Was ist Shadow AI? Risiken, Herausforderungen & Governance-Strategien

Was ist Shadow AI?

Shadow AI ist die nicht genehmigte Nutzung von Tools für künstliche Intelligenz durch Mitarbeitende ohne formale IT-Freigabe oder Sicherheitsaufsicht, wodurch Risiken der Datenoffenlegung entstehen, die Unternehmen weder überwachen noch kontrollieren können.

Ein Sicherheitsanalyst lädt spät in der Nacht Quellcode in einen KI-Chatbot hoch, um ein Produktionsproblem zu debuggen. Ein Finanzteam speist Q3-Prognosen in ein anderes Modell ein, um seine Präsentation für den Vorstand zu optimieren. Ein Marketingleiter bittet ein generatives KI-Tool, Wettbewerbsinformationen aus Kundengesprächen zusammenzufassen. Keines dieser KI-Tools erscheint in Ihrem genehmigten Softwarebestand. Keines wurde einer Sicherheitsprüfung unterzogen. Alle drei haben gerade regulierte Daten externen KI-Modellen offengelegt, die Sie nicht kontrollieren können.

Dies sind dynamische, datengesteuerte Modelle, die sensible Informationen lernen, speichern und replizieren können. Shadow AI interagiert mit Daten durch Inferenz: Sie zieht Schlussfolgerungen oder erzeugt Ausgaben auf Grundlage von Benutzerprompts und internen Datenmustern. Wenn Mitarbeitende proprietäre Informationen in öffentliche KI-Chatbots einfügen, können diese Daten Teil des Trainingsmaterials werden, das diese Modelle verwenden, wodurch eine Offenlegung über Ihren Sicherheitsperimeter hinaus entsteht.

Die 5 größten Sicherheitsrisiken von Shadow AI

• Datenleckage durch Modelltraining – Sensible Daten, die in öffentliche KI-Tools eingegeben werden, können gespeichert und anderen Benutzern angezeigt werden
• Compliance-Verstöße im großen Maßstab – Regulierte Daten, die in nicht genehmigte KI-Systeme gelangen, lösen gleichzeitig Verstöße gegen mehrere Regelwerke aus
• Offenlegung geistigen Eigentums – Geschäftsgeheimnisse und proprietäre Algorithmen sind nicht wiederherstellbar, sobald sie in öffentliche Modelle eingegeben wurden
• Kontamination der Lieferkette – KI-generierter Code umgeht die Sicherheitsprüfung und führt Schwachstellen in die Produktion ein
• Erweiterte Angriffsfläche – Durchgesickerte Daten liefern Angreifern Material für gezieltes Phishing und Social Engineering.

Geschäftliche Auswirkungen von Shadow AI

Shadow AI verursacht finanzielle, operative und Reputationsschäden, die sich im Laufe der Zeit verstärken. Die von IBM identifizierten zusätzlichen Kosten von 670.000 US-Dollar bei Sicherheitsverletzungen stellen nur die direkten Vorfallkosten dar. Unternehmen sehen sich außerdem mit regulatorischen Strafen konfrontiert, wenn Shadow AI Daten offenlegt, die durch Regelwerke wie DSGVO, HIPAA oder den EU AI Act geschützt sind. Ein einzelner Mitarbeitender, der Patientenakten in einen nicht genehmigten KI-Chatbot einfügt, kann Compliance-Verstöße auslösen, die Geldbußen in Millionenhöhe nach sich ziehen.

Auf die Entdeckung folgt eine operative Störung. Wenn Unternehmen die Nutzung von Shadow AI feststellen, reagieren sie häufig mit pauschalen Verboten, die legitime Produktivitätsgewinne stoppen, die Mitarbeitende in ihre täglichen Arbeitsabläufe integriert hatten. Teams, die sich bei Code-Reviews, Datenanalysen oder der Inhaltserstellung auf KI-Tools verlassen haben, verlieren diese Effizienzgewinne über Nacht, wodurch Rückstände und verpasste Fristen entstehen.

