Zarządzanie ryzykiem związanym z Shadow AI: kierowanie kolejną fazą Shadow IT
Shadow AI – w skrócie
- Shadow AI przyspiesza ryzyko przedsiębiorstwa poprzez wprowadzanie niezatwierdzonych generatywnych i agencyjnych narzędzi AI do codziennych procesów roboczych.
- Głównym problemem są luki w widoczności, a nie intencje użytkowników, co sprawia, że zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją staje się priorytetem dla dyrektorów ds. bezpieczeństwa informacji.
- Skuteczne zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją wymaga nadzoru, wykrywania i umożliwiania, a nie ogólnych zakazów.
Czym jest Shadow AI?
Sztuczna inteligencja typu shadow odnosi się do wykorzystywania narzędzi, modeli, agentów lub integracji sztucznej inteligencji przez pracowników bez formalnej zgody działu IT, widoczności
lub nadzoru. Jest to bezpośrednia ewolucja shadow IT, ale o znacznie większej wadze.
W przeciwieństwie do tradycyjnego shadow IT – takiego jak nieautoryzowane aplikacje
SaaS lub osobiste przechowywanie danych w chmurze – shadow AI może:
- Przetwarzać wrażliwe dane na dużą skalę
- Generować lub przekształcać informacje zastrzeżone
- Działać autonomicznie poprzez agentowe przepływy pracy
- Integrować się bezpośrednio z podstawowymi systemami biznesowymi za pośrednictwem interfejsów API
To sprawia, że shadow AI stanowi wyraźne i pilne wyzwanie w zakresie zarządzania ryzykiem, a nie rutynowe naruszenie zasad.
Dlaczego Shadow AI to krytyczne ryzyko?
Szybkie wdrażanie generatywnej i agentowej sztucznej inteligencji wyprzedziło ramy zarządzania.
Pracownicy eksperymentują z chatbotami, rozszerzeniami przeglądarek, copilotami i autonomicznymi agentami w celu zwiększenia produktywności — często w dobrych intencjach.
Jednak niezależne badania pokazują skalę problemu:
- Coraz większa większość pracowników przyznaje, że omija zabezpieczenia, aby osiągnąć cele biznesowe.
- Większość organizacji podejrzewa lub potwierdziła używanie zabronionych narzędzi sztucznej inteligencji.
- Incydenty związane ze sztuczną inteligencją są coraz częściej powiązane z ujawnieniem danych i zakłóceniami operacyjnymi.
Bez widoczności organizacje nie mogą przeprowadzać znaczącego zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją, reagować na incydenty ani wykazać zgodności z przepisami.
Nowe zagrożenia wprowadzone przez sztuczną inteligencję typu shadow
Sztuczna inteligencja typu shadow zwiększa zarówno powierzchnię ataku, jak i zasięg incydentów związanych z bezpieczeństwem, sprawiając, że możliwości oceny ryzyka związanego ze sztuczną
inteligencją stają się niezbędne, a nie opcjonalne.
Krytyczne kategorie ryzyka obejmują:
Wyciek danych
- Pracownicy wklejają dane podlegające regulacjom lub poufne do publicznych narzędzi sztucznej inteligencji
- Polecenia i wyniki AI są zachowywane lub wykorzystywane do szkolenia modeli
Wstrzykiwanie poleceń i manipulowanie modelami
- Atakujący manipulują poleceniami w celu uzyskania poufnych informacji
- Agenci AI są nakłaniani do ominięcia zabezpieczeń
Nieautoryzowane działania agentów
- Autonomiczni agenci wykonują nieautoryzowane wywołania API
- Agenci modyfikują dane, uruchamiają przepływy pracy lub ujawniają poświadczenia
Złośliwe rozszerzenia i integracje
- Fałszywe rozszerzenia przeglądarki AI wykradają dane
- Tokeny OAuth z nieautoryzowanych integracji zapewniają stały dostęp
Jak wykrywać ukrytą sztuczną inteligencję
Organizacje nie mogą zarządzać tym, czego nie widzą. Wykrywanie ukrytej sztucznej inteligencji wymaga ciągłego monitorowania punktów końcowych, aplikacji i sieci.
