Was sind AI-Governance-Tools?

AI-Governance Tools sind Plattformen, die Organisationen dabei helfen, AI-Nutzungsrichtlinien zentral zu erlassen, zu verwalten und durchzusetzen, die sich auf Daten, Modelle, Agenten und Anwendungen beziehen. Mit dem wachsenden Einsatz von AI – einschließlich autonomer Agenten, GenAI und AI-Funktionen, die in SaaS-Tools eingebettet sind – sehen sich Organisationen zunehmenden Sicherheitsrisiken gegenüber, die durch Governance-Richtlinien und Sicherheitskontrollen verwaltet werden müssen.

Die Rolle der AI-Governance-Tools besteht nicht darin, Richtlinien zu ersetzen, sondern sie durch Automatisierung, Überwachung und technische Kontrollen umzusetzen und durchzusetzen. Diese Lösungen fungieren als Brücke zwischen den übergeordneten Zielen der AI-Governance und Sicherheit einer Organisation und deren Umsetzung und Durchsetzung im täglichen Betrieb.

Wie passen AI-Governance-Tools in die Unternehmens-AI-Strategie?

Während Organisationen von der Interaktion mit GenAI-Chatbots zur Einbettung autonomer AI in kritische Arbeitsabläufe übergehen, wird AI-Governance wichtiger denn je. Die Umsetzung verantwortungsvoller AI-Prinzipien erfordert ein tiefes Verständnis der AI-Nutzung einer Organisation und wie man Leitplanken und Sicherheitskontrollen implementiert, um diese Prinzipien im täglichen Betrieb zu verankern.

AI-Governance-Tools helfen Organisationen, von übergeordneten Richtlinien und Zielen zu den technischen Kontrollen überzugehen, die diese durchsetzen. Diese Lösungen sollten sich in die bestehenden Risiko-, Compliance- und Sicherheitsprozesse des Unternehmens integrieren und nicht als eine weitere isolierte Punktlösung fungieren.

AI-Governance-Tools im Kontext von AI-Governance-Programmen

AI-Governance-Tools nehmen nicht die Verantwortung für die Definition von Governance-Programmen weg. Stattdessen bieten sie die erforderlichen Fähigkeiten und Werkzeuge, um diese zu unterstützen und durchzusetzen, einschließlich:

• Entdeckung
• Durchsetzung von Richtlinien
• Monitoring
• Berichterstattung

Diese Fähigkeiten sind entscheidend für die Aufsicht auf Vorstandsebene und Führungsebene über AI und überbrücken die Lücke zwischen hochrangigen Richtliniendokumenten und messbaren Kontrollen und Kennzahlen.

Welche Probleme helfen AI-Governance-Tools zu lösen?

AI-Governance-Tools helfen Organisationen, umfassende Richtlinien zu implementieren, die alle ihre AI-Nutzungen abdecken. Wesentliche Herausforderungen, die sie ansprechen helfen, umfassen:

• Sichtbarkeitslücken: Die Vielfalt der AI-Lösungen (GenAI, Agenten, AI-gestützte SaaS-Tools usw.) macht die Überwachung und Verwaltung von AI komplex.
• Schatten-KI Die unbefugte Nutzung von KI-Tools kann Risiken für die Datensicherheit und Stabilität sowie die Sicherheit kritischer Arbeitsabläufe schaffen.
• Datenausfluss: GenAI- und SaaS-Tools können sensible Daten an unbefugte Dritte weitergeben.
• Nicht konforme KI-Nutzung: Die Nichteinhaltung der Unternehmensrichtlinien für KI und Sicherheit könnte die Organisation in Konflikt mit der DSGVO, dem CCPA und dem EU-KI-Gesetz bringen.

Verwaltung von Shadow AI und nicht genehmigten KI-Tools

Shadow AI bezieht sich auf die unbefugte Nutzung von KI-gestützten Tools. Dazu gehören GenAI-Chatbots, KI-Coding-Assistenten, SaaS-Lösungen mit KI-Funktionen, autonome Agenten und andere Lösungen.

Die Nutzung dieser Tools ohne Genehmigung schafft erhebliche Risiken für die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften für das Unternehmen. KI-Governance-Tools können helfen, KI-Tools, die im Unternehmen verwendet werden, automatisch zu entdecken, deren Nutzung zu profilieren und Daten bereitzustellen, um Entscheidungen über deren Verwaltung zu informieren, wie z.B. Blockieren, Einschränken oder Onboarding gemäß den Richtlinien.

