Narzędzia AI są obecnie częścią codziennej pracy, pomagając ludziom podsumowywać notatki ze spotkań, pisać szkice wiadomości, uzyskiwać informacje diagnostyczne o kodzie, analizować arkusze kalkulacyjne i przekształcać dokumenty w prezentacje. Jednak używane bez zgody lub nadzoru mogą budzić poważne obawy dotyczące prywatności AI, ujawniać poufne informacje biznesowe i sprawiać, że zespoły IT nie wiedzą, dokąd trafiają dane firmy.
Ten przewodnik wyjaśnia, czym jest shadow AI, jak rozprzestrzenia się w organizacjach i jakie poważne zagrożenia stwarza. Pokażemy, jak wykryć niezatwierdzone narzędzia i wdrożyć praktyczne zabezpieczenia, aby chronić dane firmy — bez spowalniania pracy Twojego zespołu.
- Czym jest shadow AI?
- Shadow AI a shadow IT
- Jak powstaje shadow AI?
- Czy AI automatycznie trenuje na Twoich danych?
- Przykłady shadow AI
- Jakie są zagrożenia związane z shadow AI?
- Jak wykryć shadow AI
- Jak zmniejszyć ryzyko shadow AI
- Co zrobić, jeśli poufne dane zostały już udostępnione
- Prywatny asystent AI dla zespołów
Czym jest shadow AI?
Shadow AI to dowolne wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy, które wykracza poza zatwierdzone systemy i zasady firmy. Może to być niezatwierdzone narzędzie, prywatne konto używane do zadań służbowych lub zatwierdzona usługa AI używana z danymi lub do zadań, na które organizacja nie wyraziła zgody.
Shadow AI często zaczyna się od codziennej presji w pracy: napięty termin, potrzeba znalezienia szybszego lub lepszego sposobu na wykonanie zadania czy narzędzie, które nie do końca się sprawdza. Czasami dostępne jest zatwierdzone narzędzie AI, ale pracownicy sięgają po inne, ponieważ są do niego bardziej przyzwyczajeni.
Shadow AI a shadow IT
Shadow IT to szersze pojęcie określające dowolne oprogramowanie lub sprzęt używane bez zgody lub nadzoru organizacji. Typowe przykłady to prywatna przestrzeń dyskowa w chmurze używana do pracy, nieautoryzowane aplikacje do przesyłania wiadomości i niezatwierdzone platformy do zarządzania projektami.
Shadow AI to szczególna forma shadow IT, która obejmuje systemy AI oraz funkcja oparte na AI. Sztuczna inteligencja stwarza dodatkowe wyzwanie w zakresie zarządzania danymi, ponieważ informacje firmy mogą być przesyłane do zewnętrznego systemu lub przetwarzane w nieznany sposób poza kontrolą organizacji.
Jak powstaje shadow AI?
Pracownicy mogą w kilka sekund wpisz ogromne ilości informacji firmowych w oknie czatu AI. W zależności od ustawienia AI narzędzie może zachować dane wejściowe, udostępnij je innym stronom (takim jak brokerzy danych lub dostawcy analityki, jak w przypadku naruszenia OpenAI) albo wykorzystać je do spersonalizowanych reklam lub rozwoju modelu.
Shadow AI zazwyczaj rozprzestrzenia się z powodu kilku powszechnych luk w organizacji.
Brak zatwierdzonej alternatywy
Pracownicy chętniej korzystają z narzędzi shadow AI, gdy firma nie zapewniła zatwierdzonej opcji. Badanie BlackFog(nowe okno) przeprowadzone na grupie 2 000 pracowników wykazało, że 49% pracowników wdraża narzędzia AI bez zgody pracodawcy, 63% uważa, że korzystanie z AI jest akceptowalne, gdy nie ma opcji zatwierdzonej przez firmę, a 51% połączyło narzędzia AI z systemami służbowymi bez wiedzy działu IT.
Niejasne zasada
Pracownicy mogą nie wiedzieć, które narzędzia, zadania i rodzaje informacji są dozwolone. Wytyczne firmy mogą wyraźnie ograniczać dostęp do bardzo poufnych danych, jednocześnie niewiele mówiąc o wewnętrznych notatkach ze spotkań, szkicach wiadomości, arkuszach kalkulacyjnych, kodzie źródłowym czy wątkach rozmów z klientami.
