KI entwickelt sich zur größten Bedrohung für Datenlecks

Unternehmensleiter haben Milliarden in KI-Tools investiert, um die Produktivität zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aktuelle Daten zeigen jedoch ein ernstes Risiko auf, das viele Unternehmen nicht vorhergesehen haben. Genau die KI-Plattformen, die Mitarbeitern helfen, schneller zu arbeiten, haben sich zum Hauptkanal für den Abfluss sensibler Daten aus Unternehmensumgebungen entwickelt. Studien zeigen, dass 77 % der Mitarbeiter Daten in generative KI-Tools einfügen und 40 % der hochgeladenen Dateien personenbezogene Daten oder Zahlungskartendaten enthalten. Dies geschieht derzeit in großem Umfang in Unternehmen, die ihre Sicherheitskontrollen für ausreichend halten. Es zeigt sich eine grundlegende Diskrepanz zwischen der Annahme der Unternehmen, wie KI genutzt wird, und den tatsächlichen täglichen Interaktionen ihrer Mitarbeiter. Das Erkennen dieser Veränderung ist der entscheidende erste Schritt zum Aufbau von Sicherheitsstrategien, die den heutigen Realitäten gerecht werden.

Wie KI zum neuen Vektor für Datenlecks wurde

Vor zwei Jahren war generative KI kaum Teil der Arbeitsabläufe in Unternehmen. Heute nutzen 45 % aller Unternehmensmitarbeiter aktiv KI-Plattformen, was 11 % der gesamten Unternehmensaktivitäten ausmacht. Allein ChatGPT hat eine Akzeptanzrate von 43 % unter den Mitarbeitern erreicht – eine Durchdringungsrate, für die andere Kommunikationsplattformen Jahrzehnte gebraucht haben.

Diese rasante Verbreitung hat ein Sicherheitsvakuum geschaffen. Herkömmliche Systeme zum Schutz vor Datenverlusten wurden für Dateiübertragungen, E-Mail-Anhänge und Netzwerkverkehr entwickelt. Sie wurden nie dafür konzipiert, zu überwachen, was Mitarbeiter in Eingabefelder tippen oder in Chat-Oberflächen einfügen. Dieser blinde Fleck ist zu einem Hauptfluchtweg für sensible Informationen geworden.

Generative KI macht mittlerweile 32 % aller Datenbewegungen von Unternehmens- zu Privatkonten aus und ist damit der größte Einzelkanal für Datenexfiltration – noch vor Dateifreigabe, E-Mail und allen anderen Kanälen, die Sicherheitsteams seit langem absichern. Das Problem ist nicht nur das Volumen, sondern auch die Art der Datenlecks. Das Hochladen eines Dokuments auf einen Dateiserver hinterlässt Spuren; das Einfügen von Kundendaten in eine KI-Eingabezeile erfolgt oft außerhalb jeglicher Protokollierungs- oder Überwachungssysteme.

Das Problem mit privaten Konten

Das Kernproblem ist nicht die Nutzung von KI-Tools, sondern die Art und Weise, wie Mitarbeiter darauf zugreifen. Unternehmenssicherheitsmodelle gehen davon aus, dass Mitarbeiter Unternehmenskonten mit Single Sign-On, Protokollierung und Überwachung verwenden. Die Daten zeigen, dass diese Annahme falsch ist: Etwa 67 % der KI-Nutzung erfolgt über nicht verwaltete persönliche Konten. Dabei handelt es sich um persönliche Gmail-Adressen, Microsoft-Konten oder direkte Anmeldungen, die die Identitäts-Systeme des Unternehmens vollständig umgehen. Wenn sich ein Mitarbeiter mit einer persönlichen E-Mail-Adresse bei ChatGPT anmeldet, hat das Unternehmen keinerlei Einblick in seine Eingaben, geteilten Daten oder sensiblen Informationen in den Antworten.