Das Reputationsrisiko ist schwerer zu quantifizieren, aber ebenso schädlich. Kunden und Partner, die erfahren, dass ihre vertraulichen Daten in unkontrollierte KI-Systeme gelangt sind, könnten Geschäftsbeziehungen überdenken. Für Unternehmen in regulierten Branchen untergräbt die öffentliche Offenlegung von Shadow-AI-Vorfällen das Vertrauen, dessen Aufbau Jahre gedauert hat.

Die finanzielle Gefährdung, das Compliance-Risiko und die Produktivitätsstörung führen alle zu einer Frage: Warum setzt sich Shadow AI trotz dieser Folgen so leicht durch?

Warum Shadow AI erfolgreich ist

Shadow AI ist erfolgreich, weil sie reale Geschäftsprobleme schneller löst als genehmigte Prozesse. Sicherheitsprüfungen für neue KI-Tools schaffen organisatorische Engpässe, während Mitarbeitende unter unmittelbarem Druck stehen, Kundenfeedback zu analysieren, Präsentationen vorzubereiten oder Code zu debuggen.

Mehrere Faktoren beschleunigen die Einführung:

• Reibung bei der Beschaffung: Ihr genehmigtes KI-Tool erfordert einen Business Case, Budgetzuweisung, Sicherheitsbewertung, rechtliche Prüfung und Genehmigung durch die Geschäftsleitung. Diese Prozesse dauern Monate. Auf externe KI-Tools kann in Sekunden zugegriffen werden.
• Vertrauensdynamik: Mitarbeitende, die die Anforderungen an KI-Sicherheit verstehen, nutzen oft eher nicht autorisierte KI-Tools. Beschäftigte im Gesundheitswesen und im Finanzsektor betrachten KI-Tools als vertrauenswürdige Informationsquellen und nutzen sie regelmäßig, obwohl sie in stark regulierten Umgebungen arbeiten.
• Verhalten der Führungsebene: Untersuchungen zeigen, dass die Mehrheit der Beschäftigten, einschließlich Sicherheitsfachleuten, in ihrer Arbeit nicht genehmigte KI-Tools nutzt. Wenn die Führungsebene nicht autorisierte KI-Tools verwendet, bestätigt dies dieses Verhalten in der gesamten Organisation.

Diese Faktoren verstärken sich gegenseitig. Langsame Beschaffung drängt Mitarbeitende zu externen Tools, die Nutzung durch die Führungsebene normalisiert das Verhalten, und das wachsende Vertrauen in KI-Ausgaben verringert das wahrgenommene Risiko. Das Ergebnis ist Shadow AI, die tief in tägliche Arbeitsabläufe eingebettet wird, bevor Sicherheitsteams überhaupt wissen, dass sie existiert.

Diese Einführungsdynamiken zu verstehen ist wichtig, aber ebenso wichtig ist es zu erkennen, was Shadow AI von der nicht autorisierten Technologienutzung unterscheidet, mit der Unternehmen seit Jahrzehnten umgehen.

Shadow AI vs. Shadow IT

Shadow AI ist eine Untergruppe von Shadow IT, aber die beiden sollten nicht auf die gleiche Weise behandelt werden. Bei Shadow IT nutzen Mitarbeitende nicht autorisierte Software, Cloud-Speicher oder Hardware. Das Risiko betrifft in erster Linie den Speicherort der Daten: Ihre Dateien befinden sich auf Servern, die Sie nicht kontrollieren. Shadow AI führt eine zweite Dimension ein. KI-Modelle speichern Ihre Daten nicht nur; sie verarbeiten sie durch Inferenz, behalten sie möglicherweise in Trainingsdatensätzen und können Elemente davon in Antworten an andere Benutzer reproduzieren.