Ankieta przeprowadzona przez IT Brew(nowe okno) wśród 241 specjalistów IT wykazała, że 35% z nich ma niewielkie zaufanie lub nie ma go wcale, że pracownicy znają zasady korzystania z AI i bezpieczeństwa danych w swojej firmie, a tylko 12% czuje się „bardzo pewnie”. Osobne badanie WorkNest(nowe okno) przeprowadzone wśród 505 specjalistów ds. HR/pracodawców wykazało, że 54% organizacji nie ma żadnych zasad dotyczących AI, 24% nadal je opracowuje, a tylko 13% ma wyczyść, udokumentowane reguły.
Powolne procesy zatwierdzania
Presja czasu może sprawić, że długotrwała weryfikacja bezpieczeństwa lub zakupów wyda się niepraktyczna. Gdy pracownicy mogą uzyskać natychmiastowy dostęp do bezpłatnego narzędzia, powolne procesy wewnętrzne zwiększają prawdopodobieństwo stosowania nieoficjalnych rozwiązań zastępczych.
Nowe funkcja AI w zatwierdzonym oprogramowaniu
Dostawca może dodać funkcje generatywnej AI do aplikacja, która przeszła już weryfikację bezpieczeństwa, a oprogramowanie pozostaje na liście zatwierdzonych, mimo że nikt nie ocenił, jak nowa funkcja przetwarza, przechowuje lub udostępnij dane firmy. Pracownik nie złamał żadnej zasada, ale rezultat jest taki sam jak w przypadku innych przyczyn: dane firmy przepływają teraz przez Kanał, którego nikt w rzeczywistości nie sprawdził.
Ograniczona świadomość w zakresie przetwarzania danych
Pracownicy mogą nie wiedzieć, w jaki sposób dostawcy AI, tacy jak ChatGPT i Gemini, przechowują zapytania, przetwarzają prześlij plik, wykorzystują wątek rozmów do ulepszania usług lub udostępnij dane innym dostawcom. Mogą zakładać, że ich dane wejściowe znikają po zamknij karta przeglądarki, nawet jeśli kopie pozostają w historii konto, logi, kopia zapasowa lub połączonych systemach.
Raport Kolide(nowe okno) wykazał, że podczas gdy 89% pracowników korzysta z AI co miesiąc, tylko 56% firm wyjaśniło personelowi zagrożenia bezpieczeństwa związane z AI.
Przykłady shadow AI
| Zespół | Przykład shadow AI | Informacje potencjalnie narażone | Potencjalny wpływ |
|---|---|---|---|
| Tworzenie oprogramowania | Wklejanie wewnętrznego kodu do publicznego chatbota w celu uzyskaj informacje diagnostyczne | Kod źródłowy, dane logowania, architektura systemu i nieopublikowane funkcja | Zastrzeżony kod lub tajemnice mogą być przechowywane poza systemami firmy |
| Produkt | Przesyłanie mapy drogowej projektu w celu podsumowania | Daty premiery, strategia produktu, cenniki i informacje o partnerach | Poufne plan biznesowe mogą spoczywać bez nadzoru na serwer stron trzecich |
| Marketing i projektowanie | Wpisz planów kampanii do narzędzia AI do pisania lub projektowania | Nieopublikowane produkty, badania klientów, zasoby marki i dane odbiorców | Poufne informacje o kampanii mogą być przetwarzane bez weryfikacji prawnej lub bezpieczeństwa |
| Analiza danych | Przesyłanie zbiorów danych klientów do zewnętrznego narzędzia analitycznego | Dane osobowe, dane handlowe o wysokim stopniu poufności i poufne wnioski | Chronione lub regulowane prawnie informacje mogą zostać ujawnione niezatwierdzonym stronom trzecim |
| Kadry | Używanie narzędzia AI do oceny aplikacja lub podsumowywania rozmów kwalifikacyjnych | Dane kandydatów, informacje o zatrudnieniu i kryteria oceny | Ujawnienie danych osobowych pracowników może naruszać GDPR lub CCPA |
| Sprzedaż | Przesyłanie transkrypcji rozmów lub notatek dotyczących konto do analizy | Tożsamość klientów, szczegóły umów, cenniki i strategia sprzedaży | Ujawnienie danych klientów może naruszać GDPR lub CCPA |
| Wsparcie klienta | Wklejanie zgłoszeń wsparcie do publicznego chatbota | Nazwiska klientów, szczegóły konto, skargi i korespondencja | Przechowywane zgłoszenia wsparcie mogą naruszać GDPR lub CCPA |
| Finanse | Proszenie asystenta AI o przeanalizowanie wewnętrznych Arkusz kalkulacyjny | Budżety, prognozy, informacje o listach płac i rejestry transakcji | Dane finansowe mogą być przetwarzane bez odpowiednich zabezpieczeń |
| Prawo | Przesyłanie umów lub plik spraw w celu podsumowania | Poufne porady prawne, warunki umów i informacje o klientach | Niewłaściwe wykorzystanie danych klientów może naruszać GDPR lub CCPA i wpływać na tajemnicę zawodową |
| Kierownictwo | Używanie usługi AI do przeglądania dokumentów zarządu lub plan strategicznych | Plan przejęć, cele wewnętrzne i dyskusje kadry zarządzającej | Bardzo poufne informacje strategiczne firmy mogą zostać ujawnione |
Czy AI automatycznie trenuje na Twoich danych?