Selbst wenn Unternehmenskonten verwendet werden, fehlen oft die Anmeldedaten. 83 % der ERP-Anmeldungen und 71 % der CRM-Anmeldungen erfolgen ohne Single Sign-On. Das bedeutet, dass die Unternehmensanmeldung kaum mehr Sicherheit oder Transparenz bietet als ein persönliches Konto. Der Benutzername enthält zwar die Unternehmensdomain, aber durch die Umgehung der Authentifizierung entstehen dieselben unsichtbaren Datenflüsse.

Kopieren und Einfügen: Der unsichtbare Datenverlust

Herkömmliche Strategien zur Verhinderung von Datenverlusten konzentrierten sich auf Dateisysteme, die Überwachung von Uploads, Downloads und Anhängen. Die Daten zeigen jedoch, dass die eigentliche Quelle für Datenlecks nicht Dateien sind, sondern das Kopieren und Einfügen. 77 % der Mitarbeiter fügen Daten in generative KI-Tools ein, wobei 82 % dieser Aktivitäten von nicht verwalteten persönlichen Konten stammen. Im Durchschnitt führt jeder Mitarbeiter täglich 15 Einfügungen aus persönlichen Konten durch, von denen mindestens vier sensible persönliche Daten oder Zahlungskartendaten enthalten.

Das bedeutet, dass sensible Informationen nicht mehr nur über Datei-Uploads übertragen werden. Sie werden direkt in Eingabeaufforderungen, Chat-Fenster und Textfelder eingefügt. Diese dateilosen Übertragungen sind für herkömmliche DLP-Lösungen nahezu unsichtbar. Sie finden mit hoher Frequenz, über mehrere Plattformen hinweg und außerhalb der Kontrolle des Unternehmens statt.

Das Ergebnis ist ein kontinuierlicher Strom sensibler Daten, die das Unternehmen über schwer zu erkennende Kanäle verlassen. Kopieren und Einfügen ist zur neuen Methode der Datenexfiltration geworden, wobei KI-Tools das Hauptziel sind.

Sensible Dateien an nicht genehmigten Zielen

Datei-Uploads sind nach wie vor ein zentraler Bestandteil von Arbeitsabläufen, aber ihre Ziele haben sich geändert. Mitarbeiter beschränken Uploads nicht mehr auf genehmigte Speicherorte oder E-Mails, sondern verschieben Dateien in generative KI-Tools, Verbraucher-Apps und nicht genehmigte SaaS-Plattformen.

Daten zeigen, dass 40 % der in generative KI-Tools hochgeladenen Dateien persönliche oder finanzielle Daten enthalten. Ebenso enthalten 41 % der auf Dateispeicherplattformen hochgeladenen Dateien solche Daten. Fast 4 von 10 dieser Uploads erfolgen über persönliche Konten.

Infolgedessen gelangen sensible Daten in Umgebungen, über die Unternehmen weder Einblick noch Kontrolle haben. Sobald eine Datei in ein persönliches Google Drive, einen WhatsApp-Chat oder eine KI-Eingabeaufforderung hochgeladen wurde, verlässt sie effektiv das Unternehmensgelände und kann nicht mehr verfolgt, eingeschränkt oder gelöscht werden.

Die Ziele sind vielfältig und reichen von Unternehmenstools wie Egnyte und Zendesk bis hin zu Verbraucherplattformen wie Canva, LinkedIn und WhatsApp. Diese Vermischung von Unternehmens- und Verbraucherökosystemen verwischt die Grenzen zwischen Unternehmensdaten und offenbart die Grenzen herkömmlicher DLP-Lösungen, die für sanktionierte Kanäle und eine zentralisierte Kontrolle konzipiert wurden.

Was dies für die Unternehmenssicherheit bedeutet

Der traditionelle Sicherheitsperimeter ist zusammengebrochen. Früher konnten Daten durch die Verwaltung von Netzwerken, die Sicherung von Endpunkten und die Überwachung genehmigter Anwendungen kontrolliert werden. Dieses Modell ging davon aus, dass die Arbeit innerhalb der Unternehmenssysteme stattfand und externe Plattformen nur gelegentlich und kontrolliert genutzt wurden.

