Schatten-KI
Die stille Bedrohung: Wie Schatten-KI die Unternehmen gefährdet
Eine tickende Compliance-Zeitbombe
Das Phänomen ist altbekannt: Fehlen im Unternehmens-Stack passende Tools, greifen Mitarbeitende gerne zur Selbsthilfe. Schnell landen private Messenger-Dienste oder andere Apps auf den Rechnern – mit potenziell problematischen Folgen für Compliance und Datenschutz. Mit dem rasanten Vormarsch von KI, Chatbots und intelligenten Agenten verschärft sich dieses Problem noch einmal deutlich. Unternehmen müssen daher klare Richtlinien für den KI-Einsatz aufstellen, sichere Integrationsmöglichkeiten schaffen und unerlaubte Nutzung erkennen, betont Tiho Saric, Senior Sales Director bei Gigamon.
Effizienz versus Risiko: Der KI-Boom in Unternehmen
KI verspricht Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen. Kein Wunder also, dass laut einer Bitkom-Umfrage mittlerweile mehr als ein Drittel (36 %) der deutschen Unternehmen KI-Technologien einsetzt. Doch mit dem Boom kommen auch Schattenseiten: Mitarbeitende nutzen KI-Tools oft ohne Freigabe oder Kontrolle durch IT- und Sicherheitsteams – ein Phänomen, das als Shadow AI oder Schatten-KI bekannt ist. Die Folgen sind gravierend: Unkontrollierter KI-Einsatz erhöht das Risiko von Datenverlust oder -missbrauch und erschwert die Einhaltung wichtiger Vorschriften wie GDPR, NIS2, DORA oder HIPAA. Unternehmen verlieren dadurch den Überblick darüber, wie Daten genutzt, verarbeitet oder weitergegeben werden.
Komplexität und neue Angriffsflächen
KI-Workloads erzeugen völlig neue Datenverkehrsmuster und treiben das Datenvolumen in die Höhe. Laut der Gigamon Hybrid-Cloud-Security-Studie berichten ein Drittel der Unternehmen, dass sich ihr Netzwerkdatenvolumen in den letzten zwei Jahren aufgrund von KI mehr als verdoppelt hat. Klassische Sicherheitslösungen, die auf Metrics, Events, Logs und Traces (MELT) setzen, stoßen hier schnell an ihre Grenzen. KI-basierte Angriffe können so leichter unentdeckt bleiben – die sogenannten Blind Spots nehmen zu.
Hinzu kommt, dass KI-Systeme selbst zur Angriffsfläche werden. Unternehmensinterne Large-Language-Models (LLMs) sind für Cyberkriminelle besonders interessant. Bereits 47 % der Organisationen berichten über vermehrte Angriffe auf ihre KI- oder LLM-Umgebungen. Da KI-Workloads oft über mehrere Plattformen und hybride Clouds verteilt sind, kann ein erfolgreicher Angriff weitreichende Folgen haben – von geistigem Eigentumsdiebstahl bis hin zur Manipulation von KI-Modellen.
Keine Kompromisse bei Sicherheit und Governance
Viele Unternehmen stehen unter enormem Druck, KI schnell einzuführen. Dabei wird oft Geschwindigkeit über vollständige Transparenz gestellt. Dies kann dazu führen, dass hochwertige Daten oder saubere Sicherheitsstrukturen zugunsten schneller Implementierungen vernachlässigt werden. Die größte Schwachstelle liegt häufig in der mangelnden Sichtbarkeit von Datenbewegungen im Netzwerk. Ohne Überblick darüber, welche KI-Anwendungen, Workloads oder Modelle Daten austauschen – genehmigt oder nicht – wird effektive Governance nahezu unmöglich.
Neue Sicherheitsstrategien für das KI-Zeitalter
Um Shadow-KI-Risiken zu minimieren, setzen Unternehmen inzwischen auf verbindliche Guidelines für den Einsatz von LLMs. Gleichzeitig gewinnt die Analyse von Metadaten an Bedeutung: Sie ermöglicht es, KI-Systeme besser zu überwachen und bestehende Sicherheitslösungen effektiver zu nutzen. Ziel ist eine einheitliche Datenbasis („Single Source of Truth“) über alle Umgebungen hinweg, die transparent macht, was tatsächlich im Netzwerk passiert.
Traditionelle Sicherheitstools sind dabei nicht grundsätzlich ungeeignet – oft fehlt ihnen nur der tiefe Einblick in Netzwerkdaten. Durch die Kombination von Netzwerk-Telemetrie, Anwendungsinformationen und Metadaten, wie sie Deep Observability liefert, können Sicherheitsteams bislang unsichtbare Bedrohungen erkennen, Performance-Probleme schneller analysieren und versteckte Schwachstellen aufdecken.
Feuer mit Feuer bekämpfen: KI für die Sicherheit nutzen
Die nächste Evolutionsstufe der Sicherheitsüberwachung wird selbst von KI vorangetrieben. Neue agentische KI-Lösungen analysieren automatisch Netzwerk-Telemetrie und Metadaten und liefern Sicherheitsanalysten kontextualisierte Hinweise. Teams müssen weniger Zeit mit manuellen Auswertungen verbringen und können schneller auf Bedrohungen reagieren. So lassen sich kritische Sicherheitslücken schneller schließen, Fachkräftemangel kompensieren und Ressourcen effizient einsetzen – entscheidende Voraussetzungen, damit Unternehmen im KI-Zeitalter Schritt halten können.
