Bescherming van gevoelige gegevens in het tijdperk van generatieve AI: risico’s, uitdagingen en oplossingen

Generatieve AI-tools zoals ChatGPT, Copilot en Claude transformeren de werkplek door medewerkers in staat te stellen sneller en slimmer te werken. Deze tools kunnen rapporten opstellen, complexe data samenvatten en zelfs helpen bij het oplossen van problemen—allemaal binnen enkele seconden. Deze efficiëntie heeft echter ook een keerzijde. Uit een recent rapport van Harmonic blijkt dat 8,5% van de prompts van medewerkers aan deze tools gevoelige data bevat. Dit betreft klantinformatie (46%), persoonlijk identificeerbare informatie (PII) van medewerkers (27%) en juridische of financiële details (15%). Nog zorgwekkender is dat meer dan de helft van deze datalekken (54%) plaatsvindt op gratis AI-platforms die gebruikersvragen gebruiken om hun modellen te trainen.

Voor ondernemingen is dit een tikkende tijdbom. Gevoelige datalekken via generatieve AI-tools vormen serieuze risico’s voor de wet bescherming persoonsgegevens 2018, beveiliging en naleving van regelgeving. Nu generatieve AI steeds vaker op de werkvloer wordt ingezet, moeten organisaties snel handelen om deze risico’s te beperken en tegelijkertijd te profiteren van de productiviteitswinst die AI biedt.

In deze Blog Post bespreken we waarom medewerkers geneigd zijn gevoelige data te gebruiken bij het aansturen van large language models (LLM’s), wat de gevolgen hiervan zijn en welke concrete stappen bedrijven kunnen nemen om dit te voorkomen. Tot slot lichten we toe hoe de AI Data Gateway van Kiteworks een ideale oplossing biedt om gevoelige data te beschermen in dit nieuwe tijdperk van AI-gedreven innovatie.

Waarom medewerkers gevoelige data gebruiken bij het aansturen van LLM’s

Generatieve AI-tools zijn voor veel medewerkers onmisbaar geworden omdat ze één ding beloven: efficiëntie. In de huidige snelle zakelijke omgeving staan medewerkers continu onder druk om snel en nauwkeurig resultaten te leveren. Generatieve AI biedt een kortere weg—een die vaak te verleidelijk is om te weerstaan.

1. Tijd besparen

Medewerkers wenden zich vaak tot LLM’s om tijd te besparen op repetitieve of arbeidsintensieve taken. Zo kunnen klantenservicemedewerkers klantfacturatiegegevens invoeren in een LLM om gepersonaliseerde antwoorden op te stellen of problemen sneller op te lossen. Evenzo gebruiken HR-professionals loonstrookgegevens om snel rapporten of samenvattingen te genereren.

2. Efficiëntie verhogen

Generatieve AI blinkt uit in het synthetiseren van grote datasets en het presenteren van inzichten in een behapbaar formaat. Medewerkers die werken met verzekeringsclaims of juridische documenten kunnen gevoelige informatie uploaden in een LLM om samenvattingen te genereren of patronen te ontdekken die anders uren—of zelfs dagen—zouden kosten om handmatig te achterhalen.

3. Complexe problemen oplossen

Bij technische uitdagingen delen medewerkers soms beveiligingsconfiguraties of incidentrapporten met een LLM om bruikbare aanbevelingen te krijgen. Dit kan zeer behulpzaam zijn bij troubleshooting, maar stelt tegelijkertijd kritieke beveiligingsdetails bloot die bij een lek misbruikt kunnen worden.

4. Gebrek aan alternatieven

In veel gevallen maken medewerkers gebruik van gratis generatieve AI-tools omdat door het bedrijf goedgekeurde alternatieven niet beschikbaar of niet gebruiksvriendelijk zijn. Dit gebrek aan toegankelijke tools drijft medewerkers richting shadow IT-praktijken, waarbij ze ongeautoriseerde apps gebruiken zonder toezicht van IT.

