Turvallisuusryhmät tarkkailivat korkean riskin työntekijöitä, jotka olivat alttiita lataamaan tiedostoja ennen yrityksen poistumista, tai huolimattomia työntekijöitä, jotka osallistuivat harkitsemattomaan käyttäytymiseen (esimerkiksi napsauttamalla phishing-linkkiä.) Riskit eivät enää rajoitu pahanlaatuisiin työntekijöihin vaan myös niihin, jotka haluavat tehdä työstään helpompaa.Käyttämällä laajalti saatavilla olevia AI-työkaluja ja -alustoja työhön he voivat vahingossa jakaa arkaluonteisia tietoja turvallisen liiketoimintaympäristönsä ulkopuolella. Lisääntyneen sisäpiiritiedon riskejä koskevat tiedot perustuvat Proofpointin tutkimukseen ”Kaksi kolmasosaa CISO:ista on kokenut merkittävän tietojen menetyksen viime vuonna, ja sisäpiiritietoiset tapahtumat ovat syiden listan kärjessä.” CISO-raportin ääni CISO-raportin ääni Tietojen liikkuvuus on myös muuttunut dramaattisesti. Vakiomuotoisten hyväksyntäkanavien sijaan tiedot liikkuvat nyt horisontaalisesti tiimien, työkalujen ja tekoälyn avustajien välillä. Yhdysvalloissa ovat huolissaan asiakastietojen vuotamisesta julkisten AI-alustojen kautta. 80 prosenttia CISO:sta 80 prosenttia CISO:sta Tämän jälkeen malli kerää tietoja sisäisistä järjestelmistä (esim. CRM, ERP) ja useista ulkoisista lähteistä (esim. verkkosivustot, sosiaalinen media), ja lähettää sitten yhdistetyt tulokset käyttäjän yhteistyöalustan (Slack) kaikille jäsenille. AI kuin data-liikkeen kerros AI muutti periaatteessa tietojen elinkaarta organisaatioissa. Perinteisesti oli selkeitä handoffeja, joissa työntekijä ladasi tiedoston, muokasi sen ja lähetti sen työtoveriin. AI-työnkulut eivät ole samat. Työntekijä esittää kysymyksen. AI-avustaja vetää tietoja monista lähteistä vastaamaan kysymykseen. Se tiivistää asiakirjoja, muuttaa tietojen muotoa ja tuottaa tuloksen, jota voidaan jakaa yhteistyöalustoilla. Jokainen askel tapahtuu sekunneissa hyvin vähän ihmisen valvontaa. "Koska organisaatiot ottavat käyttöön itsenäisiä agentteja, jotka voivat selata, kirjoittaa koodia ja toimia useissa järjestelmissä, itsenäisyydestä tulee merkittävä riskimäärittäjä", Proofpointin ammattilaiset sanovat. . Aiheeseen liittyviä kirjoituksia Aiheeseen liittyviä kirjoituksia Tämä "multi-hop" -toiminta vaikeuttaa suojaamista. AI-agentit ja lisäosat voidaan asentaa useampaan kuin yhteen järjestelmään. He keräävät tietoja CRM: stä, vertailevat sitä sähköpostiarkistoihin, lisäävät sen yhteistyöalustan tietoihin ja lähettävät tulokset analyysityökalulle, joka ei ole osa yritystäsi. Insiderin laajennus: Ajatus vs. mukavuus Sinulla oli huonoja toimijoita yrityksessä varastamalla tietoja ja huolimattomia työntekijöitä, jotka eivät kiinnittäneet huomiota turvallisuuskoulutukseen. Työntekijät eivät yritä aiheuttaa vahinkoa. He yrittävät työskennellä tehokkaammin ja täyttää huomisen määräajat. Asiakassopimuksen liittäminen ChatGPT:hen ja yhteenvedon pyytäminen on nopeampaa kuin 40 sivun manuaalinen lukeminen. Taloudellisen laskentataulukon lataaminen AI-avustajalle tuottaa kaavioita sekunneissa tuntien sijaan. Useimmat työntekijät eivät vieläkään tiedä, missä linjat ovat politiikoille.Yritykset ovat hitaita määrittelemään, mitä datatyöntekijät voivat antaa AI-työkaluille. Tai mitä tapahtuu tietoille, kun se on syötetty tekoälyn järjestelmään.Kun säännöt eivät ole selkeitä, ihmiset tekevät mitä heidän on tehtävä saadakseen työnsä tehdyksi. Hyväksyttävä käyttö työpaikalla Hyväksyttävä käyttö työpaikalla Yhteistyöalustat kuin AI Gateways Yhteistyöalustat ovat ensimmäinen paikka, jossa suurin osa tiedoista siirtyy tekoälyjärjestelmiin. Slack, Teams, Gmail, Google Workspace ja Microsoft 365 ovat kaikki tietojen "ensimmäisiä hyppyjä", kun ne lähtevät yrityksesi tiloista ja ne imeytyvät nykypäivän tekoälytyökaluihin. OAuth-oikeudet ja API-liittimet mahdollistavat yhteyden. Työntekijä asentaa tuottavuuslaajennuksen, joka väittää tiivistävän Slack-keskusteluja tai auttavan heitä kirjoittamaan sähköpostiviestejä. Sovellus pyytää laajaa pääsyä työtilan tietoihin. Monet ihmiset napsauttavat "sallia" tietämättä, mitä he sallivat. Nyt kolmannen osapuolen AI-palvelu voi lukea kuukausien arvoisia viestejä, jaettuja tiedostoja ja kalenteritietoja. CISO:illa on merkittäviä aukkoja kyvystään nähdä, mitä näissä työnkulkuissa tapahtuu. He eivät useinkaan pysty vastaamaan yksinkertaisiin kysymyksiin siitä, mitä AI-työkaluja työntekijät käyttävät työskentelemään yhdessä. Heillä ei ole mitään kaukosäätöä sen seuraamiseksi, mitkä tiedot kulkevat näiden integraatioiden kautta. He eivät tiedä, kuka lähettää yksityisiä tietoja AI-järjestelmiin tai mihin tuotot menevät niiden luomisen jälkeen. Miksi perinteiset kontrollit eivät kartoita puhtaasti Perinteiset turvallisuuskehykset on rakennettu eri, ennustettavissa oleville uhkamalleille, joten niillä on merkittäviä haittoja käsiteltäessä sitä, miten tekoäly todella siirtää tietoja nykyaikaisissa organisaatioissa. 
 
