Schatten-KI ist die neue Schatten-IT – aber schwerer zu erkennen.

Schatten-IT hat die Unternehmenssicherheit für immer verändert.

Die Mitarbeiter nutzten SaaS-Anwendungen schneller, als die Sicherheitsteams sie verwalten konnten. Sensible Daten Die Probleme verteilten sich auf unkontrollierte Systeme. Die Transparenz ging verloren. Das Risiko vervielfachte sich.

Nun stehen die Organisationen vor einem weitaus größeren Problem.

Schatten-KI

Mitarbeiter nutzen täglich KI-gestützte Systeme, Browsererweiterungen, autonome Agenten, Programmierassistenten und KI-Anwendungen. Viele davon greifen direkt auf Unternehmensdaten zu. Die meisten Sicherheitsteams haben jedoch kaum Einblick in die Art und Weise, wie diese Systeme auf sensible Informationen zugreifen, diese verarbeiten oder offenlegen.

Der Unterschied zwischen Schatten-IT und Schatten-KI liegt in der Geschwindigkeit.

Schatten-IT zunehmende Ausbreitung der Infrastruktur.

Schatten-KI beschleunigt die Datenoffenlegung.

Die Einführung von KI wartet nicht länger auf Governance-Strukturen. Sicherheitsteams benötigen jetzt Transparenz vor der Standardisierung.

Im Gegensatz zur traditionellen Schatten-IT interagieren KI-Systeme aktiv mit sensiblen Informationen. Sie rufen diese ab, fassen sie zusammen, klassifizieren sie, transformieren sie und teilen sie.

Dadurch entsteht eine neue Kategorie von Betriebs- und Sicherheitsrisiken.

Organisationen benötigen Einblick in Folgendes:

• welche KI-Systeme die Mitarbeiter nutzen
• Auf welche sensiblen Daten können diese Systeme zugreifen?
• wie KI-Anwendungen mit Unternehmensdaten interagieren
• wo KI das Expositionsrisiko erhöht
• Welche Identitäten und Maschinenidentitäten steuern die KI-Aktivität?

Ohne das Sichtweite, Organisationen können KI nicht sicher steuern.

BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung, Überwachung und Steuerung von Schatten-KI-Risiken in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen.

Was ist Schatten-KI?

Unter Schatten-KI versteht man KI-Anwendungen, Copiloten, Agenten und KI-Workflows, die ohne zentrale Steuerung, Transparenz oder Sicherheitsaufsicht funktionieren.

Im Gegensatz zur traditionellen Schatten-IT interagiert Schatten-KI aktiv mit sensiblen Unternehmensdaten.

Schatten-KI breitet sich schneller aus, als Sicherheitsteams sie verfolgen können.

Die meisten Organisationen haben bereits jetzt Schwierigkeiten, die unkontrollierte Ausbreitung von SaaS-Lösungen einzudämmen.

KI verschärft das Problem.

Teams übernehmen nun:

• KI-Copiloten
• browserbasierte KI-Tools
• autonome KI-Agenten
• Code-Generierungsassistenten
• KI-Plugins
• KI-gestützte SaaS-Anwendungen
• Abrufgestützte Generierungs-Workflows

Viele sind direkt verbunden mit:

• Kundendaten
• Quellcode
• geistiges Eigentum
• regulierte Informationen
• interne Dokumente
• Betriebssysteme

Sicherheitsteams genehmigen diese Tools selten zentral.

Die Mitarbeiter übernehmen sie selbstständig, weil KI die Produktivität schnell steigert.

Dadurch entsteht Schatten-KI.

Und die meisten Organisationen können nicht einmal grundlegende Fragen beantworten:

• Welche KI-Systeme nutzen die Mitarbeiter?
• Auf welche sensiblen Daten greifen diese Systeme zu?
• Welche Identitäten interagieren mit KI-Anwendungen?
• Wie erhöht die Aktivität von KI das Expositionsrisiko?
• Wohin fließen sensible Daten innerhalb von KI-Workflows?

Herkömmliche Sicherheitswerkzeuge wurden nicht entwickelt, um diese Fragen zu beantworten.

Viele konzentrieren sich auf Infrastruktur, Endpunkte oder Anwendungsinventare.