Hoewel deze motivaties vanuit het perspectief van de medewerker begrijpelijk zijn, creëren ze aanzienlijke risico’s voor organisaties—risico’s die proactief moeten worden aangepakt.

Gevolgen van het delen van gevoelige data met LLM’s

De gevolgen van het delen van gevoelige data met generatieve AI-tools reiken veel verder dan de directe voordelen op de werkvloer. Organisaties worden geconfronteerd met diverse risico’s die hun reputatie, financiële stabiliteit en juridische positie kunnen ondermijnen.

1. Risico’s voor de wet bescherming persoonsgegevens 2018

Gratis generatieve AI-platforms gebruiken vaak gebruikersvragen voor modeltraining, tenzij dit expliciet wordt uitgesloten in contracten met bedrijven. Zodra gevoelige informatie in deze systemen wordt geüpload, maakt het deel uit van de trainingsdataset van het model en is het feitelijk buiten de controle van de organisatie. Dit creëert een aanzienlijk risico op het blootstellen van privégegevens van klanten of medewerkers.

2. Kwetsbaarheden in gegevensbeveiliging

Prompts met betrekking tot beveiliging—zoals resultaten van penetratietests of netwerkconfiguraties—zijn bijzonder gevaarlijk als ze via generatieve AI-tools uitlekken. Cybercriminelen kunnen deze informatie misbruiken om kwetsbaarheden te identificeren en gerichte aanvallen op de organisatie uit te voeren.

3. Problemen met naleving van regelgeving

Het delen van gevoelige data met LLM’s kan diverse wetten en regels voor gegevensbescherming schenden, zoals GDPR (General Data Protection Regulation), HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) of CCPA (California Consumer Privacy Act). Bijvoorbeeld:

• General Data Protection Regulation: Het uploaden van persoonsgegevens van EU-burgers zonder de juiste waarborgen kan leiden tot aanzienlijke GDPR-boetes.
• Healthcare Insurance Portability and Accountability Act: Het delen van patiëntgegevens met een LLM kan de privacyregels van HIPAA schenden.
• California Consumer Privacy Act: Ongeautoriseerde openbaarmaking van persoonsgegevens van inwoners van Californië is een CCPA-overtreding, wat kan leiden tot rechtszaken of boetes.

Bovendien verliezen bedrijfsgeheimen hun juridische bescherming als ze via generatieve AI-systemen worden gedeeld—met mogelijk verlies van intellectuele eigendomsrechten tot gevolg.

4. Reputatieschade

Een grootschalig datalek als gevolg van onzorgvuldig gebruik van generatieve AI-tools kan het vertrouwen van klanten ondermijnen en de merkreputatie van het bedrijf schaden. In het digitale tijdperk leiden dergelijke incidenten vaak tot publieke verontwaardiging en langdurige reputatieschade.

5. Risico’s van slechte data-invoer

De risico’s beperken zich niet tot het uitlekken van gevoelige data; foutieve of onnauwkeurige informatie die door LLM’s wordt gegenereerd, kan ook in de bedrijfsprocessen terechtkomen. Als medewerkers vertrouwen op onjuiste inzichten van generatieve AI-tools bij het nemen van beslissingen, kan dit leiden tot kostbare fouten of schendingen van regelgeving.

Hoe bedrijven datalekken door generatieve AI kunnen voorkomen

Om deze risico’s te beperken, moeten organisaties een integrale aanpak hanteren die educatie, technologie en handhaving van beleid combineert. Hieronder lichten we deze strategieën toe.

1. Training- en bewustwordingsprogramma’s uitvoeren

Informeer medewerkers over de risico’s van het delen van gevoelige data:

• Leid medewerkers op over hoe generatieve AI werkt en waarom het uploaden van gevoelige informatie risicovol is.
• Leer strategieën voor het formuleren van queries waarmee medewerkers bruikbare resultaten krijgen zonder beschermde informatie prijs te geven.
• Stimuleer een cultuur van verantwoordelijkheid, waarbij medewerkers hun rol in het beschermen van organisatiedata begrijpen.