Wenn ein Mitarbeitender einen Vertrag auf ein nicht autorisiertes Cloud-Laufwerk hochlädt, stehen Sie vor einem eingrenzbaren Problem des Datenspeicherorts. Wenn derselbe Mitarbeitende den Vertrag in einen öffentlichen KI-Chatbot einfügt, können die Daten in die Parameter des Modells eingebettet werden. Sie können bei einem neuronalen Netzwerk keine Löschung anfordern, so wie Sie eine Datei von einem Server löschen können. Laut ISACAs Analyse des KI-Risikos in Unternehmen macht diese Unwiederbringlichkeit Shadow AI zu einer eigenständigen Kategorie, die Governance-Kontrollen erfordert, die über das hinausgehen, was traditionelle Shadow-IT-Programme adressieren.

Auch die Risiken von Shadow IT bleiben in der Regel auf das Team oder die Einzelperson beschränkt, die das nicht autorisierte Tool nutzt. Die Risiken von Shadow AI können sich in der gesamten Organisation ausbreiten, weil eine einzelne KI-Interaktion Daten offenlegen kann, die gleichzeitig mehrere Abteilungen, Kunden oder regulatorische Verpflichtungen betreffen. Diese kaskadierenden Risiken führen zu spezifischen Sicherheitsgefährdungen, die Ihr Team identifizieren und adressieren muss.

Mit Shadow AI verbundene Sicherheitsrisiken

Shadow AI führt KI-Sicherheitsrisiken ein, für die Ihre bestehenden Kontrollen nicht ausgelegt sind. Jede nicht autorisierte KI-Interaktion schafft einen potenziellen Offenlegungspunkt, der außerhalb Ihres Sicherheitsperimeters arbeitet.

• Datenleckage durch Modelltraining. Wenn Mitarbeitende sensible Daten in öffentliche KI-Tools eingeben, können diese Informationen in den Trainingsdaten des Modells gespeichert und in Antworten an andere Benutzer angezeigt werden. Quellcode, Finanzprognosen, Kundendatensätze und strategische Pläne können Ihre Umgebung durch einen einzigen Chat-Prompt verlassen. Anders als bei einer Dateiübertragung können Sie diese Daten weder nachverfolgen noch zurückholen, sobald sie in die Parameter eines Modells eingegangen sind.
• Compliance-Verstöße in großem Maßstab. Regulierte Daten, die in nicht genehmigte KI-Systeme gelangen, lösen gleichzeitig Verstöße gegen mehrere Regelwerke aus. Eine einzelne Interaktion mit geschützten Gesundheitsinformationen, personenbezogenen Daten oder Finanzunterlagen kann Meldepflichten nach HIPAA, GDPR, PCI DSS und dem EU AI Act auslösen. Ihr Compliance-Team kann nicht prüfen, was es nicht sehen kann.
• Gefährdung geistigen Eigentums. Mitarbeitende, die KI-Tools zum Entwerfen von Patenten, zur Verfeinerung von Produktdesigns oder zur Analyse von Wettbewerbsstrategien verwenden, riskieren, Geschäftsgeheimnisse Modellen preiszugeben, die diese Informationen speichern und reproduzieren können. Sobald proprietäre Algorithmen oder Produkt-Roadmaps in ein öffentliches Modell gelangen, ist Ihr Wettbewerbsvorteil unwiederbringlich verloren.
• Kontamination der Lieferkette. KI-generierter Code, der ohne Sicherheitsprüfung in Ihre Codebasis gelangt, kann Schwachstellen, Lizenzprobleme oder Logikfehler enthalten. Entwicklungsteams, die nicht autorisierte Coding-Assistenten verwenden, umgehen Ihre Code-Review-Prozesse und bringen Risiken direkt in Produktionsumgebungen ein.
• Erweiterte Angriffsfläche für Bedrohungsakteure. Daten, die über Shadow AI offengelegt werden, liefern Angreifern das Rohmaterial für gezielte Phishing-Kampagnen, Deepfake-Angriffe und Social-Engineering-Schemata, die mit Details auf Insider-Niveau ausgearbeitet sind. Laut der Enterprise-Risikoanalyse von ISACA erleben Unternehmen jeden Monat Hunderte von Verstößen gegen Datenrichtlinien im Zusammenhang mit KI-Anwendungen, von denen jeder eine potenzielle Informationsquelle für Angreifer darstellt.