Sie sind nicht miteinander verbunden:

• KI-Nutzung
• Identitätsaktivität
• sensibler Datenkontext
• Zugangsrisiko

Diese Transparenzlücke birgt Risiken.

Schatten-KI schafft ein neues Datensicherheitsproblem

Das größte Risiko bei Schatten-KI ist nicht einfach nur die Verwendung unautorisierter Tools.

Das eigentliche Risiko ist Unkontrollierter Zugriff auf sensible Daten.

KI-Systeme verarbeiten Informationen anders als herkömmliche Anwendungen.

Sie:

• Unternehmensdaten dynamisch abrufen
• sensible Informationen zusammenfassen
• Daten zwischen Systemen verschieben
• kontinuierliche Interaktion mit APIs
• neue Outputs aus regulierten Inhalten generieren
• versteckte Zugriffswege aufdecken

Traditionelle Schatten-IT transformierte Daten nur selten.

KI tut es.

Das verändert das Ausmaß und die Komplexität der Exposition.

Zum Beispiel:

• Ein Mitarbeiter lädt vertrauliche Daten in einen öffentlichen KI-Assistenten hoch.
• Ein Copilot indexiert regulierte Kundendatensätze
• Eine Browsererweiterung greift auf interne Dokumentation zu.
• Ein KI-Programmierassistent extrahiert eingebettete Geheimnisse
• Ein autonomer Agent greift auf Daten zu, die weit über seinen eigentlichen Zweck hinausgehen.

Organisationen entdecken diese Risiken oft zu spät.

Bis dahin könnten sensible Informationen bereits offengelegt worden sein.

Die Erkennung von KI-Risiken erfordert Einblick sowohl in die KI-Aktivitäten als auch in die Offenlegung sensibler Daten.

Warum traditionelle Sicherheitstools Schatten-KI übersehen

Die meisten bestehenden Sicherheitsansätze behandeln KI-Risiken wie ein weiteres Problem der Anwendungsverwaltung.

Dieser Ansatz greift zu kurz.

Das Risiko von KI ist im Kern ein Problem der Datensicherheit.

Die meisten Organisationen behandeln Schatten-KI immer noch wie ein Problem der Anwendungsinventur. Das eigentliche Problem ist der unkontrollierte Zugriff auf sensible Daten.

Organisationen müssen Folgendes verstehen:

• Auf welche Daten KI-Systeme zugreifen
• wie sensibel diese Daten sind
• wer mit KI-Systemen interagiert
• ob KI-Aktivitäten gegen Richtlinien verstoßen
• wie Maschinenidentitäten die Offenlegung erhöhen

Herkömmlichen Werkzeugen mangelt es oft an Folgendem:

• Aufdeckung sensibler Daten
• KI-gestützte Aktivitätsüberwachung
• Identitätskontext
• Sichtbarkeit der Maschinenidentität
• Arbeitsabläufe für die KI-Governance
• datenbasierte Risikopriorisierung

Das bedeutet, dass Organisationen KI-Anwendungen identifizieren könnten, ohne das tatsächliche Expositionsrisiko zu verstehen.

Sichtbarkeit ohne Datenkontext erzeugt blinde Flecken.

Und tote Winkel schaffen Anfälligkeit.

Entdeckung ist der erste Schritt zur Regulierung von Schatten-KI

Organisationen können nicht regieren, was sie nicht sehen.

Die Steuerung von KI beginnt mit der Entdeckung.

Sicherheitsteams benötigen Einblick in:

• KI-Anwendungen
• Copiloten
• Browsererweiterungen
• APIs
• autonome Agenten
• Maschinenidentitäten
• KI-Zugriffsaktivität
• Offenlegung sensibler Daten

BigID entdeckt sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen und dabei unterstützt, Organisationen dabei zu helfen, zu erkennen, wo KI-Systeme mit diesen Daten interagieren.

Diese Transparenz hilft Teams:

• unautorisierte KI-Nutzung identifizieren
• Aufdeckung der Offenlegung sensibler Daten
• Priorisierung des KI-Zugriffsrisikos
• KI-Workflows steuern
• übermäßigen Zugang reduzieren
• Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen

Entdeckungen schaffen die Grundlage für die Steuerung von KI.

Ohne sie agieren Organisationen im Blindflug.

Schatten-KI erfordert kontinuierliche Überwachung

KI-Umgebungen verändern sich ständig.