2. Toegang tot en gebruik van bestanden monitoren

Implementeer systemen die monitoren wie gevoelige bestanden opent en hoe deze worden gebruikt:

• Gebruik toegangscontrolemechanismen om het gebruik van bestanden op basis van rollen te beperken.
• Zet monitoringtools in die ongebruikelijke activiteiten met gevoelige bestanden of systemen signaleren.

3. Investeren in technologische oplossingen

Investeer in technologische oplossingen die ongeautoriseerde uploads voorkomen:

• Implementeer Preventie van gegevensverlies (DLP: Data Loss Prevention)-software die pogingen om gevoelige bestanden naar externe platforms te uploaden blokkeert.
• Gebruik veilige generatieve AI-tools van ondernemingsniveau die voldoen aan de vereiste voor privacy en naleving.
• Investeer in next-gen DRM-mogelijkheden om het delen van gevoelige data mogelijk te maken, maar het downloaden of doorsturen van die data te voorkomen.
• Implementeer oplossingen zoals de AI Data Gateway van Kiteworks voor extra bescherming (hieronder besproken).

4. Door het bedrijf goedgekeurde tools

Bied medewerkers veilige alternatieven voor gratis generatieve AI-platforms:

• Zorg dat door het bedrijf goedgekeurde tools gebruiksvriendelijk en toegankelijk zijn.
• Beoordeel en actualiseer bedrijfsapplicaties regelmatig om te voldoen aan veranderende zakelijke behoeften en technologische ontwikkelingen.

Kiteworks’ AI Data Gateway: een allesomvattende oplossing

Een van de meest effectieve manieren om de uitdagingen van generatieve AI aan te pakken is het gebruik van de AI Data Gateway van Kiteworks, een speciaal ontwikkelde oplossing voor ondernemingen die zich zorgen maken over het lekken van gevoelige data. Belangrijke kenmerken van de AI Data Gateway van Kiteworks zijn onder andere:

• Gecontroleerde toegang: De gateway zorgt ervoor dat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot gevoelige data bij het gebruik van LLM’s.
• Encryptie: Alle data wordt zowel tijdens verzending als in rust versleuteld, waardoor deze beschermd is tegen ongeautoriseerde toegang.
• Audittrail: Gedetailleerde logs registreren alle interacties tussen medewerkers en LLM’s, wat zorgt voor transparantie en ondersteuning biedt bij naleving van regelgeving.
• Naaadloze integratie: De gateway integreert moeiteloos in bestaande bedrijfsprocessen zonder de productiviteit te verstoren.
• Ondersteuning voor naleving van regelgeving: Door ongeautoriseerde uploads te voorkomen en gedetailleerde logs bij te houden, helpt Kiteworks organisaties aantonen dat ze voldoen aan regelgeving zoals GDPR, HIPAA, CCPA en andere.

Met de AI Data Gateway van Kiteworks kunnen organisaties vol vertrouwen generatieve AI benutten en tegelijkertijd risico’s rond de wet bescherming persoonsgegevens 2018, beveiligingslekken en niet-naleving van regelgeving minimaliseren.

De uitdaging van AI-invoer is groot, maar niet onoverkomelijk

De opkomst van generatieve AI biedt zowel kansen als uitdagingen voor ondernemingen wereldwijd. Hoewel deze tools ongekende efficiëntiewinst opleveren, brengen ze ook aanzienlijke risico’s met zich mee op het gebied van het lekken van gevoelige data—een probleem dat alleen maar groter wordt naarmate het gebruik van LLM’s toeneemt.

Organisaties moeten nu actie ondernemen door robuuste trainingsprogramma’s, monitoringsystemen en geavanceerde oplossingen zoals de AI Data Gateway van Kiteworks te implementeren om hun meest waardevolle bezit te beschermen: hun data. Zo beschermen ze zich niet alleen tegen datalekken, maar tonen ze ook hun inzet voor naleving van regelgeving—een cruciale factor in het steeds complexere digitale landschap van vandaag.

Wil je meer weten over Kiteworks en hoe je jouw gevoelige data beschermt tegen AI-invoer? Plan vandaag nog een persoonlijke demo.