Skuteczne strategie wykrywania obejmują:
- Inwentaryzację zainstalowanego oprogramowania, wtyczek i rozszerzeń w punktach końcowych
- Monitorowanie sieci w celu identyfikacji nieautoryzowanych usług SaaS i AI
- Monitorowanie konfiguracji pod kątem nieautoryzowanych integracji i interfejsów API
- Analiza wzorców użytkowania w celu oznaczania nietypowych działań związanych ze sztuczną inteligencją
Ręczne audyty i ankiety użytkowników są niewystarczające. Wykrywanie musi być zautomatyzowane i ciągłe, aby wspierać zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją w czasie rzeczywistym.
Jak zapobiegać shadow AI bez hamowania innowacji
Zapobieganie shadow AI nie oznacza zakazu stosowania sztucznej inteligencji. Wiele organizacji przechodzi od podejścia opartego na blokowaniu do modelu zarządzania i umożliwiania. Takie
podejście ogranicza shadow AI poprzez eliminację motywacji do omijania działu IT.
Kluczowe środki zapobiegawcze obejmują:
Zarządzanie AI oparte na zasadach
- Klasyfikowanie narzędzi AI jako zatwierdzonych, ograniczonych lub zabronionych
- Określanie dopuszczalnego wykorzystania danych i interakcji modeli
Wspieranie użytkowników
- Zapewnianie bezpiecznych, sprawdzonych narzędzi AI, którym pracownicy mogą zaufać
- Oferowanie wskazówek dotyczących bezpiecznego korzystania z AI i obsługi danych
Automatyczne egzekwowanie
- Egzekwowanie konfiguracji i zasad zgodności na poziomie punktów końcowych
- Uruchamianie działań naprawczych w przypadku wykrycia nieautoryzowanych narzędzi AI
White paper: Dyrektywa NIS2 i zarządzanie ryzykiem cybernetycznym
Shadow AI nie stanowi szarej strefy regulacyjnej. Podlega bezpośrednio wymogom dyrektywy NIS2, która wyraźnie zobowiązuje organizacje do zarządzania ryzykiem wynikającym z nieautoryzowanych
technologii oraz do dokumentowania incydentów i działań naprawczych.
W bezpłatnym white paperze „Dyrektywa NIS-2: bezpieczeństwo cybernetyczne w UE” dowiesz się, jakie konkretne środki nakłada NIS2.
Pobierz white paper NIS2
Cień sztucznej inteligencji i przyszłość zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją
Cień sztucznej inteligencji nie jest zjawiskiem tymczasowym — jest to strukturalny skutek szybkiej demokratyzacji sztucznej inteligencji. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się częścią
codziennych procesów pracy, luki w zarządzaniu będą się pogłębiać, chyba że organizacje dostosują się do nowych warunków.
CISO i liderzy IT muszą traktować zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją jako podstawową dyscyplinę, obok zarządzania podatnością na zagrożenia i bezpieczeństwem
tożsamości. Oznacza to:
- Ciągłą ocenę ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją
- Jasną odpowiedzialność i własność
- Narzędzia, które równoważą kontrolę z możliwościami
Wnioski
Cień AI stanowi kolejny etap cienia IT — jest szybszy, trudniejszy do wykrycia i ma większe konsekwencje. Organizacje nie mogą jej całkowicie wyeliminować, ale mogą
ograniczyć związane z nią ryzyko, złagodzić jej wpływ i bezpiecznie wprowadzać ją do użytku.
Łącząc funkcje widoczności, egzekwowania i umożliwiania użytkownikom działania w nowoczesnych platformach UEM, liderzy IT mogą przekształcić shadow AI z ukrytego zagrożenia w zarządzaną,
strategiczną funkcję bez spowalniania innowacji.