Täglich entstehen neue Anwendungsbereiche. Mitarbeiter experimentieren unentwegt. KI-Systeme entwickeln sich rasant weiter.

Eine Entdeckung zu einem bestimmten Zeitpunkt reicht nicht aus.

Organisationen benötigen eine kontinuierliche Überwachung folgender Punkte:

• Nutzung von KI-Anwendungen
• KI-Zugriffsaktivität
• Maschinenidentitätsverhalten
• Offenlegung sensibler Daten
• KI-generierte Risikomuster
• anomale KI-Interaktionen

Diese Überwachung muss den Datenkontext berücksichtigen.

Andernfalls könnten Organisationen zwar KI-Aktivitäten feststellen, ohne zu verstehen, ob diese Aktivitäten ein relevantes Risiko darstellen.

Identitätsbewusste KI-Governance verknüpft KI-Aktivitäten, sensible Daten und Zugriffsrisiken.

Diese Verbindung hilft Organisationen dabei, die wichtigsten Risiken zu priorisieren.

KI-Governance ohne Datenkontext greift zu kurz

Viele Organisationen beeilen sich nun, KI-Governance-Frameworks einzuführen.

Doch allein durch politische Maßnahmen lässt sich das Risiko nicht verringern.

Organisationen benötigen außerdem:

• Datenermittlung
• KI-Überwachung
• Zugriffssichtbarkeit
• Maschinenidentitätsverwaltung
• Klassifizierung sensibler Daten
• Risikopriorisierung

Andernfalls wird die KI-Governance von der tatsächlichen Datenweitergabe entkoppelt.

Sicherheitsteams müssen Folgendes verstehen:

• wo KI-Systeme funktionieren
• auf welche sensiblen Daten sie zugreifen
• wie sie mit Unternehmenssystemen interagieren
• ob die Aktivitäten mit den politischen Vorgaben übereinstimmen

Das erfordert eine datenbasierte KI-Governance.

BigID hilft Organisationen bei der Vernetzung:

• KI-Aktivität
• Identitätskontext
• Maschinenidentitäten
• Offenlegung sensibler Daten
• Zugriffsverwaltung
• KI-Risikoerkennung

auf einer Plattform.

Wie BigID Organisationen bei der Kontrolle von Schatten-KI unterstützt

BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung, Überwachung und Steuerung von Schatten-KI-Risiken in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen.

Entdecken Sie die Schatten-KI-Belichtung

BigID hilft Unternehmen dabei, KI-Anwendungen, KI-Workflows und die Offenlegung sensibler Daten in ihren Unternehmensumgebungen zu identifizieren.

KI-Aktivität überwachen

BigID bietet Einblick in die Interaktion von KI-Systemen, Benutzern und Maschinenidentitäten mit sensiblen Daten.

KI-Risiken erkennen

Organisationen können KI-Risiken anhand folgender Kriterien priorisieren:

• Datensensibilität
• Zugriffsmuster
• Identitätskontext
• regulatorische Auswirkungen
• Maschinenidentitätsaktivität

KI-Zugriff verwalten

BigID hilft Unternehmen dabei, das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchzusetzen und unnötige Offenlegung in KI-Workflows zu reduzieren.

Reduzierung der Offenlegung sensibler Daten

BigID verbindet KI-Governance mit DSPM, Datenermittlung, identitätsbasierter Sicherheit und Risikopriorisierung.

Schatten-KI ist bereits in Ihrer Umgebung vorhanden

Die meisten Organisationen müssen sich keine Gedanken über zukünftige KI-Risiken machen.

Sie haben es bereits.

Mitarbeiter nutzen KI-Systeme in folgenden Bereichen:

• Produktivitäts-Workflows
• Entwicklungsumgebungen
• Kundensupport
• Dokumentenverwaltung
• Analytik
• Operationen
• Kollaborationsplattformen

Die Herausforderung besteht nicht darin, ob KI existiert.

Die Herausforderung besteht darin, ob Organisationen Folgendes erkennen können:

• wo KI funktioniert
• Auf welche Daten greift die KI zu?
• wie KI das Expositionsrisiko verändert

Organisationen, die die KI-Governance verzögern, erhöhen die Wahrscheinlichkeit folgender Punkte:

• unkontrollierte Offenlegung sensibler Daten
• übermäßiger KI-Zugriff
• Verstöße gegen die Vorschriften
• Risiko durch unkontrollierte Maschinenidentität
• versteckte KI-Workflows

Schatten-KI verändert bereits das Unternehmensrisikomanagement.