Reduzierung von Datenausfluss und Datenschutzrisiken

Ungeregelte KI-Nutzung kann sensible Unternehmensdaten auf verschiedene Weise offenlegen. Nutzer können Unternehmens- oder Kundendaten in Eingabeaufforderungen oder Trainingsdaten einbeziehen, und KI-Systeme könnten Inhalte generieren oder Maßnahmen ergreifen, die sensible Informationen unbefugten Nutzern offenlegen.

KI-Governance-Tools können helfen, dieses Risiko zu managen, indem sie Datenflüsse in und aus KI-Systemen überwachen. Dies ermöglicht es der Organisation, sensible Daten herauszufiltern und sich an die Anforderungen des Datenschutzes wie DSGVO, CCPA und das EU-KI-Gesetz anzupassen.

Unterstützung der Einhaltung von Vorschriften, ethischen Standards und internen Richtlinien

Mit dem Wachstum der KI-Nutzung setzen Regulierungsbehörden Anforderungen für prüfbare Kontrollen um, um die potenziellen Bedrohungen im Zusammenhang mit KI zu managen. Dazu gehören das Potenzial für Datenlecks, voreingenommene Ergebnisse und Ausfallzeiten kritischer Geschäftsabläufe.

Die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes und des NIST AI RMF erfordert tiefes Verständnis und Kontrolle über die Handlungen von KI-Systemen. KI-Governance-Tools helfen, Beweise, Protokolle und Richtlinienzuordnungen zu zentralisieren, die rechtliche, Risiko- und Prüfungsteams während der Bewertungen nutzen können.

Welche Kernfähigkeiten definieren moderne KI-Governance-Tools?

KI-Governance-Tools sind darauf ausgelegt, Unternehmen dabei zu helfen, die Herausforderung zu meistern, hochrangige politische Ziele in technische Kontrollen zu übersetzen. Die Ansätze hierfür können variieren, aber es gibt einige Kernfähigkeiten, die in integrierten KI-Governance-Lösungen auftreten, darunter Entdeckung, Klassifizierung, Definition von Richtlinien, Durchsetzung, Überwachung, Reaktion auf Vorfälle und Berichterstattung.

Entdeckung von KI- und Datenressourcen

Die Entdeckung von KI- und Datenressourcen ist entscheidend, um die Herausforderungen der Schatten-KI und der Sichtbarkeit einer Organisation anzugehen. Ohne ein klares Verständnis der KI-Nutzung in der Organisation ist es unmöglich, diese zu sichern und mit den Compliance-Anforderungen in Einklang zu bringen.

KI-Entdeckungslösungen arbeiten automatisch daran, KI-Modelle, Inferenzendpunkte, KI-SaaS-Anwendungen, KI-Agenten und Datenquellen, die sie im gesamten Unternehmen speisen, zu identifizieren und bieten ein umfassendes Inventar für die Verwaltung von Tools und die Governance von Richtlinien. Wenn sich jedoch die KI-Nutzung einer Organisation weiterentwickelt, werden diese Bestände schnell veraltet, was eine fortlaufende Entdeckung unerlässlich macht, um die Sichtbarkeit auf dem neuesten Stand zu halten.

Definition, Orchestrierung und Durchsetzung von Richtlinien

KI-Governance-Tools zentralisieren das Management der KI-Richtlinien einer Organisation und verringern das Risiko von Richtlinien- und Sicherheitslücken aufgrund isolierter, eigenständiger Sicherheitswerkzeuge. Diese KI-Governance-Plattformen führen zentrale Richtlinienkataloge, die definieren, wer welche KI-Systeme mit welchen Daten und unter welchen Einschränkungen nutzen kann.

Neben der Definition von Richtlinien müssen KI-Governance-Plattformen auch die Fähigkeit zur Durchsetzung dieser Richtlinien haben. Aus diesem Grund benötigen Plattformen eine tiefe Integration mit dem bestehenden Sicherheits-Stack der Organisation. Zum Beispiel kann KI-Governance, die als Teil einer SASE-Plattform bereitgestellt wird, nativ ZTNA, CASB, DWG, DLP und andere integrierte Fähigkeiten nutzen, um Unternehmens-KI-Richtlinien über das gesamte Unternehmens-WAN durchzusetzen.

Überwachung, Warnungen und Berichterstattung zu KI-Risiken

Neben der Durchsetzung der Unternehmens-KI-Richtlinien sollten KI-Governance-Tools der Organisation auch Einblicke in ihre KI-Risikoexposition bieten. Dies umfasst die Aufdeckung verdächtiger KI-Nutzung, Richtlinienverletzungen und Abweichungen von definierten Leitplanken.

