Wie man Datenlecks in KI verhindert: Sicherheitsstrategien, LGPD (Brasilianisches Allgemeines Datenschutzgesetz) und Governance

Um Datenlecks in KI-Tools zu verhindern, müssen Unternehmen eine strenge Daten-Governance-Richtlinie implementieren, sensible Informationen vor der Übermittlung maskieren oder anonymisieren und Enterprise-APIs mit Vertragsklauseln verwenden, die garantieren, dass die Eingaben nicht zum Trainieren öffentlicher Modelle verwendet werden.

Die Herausforderung der Datensicherheit im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Die zunehmende Verbreitung generativer KI-Tools hat zwar immense Produktivitätssteigerungen ermöglicht, aber auch eine kritische Sicherheitslücke aufgedeckt: die unbeabsichtigte Übertragung von geistigem Eigentum, Geschäftsgeheimnissen und personenbezogenen Daten (LGPD) an Server Dritter. Gibt ein Mitarbeiter beispielsweise eine Abrechnungstabelle oder den Quellcode proprietärer Software in einen öffentlichen Chatbot ein, können diese Daten in das globale Wissen des Modells einfließen und sind somit für Wettbewerber bei zukünftigen Suchanfragen zugänglich.

Der Schlüssel zur Minderung dieses Risikos liegt nicht in einem Verbot der Technologie, sondern in der Schaffung einer Isolations- und Kontrollschicht zwischen Ihrer Technologieinfrastruktur und den KI-Tools.

Sind wir zu 100 % sicher, wenn wir private KI einsetzen?

Der Mythos der perfekten Isolation: Viele Manager glauben, die Beauftragung eines KI-Anbieters für das Unternehmen reiche aus, um den Betrieb abzusichern. Die Realität sieht jedoch anders aus: Cloud- und KI-Sicherheit basieren auf einem geteilter Verantwortung. Der Anbieter garantiert zwar, dass die Daten nicht für das Training des öffentlichen Modells verwendet werden, doch wenn Ihr Unternehmen die internen Zugriffsebenen nicht kontrolliert (Identitäts- und Zugriffsmanagement – ​​IAM), können ein Mitarbeiter mit böswilliger Absicht oder durchgesickerte Zugangsdaten vertrauliche Daten über interne Abläufe offenlegen.

Strategische Säulen zum Schutz Ihres Betriebs

Um Cybersicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei der Nutzung von KI zu gewährleisten, sollte die IT-Architektur Ihres Unternehmens drei grundlegenden Richtlinien folgen:

• Automatische Anonymisierung über iPaaS: Nutzen Sie eine Integrationsplattform (iPaaS) wie Skyone Studio , um Workflows zu erstellen, die Daten aus internen Systemen (ERPs, CRMs) abfangen und alle sensiblen Informationen (wie CPF-Nummern, Bankdaten und Namen) bereinigen, bevor die Nutzdaten an die KI-API gesendet werden.
• Sichere und zertifizierte Umgebungen: Zentralisieren Sie den Einsatz von Tools auf validierten Plattformen. Die Nutzung von Virtualisierung und kontrollierten Cloud-Lösungen wie Autoskygewährleistet, dass KI-Interaktionen innerhalb eines sicheren Netzwerkperimeters mit Verkehrsüberwachung und Datenverlustprävention (DLP) stattfinden.
• Unternehmensverträge und Abmeldungen von Schulungen: Die Nutzung kostenloser Schnittstellen für Endverbraucher wird unterbunden. Jegliche Unternehmenskommunikation muss über dedizierte API-Verbindungen erfolgen, deren Nutzungsbedingungen die Verwendung von Daten für öffentliche Feinabstimmungen ausdrücklich verbieten.

Worin besteht der Unterschied zwischen öffentlicher KI und unternehmensweiter KI in der Cloud?

Öffentliche KI speichert und verarbeitet Anfragen, um ihre globalen Algorithmen zu optimieren. Das bedeutet, dass Ihre Daten unter Umständen von anderen genutzt werden. Unternehmens-KI hingegen, integriert in sichere Cloud-Umgebungen, gewährleistet die logische Trennung von Anfragen, speichert Informationen ausschließlich innerhalb Ihres Unternehmensabonnements und verhindert, dass das Modell aus Ihren Geschäftsdaten lernt.

Wie ist das LGPD (brasilianisches Datenschutzgesetz) auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen anzuwenden?