Duże modele językowe (LLM) nie trenują się automatycznie na każdym zapytaniu w czasie rzeczywistym, więc wątek rozmowy nie stanie się nieuchronnie częścią modelu AI ani nie pojawi się w odpowiedzi innego użytkownik. Jednak poziom ryzyka zależy od dostawcy, typu konto, ustawienia prywatności, umowy i sposobu skonfigurowania usługi.
Dostawca AI może przechowywać zapytania i prześlij plik, udostępniać je do weryfikacji przez ludzi, używać ich do ulepszania swoich usług lub udostępnij je dostawcom infrastruktury i modeli.
Nawet jeśli szkolenie modeli jest wyłączone, informacje mogą pojawiać się w historii konto, logi operacyjnych, systemach monitorowania nadużyć, kopia zapasowa, zapisach przeglądarka, połączonych usługach lub integracjach strona trzecia. Jeśli Twoje treści przyczyniły się już do wyszkolenia modelu, wyłączenie tej opcji nie sprawi, że model zapomni Twoje poprzednie wątek rozmów.
Jakie są zagrożenia związane z shadow AI?
AI może wpływać na decyzje, generować materiały dla klientów, pisać kod lub analizować dane osobowe, co stwarza ryzyko wykraczające poza bezpieczeństwo samego narzędzia:
Naruszenie danych
Z raportu IBM 2025 Cost of a Data Breach Report(nowe okno) wynika, że jedna na pięć organizacja doświadczyła naruszenia powiązanego z shadow AI, a jednak tylko 37% posiadało zasada mające na celu zarządzaj nim lub jego wykrywanie.
Organizacje o wysokim poziomie shadow AI ponosiły koszty naruszeń średnio o 670 000 USD wyższe niż te z niewielkim udziałem lub brakiem shadow AI. Ponadto incydenty z udziałem shadow AI częściej ujawniały dane osobowe i własność intelektualną niż wynosi średnia światowa.
Ujawnienie poufnych informacji
Pracownicy mogą udostępnij dokumenty wewnętrzne, kod źródłowy, informacje finansowe, umowy, dane klientów, plan produktów lub tajemnice handlowe, nie zdając sobie sprawy, że dostawca AI zachowuje ich dane wejściowe. Nawet gdy informacje są wyłączone ze szkolenia modeli, nadal mogą być narażone na zagrożony konto, naruszenia bezpieczeństwa, dostęp ze strony dostawcy, niebezpieczne integracje czy żądania prawne.
Na przykład firma Samsung zakazała korzystania z ChatGPT(nowe okno) w całej firmie w maju 2023 r. po tym, jak pracownicy wkleili do niego poufne materiały trzykrotnie w ciągu 20 dni, w tym kod źródłowy półprzewodników, algorytmy wykrywania usterek i transkrypcję wewnętrznego spotkania.
Utrata własności intelektualnej
Zastrzeżona wiedza jest często najcenniejszym aktywem firmy. Przesyłanie kod, badań, projektów produktów, procesów lub dokumentów strategicznych do zewnętrznej usługi AI może być niezgodne z umowami o poufności lub osłabić zdolność firmy do kontrolowania tych informacji. Pracownik może również korzystać z treści wygenerowanych przez AI bez zrozumienia ich pochodzenia, ograniczeń licencyjnych lub podobieństwa do materiałów strona trzecia.
