7 Wege, wie Kiteworks Ihre DSPM-Investition stärkt und Shadow-AI-Datenaustausch verhindert

Data Security Posture Management (DSPM) verschafft Sicherheitsteams die datenzentrierte Transparenz und das Richtlinien-Framework, das sie benötigen, um Shadow AI zu adressieren – also die nicht genehmigte Nutzung von KI-Tools, durch die vertrauliche Daten außerhalb des Governance-Perimeters gelangen.

Allein DSPM kann das Risiko von Shadow-AI-Datenaustausch jedoch nicht vollständig ausschließen. DSPM entdeckt, klassifiziert und kartiert sensible Informationen in Clouds, an Endpunkten und über Integrationen. Erst in Verbindung mit einem Tool, das Richtlinien am Datenabfluss durchsetzt, Zugriffsrechte steuert und Datenzugriffe sowie -bewegungen protokolliert, können Unternehmen KI-Ingestion und Datenabfluss effektiv verhindern.

Kiteworks ergänzt Ihr DSPM, indem es eine einheitliche Transparenz für Datenbewegungen, Richtliniendurchsetzung am Egress und Incident Response kombiniert. Gemeinsam ermöglichen Kiteworks und DSPM Unternehmen, ihre Daten zu katalogisieren, deren Fluss zu verfolgen, Zugriffe zu identifizieren und zu verstehen, wie KI mit den Daten interagiert – und dann Verschlüsselung, zero-trust-Zugriff und Audit-Trails anzuwenden, um Compliance und Schutz sicherzustellen. Das ist der praxisnahe Weg zu Data Security Posture Management für KI im großen Maßstab – mit Fokus auf kontinuierliche Governance statt punktuelle Blockaden.

Angetrieben vom Kiteworks AI Data Gateway können Unternehmen datenschutzfreundliche Voreinstellungen bei jeder KI-Interaktion durchsetzen: Prompts und Antworten werden vermittelt, sensible Elemente vor der Modellverarbeitung maskiert oder tokenisiert, der Traffic wird ausschließlich zu genehmigten KI-Anbietern geleitet und eine vollständige Chain-of-Custody-Protokollierung bleibt erhalten.

Executive Summary

Kernaussage: Die Kombination aus DSPM-Discovery und -Klassifizierung mit der Durchsetzung durch das Kiteworks AI Data Gateway verwandelt Transparenz in Echtzeit-Prävention – vermittelt Prompts und Antworten, kontrolliert den Datenabfluss und ermöglicht Compliance-Nachweise, um Shadow-AI-Datenaustausch zu stoppen.

Warum das wichtig ist: Shadow AI ist weit verbreitet und riskant. Ohne gesteuerte KI-Egress-Kontrollen gelangen vertrauliche Daten, geistiges Eigentum und regulierte Datenbestände in Modelle. Die Verbindung von DSPM mit Kiteworks reduziert Ingestion und Exfiltration, beschleunigt Incident Response und bringt KI-Nutzung in Einklang mit DSGVO, HIPAA und CCPA.

Wichtige Erkenntnisse

1. Governance mit Transparenz als Grundlage. Ergänzen Sie DSPM um Data-in-Motion-Inspektion, um KI-Endpunkte, Erweiterungen und Datenflüsse zu inventarisieren – inklusive User-to-Model-Attribution und Risikokontext über das AI Data Gateway.

2. Richtliniendurchsetzung am Egress. Erlauben, verweigern, redigieren, maskieren, tokenisieren oder blockieren Sie Daten vor dem Prompt und nach der Antwort; setzen Sie zero-trust-Zugriff und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung durch, um vertrauliche Daten datenschutzfreundlich zu schützen.

3. Schnelle Incident Response. Echtzeit-Benachrichtigungen, automatisierte Playbooks und forensische, manipulationssichere Protokolle verkürzen die Verweildauer und beschleunigen die Eindämmung bei Shadow-AI-Expositionen.