Diese Risiken sind nicht hypothetisch. Sie treten branchenübergreifend aktiv auf. Der erste Schritt zu ihrer Bewältigung besteht darin, zu wissen, ob Shadow AI in Ihrer Umgebung existiert.

Indikatoren dafür, dass Ihre Organisation Shadow AI hat

Shadow AI kündigt sich selten an. Sie bettet sich in tägliche Arbeitsabläufe ein und wächst unbemerkt, bis ein Sicherheitsvorfall oder Audit sie aufdeckt. Wenn Sie die Warnzeichen kennen, können Sie nicht autorisierte KI-Nutzung erkennen, bevor sie zu einer Sicherheitsverletzung führt.

• Ungewöhnlicher ausgehender Traffic zu KI-Domains. Ihre Netzwerkprotokolle zeigen wiederholte HTTPS-Verbindungen zu Domains, die mit KI-Diensten verbunden sind: api.openai.com, claude.ai, gemini.google.com und ähnliche Endpunkte. Wenn diese Domains nicht auf Ihrer Liste genehmigter Software stehen, aber in Ihren Traffic-Daten konsistent erscheinen, verwenden Mitarbeitende sie.
• Spitzen bei Copy-and-Paste-Aktivitäten in Browser-Tabs. Endpoint-Telemetrie zeigt Muster, bei denen große Textblöcke aus internen Anwendungen kopiert und in browserbasierte Tools eingefügt werden. Dieses Aktivitätsmuster signalisiert, insbesondere wenn es proprietäre Dokumente betrifft, dass Mitarbeitende interne Daten in externe KI-Chatbots einspeisen.
• Unerklärliche Produktivitätssprünge in bestimmten Teams. Ein Team liefert plötzlich Ergebnisse in einem Tempo, das historische Benchmarks ohne zusätzliches Personal oder Änderungen an den Tools übertrifft. Auch wenn eine höhere Leistung positiv ist, deutet eine unerklärliche Beschleunigung oft auf eine nicht gemeldete Einführung von KI-Tools hin.
• Mitarbeitende fordern KI-bezogene Browser-Erweiterungen an. Anfragen zur Installation von Browser-Plugins für Grammatikprüfung, Zusammenfassung oder Schreibunterstützung enthalten häufig eingebettete KI-Modelle, die Daten extern verarbeiten. Jede Erweiterung stellt einen potenziellen Datenexfiltrations-Kanal dar, der außerhalb Ihres genehmigten Tool-Inventars arbeitet.
• Schattenkonten auf KI-Plattformen. Ihr Identity-Team findet bei der routinemäßigen Überwachung von Zugangsdaten Unternehmens-E-Mail-Adressen, die auf KI-Dienstplattformen registriert sind. Wenn Mitarbeitende sich mit geschäftlichen E-Mail-Adressen für KI-Tools anmelden, entsteht sowohl ein Risiko der Datenoffenlegung als auch eine Lücke im Zugangsmanagement.
• Lücken zwischen von der IT genehmigten Tools und von Mitarbeitenden gemeldeten Arbeitsabläufen. Austrittsgespräche, Engagement-Umfragen oder beiläufige Gespräche zeigen, dass Mitarbeitende KI-Tools erwähnen, die Ihre IT-Abteilung nicht bereitgestellt hat. Die Lücke zwischen dem, was Ihr Software-Inventar zeigt, und dem, was Ihre Teams tatsächlich verwenden, weist auf die Einführung von Shadow AI hin.

Das Erkennen dieser Indikatoren ist der erste Schritt. Die nächste Herausforderung besteht darin zu verstehen, warum traditionelle Sicherheitstools Schwierigkeiten haben, Shadow AI zu stoppen, sobald sie Fuß gefasst hat.