Naruszenia prywatności i przepisów
Dane osobowe podlegają przepisom o ochronie prywatności danych, gdy są przetwarzane za pomocą narzędzia AI. Shadow AI może pomijać zabezpieczenia prywatności, ponieważ odpowiednie zespoły prawne nigdy nie dowiadują się o odbywającym się przetwarzaniu. Brytyjski Urząd Komisarza ds. Informacji ostrzega, że systemy AI mogą zwiększać istniejące zagrożenia bezpieczeństwa(nowe okno). Poważne naruszenia GDPR mogą skutkować karami do 20 milionów euro lub 4% rocznego światowego obrotu organizacji za poprzedni rok obrotowy, w zależności od tego, która kwota jest wyższa.
Niebezpieczne integracje i nadmierny dostęp
Narzędzia AI mogą połącz z wiadomość e-mail, przestrzeń dyskowa w chmurze, kalendarz, repozytoriami kod, bazami danych klientów i platformami współpracy. Szerokie uprawnienia, słabo zabezpieczone interfejs API, wycieki token dostępu, złośliwe rozszerzenie przeglądarka i zagrożony usługi strona trzecia mogą ujawnić systemy i dane firmy wykraczające poza informacje wpisz w pojedynczym zapytaniu.
W przypadku naruszenia Salesloft Drift napastnicy skradli token OAuth z Drift, integracji asystenta sprzedaży AI, i użyli ich do wyciągnięcia danych z instancji Salesforce w ponad 700 organizacjach, w tym kontaktów biznesowych, kluczy interfejs API i dane logowania do chmura osadzony w zgłoszeniach wsparcie.
Ataki typu prompt injection
Ta podatność występuje w każdym połączonym systemie AI, zatwierdzonym lub nie — napastnicy mogą manipulować systemem AI za pomocą instrukcji ukryj w dokumentach, stronach internetowych, wiadomość e-mail lub innych przetwarzanych treściach, powodując ujawnienie informacji, zignorowanie pierwotnych instrukcji lub podjęcie niezamierzonych działań.
Shadow AI podnosi stawkę, ponieważ niezatwierdzone narzędzie lub agent AI mógł nigdy nie zostać oceniony pod kątem podatności na prompt injection ani ograniczony do wymaganych uprawnień. Jeśli atak się powiedzie, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą mieć znikomą wiedzę o tym, co się stało i jak to powstrzymać. Konsekwencje są szczególnie poważne, gdy agent AI ma dostęp do poufnych danych lub podejmuje działania bez weryfikacji przez człowieka.
Brak odpowiedzialności
Aktywność w ramach shadow AI często nie pozostawia centralnej ścieżki audytu. Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą nie być w stanie ustalić, jakie informacje zostały przesłane, który model je przetworzył, jakie wyniki wygenerował ani jak wynik wpłynął na decyzję. Badanie błąd, skargi, naruszenia danych lub kwestii regulacyjnych staje się znacznie trudniejsze bez takich rejestrów.
Nieoczekiwane koszty i zależność od dostawców
Osobne subskrypcja i konta interfejs API mogą powodować powielanie wydatków w różnych działach. Narzędzia eksperymentalne mogą również zostać osadzony w ważnych procesach roboczych, zanim zespoły ds. zakupów ocenią ich ceny, niezawodność lub długoterminową dostępność. Bezpłatna usługa może stać się kluczowa dla firmy bez umowy o świadczenie usług, plan ciągłości działania lub praktycznego sposobu przeniesienia procesu roboczego w inne miejsce.
Jak wykryć shadow AI
Shadow AI może być trudne do wykrycia, ponieważ pracownicy mogą korzystać z prywatnych konto, rozszerzenie przeglądarka, osadzony funkcji AI, przeglądarek AI lub narzędzi, które wtapiają się w normalny ruch sieciowy sieć. Organizacja potrzebują zatem wglądu w to, z jakich usług się korzysta i jak przepływają przez nie dane firmy.
Monitoring powinien pozostać proporcjonalny i szanować prywatność pracowników. Celem powinno być zidentyfikowanie ryzykownych narzędzi i przepływów danych bez rutynowego kontrolowania treści każdego zapytania czy wątek rozmowy.
