7 manieren waarop Kiteworks uw DSPM-investering versterkt om schaduw-AI-gegevensdeling te stoppen

Data Security Posture Management (DSPM) biedt securityteams de datagerichte zichtbaarheid en beleidskaders die nodig zijn om shadow AI aan te pakken—het ongeoorloofd gebruik van AI-tools die gevoelige data buiten het beheer brengen.

DSPM alleen kan echter het risico van shadow AI data sharing niet volledig stoppen. DSPM ontdekt, classificeert en brengt gevoelige informatie in kaart over clouds, endpoints en integraties, maar alleen wanneer het wordt geïntegreerd met een tool die beleid afdwingt bij uitgaande data, toegangscontroles toepast en data-acces en -beweging volgt, kunnen organisaties AI-inname en exfiltratie effectief voorkomen.

Kiteworks vult uw DSPM aan door uniforme zichtbaarheid van data in beweging te combineren met beleidsafdwinging bij uitgaande data en incidentrespons. Samen helpen Kiteworks en DSPM organisaties hun data te catalogiseren, de datastromen te volgen, te identificeren wie toegang heeft, en te begrijpen hoe AI ermee omgaat—om vervolgens encryptie, zero-trust toegang en audittrail toe te passen om compliant en beheersbaar te blijven. Dit is het praktische pad naar data security posture management voor AI op schaal, met focus op continue governance in plaats van alleen punt-op-punt blokkades.

Aangedreven door de Kiteworks AI Data Gateway kunnen organisaties privacy-by-design controles afdwingen bij elke AI-interactie—prompts en antwoorden bemiddelen, gevoelige elementen maskeren of tokeniseren voordat ze een model bereiken, verkeer alleen naar goedgekeurde AI-aanbieders routeren, en volledige chain-of-custody logging behouden.

Executive Summary

Belangrijkste idee: Door DSPM’s ontdekking en classificatie te combineren met de handhaving van de Kiteworks AI Data Gateway wordt zichtbaarheid omgezet in realtime preventie—prompts en antwoorden bemiddelen, uitgaande data controleren en compliance aantonen om shadow AI data sharing te stoppen.

Waarom dit belangrijk is: Shadow AI is wijdverspreid en risicovol; zonder gereguleerde AI-egress controles lekken gevoelige data, IP en gereguleerde documenten naar modellen. DSPM koppelen aan Kiteworks vermindert inname/exfiltratie, versnelt incidentrespons en brengt AI-gebruik in lijn met GDPR, HIPAA en CCPA.

Belangrijkste inzichten

1. Zichtbaarheid-gedreven governance. Breid DSPM uit met inspectie van data in beweging om AI-endpoints, extensies en stromen te inventariseren, met gebruiker-naar-model attributie en risicocontent via de AI Data Gateway.

2. Beleidsafdwinging bij uitgaande data. Pas toestaan/weigeren, redactie, maskering, tokenisatie of blokkering toe vóór prompts en na antwoorden; handhaaf zero-trust toegang en end-to-end encryptie om gevoelige data privacy-by-design te houden.

3. Snelle incidentrespons. Realtime waarschuwingen, geautomatiseerde playbooks en forensische, manipulatieresistente logs verkorten de blootstellingstijd en versnellen de beheersing bij shadow AI-incidenten.

4. Compliance die u kunt aantonen. Koppel data-inventaris aan regelgeving, handhaaf dataminimalisatie en retentie, en onderhoud onveranderlijke audittrails om te voldoen aan rapportage- en verantwoordingsverplichtingen.

5. Naadloze integratie en educatie. Integreer met DLP, SIEM/SOAR, CASB en identity; lever just-in-time prompts en rolgebaseerde training om risicovol gedrag op het moment van handelen te verminderen.

Kiteworks met DSPM vergroot zichtbaarheid op Shadow AI

Shadow AI ontstaat wanneer medewerkers niet-goedgekeurde AI-tools, browserextensies of integraties gebruiken zonder medeweten van IT, wat ongecontroleerde datastromen en blinde vlekken creëert. Nu het gebruik van enterprise generatieve AI steeg van 74% naar 96% tussen 2023 en 2024, namen ook de shadow AI-risico’s toe; 38% van de medewerkers geeft toe gevoelige data te delen met AI-tools zonder toestemming, volgens IBM’s overzicht van shadow AI-risico’s (zie IBM’s visie op shadow AI). Organisaties pakken dit direct aan door DSPM uit te breiden met zichtbaarheid en controles op data in beweging. Via de AI Data Gateway kan AI-verkeer worden geproxied en geïnspecteerd op het privacyniveau, wat zichtbaarheid op promptniveau, gebruiker-naar-model attributie en beleidscontext biedt zonder gereguleerde data bloot te stellen.

DSPM plus handhaving brengt in kaart:

• Niet-goedgekeurde AI-endpoints (webapps, plugins, mobiele apps) die bedrijfsdata verwerken

• Browserextensies en externe connectors die data ophalen uit e-mail, bestandsoverdracht en SaaS

• Datastromen in beweging, inclusief uploads naar AI-diensten, API-calls en kopieer/plak-gebeurtenissen

• Gebruikers, apparaten en identiteiten betrokken bij AI-interacties via beheerde en onbeheerde kanalen

Waarom eerst zichtbaarheid? U kunt niet beschermen wat u niet ziet—nauwkeurige inventarisatie van AI-tools en datastromen is een vereiste voor effectieve beleidsafdwinging en bescherming tegen AI-data-inname. Een privacybewuste gateway-baseline zorgt er ook voor dat u weet welke prompts, antwoorden en modellen in gebruik zijn voordat u controles instelt.

Voor basiscontext over de DSPM-aanpak die deze zichtbaarheid mogelijk maakt, zie het overzicht van Palo Alto Networks over wat DSPM omvat (wat is DSPM).

Kiteworks met DSPM classificeert en beschermt gevoelige data tegen AI-inname

Dataclassificatie is het proces van identificeren en labelen van informatie op basis van gevoeligheid en wettelijke vereisten, zodat beleid consequent kan worden afgedwongen. DSPM automatiseert het ontdekken en classificeren van PII, PHI, broncode, contracten en intellectueel eigendom; een handhavingslaag past die classificaties vervolgens toe om te waarborgen dat alleen goedgekeurde AI-platforms—en alleen geautoriseerde gebruikers—deze data kunnen benaderen of inladen. De AI Data Gateway operationaliseert privacycontroles inline, handhaaft dataminimalisatie en model-allow/deny beleid op zowel prompts als outputs, zodat gevoelige informatie nooit aan een model wordt blootgesteld tenzij het beleid dit expliciet toestaat.

Incidenten uit de praktijk tonen het belang aan: medewerkers die klantdata of broncode plakken in publieke AI-tools hebben geleid tot spraakmakende lekken, waaronder de code-onthulling door Samsung-ingenieurs (zie shadow AI voorbeelden en de Samsung-case). Shadow AI-datalekken stellen 65% meer persoonlijk identificeerbare informatie en 40% meer intellectueel eigendom bloot dan andere incidenten, wat de cruciale noodzaak van precieze controles onderstreept (shadow AI stats report).

Operationaliseer bescherming op het moment van AI-risico:

• Granulaire beleidsregels: toestaan, redigeren, maskeren, tokeniseren of blokkeren van data naar AI op basis van labels en context—toegepast vóór prompts en na antwoorden om privacy te behouden

• End-to-end encryptie: bescherm gevoelige data in rust en onderweg binnen het Private Data Network

• Zero-trust toegang: verifieer gebruiker, apparaat en risicosignalen voordat AI-interacties worden toegestaan

• Manipulatieresistente logging: onveranderlijke registraties van AI-gerelateerde toegang en overdrachten voor forensisch onderzoek, inclusief prompt- en antwoordtelemetrie

Voor organisaties die gereguleerde AI mogelijk maken, sluit Microsoft’s advies over DSPM-overwegingen voor AI aan bij deze classificatie-tot-controle aanpak (Microsoft DSPM for AI considerations).

Kiteworks met DSPM maakt snelle incidentrespons mogelijk bij AI-gerelateerde datablootstelling

Incidentrespons is het gecoördineerde proces om een datalek te detecteren, in te dammen, uit te roeien en te herstellen. Wanneer shadow AI data blootstelt, zijn snelheid en precisie essentieel. Onderzoek toont aan dat 97% van de AI-gerelateerde datalekken onvoldoende toegangscontroles had—verkeerde configuraties, overmatig delen en onbeheerde endpoints vergroten de impact (shadow AI stats report).

Geïntegreerde handhaving versnelt AI-incidentrespons met:

• Realtime waarschuwingen bij overdracht van gevoelige data naar niet-goedgekeurde AI-tools

• Geautomatiseerde playbooks om inhoud te isoleren, delen in te trekken en inloggegevens te roteren

• Forensische logs die vastleggen wie wat heeft gedeeld, met welke AI, vanaf welk apparaat en wanneer

Een typische responsworkflow:

1. Detecteren: Alert wordt geactiveerd bij de AI Data Gateway op abnormale AI-gerichte databeweging.

2. Beoordelen: Classificeer de ernst van het incident met behulp van datalabels, gebruikersrisico en AI-toolreputatie.

3. Inperken: Blokkeer verdere exfiltratie automatisch bij de gateway; isoleer getroffen accounts en repositories.

4. Onderzoeken: Correlatie van identiteit, apparaat en sessiedetails; controleer onveranderlijke audittrails, inclusief prompt/antwoordgeschiedenis.

5. Uitroeien: Verwijder resterende delen, trek tokens in en schakel risicovolle integraties uit.

6. Herstellen: Herstel schone datastatus; valideer beleidsdekking en repareer gaten.

7. Leren: Werk regels, gebruikersprompts en goedgekeurde AI-lijsten bij om herhaling te voorkomen.

Kiteworks met DSPM ondersteunt naleving van regelgeving voor AI-datagebruik

Naleving betekent voldoen aan kaders zoals GDPR, HIPAA en CCPA die privacy, beveiliging en rapportage reguleren. Shadow AI creëert blinde vlekken in regelgeving—niet-goedgekeurde tools kunnen juridische sancties en reputatieschade veroorzaken wanneer ze gereguleerde data buiten governance verwerken (waarom shadow AI compliance risico vergroot).

Breid uw DSPM-compliance uit naar AI:

• Data-inventaris gekoppeld aan regelgeving (GDPR/HIPAA/CCPA)

• Continue monitoring van AI-gerelateerde toegang en overdrachten

• Versleutelde overdracht en opslag, met sleutelbeheercontroles

• End-to-end audittrails voor onderzoek en rapportage

• Beleidsgebaseerde dataminimalisatie en retentie, afgedwongen bij de AI Data Gateway om privacy-by-design en doelbeperking te waarborgen

Voor meer inzicht in risicoprofielen en governancepatronen rond AI, zie de analyse van Kiteworks over de AI data security crisis in 2025 (Kiteworks: AI data security crisis 2025).

Kiteworks met DSPM integreert medewerkerseducatie om shadow AI-risico’s te verminderen

Menselijk gedrag veroorzaakt het merendeel van de shadow AI-blootstelling. Drieënveertig procent van de medewerkers meldt gevoelige data te delen met AI-tools zonder medeweten van de werkgever, vaak met goede bedoelingen maar slechte gevolgen (shadow AI stats report). Technologie plus training is de oplossing.

Hoe risicovol gedrag te verminderen:

• Just-in-time prompts: Inline waarschuwingen wanneer gebruikers proberen gevoelige data te plakken of uploaden naar AI—geleverd via de AI Data Gateway op het moment van handelen

• Beleidsherinneringen: Contextuele begeleiding over goedgekeurde AI-tools en veilige deelopties

• Gerichte training: Rolgebaseerde educatie op basis van gebruikersrisicoprofielen en incidenten

Belangrijk gedrag dat leidt tot shadow AI-risico—en hoe educatie helpt:

• Kopiëren/plakken van klant- of patiëntdata in publieke AI-chats → leer redactie/tokenisatie en goedgekeurde AI-kanalen aan

• Uploaden van codefragmenten voor debugging → bied veilige, goedgekeurde AI-omgevingen met logging

• Installeren van AI-browserextensies → vereis goedkeuring van extensies en leg dataverzamelingsrisico’s uit

• Gebruik van persoonlijke AI-accounts voor werk → handhaaf SSO en verduidelijk beleid voor acceptabel gebruik

Kiteworks met DSPM integreert naadloos met bestaande beveiligingskaders

Ongeautoriseerde AI opereert vaak buiten traditionele controles, waardoor integratie cruciaal is om dekking uit te breiden (waarom shadow AI standaardcontroles omzeilt). Vul DLP, SIEM en CASB aan—en uw DSPM—om governance te verenigen over goedgekeurde en niet-goedgekeurde AI-endpoints. Als gereguleerde proxy tussen gebruikers en LLM’s centraliseert een AI Data Gateway beleidsafdwinging en privacycontroles, terwijl het rijke telemetrie levert aan bestaande security stacks.

Hoe integratie eruitziet:

• API’s en webhooks om context te delen met SIEM/SOAR voor gecorreleerde detecties en geautomatiseerde respons

• CASB-afstemming om app-gebaseerde controles af te dwingen terwijl Kiteworks data-in-beweging en ongecontroleerde kanalen dekt

• DLP-aanvulling met echte data posture awareness—labels, repositories en AI-specifiek beleid

• Identity-integratie (SSO/MFA) om least-privilege, apparaatstatuscontroles en voorwaardelijke AI-toegang af te dwingen

• Gecentraliseerde dashboards om AI-interacties, beleidsacties en compliance-KPI’s op één plek te volgen

Voor extra perspectief op het beveiligen van data in beweging—vaak de blinde vlek die door shadow AI wordt benut—zie de DSPM for data in motion guidance van Kiteworks (Kiteworks: DSPM for data in motion).

Kiteworks met DSPM voert regelmatige audits uit om shadow AI-bedreigingen te identificeren

Shadow AI is een bewegend doelwit; 29% van de medewerkers betaalt zelf voor AI-tools, waardoor ongemonitorde kanalen ontstaan die snel verschijnen en evolueren (shadow AI stats report). Regelmatige audits onthullen nieuwe tools, integraties en gedrag voordat ze tot datalekken leiden.

Een typische AI-gerelateerde DSPM-auditcyclus met DSPM en Kiteworks:

• Scope: Bepaal bedrijfsunits, repositories en AI-endpoints om te beoordelen

• Ontdekken: Vernieuw de AI-toolinventaris; scan op nieuwe extensies en integraties

• Analyseren: Correlatie van datastromen, labels en afwijkende toegangsprofielen

• Valideren: Test beleid tegen echte AI-interacties; simuleer egress-scenario’s

• Herstellen: Werk allowlists/blocklists bij; verfijn just-in-time prompts en gebruikerseducatie

• Rapporteren: Lever executive-ready metrics en bewijs voor auditors en toezichthouders

Voorbeeld auditchecklist:

• Zijn alle AI-tools en extensies geïnventariseerd en risicogescoord?

• Is gevoelige data consequent gelabeld over repositories heen?

• Zijn beleid dat niet-goedgekeurde AI-inname blokkeert effectief en getest?

• Zijn incident response playbooks actueel en geoefend?

• Leggen audittrails end-to-end AI-interacties vast voor ten minste de vereiste retentieperiode?

Operationaliseer DSPM voor AI met de Kiteworks AI Data Gateway

Shadow AI-risico kan niet alleen door ontdekking worden geëlimineerd. In deze post is uiteengezet hoe zichtbaarheid, classificatie en data-in-beweging controles samen AI-inname en exfiltratie stoppen; incidentrespons versnellen; voldoen aan wettelijke vereisten; integreren met DLP, SIEM, CASB en identity; en governance ondersteunen via audits en gebruikerseducatie.

De Kiteworks AI Data Gateway operationaliseert deze resultaten. Het bemiddelt prompts en antwoorden, maskeert of tokenizeert gevoelige elementen, routeert alleen naar goedgekeurde modellen, handhaaft zero-trust toegang en end-to-end encryptie, en legt volledige chain-of-custody logging vast—waardoor DSPM-inzichten worden omgezet in gereguleerd AI-gebruik, realtime preventie en aantoonbare compliance op schaal.

Meer weten over het versterken van uw DSPM-investering om shadow AI data sharing te stoppen? Plan vandaag nog een aangepaste demo.

Aanvullende bronnen

• Brief Kiteworks + Data Security Posture Management (DSPM)
• Blog Post DSPM vs Traditionele Data Security: Kritieke databeschermingsgaten dichten
• Blog Post DSPM ROI Calculator: Branche-specifieke kostenvoordelen
• Blog Post Waarom DSPM tekortschiet en hoe risicoleiders beveiligingsgaten kunnen beperken
• Blog Post Essentiële strategieën voor het beschermen van DSPM‑geclassificeerde vertrouwelijke data in 2026