4. Nachweisbare Compliance. Ordnen Sie Dateninventare den regulatorischen Anforderungen zu, setzen Sie Datenminimierung und Aufbewahrung durch und führen Sie unveränderliche Audit-Trails, um Reporting- und Nachweispflichten zu erfüllen.

5. Nahtlose Integration und Schulung. Integrieren Sie DLP, SIEM/SOAR, CASB und Identity; liefern Sie Just-in-Time-Prompts und rollenbasierte Trainings, um riskantes Verhalten im Moment der Aktion zu reduzieren.

Kiteworks mit DSPM verbessert die Sichtbarkeit von Shadow AI

Shadow AI entsteht, wenn Mitarbeitende nicht genehmigte KI-Tools, Browser-Erweiterungen oder Integrationen ohne Wissen der IT nutzen – das schafft unkontrollierte Datenflüsse und blinde Flecken. Mit der rasant gestiegenen Nutzung generativer KI in Unternehmen von 74% auf 96% zwischen 2023 und 2024 stiegen auch die Risiken durch Shadow AI: 38% der Mitarbeitenden geben laut IBM an, vertrauliche Daten ohne Erlaubnis mit KI-Tools zu teilen (siehe IBMs Überblick zu Shadow-AI-Risiken). Unternehmen begegnen dem, indem sie DSPM um Data-in-Motion-Transparenz und -Kontrollen erweitern. Über das AI Data Gateway kann KI-gebundener Traffic auf der Datenschicht als Proxy geprüft werden – mit Prompt-Level-Transparenz, User-to-Model-Attribution und Richtlinienkontext, ohne regulierte Daten offenzulegen.

DSPM plus Durchsetzung kartiert:

• Nicht genehmigte KI-Endpunkte (Web-Apps, Plugins, mobile Apps), die Unternehmensdaten berühren

• Browser-Erweiterungen und Drittanbieter-Connectoren, die Daten aus E-Mails, Filesharing und SaaS ziehen

• Datenflüsse in Bewegung, inklusive Uploads zu KI-Diensten, API-Calls und Copy/Paste-Ereignissen

• Anwender, Geräte und Identitäten, die an KI-Interaktionen über verwaltete und nicht verwaltete Kanäle beteiligt sind

Warum Transparenz zuerst? Sie können nur schützen, was Sie sehen – eine präzise Inventarisierung von KI-Tools und Datenflüssen ist Voraussetzung für wirksame Richtliniendurchsetzung und Schutz vor KI-Ingestion. Ein datenschutzbewusster Gateway-Standard stellt zudem sicher, dass Sie wissen, welche Prompts, Antworten und Modelle im Einsatz sind, bevor Sie Kontrollen festlegen.

Für grundlegende Informationen zum DSPM-Ansatz, der diese Transparenz ermöglicht, siehe Palo Alto Networks‘ Überblick zu DSPM (was ist DSPM).

Kiteworks mit DSPM klassifiziert und schützt sensible Daten vor KI-Ingestion

Datenklassifizierung bedeutet, Informationen anhand ihrer Sensitivität und regulatorischer Anforderungen zu identifizieren und zu kennzeichnen, damit Richtlinien konsistent durchgesetzt werden können. DSPM automatisiert die Erkennung und Klassifizierung von personenbezogenen Daten, Gesundheitsdaten, Quellcode, Verträgen und geistigem Eigentum; eine Durchsetzungsschicht wendet diese Klassifizierungen dann an, um sicherzustellen, dass nur genehmigte KI-Plattformen – und nur autorisierte Anwender – auf diese Daten zugreifen oder sie verarbeiten dürfen. Das AI Data Gateway operationalisiert Datenschutzkontrollen inline, setzt Datenminimierung und Modell-allow/deny-Policies sowohl bei Prompts als auch bei Ausgaben durch, sodass sensible Informationen nie an ein Modell gelangen, es sei denn, eine Richtlinie erlaubt es explizit.