Oto kilka wskazówek dotyczących identyfikacji shadow AI w Twojej organizacja:
Stwórz rejestr użycia AI
Zapytaj zespoły, z jakich narzędzi AI obecnie korzystają, do jakich zadań ich używają i co powstrzymuje je przed korzystaniem z zatwierdzonych alternatyw. Krótka ankieta, wywiady z kierownikami działów oraz okres dobrowolnego zgłaszania mogą ujawnić przypadki użycia, które umykają kontrolom technicznym. Pracownicy chętniej będą szczerzy, gdy celem jest zrozumienie ich potrzeb, a nie karanie za wczesne eksperymenty.
Przeglądaj aktywność sieć i aplikacja
Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą używać logi sieć, rejestrów oprogramowanie i narzędzi do zarządzania bezpieczeństwem dostępu do chmura, aby zidentyfikować połączenie ze znanymi usługami AI. Monitoring może pokaż, do których usług uzyskuje się dostęp i ile danych jest przesyłanych, bez przechwytywania treści każdego wątek rozmowy.
Przeprowadzaj audyt rozszerzenie i wtyczek przeglądarka
Rozszerzenie przeglądarka mogą dodawać funkcja pisania, podsumowywania, tłumaczenia, obsługi spotkań i kodowania AI do niemal każdego procesu roboczego. Przeanalizuj, które rozszerzenia są zainstalowane, o jakie uprawnienia proszą i czy mogą przeczytane treść stron internetowych, wiadomość e-mail, dokumentów lub informacji potrzebnych, by zaloguj się do systemów.
Sprawdzaj wydatki i dokumentację zakupową
Wnioski o zwrot wydatków pracowników, wyciągi z kart służbowych i dokumentacja zakupowa mogą ujawnić płatne subskrypcja AI, które nigdy nie przeszły weryfikacji bezpieczeństwa. Powtarzające się płatności od różnych zespołów mogą również ujawnić powielone narzędzia i nieoficjalne konto.
Szukaj niezarządzanych kluczy interfejs API i integracji
Przejrzyj repozytoria kod, menedżery sekretów, środowiska chmura, pulpit rozliczeniowe i platforma automatyzacji pod kątem połączenie z zewnętrznymi dostawcami AI. Niezarządzane klucze interfejs API lub nieznane opłaty za użytkowanie mogą wskazywać na prototyp, integrację lub narzędzie wewnętrzne, które nie zostało formalnie zatwierdzone.
Stosuj mechanizmy zapobiegania utracie danych
Narzędzia do zapobiegania utracie danych mogą identyfikować próby prześlij poufnych kategorii informacji, takich jak dane osobowe, dane logowania, dane finansowe i kod źródłowy. Mechanizmy kontrolne powinny być proporcjonalne i jasno zakomunikowane. Pracownicy muszą rozumieć, co jest monitorowane, dlaczego jest to konieczne i jak wykonywać uzasadnioną pracę za pośrednictwem zatwierdzonych systemów.
Współpracuj z pracownikami, zamiast działać za ich plecami
Sam monitoring techniczny nie ujawni każdego przypadku shadow AI. Pracownicy mogą korzystać z prywatnych konto, urządzenie mobilne lub narzędzi, które wyglądają jak zwykły ruch sieciowy sieć. Regularne dyskusje z zespołami pozwalają zidentyfikować miejsca, w których istniejące procesy robocze powodują utrudnienia i dlaczego pracownicy szukają zewnętrznych narzędzi.
Jak zmniejszyć ryzyko shadow AI
Zmniejszenie ryzyka shadow AI wymaga praktycznych alternatyw, wyczyść zasada, odpowiednich kontroli dostęp, szkoleń dla pracowników i stałego przeglądu. Skuteczne zabezpieczenia powinny wsparcie uzasadnione korzystanie z AI, jednocześnie zatrzymując dane firmy w zatwierdzonych systemach:
Zapewnij pracownikom zatwierdzone narzędzie AI
Pracownicy rzadziej szukają alternatyw, gdy zapewnisz im biznesowego asystenta AI, który spełnia ich praktyczne potrzeby. Każde zatwierdzone narzędzie powinno oferować silną ochronę prywatności, jasne warunki przetwarzania danych, odpowiednie mechanizmy kontroli biznesowej i wystarczające możliwości, aby wspierać codzienne zadania.