Herausforderungen bei der Abwehr von Shadow AI

Die zentrale Herausforderung ist die Transparenz. Traditionelle Sicherheitstools überwachen Netzwerkperimeter, Anwendungszugriffe und Dateiübertragungen. Sie wurden entwickelt, um diskrete Dateiübertragungen und Muster der Anwendungsnutzung zu erkennen. Shadow AI funktioniert anders.

Konversationsdaten umgehen traditionelle Überwachung

Wenn Mitarbeitende über ihren Browser mit einem KI-Chatbot interagieren, sehen Sie HTTPS-Traffic zu einer bekannten Domain. Ihr Security-Stack identifiziert einen Cloud-Dienst, auf den ein authentifizierter Benutzer zugreift. Nichts erscheint bösartig. Konversationelle KI-Schnittstellen senden Daten als Streaming-Abfragen, nicht in den Dateiübertragungsmustern, für deren Überwachung Ihre DLP- und CASB-Tools entwickelt wurden.

Musterbasierte DLP kann natürliche Sprache nicht erfassen

Ihr DLP-System erkennt Sozialversicherungsnummern, Kreditkartenmuster und bestimmte Dateiformate, die Ihr Netzwerk verlassen. Shadow AI überträgt Daten als natürlichsprachliche Konversationen ohne strukturierte Formate. Ein Mitarbeitender, der einen KI-Chatbot bittet zu erklären, warum der Umsatz im dritten Quartal hinter den Prognosen zurückblieb, legt Finanzleistungsdaten offen, ohne auch nur eine einzige DLP-Regel auszulösen.

Eingebettete KI-Funktionen entgehen der Erkennung

Viele Anwendungen fügen stillschweigend KI-Funktionen hinzu, bei denen Mitarbeitende möglicherweise nicht erkennen, dass sie Daten an externe Modelle senden. Ihr Sicherheitsteam kann nicht überwachen, was wie normale Anwendungsnutzung aussieht.

Die Durchsetzung von Richtlinien nimmt im Laufe der Zeit ab

Selbst wenn Sie die Nutzung von Shadow AI erkennen und Richtlinienerinnerungen versenden, haben Mitarbeitende ihre Arbeitsabläufe oft bereits um ihre bevorzugten Tools herum aufgebaut. Das Bedürfnis, effizient zu arbeiten, überlagert Compliance, wenn offizielle Prozesse zu langsam erscheinen.

Diese Transparenzlücken sind gravierend, aber viele Organisationen verschlimmern das Problem durch häufige Fehltritte bei der Governance von Shadow AI.

Häufige Fehler bei der Abwehr von Shadow AI

Der häufigste Fehler besteht darin, eine Shadow-AI-Richtlinie durchzusetzen, die nicht autorisierte Tools verbietet, ohne funktionale Alternativen bereitzustellen. Ihre Richtlinie zur akzeptablen Nutzung besagt, dass Mitarbeitende keine nicht autorisierten KI-Tools verwenden dürfen, aber Ihr Katalog genehmigter KI-Tools bleibt leer, weil Sicherheitsprüfungen noch nicht abgeschlossen sind. Mitarbeitende müssen ihre Arbeit trotzdem erledigen.

Weitere häufige Fehltritte sind:

• Shadow AI als rein IT-Problem behandeln statt als organisatorische Herausforderung, die eine funktionsübergreifende Abstimmung zwischen Sicherheit, HR, Rechtsabteilung und Unternehmensführung erfordert.
• Blockierung implementieren, ohne die Treiber der Einführung zu verstehen. Sie blockieren KI-Domains an Ihrem Netzwerkperimeter, aber Mitarbeitende wechseln zu privaten Geräten und mobilen Netzwerken. Die Shadow AI verlagert sich weiter außerhalb Ihrer Sichtbarkeit.
• Compliance über Befähigung priorisieren. Ihr KI-Überprüfungsprozess erfordert detaillierte Sicherheitsbewertungen, Datenschutz-Folgenabschätzungen, Due-Diligence-Prüfungen von Anbietern und rechtliche Genehmigungen, bevor Mitarbeitende ein KI-Tool verwenden können. Der Prozess selbst treibt Mitarbeitende zu nicht genehmigten Alternativen.
• KI-Tools nicht nach tatsächlichen Risikostufen differenzieren. Sicherheitsprüfungen, die jede KI-Anwendung identisch behandeln, ob ein risikoarmes Design-Tool oder ein risikoreicher Coding-Assistent, der proprietäre Algorithmen verarbeitet, erzeugen unnötige Reibung bei sicheren Tools. 

