania bezpieczeństwa oparte na przeglądarce, takie jak LayerX Security, wspierają to podejście, zapewniając transparentność zarządzania sztuczną inteligencją i minimalizując zakłócenia w codziennych procesach pracy, gwarantując, że wykrywanie i zarządzanie sztuczną inteligencją typu shadow AI działają jako czynniki wspomagające produktywność, a nie jako przeszkody.