Unikaj całkowitego zakazu
Całkowity zakaz może zepchnąć korzystanie z AI do szarej strefy, zwłaszcza jeśli pracownicy są już zależni od tych narzędzi. Niektórzy mogą przenieść się na prywatne konto, urządzenie mobilne, rozszerzenie przeglądarka lub mniej renomowane usługi AI, które są trudniejsze do zidentyfikowania przez organizacja.
Stwórz zasada dopuszczalnego użytkowania AI
Używaj przykładów opartych na rzeczywistych procesach roboczych. Sformułowanie „Nie udostępnij poufnych informacji” leaves too much room for interpretation. Bardziej wyczyść zasada może nakazywać pracownikom, aby nigdy nie prześlij eksportów z wsparcie klienta, kod źródłowego, umów, dane logowania, nieopublikowanych wyników finansowych ani identyfikowalnych rekordów pracowników do niezatwierdzonej usługi.
Sklasyfikuj dane przed ustaleniem reguł korzystania z AI
Zidentyfikuj, które kategorie informacji są publiczne, wewnętrzne, poufne, regulowane prawnie lub ściśle zastrzeżone. Połącz każdą kategorię z dozwolonymi zastosowaniami AI. Publiczne teksty marketingowe mogą być odpowiednie dla szerszej gamy narzędzi, podczas gdy dane osobowe, dane logowania, tajemnice handlowe i poufne materiały prawne mogą wymagać ściśle kontrolowanego systemu lub zostać całkowicie wykluczone.
Okresowo sprawdzaj zatwierdzone oprogramowanie pod kątem nowych funkcja AI
Aplikacja może przetwarzać dane w inny sposób po dodaniu asystenta AI, automatycznej transkrypcji, generowania treści lub analizy predykcyjnej. Regularne przeglądy u dostawców pozwalają zidentyfikować te zmiany i potwierdź, że wcześniej zatwierdzone narzędzia nadal spełniają wymogi organizacja dotyczące bezpieczeństwa, prywatność i zgodności z przepisami.
Ogranicz uprawnienia
Zapewnij narzędziom AI dostęp tylko do danych i systemów niezbędnych do wykonania zatwierdzonego zadania. Korzystaj z konto zarządzanych przez firmę, pojedynczego logowania (SSO), uwierzytelnianie dwustopniowe (2FA), uprawnień opartych na stanowisko oraz scentralizowanego usuwania kont, jeśli jest dostępne. Unikaj połącz biznesowego asystenta AI z całym dysk, skrzynka odbiorcza lub bazą danych klientów, gdy wystarczy bardziej ograniczone źródło.
Ustalaj reguły według stanowisko i przypadku użycia
Różne zespoły mają różne potrzeby i poziomy ryzyka. Programiści mogą potrzebować dostęp do interfejs API w celu testowania lub tworzenia prototypów. Zespoły marketingu mogą potrzebować generowania tekstu i obrazów. Zespoły prawne lub HR mogą pracować z informacjami wymagającymi znacznie surowszych ograniczeń. Zasady oparte na stanowisku pozwalają zachować realizm zasada, jednocześnie ograniczając dostęp do poufnych danych i funkcji wysokiego ryzyka.
Szkol pracowników
Pracownicy potrzebują odpowiedniej wiedzy z zakresu AI, aby rozumieć zarówno korzyści, jak i ograniczenia używanych systemów. Szkolenie powinno obejmować prywatność AI, poufność, halucynacje, stronniczość, własność intelektualną, atak typu prompt injection, weryfikację przez człowieka oraz zgłaszanie incydentów. Odpowiedni poziom szkolenia zależy od wiedzy i doświadczenia personelu oraz kontekstu, w jakim wykorzystywana jest AI.
Stwórz prosty proces zatwierdzania
Sprawny proces może obejmować zbieranie nazwy narzędzia, zamierzonego zadania, zaangażowanych danych, wymaganych integracji i oczekiwanych korzyści biznesowych. Zespoły ds. bezpieczeństwa i prawne mogą następnie zatwierdzić, ograniczyć, przetestować, umieścić w piaskownicy lub odrzucić je na podstawie rzeczywistego ryzyka. Długi proces zakupowy może zachęcać pracowników do szukania własnych rozwiązań zastępczych. Wyznacz rozsądny termin weryfikacji i wyjaśnij, jakich informacji potrzeba do podjęcia decyzji.