Reale Vorfälle zeigen, wie hoch der Einsatz ist: Mitarbeitende, die Kundendaten oder Quellcode in öffentliche KI-Tools einfügen, haben bereits zu prominenten Leaks geführt, darunter die Code-Offenlegung von Samsung-Ingenieuren (siehe Shadow-AI-Beispiele und den Samsung-Fall). Shadow-AI-Verstöße legen 65% mehr personenbezogene Daten und 40% mehr geistiges Eigentum offen als andere Vorfälle – das unterstreicht die Notwendigkeit präziser Kontrollen (Shadow-AI-Statistikbericht).

So operationalisieren Sie Schutz im Moment des KI-Risikos:

• Granulare Richtlinien: Erlauben, redigieren, maskieren, tokenisieren oder blockieren Sie Daten, die an KI gesendet werden – basierend auf Labels und Kontext, vor dem Prompt und nach der Antwort, um Datenschutz zu gewährleisten

• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung: Schützen Sie sensible Daten im ruhenden Zustand und in Bewegung innerhalb des Private Data Network

• Zero-trust-Zugriff: Verifizieren Sie Anwender, Geräte und Risikosignale, bevor KI-Interaktionen zugelassen werden

• Manipulationssichere Protokollierung: Unveränderliche Aufzeichnungen aller KI-bezogenen Zugriffe und Transfers für Forensik, inklusive Prompt- und Antwort-Telemetrie

Für Unternehmen, die gesteuerte KI ermöglichen, stimmen Microsofts Empfehlungen zu DSPM für KI mit diesem Klassifizierungs-zu-Kontroll-Ansatz überein (Microsoft DSPM for AI considerations).

Kiteworks mit DSPM ermöglicht schnelle Incident Response bei KI-bedingter Datenexposition

Incident Response ist der koordinierte Prozess, einen Verstoß zu erkennen, einzudämmen, zu beseitigen und wiederherzustellen. Wenn Shadow AI Daten exponiert, zählen Geschwindigkeit und Präzision. Studien zeigen: 97% der KI-bezogenen Verstöße fehlten angemessene Zugriffskontrollen – Fehlkonfigurationen, Oversharing und unverwaltete Endpunkte verschärfen die Auswirkungen (Shadow-AI-Statistikbericht).

Integrierte Durchsetzung beschleunigt die KI-Incident-Response durch:

• Echtzeit-Benachrichtigungen bei sensiblen Datenübertragungen an nicht genehmigte KI-Tools

• Automatisierte Playbooks zur Quarantäne von Inhalten, Widerruf von Freigaben und Rotation von Zugangsdaten

• Forensik-taugliche Protokolle, die nachvollziehen, wer was, mit welcher KI, von welchem Gerät und wann geteilt hat

Typischer Ablauf einer Incident-Response:

1. Erkennen: Alarm wird am AI Data Gateway bei ungewöhnlichen KI-bezogenen Datenbewegungen ausgelöst.

2. Bewerten: Einstufung der Vorfall-Schwere anhand von Datenlabels, Benutzer-Risiko und KI-Tool-Reputation.

3. Eindämmen: Automatische Blockierung weiterer Exfiltration am Gateway; betroffene Konten und Repositories isolieren.

4. Untersuchen: Identitäts-, Geräte- und Sitzungsdetails korrelieren; unveränderliche Audit-Trails inklusive Prompt/Antwort-Historie prüfen.

5. Beseitigen: Verbleibende Freigaben entfernen, Tokens widerrufen und riskante Integrationen deaktivieren.

6. Wiederherstellen: Saubere Datenzustände wiederherstellen; Richtlinienabdeckung prüfen und Lücken schließen.

7. Lernen: Regeln, Benutzerprompts und genehmigte KI-Listen aktualisieren, um Wiederholungen zu verhindern.

Kiteworks mit DSPM unterstützt Compliance bei KI-Datennutzung

Compliance bedeutet die Einhaltung von Rahmenwerken wie DSGVO, HIPAA und CCPA, die Datenschutz, Sicherheit und Reporting regeln. Shadow AI schafft regulatorische Blind Spots – nicht genehmigte Tools können zu rechtlichen Sanktionen und Reputationsschäden führen, wenn sie regulierte Daten außerhalb des Governance-Perimeters verarbeiten (warum Shadow AI das Compliance-Risiko erhöht).