Jeder dieser Fehltritte hat dieselbe Ursache: Shadow AI als etwas zu behandeln, das blockiert werden muss, statt als etwas, das verwaltet werden muss. Organisationen, die von Einschränkung zu strukturierter Befähigung wechseln, erzielen bessere Ergebnisse bei Sicherheit und Produktivität.

Diese Fehler zu vermeiden ebnet den Weg für praktische, risikobasierte Governance-Strategien für Shadow AI.

Governance-Strategien für Shadow AI

Effektive Governance für Shadow AI erfordert organisatorische Struktur, nicht nur technische Kontrollen. Die folgenden Strategien führen Ihre Organisation von reaktiver Blockierung zu proaktivem Management.

Einen funktionsübergreifenden KI-Governance-Rat etablieren

Beginnen Sie damit, Sicherheit, Rechtsabteilung, Compliance, HR und Führungskräfte der Geschäftsbereiche zusammenzubringen. Shadow AI ist nicht ausschließlich ein Sicherheitsproblem. Es umfasst Datenschutz, regulatorische Compliance, den Schutz geistigen Eigentums und die Produktivität der Belegschaft. Ein Governance-Rat stellt sicher, dass Entscheidungen all diese Dimensionen berücksichtigen, anstatt standardmäßig pauschale Einschränkungen anzuwenden, die die Einführung in den Untergrund treiben.

Eine Richtlinie zur akzeptablen KI-Nutzung definieren

Ihr Governance-Rat sollte eine formale Shadow-AI-Richtlinie besitzen, eine Richtlinie zur akzeptablen KI-Nutzung, die definiert, welche KI-Tools genehmigt sind, welche Datentypen niemals in ein KI-System eingegeben werden dürfen und wie Mitarbeitende Zugriff auf neue Tools anfordern. Halten Sie diese Richtlinie prägnant und zugänglich. Richtlinien, die Dutzende Seiten umfassen, werden nicht gelesen. Konzentrieren Sie sich auf klare Grenzen: genehmigte Tools nach Kategorie, verbotene Dateneingaben (PII, Quellcode, Finanzprognosen, Kundendaten) und einen optimierten Anforderungsprozess mit definierten SLAs für Genehmigungszeiträume.

Genehmigte KI-Alternativen bereitstellen

Reduzieren Sie Shadow AI an der Quelle, indem Sie genehmigte KI-Alternativen bereitstellen, die die häufigsten Anwendungsfälle Ihrer Mitarbeitenden abdecken. Wenn Ihre Organisation geprüfte Tools für Textzusammenfassung, Code-Unterstützung, Datenanalyse und Inhaltserstellung anbietet, sinkt der Anreiz, nach externen Optionen zu suchen, erheblich. Arbeiten Sie mit den Geschäftsbereichen zusammen, um stark nachgefragte KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, und stellen Sie sichere Alternativen bereit, bevor Mitarbeitende eigene finden.

Einen vierteljährlichen Audit-Rhythmus implementieren

Neue Risiken entstehen ständig, da genehmigte SaaS-Anwendungen stillschweigend KI-Funktionen ohne Änderungsbenachrichtigungen hinzufügen und dadurch faktisch Shadow AI innerhalb von Tools schaffen, die Sie bereits genehmigt haben. Ein vierteljährliches Audit sollte Netzwerkprotokolle auf neue KI-bezogene Verkehrsmuster prüfen, Teams zur Nutzung neuer Tools befragen und zuvor genehmigte Anwendungen auf neue KI-Fähigkeiten neu bewerten.