Organisationen benötigen Transparenz, bevor eine Offenlegung unvermeidbar wird.

Abschließende Gedanken

Schatten-KI ist schwieriger zu erkennen als Schatten-IT, da KI-Systeme direkt mit sensiblen Daten interagieren.

Das verändert die Sicherheitslage.

Organisationen benötigen mehr als KI-Richtlinien.

Sie benötigen:

• KI-Erkennung
• KI-Überwachung
• Sichtbarkeit sensibler Daten
• Maschinenidentitätsverwaltung
• KI-Risikoerkennung
• datenbewusste Zugriffssteuerung

BigID hilft Organisationen dabei, Identität, Daten und KI zu verknüpfen, um die Gefährdung zu reduzieren und KI sicher in großem Umfang zu steuern.

Shadow AI hat bereits Zugriff auf Ihre Daten

Unternehmen können KI-Risiken, die sie nicht erkennen, nicht kontrollieren. BigID unterstützt Sicherheitsteams bei der Aufdeckung von Schatten-KI, der Überwachung der Offenlegung sensibler Daten und der Reduzierung KI-bedingter Zugriffsrisiken in Cloud-, SaaS- und Hybridumgebungen.

Entdecken Sie versteckte KI-Risiken

Häufig gestellte Fragen zu Shadow AI

Was ist Schatten-KI?

Unter Schatten-KI versteht man KI-Anwendungen, Copiloten, Agenten oder KI-Workflows, die Mitarbeiter ohne zentrale Transparenz, Steuerung oder Sicherheitsaufsicht nutzen.

Warum birgt Schatten-KI Risiken?

Schatten-KI kann sensible Daten offenlegen, unautorisierte Zugriffswege schaffen, das Risiko der Maschinenidentität erhöhen und unkontrollierte KI-Aktivitäten in Unternehmensumgebungen einführen.

Worin unterscheidet sich Schatten-KI von Schatten-IT?

Schatten-IT umfasste hauptsächlich unautorisierte Anwendungen und Infrastrukturen. Schatten-KI interagiert aktiv mit sensiblen Daten, wodurch das Offenlegungsrisiko schwerer zu erkennen und zu kontrollieren ist.

Warum übersehen traditionelle Sicherheitstools Schatten-KI?

Vielen traditionellen Tools mangelt es an Transparenz hinsichtlich der Offenlegung sensibler Daten, der KI-Aktivitäten, der Identitäten von Maschinen und der Risiken durch KI-bedingte Zugriffe.

Was ist KI-Risikoerkennung?

Die KI-Risikoerkennung identifiziert Bereiche, in denen KI-Systeme, Copiloten, Anwendungen und Maschinenidentitäten sensible Daten gefährden oder gegen Governance-Richtlinien verstoßen.

Wie hilft BigID bei der Steuerung der Schatten-KI?

BigID unterstützt Unternehmen dabei, Schatten-KI aufzudecken, KI-Aktivitäten zu überwachen, den Zugriff zu steuern, die Offenlegung sensibler Daten zu reduzieren und KI-Risiken mithilfe datenbewusster Sicherheit zu priorisieren.

Autor

Lonnie Ross

Leiter für Digital Experience-Marketing

Lonnie ist Digital Experience Marketing Lead bei BigID und bringt über ein Jahrzehnt SEO- und Digitalmarketing-Expertise für B2C- und B2B-Unternehmen in den Bereichen SaaS und E-Commerce mit. Durch seine Tätigkeit sowohl im Technologiebereich als auch auf Agenturebene verbindet Lonnie fundierte Kenntnisse in Suchstrategie, UX und Content-Entwicklung mit einer Leidenschaft für die sich entwickelnde Landschaft des Datenschutzes. Von der Ausrichtung von Inhalten auf die Suchabsicht bis hin zur Schärfung der Markenstimme sorgt Lonnie dafür, dass Unternehmen sich nicht nur im wettbewerbsintensiven SaaS-Markt abheben, sondern auch durch ihre Vordenkerrolle bei kritischen Themen wie Compliance, Datenrisiken und verantwortungsvoller Innovation Vertrauen aufbauen.