Erweitern Sie Ihre DSPM-Compliance-Disziplin auf KI:

• Dateninventar, das regulatorischen Vorgaben zugeordnet ist (DSGVO/HIPAA/CCPA)

• Kontinuierliches Monitoring von KI-bezogenen Zugriffen und Transfers

• Verschlüsselte Übertragung und Speicherung, mit Schlüsselmanagement-Kontrollen

• Ende-zu-Ende-Audit-Trails für Untersuchungen und Reporting

• Richtlinienbasierte Datenminimierung und Aufbewahrung, durchgesetzt am AI Data Gateway für datenschutzfreundliche Voreinstellungen und Zweckbindung

Für vertiefte Einblicke in Risiko- und Governance-Muster rund um KI siehe die Kiteworks-Analyse zur KI-Datensicherheitskrise 2025 (Kiteworks: AI data security crisis 2025).

Kiteworks mit DSPM integriert Mitarbeiterschulungen zur Reduzierung von Shadow-AI-Risiken

Das Verhalten von Menschen ist der Haupttreiber für Shadow-AI-Exposition. 43% der Mitarbeitenden berichten, vertrauliche Daten ohne Wissen des Arbeitgebers mit KI-Tools zu teilen – oft mit guten Absichten, aber schlechten Ergebnissen (Shadow-AI-Statistikbericht). Technologie plus Schulung ist die Lösung.

So reduzieren Sie riskantes Verhalten:

• Just-in-Time-Prompts: Inline-Warnungen, wenn Anwender versuchen, sensible Daten in KI einzufügen oder hochzuladen – bereitgestellt durch das AI Data Gateway im Moment der Aktion

• Richtlinienhinweise: Kontextbezogene Hinweise zu genehmigten KI-Tools und sicheren Sharing-Optionen

• Zielgerichtete Schulungen: Rollenbasierte Trainings, basierend auf Benutzer-Risikomustern und Vorfällen

Typische Verhaltensweisen, die zu Shadow-AI-Risiken führen – und wie Schulung hilft:

• Kopieren/Einfügen von Kunden- oder Patientendaten in öffentliche KI-Chats → Redigierung/Tokenisierung und genehmigte KI-Kanäle vermitteln

• Upload von Code-Snippets zum Debugging → Sichere, genehmigte KI-Umgebungen mit Protokollierung bereitstellen

• Installation von KI-Browser-Erweiterungen → Erweiterungsfreigabe verlangen und Risiken der Datenerhebung erklären

• Nutzung persönlicher KI-Konten für die Arbeit → SSO durchsetzen und Richtlinien zur zulässigen Nutzung klarstellen

Kiteworks mit DSPM integriert sich nahtlos in bestehende Sicherheits-Frameworks

Unbefugte KI agiert oft außerhalb traditioneller Kontrollen – Integration ist daher entscheidend, um den Schutzbereich zu erweitern (warum Shadow AI Standardkontrollen umgeht). Ergänzen Sie DLP, SIEM und CASB sowie Ihr DSPM, um Governance über genehmigte und nicht genehmigte KI-Endpunkte hinweg zu vereinheitlichen. Als gesteuerter Proxy zwischen Anwendern und LLMs zentralisiert ein AI Data Gateway die Richtliniendurchsetzung und Datenschutzkontrollen und liefert umfassende Telemetriedaten an bestehende Security-Stacks.

So sieht Integration aus:

• APIs und Webhooks, um Kontext mit SIEM/SOAR zu teilen – für korrelierte Erkennung und automatisierte Reaktion

• CASB-Abgleich, um App-basierte Kontrollen durchzusetzen, während Kiteworks Datenbewegungen und unregulierte Kanäle abdeckt

• DLP-Erweiterung mit echter Data-Posture-Transparenz – Labels, Repositories und KI-spezifische Richtlinien

• Identity-Integration (SSO/MFA), um Least-Privilege, Geräte-Checks und bedingten KI-Zugriff durchzusetzen

• Zentralisierte Dashboards, um KI-Interaktionen, Richtlinienverstöße und Compliance-KPIs an einem Ort zu verfolgen

Für weitere Perspektiven zur Sicherung von Datenbewegungen – oft der von Shadow AI ausgenutzte blinde Fleck – siehe Kiteworks‘ DSPM für Data-in-Motion-Guidance (Kiteworks: DSPM for data in motion).