Diese Governance-Strategien schaffen die organisatorische Grundlage. Die richtige Technologieplattform macht die Durchsetzung im großen Maßstab praktikabel.

Shadow AI mit SentinelOne steuern

Prompt Security, ein Unternehmen von SentinelOne, erweitert die Governance direkt auf KI-Interaktionspunkte. Sein schlanker Agent und seine Browser-Erweiterungen erkennen automatisch sowohl genehmigte als auch nicht genehmigte KI-Tools in Browsern, Desktop-Anwendungen, APIs und benutzerdefinierten Workflows. Granulare, richtliniengesteuerte Regeln schwärzen oder tokenisieren sensible Daten in Echtzeit, blockieren risikoreiche Prompts und bieten Inline-Anleitungen, die Mitarbeitern helfen, sichere KI-Praktiken zu erlernen. Es stoppt Jailbreak-Versuche, blockiert nicht autorisierte agentische KI-Aktionen und bietet modellagnostische Sicherheitsabdeckung für alle wichtigen LLM-Anbieter. Jeder Prompt und jede Antwort werden mit vollständigem Kontext erfasst, sodass Ihr Sicherheitsteam durchsuchbare Protokolle für Audit und Compliance erhält.

Prompt für agentische KI

Prompt Security bietet Echtzeit-Transparenz, Risikobewertung und Durchsetzung auf Maschinenebene für agentische KI-Systeme. Model Context Protocol (MCP) gibt KI-Systemen die Fähigkeit zu handeln: nicht nur zu analysieren, sondern auszuführen. Es überwacht, kontrolliert und schützt MCP-Interaktionen in Echtzeit und stärkt Ihre Sicherheitslage gegenüber KI-Bedrohungen. Sie können granulare Richtlinien nach GPT durchsetzen und sogar benutzerdefinierte GPTs absichern.

Prompt für Mitarbeitende

Prompt for Employees hilft Ihren Mitarbeitenden, KI-Tools einzuführen, ohne sich um Shadow AI, Datenschutz und regulatorische Risiken sorgen zu müssen. Es bietet Ihnen vollständige Transparenz über Ihren KI-Tool-Stack und hilft Ihnen zu erkennen, welche Apps und Benutzer die höchsten Risiken darstellen.  Sie können Datenlecks durch automatische Anonymisierung und Durchsetzung des Datenschutzes verhindern. Stellen Sie es in wenigen Minuten einfach bereit und erhalten Sie sofortigen Schutz und Einblicke. Es unterstützt Browser wie Chrome, Opera, brave, Safari, Firefox, Edge und viele weitere.

Sehen Sie sich an, wie Prompt Security from SentinelOne Ihnen hilft, modernes Arbeiten mit KI abzusichern, ohne Sie auszubremsen.

KI-gestützte Cybersicherheit

Verbessern Sie Ihre Sicherheitslage mit Echtzeit-Erkennung, maschineller Reaktion und vollständiger Transparenz Ihrer gesamten digitalen Umgebung.

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Wichtige Erkenntnisse

Shadow AI ist die nicht autorisierte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende, die bei Vorfällen erhebliche zusätzliche Kosten durch Sicherheitsverletzungen verursacht. Da 56 % der Mitarbeitenden nicht genehmigte KI-Lösungen verwenden, können herkömmliche Sicherheitstools keine konversationellen Datenflüsse erkennen, die DLP-Systeme umgehen. 

Eine wirksame Abwehr erfordert Verhaltensanalysen, die anomale Muster erkennen, risikobasierte Governance, die eine schnelle Genehmigung sicherer Alternativen ermöglicht, und autonome Plattformen, die Alert Fatigue reduzieren und gleichzeitig forensische Transparenz bieten, wenn Shadow AI zu Datenexposition führt.