Utrzymuj odpowiedzialność ludzi za wygenerowane wyniki
Praca wspomagana przez AI powinna mieć swojego ludzkiego opiekuna. Wymagaj przeglądu, zanim wyniki wpłyną na klientów, pracowników, finanse, decyzje prawne, kod produkcyjny, publikowane informacje lub inne obszary o dużym znaczeniu. Każda osoba korzystająca z narzędzia AI pozostaje odpowiedzialna za sprawdzenie jego dokładności, stosowności, poufności oraz zgodności z zasada firmy.
Dokumentuj ważne decyzje wspomagane przez AI
Prowadź wyczyść dokumentację, gdy AI ma udział w decyzjach wpływających na klientów, pracowników, finanse, kwestie prawne lub inne kluczowe obszary. Wiarygodna ścieżka audytu wsparcie odpowiedzialność i pomaga organizacja badać błąd, wyjaśniać wyniki oraz odpowiadać na skargi lub zapytania organów regulacyjnych.
Co zrobić, jeśli poufne dane zostały już udostępnione
Traktuj przypadkowe ujawnienie danych narzędziu AI tak samo jak każdy inny potencjalny incydent związany z danymi. Przejdź szybko przez poniższe kroki.
Zidentyfikuj, co zostało udostępnione: Potwierdź, jakie informacje zostały wpisz lub prześlij, jakie narzędzie i konto zostały użyte, kiedy doszło do ujawnienia oraz kto mógł mieć dostęp do danych.
Usuń informacje, jeśli to możliwe: Usuń wątek rozmowy i wszelkie prześlij plik z narzędzia. Sprawdź regulamin dostawcy i opcje wsparcie, aby przekonać się, czy możesz złożyć formalny wniosek o usuń danych.
Sprawdź, co dostawca może zachować: Usunięcie czatu z widoku nie zawsze usuń każdą kopię. Przeanalizuj i udokumentuj deklaracje dostawcy dotyczące logi operacyjnych, kopia zapasowa, weryfikacji przez ludzi, szkolenia modeli i ram czasowych usuwania, aby ustalić, czy jakieś dane mogły pozostać.
Zabezpiecz systemy, których dotyczy problem: Unieważnij uprawnienia przyznane narzędziu AI lub połącz wtyczkom. Zmień wszelkie hasło, klucze interfejs API, token dostępu lub inne dane logowania, które pojawiły się w zapytaniu lub załączonych plik.
Powiadom odpowiednie zespoły: Zgłoś incydent zespołowi ds. bezpieczeństwa, prywatność, prawnemu lub ochrony danych w organizacja. Zespoły te mogą ocenić zobowiązania umowne, wymogi regulacyjne oraz sprawdzić, czy należy poinformować poszkodowanych klientów lub partnerów.
Wyciągnij wnioski z incydentu: Udokumentuj to, co się stało, i wykorzystaj tę wiedzę do udoskonalenia szkoleń, kontroli i zatwierdzonych alternatyw. Unikaj karania pracowników, którzy zgłaszają autentyczne błędy, ponieważ reakcja karząca może zniechęcić innych do zgłaszania przyszłych incydentów.
Prywatny asystent AI dla zespołów
Lumo for Business daje Twojemu zespołowi niezawodnego asystenta AI do podsumowywania dokumentów, analizowania danych, przeglądania kod, tworzenia szkic treści i rozwijania pomysłów, pomagając jednocześnie Twojej firmie zachować kontrolę nad poufnymi informacjami.
Nasz biznesowy asystent AI nie prowadzi logi wątek rozmów ani nie używa ich do trenowania modeli AI, a każda historia czatu, którą zdecydujesz się zapisać, jest chroniona szyfrowanie z dostępem zerowym, co oznacza, że nigdy nie mamy dostęp do Twoich danych
Lumo jest w pełni otwarty kod źródłowy, zbudowany w Europie i zaprojektowany tak, aby wsparcie zgodność z GDPR i HIPAA dzięki certyfikatowi ISO 27001 firmy Proton oraz atestowi SOC 2 Type II.
Zapewnienie zespołowi sprawnego, zorientowanego na prywatność asystenta AI zmniejsza zależność od niezatwierdzonych narzędzi i pomaga utrzymać korzystanie z AI w ramach nadzorowanych systemów.