Kiteworks mit DSPM führt regelmäßige Audits zur Identifikation von Shadow-AI-Bedrohungen durch

Shadow AI ist ein bewegliches Ziel: 29% der Mitarbeitenden bezahlen KI-Tools aus eigener Tasche – das schafft unüberwachte Kanäle, die schnell entstehen und sich verändern (Shadow-AI-Statistikbericht). Regelmäßige Audits decken neue Tools, Integrationen und Verhaltensweisen auf, bevor sie zu Verstößen führen.

Typischer DSPM-Audit-Zyklus für KI mit DSPM und Kiteworks:

• Scope: Geschäftsbereiche, Repositories und KI-Endpunkte definieren, die geprüft werden sollen

• Discover: KI-Tool-Inventar aktualisieren; nach neuen Erweiterungen und Integrationen scannen

• Analyse: Datenflüsse, Labels und anomale Zugriffsmuster korrelieren

• Validieren: Richtlinien an realen KI-Interaktionen testen; Egress-Szenarien simulieren

• Beheben: Allowlists/Blocklists aktualisieren; Just-in-Time-Prompts und Benutzerschulungen verfeinern

• Berichten: Executive-taugliche Kennzahlen und Nachweise für Auditoren und Aufsichtsbehörden erstellen

Beispielhafte Audit-Checkliste:

• Sind alle KI-Tools und Erweiterungen inventarisiert und risikobewertet?

• Sind sensible Daten in allen Repositories konsistent gekennzeichnet?

• Sind Richtlinien zur Blockierung nicht genehmigter KI-Ingestion wirksam und getestet?

• Sind Incident-Response-Playbooks aktuell und werden sie geübt?

• Erfassen Audit-Trails alle KI-Interaktionen Ende-zu-Ende für mindestens den vorgeschriebenen Aufbewahrungszeitraum?

Operationalisieren Sie DSPM für KI mit dem Kiteworks AI Data Gateway

Das Risiko durch Shadow AI lässt sich nicht allein durch Discovery eliminieren. Dieser Beitrag zeigte, wie Transparenz, Klassifizierung und Data-in-Motion-Kontrollen zusammenwirken, um KI-Ingestion und Datenabfluss zu stoppen, Incident Response zu beschleunigen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, sich mit DLP, SIEM, CASB und Identity zu integrieren und Governance durch Audits und Benutzerschulungen zu sichern.

Das Kiteworks AI Data Gateway operationalisiert diese Ergebnisse: Es vermittelt Prompts und Antworten, maskiert oder tokenisiert sensible Elemente, leitet nur an genehmigte Modelle weiter, setzt zero-trust-Zugriff und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung durch und erfasst die vollständige Chain-of-Custody-Protokollierung – so werden DSPM-Einblicke in gesteuerte KI-Nutzung, Echtzeit-Prävention und nachweisbare Compliance im großen Maßstab umgesetzt.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihr DSPM-Investment ausbauen, um Shadow-AI-Datenaustausch zu stoppen – vereinbaren Sie jetzt eine individuelle Demo.

Weitere Ressourcen

• Kurzüberblick Kiteworks + Data Security Posture Management (DSPM)
• Blogbeitrag DSPM vs. traditionelle Datensicherheit: Kritische Schutzlücken schließen
• Blogbeitrag DSPM-ROI-Rechner: Branchenspezifische Kostenvorteile
• Blogbeitrag Warum DSPM nicht ausreicht und wie Risikoverantwortliche Sicherheitslücken schließen können
• Blogbeitrag Essenzielle Strategien zum Schutz von DSPM-klassifizierten vertraulichen Daten im Jahr 2026