 
 
 Staattinen vs. dynaaminen: Perinteiset DLP- ja CASB-ohjaimet perustuvat staattiseen hallintoon, joka perustuu ennalta määriteltyihin sääntöihin siitä, mihin tietoja voidaan lähettää. Ihminen vs. automatisoitu: Viime vuosina sisäpiirien käyttäytyminen vaati ihmisiä tekemään päätöksiä useimmissa vaiheissa. AI automatisoi osittain tietojen imeytymisen, muuntamisen ja uudelleenjakelun agenttien ja / tai avustajien kautta. IAM-kehykset antavat käyttäjille pääsyn, mutta niitä ei ole suunniteltu hallitsemaan sitä, mitä automatisoidut AI-työnkulut voivat pyytää käyttäjän puolesta. Ennustettavissa vs. kehittyvissä: Kun työnkulut seuraavat ennustettavissa olevia malleja, turvallisuusryhmät voivat tyypillisesti esiluokitella todennäköisiä altistumisreittejä. AI-työnkulut ovat kehittyvissä; työntekijä voi syöttää tietoja viidestä eri järjestelmästä tavalla, jota kukaan ei odottanut. Mitä CISO: t kysyvät (tai kysyvät pian) Nämä kysymykset eivät ole vain teoreettisia kysymyksiä; ne ovat todellisia haasteita, jotka edellyttävät strategista hallintotapaa. 
 