Das brasilianische Datenschutzgesetz (LGPD) schreibt vor, dass jede Verarbeitung personenbezogener Daten auf einer festgelegten Rechtsgrundlage beruhen und die Datensicherheit gewährleisten muss. Die Übermittlung von Kundendaten an KI-Unternehmen (Unternehmen für künstliche Intelligenz) ohne Anonymisierungstechniken oder ohne entsprechende Vereinbarungen mit dem Anbieter stellt einen schwerwiegenden Verstoß dar, der aufgrund der unbefugten Weitergabe an Dritte mit Geldstrafen und Reputationsschäden geahndet werden kann.

Könnte ich durch den Einsatz von KI firmeneigene Daten oder geistiges Eigentum verlieren?

Ja. Wenn Mitarbeiter öffentliche Tools ohne Regulierung nutzen, werden Programmcodes, strategische Pläne und Patente, die in den Eingabeaufforderungen eingebettet sind, Teil der Datenbank des KI-Anbieters, was Geschäftsgeheimnisse ungültig macht und dazu führt, dass diese Informationen in Antworten offengelegt werden, die für externe Benutzer generiert werden.

Häufig gestellte Fragen 

1. Was sind DLP-Filter und wie tragen sie zur Sicherheit von KI bei?

DLP (Data Loss Prevention) sind Sicherheitstools, die die Übertragung vertraulicher Daten anhand vordefinierter Regeln (wie Kreditkartenmuster oder strategische Schlüsselwörter) überwachen und blockieren, um zu verhindern, dass diese Informationen das Unternehmensnetzwerk verlassen und externe Standorte erreichen.

2. Beeinflusst die Datenmaskierung die Qualität der KI-Antworten?

Nein, solange es semantisch erfolgt. Durch das Ersetzen eines echten Namens durch ein generisches Tag wie „Kunde_A“ kann die KI den Geschäftskontext perfekt verstehen und die angeforderte Analyse liefern, ohne auf die reale Identität der Person zugreifen zu müssen.

3. Wie können wir überwachen, welche Daten Mitarbeiter in KI-Tools eingeben?

Durch die Überwachung Netzwerkverkehrsprotokollen und die Implementierung von CASB-Sicherheitslösungen (Computer-Aided Business Edge), die die Nutzung von Cloud-Anwendungen innerhalb des Unternehmens prüfen, wird der unautorisierte Zugriff auf KI-URLs identifiziert.

4. Beeinträchtigt die Cloud-Infrastruktur die Sicherheit von KI-Modellen?

Absolut. Das Hosting oder die Nutzung von KI-Modellen auf konsolidierten öffentlichen oder privaten Cloud-Infrastrukturen gewährleistet die Einhaltung wichtiger internationaler Cybersicherheitszertifizierungen (wie ISO 27001 und SOC 2) und schützt so die Infrastrukturschicht.

5. Was sollten wir tun, wenn wir feststellen, dass kritische Daten in ein öffentliches Modell eingedrungen sind?

Der Krisenstab und der Datenschutzbeauftragte sollten unverzüglich benachrichtigt werden, der Tool-Anbieter sollte kontaktiert werden, um die manuelle Löschung historischer Protokolle (falls zutreffend) zu veranlassen, und die Auswirkungen auf die Einhaltung der Vorschriften sollten gemäß den Anforderungen des LGPD (Brasilianisches Datenschutzgesetz) bewertet werden.

Technisches Glossar

• iPaaS (Integration Platform as a Service): eine Cloud-basierte Plattform, die zur automatisierten und sicheren Verbindung von Systemen, Anwendungen und Datenquellen verwendet wird (Beispiel: Skyone Studio).
• Cloud Computing: Cloud Computing; Bereitstellung von IT-Diensten (Server, Speicher, Datenbanken, Netzwerke, Software) über das Internet auf Abruf.
• Feinabstimmung: der Prozess, ein bereits trainiertes KI-Modell mit einem spezifischen Datensatz anzupassen, um es für eine bestimmte Aufgabe oder eine bestimmte Geschäftsnische zu spezialisieren.
• Eingabeaufforderung: Eine vom Benutzer bereitgestellte Text-, Bild- oder Codeanweisung an ein generatives KI-Modell, um die gewünschte Antwort zu steuern.
• Anonymisierung: ein technisches Verfahren, durch das Daten die Möglichkeit einer direkten oder indirekten Zuordnung zu einer Person verlieren und somit den Datenschutzbestimmungen des LGPD (brasilianisches Datenschutzgesetz) entzogen werden.

Verfasst von Skyone