AI og datasikkerhed: beskyttelse og databeskyttelse – en hårfin balancegang
I takt med at værktøjer til kunstig intelligens (AI) integreres i forskellige forretningsprocesser, er skæringspunktet mellem AI og datasikkerhed blevet et vigtigt emne for organisationer verden over. Uanset om det er cloud-baserede Copilots eller AI-værktøjer fra tredjepart, har risikoen for utilsigtet afsløring af data aldrig været større. Denne delikate balancegang mellem at tage innovation til sig og samtidig beskytte følsomme oplysninger kræver grundig overvejelse. I denne artikel fremhæver Fellowminds datasikkerhedsekspert Frederik Stengaard Mehlsen vigtige risici og bedste praksis for at få sikker integration af AI på arbejdspladsen.
Risikoen ved at dele for meget information
Frederik fremhæver en af de største risici ved at implementere AI: deling af for meget information.
"AI-værktøjer, især Copilots, kan utilsigtet få adgang til og afsløre personoplysninger og beskyttede data, hvis der ikke er iværksat passende sikkerhedsforanstaltninger", forklarer Frederik. "Det kan få alvorlige konsekvenser – lige fra overtrædelse af GDPR-reglerne til afsløring af vigtige forretningshemmeligheder som f.eks. produktionsmetoder i produktionsbranchen."
Et af de første bolværker er at identificere, hvilke data der virkelig er vigtige for organisationen.
"Vi kalder dem 'kronjuvelerne' – det er de data og systemer, der skal beskyttes bedst", siger Frederik.
For eksempel er tekniske tegninger på et delt drev, der indgår i en produktionslinje, meget følsomme, og de bør ikke være tilgængelige for AI-værktøjer. Evnen til at identificere og beskytte disse vigtige aktiver er af afgørende betydning for en robust datasikkerhedsstrategi.
Håndtering af AI-værktøjer fra tredjepart
AI-værktøjer fra tredjepart udgør en unik udfordring, når det gælder datasikkerhed.
Frederik forklarer: "Brug af AI-værktøjer til f.eks. billedgenerering uden robuste dataoverførselsaftaler kan bane vejen for potentielle datalækager."
Da det ikke altid er til at gennemskue, hvordan disse værktøjer håndterer data, udsættes organisationerne for risici, især når følsomme oplysninger kan blive videregivet til eksterne parter uden tilstrækkelig beskyttelse.
I mange tilfælde vælger organisationerne at begrænse eller helt forbyde brugen af AI-tjenester fra tredjeparter.
Det er afgørende for at minimere risikoen for dataafsløring at implementere politikker, der begrænser, hvilke data der kan hentes ind i og behandles i disse værktøjer
Uden sådanne begrænsninger kan en organisations data blive behandlet og opbevaret af eksterne parter uden organisationens vidende, hvilket giver anledning til alvorlige bekymringer vedrørende sikkerheden.
Bedste praksis for sikker integration af AI
Frederik forklarer kort en række af de bedste praksisser for at sikre datasikkerhed fra et teknisk perspektiv, når man integrerer AI i forretningsdriften:
- Hold orden: Det er vigtigt at sikre, at adgangskontrollerne til data er opdaterede, og at gamle delingslink fjernes fra offentlige miljøer for at forhindre utilsigtet eksponering af data.
- Definér, hvilke datatyper der skal beskyttes: Ved at kategorisere data i forskellige niveauer: offentlige, interne og fortrolige, kan organisationerne anvende specifik beskyttelse for data i hver klasse. Denne klassificering hjælper teams med at forstå, hvilke datatyper der skal beskyttes for enhver pris.
- Iværksæt forebyggende kontrolforanstaltninger: Værktøjer som DLP-politikker (Data Loss Prevention) kan forhindre brugere i at dele følsomme data med AI-værktøjer eller spørge AI om kritiske oplysninger. "Disse værktøjer er afgørende for at forhindre brugerne i utilsigtet at overtræde datasikkerhedspolitikkerne", bemærker Frederik.
- Få eksperthjælp fra en betroet partner som Fellowmind: Med sine mange års erfaring inden for databeskyttelse tilbyder Fellowmind skræddersyede løsninger, der sikrer, at dine følsomme oplysninger er godt beskyttet under hele AI-implementeringsprocessen. Vi kan hjælpe dig med at udarbejde tydelige politikker for at forhindre datalækager og etablere systemer til at opfange potentielle sikkerhedsrisici, så du trygt kan innovere og samtidig holde dine data sikre.
Konklusion: Datasikkerhed skal prioriteres i en tidsalder med AI-integration
I takt med at AI-værktøjer bliver mere almindelige på arbejdspladsen, skal datasikkerhed fortsat være en topprioritet. Beskyttelse af følsomme oplysninger kræver en tilgang med flere lag. Det omfatter begrænsning af adgangen til vigtige data og iværksættelse af effektive forebyggende foranstaltninger. Ved at følge bedste praksis – såsom at definere datatyper, rydde op i eksisterende miljøer og holde styr på AI-værktøjer fra tredjepart – kan organisationerne opnå god AI-integration og minimeret risiko for dataeksponering.
Som Frederik udtrykker det: "AI giver et utroligt potentiale for innovation, men det skal anvendes med forsigtighed. At forstå og beskytte kritiske data er det første skridt til at sikre, at fordelene ved AI ikke kommer på bekostning af sikkerhed og databeskyttelse."