 
 
 
 
 Mitkä AI-työkalut ovat sanktioituja verrattuna varjoon?Jotta onnistunut hallintokehys voidaan rakentaa, sinun on ymmärrettävä kaikki tällä hetkellä käytössä olevat AI-sovellukset. Yritysten on oltava selvillä siitä, pystyvätkö AI-järjestelmät käsittelemään asiakastietoja, taloudellisia tietoja, lähdekoodia tai sääntöjen alaisia tietoja. Mihin AI-tuotettu sisältö matkustaa sen jälkeen? AI tekee yhteenvetoja tai raportteja, joita jaetaan muiden tiimien tai ulkopuolisten kumppaneiden kanssa. Kuinka auditoimme, luokittelemme ja kirjaamme tekoälyn vuorovaikutusta?Ilman lokalisointitoimintoja turvallisuusjoukkueet eivät voi tutkia tapahtumia tai saada rekistereitä valmiiksi vaatimustenmukaisuuden sääntelyviranomaisille, kun he alkavat esittää kysymyksiä. Kun selvitetään, kuka on vastuussa hallinnon valvonnasta (esimerkiksi CISO, tietoryhmät, oikeudellinen tai vaatimustenmukaisuus) auttaa välttämään aukkoja, joissa kukaan ei ole vastuussa. Teollisuuden näkymät Insider Risk Insider-riski ei enää ole pelkästään yksilöllinen ongelma, vaan siihen sisältyy myös tekoälyn työnkulkujen ja dataliikenteen mallien tutkiminen.Käyttäjien käyttäytymisen analyysi yksinään ei auta turvallisuusryhmiä käsittelemään tätä.Automaattiset agentit, API-liittimet ja integroinnit yhteistyöalustoihin ovat nyt osa uhka-mallia. ”Organisaatiot lakkaavat käsittelemästä inhimillisiä signaaleja, identiteettitietoja ja teknisiä tapahtumia erillisinä virtauksina”, Proofpoint ennustaa. ”Insider riskienhallinnan seuraava kehitys riippuu näiden alueiden yhdistämisestä, koska todellinen riski ilmenee harvoin yhdessä ulottuvuudessa.” Tästä syystä tekoälyn käyttöönotto edellyttää, että koko yritys jakaa vastuunsa. Kun on kyse tietohallinnon, sovellusten turvallisuuden, oikeudellisen politiikan ja vaatimustenmukaisuusmääräysten hallinnasta, CISO: t eivät voi käsitellä tätä ongelmaa yksin. Ota vastaan AI ei tee uusia sisäpiirejä. Se muuttaa tapaa, jolla ihmiset, jotka työskentelevät tietojen kanssa, jakavat sen päivittäin. Sen sijaan, että kysyisivät aikomuksesta, painopiste on siirtynyt näiden työkalujen näkyvyyden lisäämiseen ja sääntöjen luomiseen, jotka sopivat siihen, miten työntekijät todella käyttävät niitä. 
 
 Tämä tarina jaettiin Jon Stojanin julkaisemana HackerNoonin Business Blogging Program -ohjelman puitteissa. Tämä tarina jaettiin Jon Stojanin julkaisemana HackerNoonin Business Blogging Program -ohjelman puitteissa.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

Uusi sisäpiiriririski: AI muuttaa tapaa, jolla tiedot liikkuvat yrityksen sisällä

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Why The "Missing Middle" Is The Biggest Untapped Opportunity in 2026

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

10x Research: How a FIL Backed USD Stablecoin By Secured Finance Would Boost The Filecoin Ecosystem

Why The "Missing Middle" Is The Biggest Untapped Opportunity in 2026

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

10x Research: How a FIL Backed USD Stablecoin By Secured Finance Would Boost The Filecoin Ecosystem

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps