Shadow AICena

(SHADOAI)

Shadow AI odnosi się do nieautoryzowanego lub niezarządzanego wykorzystania narzędzi i usług sztucznej inteligencji w organizacji bez wyraźnej zgody lub nadzoru ze strony IT. Stanowi to problem, ponieważ wykracza poza ustalone zasady ładu korporacyjnego, wprowadzając znaczące ryzyko. Pracownicy często korzystają z tych narzędzi, takich jak duże modele językowe, aby zwiększyć produktywność, jednak może to nieumyślnie ujawnić wrażliwe dane, prowadzić do naruszeń zgodności i zagrozić suwerenności danych, czyniąc to krytycznym obszarem wymagającym uwagi w zakresie zarządzania organizacją i bezpieczeństwa.

Główne zagrożenia związane z niezarządzanymi narzędziami AI są znaczące. Bezpieczeństwo danych jest najważniejsze, ponieważ wrażliwe dane korporacyjne, klientów lub informacje zastrzeżone mogą być udostępniane zewnętrznym usługom AI, co prowadzi do potencjalnych naruszeń danych, utraty kontroli nad danymi i nieautoryzowanego ujawnienia. Naruszenia zgodności są również poważnym problemem, szczególnie w odniesieniu do regulacji takich jak GDPR, HIPAA i SOC 2, jeśli przetwarzanie danych odbywa się poza zatwierdzonymi ramami. Dodatkowo istnieje ryzyko stronniczych lub niedokładnych wyników z niekontrolowanych modeli oraz ogólna utrata kontroli nad własnością intelektualną organizacji i poufnymi danymi.

Shadow AI zazwyczaj pojawia się, gdy poszczególni pracownicy lub zespoły niezależnie przyjmują nowe narzędzia AI lub włączają funkcje AI w istniejących aplikacjach SaaS bez formalnego przeglądu, zgody działu IT lub centralnego nadzoru. To przyjęcie jest często napędzane chęcią zwiększenia osobistej lub zespołowej produktywności, usprawnienia procesów pracy lub szybkiego rozwiązania pilnych problemów. Pracownicy mogą uznać te rozwiązania AI za korzystne dla swoich zadań, czasami nieświadomi potencjalnych konsekwencji dla bezpieczeństwa, zgodności i ładu korporacyjnego, jakie ich działania mogą mieć dla całej organizacji, co prowadzi do nieautoryzowanego użycia.

Wykrywanie i zarządzanie Shadow AI wymaga wieloaspektowego podejścia. Organizacje mogą wdrażać kompleksowe audyty w celu identyfikacji nieautoryzowanego użycia AI, wraz z monitorowaniem aktywności sieciowej i analizowaniem wzorców zachowań użytkowników. Zastosowanie rozwiązań zapobiegania utracie danych (DLP) pomaga zapobiegać przesyłaniu wrażliwych informacji do niezatwierdzonych narzędzi AI, podczas gdy systemy wykrywania i reagowania na punkty końcowe (EDR) mogą zapewnić dalszą czujność. Co najważniejsze, ustanowienie jasnych zasad dla zatwierdzonych narzędzi AI, prowadzenie regularnych szkoleń pracowników na temat zagrożeń związanych z AI oraz przeprowadzanie spójnych audytów są kluczowymi krokami do skutecznego zarządzania i łagodzenia ryzyka Shadow AI.

Szeroki wachlarz wrażliwych danych organizacyjnych jest wysoce narażony na ryzyko ze strony Shadow AI. Obejmuje to krytyczne dokumenty korporacyjne, poufne rejestry klientów zawierające dane osobowe (PII), zastrzeżony kod źródłowy i wrażliwe dane finansowe. Dodatkowo, dane uwierzytelniające pracowników, komunikacja wewnętrzna i inne dane operacyjne mogą być znacząco zagrożone. Gdy tak cenne informacje są wprowadzane do niezatwierdzonych narzędzi AI, zwłaszcza tych, które przetwarzają informacje na zewnętrznych, niezweryfikowanych serwerach, otwiera to drogi do nieautoryzowanego dostępu, ujawnienia i potencjalnego wykorzystania, poważnie podważając integralność i poufność danych.

Podczas gdy zarówno Shadow AI, jak i Shadow IT obejmują nieautoryzowane użycie technologii, Shadow AI jest wyspecjalizowanym podzbiorem. Shadow IT ogólnie odnosi się do każdej niezatwierdzonej technologii, od nieautoryzowanych instalacji oprogramowania po niezarządzane usługi w chmurze. Shadow AI natomiast w szczególności dotyczy nieautoryzowanego użycia modeli sztucznej inteligencji lub narzędzi opartych na AI. Wprowadza to unikalne i wzmocnione ryzyka, szczególnie związane z przetwarzaniem wrażliwych danych przez zewnętrzne usługi AI, potencjalnym szkoleniem danych na zastrzeżonych informacjach oraz unikalnymi wyzwaniami w zakresie ładu AI i kwestii etycznych, które wykraczają poza ogólne obawy dotyczące bezpieczeństwa IT.