In der Realität findet die Arbeit heute in Browsern, über Dutzende von Anwendungen hinweg, sowohl über Unternehmens- als auch über persönliche Konten statt, wobei Methoden zum Einsatz kommen, die keine Prüfspuren hinterlassen. Ein Mitarbeiter, der ein Kundenproblem recherchiert, sucht möglicherweise in internen Systemen, fügt die Ergebnisse zur Zusammenfassung in ChatGPT ein, kopiert die Zusammenfassung für Kollegen in Slack und leitet sie zur späteren Überprüfung per persönlicher E-Mail weiter. Bei jedem Schritt werden sensible Daten über Kanäle übertragen, die für herkömmliche Tools nicht sichtbar sind.

Der Browser ist zum primären Arbeitsplatz geworden, aber die Sicherheitskontrollen haben nicht Schritt gehalten. Mitarbeiter wechseln fließend zwischen Anwendungen und machen kaum einen Unterschied zwischen Unternehmens- und persönlichen Tools. Sie verwenden alles, was effektiv und bequem ist und keine IT-Genehmigung erfordert. Dies schafft eine Umgebung, in der sensible Informationen ständig über unsichtbare Kanäle nach außen fließen.

Neues Denken in Sachen Unternehmenssicherheit für das KI-Zeitalter

Die Lösung besteht nicht darin, KI-Tools zu blockieren oder private Konten gänzlich zu verbieten. Solche Ansätze scheitern, weil sie der tatsächlichen Arbeitsweise der Mitarbeiter zuwiderlaufen. Diese Tools existieren, weil sie die Produktivität steigern. Private Konten verbreiten sich, weil die Bereitstellung durch das Unternehmen langsam und restriktiv ist. Sicherheitsmaßnahmen, die diese Realitäten ignorieren, werden einfach umgangen.

Ein wirksamer Schutz erfordert Transparenz auf Browser-Ebene, wo die Arbeit tatsächlich stattfindet. Das bedeutet, dass nicht nur Datei-Uploads überwacht werden müssen, sondern auch Einfügevorgänge, Formularübermittlungen, Eingabeaufforderungen und alle anderen Datenbewegungen zwischen Systemen. Dazu müssen Richtlinien durchgesetzt werden, die zwischen Unternehmens- und persönlichen Konten unterscheiden, unabhängig von der verwendeten Anwendung.

Unternehmen müssen den Schutz vor Datenverlust über Dateien hinaus auf dateilose Übertragungen ausweiten. Eine Eingabe in ChatGPT sollte genauso genau geprüft werden wie ein E-Mail-Anhang. Ein Einfügen in Slack sollte die gleichen Überprüfungen auslösen wie ein Upload auf Google Drive. Die Übertragungsmethode sollte nicht darüber entscheiden, ob Sicherheitsmaßnahmen greifen.

Identitätskontrollen müssen strikt durchgesetzt werden. Single Sign-On ist unzureichend, wenn Mitarbeiter weiterhin über private Konten auf Unternehmensanwendungen zugreifen können. Die föderierte Authentifizierung muss für alle Anwendungen, die mit sensiblen Daten umgehen, obligatorisch sein und darf nicht optional sein. Nicht föderierte Unternehmensanmeldungen sollten als das Sicherheitsrisiko behandelt werden, das sie darstellen.

Fazit

KI ist zur am schnellsten wachsenden Kategorie im Bereich Unternehmenssoftware geworden – und zum Kanal Nummer eins für Datenexfiltration. 77 % der Mitarbeiter fügen Daten in KI-Tools ein. Vierzig Prozent der Uploads enthalten sensible Informationen. Der Großteil dieser Aktivitäten erfolgt über nicht verwaltete Konten. Der alte Sicherheitsperimeter existiert nicht mehr. Die meisten Arbeiten werden im Browser ausgeführt, und selbst einfache Aktionen wie das Einfügen von Text können zu Sicherheitsverletzungen führen. Unternehmen, die ihre Sicherheitsstrategien nicht an diese neue Realität anpassen, verlieren bereits jetzt die Kontrolle über ihre wertvollsten Daten.