Worum es ging
In dieser von Experten geleiteten Sitzung wurde ein dringendes Problem für Unternehmen von heute untersucht: die Sicherung sensibler Daten im Zeitalter der KI-Innovation. Da KI-gestützte Tools wie Microsoft Kopilot Durch die Umgestaltung von Arbeitsabläufen sehen sich Unternehmen mit neuen Risiken im Zusammenhang mit Datenzugriff, Compliance und Sicherheitskontrollen konfrontiert. Die Diskussion richtete sich an CISOs, CPOs und Datenverantwortliche, die ihre Strategien zum Schutz sensibler und unternehmenskritischer Daten vor neuen Bedrohungen anpassen möchten.
Die 3 wichtigsten Erkenntnisse
KI-gestützte Risiken definieren die Datensicherheitslandschaft neu
KI basiert grundsätzlich auf Daten, und viele Unternehmen tun sich schwer, ihre Datensicherheitsstrategien an dieses wachsende Risiko anzupassen. Veraltete Sicherheitstools führen oft zu einer fragmentierten Transparenz und hinterlassen Lücken bei KI-spezifischen Sicherheitsanforderungen. Unternehmen müssen ihre Frameworks modernisieren, um Zugriffe, Konfigurationen und die Daten selbst zu überwachen und dieser Herausforderung zu begegnen.
Die Operationalisierung der KI-Datensicherheit erfordert zunächst eine Entdeckung
Nimrod Vax betonte den entscheidenden ersten Schritt: Identifizierung und Entdeckung vertraulicher InformationenOhne klare Transparenz über die vorhandenen Daten können Unternehmen keinen wirksamen Schutz aufbauen. KI-Anwendungen, ob generative KI oder agentenbasierte Tools, sollten als „Datenprodukte“ behandelt werden und umfassende Kennzeichnungs-, Klassifizierungs- und Zugriffskontrollen umfassen.
Zusammenarbeit ist der Schlüssel im KI-Zeitalter
Kyle Kurdziolek betonte, dass Unternehmen ihre Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Teams in einem einheitlichen Rahmen bündeln müssen. Er präsentierte einen vierstufigen Fahrplan für die Entwicklung eines KI-Sicherheitshandbuchs: Daten einsehen, Sensibilität und Risiken verstehen, mit automatisierten Richtlinien handeln und interne Teams aufeinander abstimmen. Dieser Ansatz mindert nicht nur Risiken, sondern fördert auch die funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um KI-bedingte Schwachstellen zu beheben.
Deep Dive: Wie Labels und Metadaten die KI-Datensicherheit unterstützen
Labels und Metadaten erweisen sich als wegweisend für die Verwaltung KI-fähiger Umgebungen. Nimrod Vax hob hervor, wie unternehmenstaugliche Vektordatenbanken wie MongoDB und Elastic es Unternehmen ermöglichen, Metadaten anzuwenden und Einbettungen anhand von Vertraulichkeitsstufen (z. B. sensibel, öffentlich, intern) zu klassifizieren. Diese Tools erzwingen Zugriffskontrollen auf Datenbankebene oder über die Anwendung selbst und stellen so sicher, dass die Verarbeitung sensibler Informationen durch KI-Tools wie Microsoft Copilot eingeschränkt werden kann.
Für Unternehmen, die Enterprise-Search-Technologien einsetzen, sind die Auswirkungen gravierend. Diese Tools machen sensible Informationen übermäßig zugänglich und erhöhen damit das Risiko einer Offenlegung. Durch die Einführung präziser Datenkennzeichnungs- und -klassifizierungssysteme können Unternehmen unbefugten Zugriff auf sensible Daten verhindern, die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten und rechtliche Risiken minimieren.
Denkwürdige Zitate
„Wir befinden uns in einer Zeit, in der die KI-Welle in jedes Sicherheitsgespräch eindringt. Und das bedeutet, dass sie ebenso viel Verwirrung stiftet wie Innovationen mit sich bringt.“
– Kyle Kurdziolek, Vizepräsident für Sicherheit – BigID
„Zuallererst gilt: Man kann nicht schützen, was man nicht weiß. Entdeckung ist die Grundlage jeder effektiven KI-Sicherheitsstrategie.“
– Nimrod Vax, CPO – BigID
„KI verändert alles – insbesondere Ihre Angriffsfläche. Strategien müssen weiterentwickelt werden, um dieser neuen Risikolandschaft gerecht zu werden.“
- Kyle Kurdziolek, Vizepräsident für Sicherheit – BigID
Umfrageergebnisse und Erkenntnisse
Eine Live-Fragerunde brachte wichtige Bereiche mit organisatorischen Problemen ans Licht:
- 43% der Teilnehmer nannten „Einblicke in die Datennutzung innerhalb von KI-Tools“ als ihre größte Herausforderung.
- Top-Frage des Publikums: „Wie kennzeichnen wir Daten effektiv, um KI-Systeme wie Copilot einzuschränken?“
Kyle Kurdziolek ging ausführlich darauf ein und erklärte, dass moderne Datenkennzeichnungstools wie Microsoft Information Protection (MIP)-Labels auf Quelldaten angewendet werden können, um sicherzustellen, dass KI-Systeme Zugriffsbeschränkungen einhalten. Nimrod Vax erläuterte weiter, dass Tools wie BigID diese Kontrollen für Erkennung, Kennzeichnung und Herkunftsverfolgung automatisieren und so das laufende KI-Management vereinfachen.
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