Zum Beispiel kann eine Plattform Warnungen bezüglich übermäßig sensibler Daten in Eingabeaufforderungen, anomalen Zugriff auf KI-Agenten oder unsicheren Modellantworten, die zur Überprüfung markiert sind, generieren. Dadurch ermöglicht sie dem Unternehmen, präventive Maßnahmen upstream zu ergreifen, wie z.B. zusätzliche Schulungen durchzuführen oder den Zugang für risikobehaftete Benutzer einzuschränken.

Wie funktioniert KI-Richtlinie als Code in der Praxis?

Die KI-Politik als Code implementiert die Prinzipien der Infrastruktur als Code (IaaC) für KI-Richtlinien und -Schutzmaßnahmen. Unter diesem Modell werden Unternehmens-KI-Richtlinien in einem maschinenlesbaren Format definiert, das es ermöglicht, sie direkt zu testen und bereitzustellen. Durch diese Vorgehensweise können DevSecOps-Teams KI-Richtlinien versionieren, sie in CI/CD-Pipelines einfügen und vor der Bereitstellung validieren.

Kodierung von Schutzmaßnahmen als maschinenlesbare Regeln

Die Implementierung von KI-Politik als Code umfasst das Schreiben von KI-Schutzmaßnahmen als maschinenlesbare Regeln. Wesentliche Elemente sind:

• Erlaubte KI-Dienste
• Datenklassifizierung:
• Strikte Zugriffsrichtlinien:
• Einschränkungen bei Eingabeaufforderungen
• Regionale Compliance-Beschränkungen

Die Implementierung von Richtlinien als Code hilft, Konfigurationsabweichungen zu verhindern, da sich Richtlinien und deren Implementierungen auseinanderentwickeln. Darüber hinaus werden KI-Governance-Richtlinien wiederholbarer, da Codebeispiele ohne die Notwendigkeit, die Logik der Richtlinien in durchsetzbare Kontrollen zu übersetzen, erneut angewendet werden können.

Integration von Politik als Code in DevSecOps-Pipelines

Die Implementierung von KI-Richtlinien als Code ermöglicht die Integration von KI-Governance-Tools in bestehende DevSecOps-Workflows. Dies umfasst:

• Bereitstellung von Richtlinien über CI/CD-Pipelines
• Versionskontrolle über Git-Repositories
• Automatisierte Vorabtests der Wirksamkeit von Richtlinien

Durch diese Vorgehensweise stellen Sicherheits- und Plattformteams eine konsistentere Durchsetzung der Unternehmens-KI-Richtlinien in neuer Software sicher. Darüber hinaus wird dies durch automatisierte Prüfungen erreicht, die manuelle Genehmigungen und zusätzlichen Reibungsverlust sowie Overhead in den Bereitstellungsprozessen einschränken.

Was ist ein KI-Governance-Rahmenwerk und wie operationalisieren Tools es?

Ein KI-Governance-Rahmen ist ein strukturiertes Modell für die KI-Governance einer Organisation, einschließlich Prozesse, Rollen und Prinzipien, wie dem NIST AI RMF. KI-Governance-Tools können dabei helfen, Richtlinien, Kontrollen und Kennzahlen an diesen Rahmenwerken auszurichten, um die Einhaltung von Vorschriften zu vereinfachen.

Mapping-Tools zum NIST AI RMF und dem EU AI Act

Die verschiedenen Fähigkeiten von KI-Governance-Tools lassen sich oft direkt auf die Schlüsselelemente von KI-Governance-Rahmenwerken abbilden. Zum Beispiel entspricht die automatisierte Entdeckung der KI-Nutzung den Funktionen „Governance“ und „Mapping“ des NIST AI RMF, während Risikoanalysen und Kontrollen Teile der Elemente „Messen“ und „Verwalten“ sind. Durch die Nutzung dieser Tools können Organisationen leichter die KI-Modelle und Anwendungsfälle identifizieren und verfolgen, die unter den EU AI Act und ähnlichen Vorschriften in höhere Risikokategorien fallen.

Rollenbasierte Governance für Sicherheit, Compliance und Geschäftsinhaber

Die Definition von Verantwortlichkeit ist ein zentrales Element jedes KI-Governance-Programms. KI-Governance-Tools können bei der Definition und Verwaltung von RACI (Responsible, Accountable, Consulted, and Informed)-ähnlichen Rollendefinitionen für wichtige Interessengruppen helfen, einschließlich:

• Sicherheitsverantwortliche
• Datenschutzbeauftragte
• Compliance
• Anwendungsinhaber
• Geschäftsinteressierte

Die Komplexität der KI-Governance – die tiefes technisches Wissen und ein Verständnis von Risiken und anwendbaren Vorschriften erfordert – macht oft einen kollaborativen Ansatz überlegen gegenüber Top-Down-Vorgaben. Mit klar definierten Rollen können Organisationen effektive Governance-Programme aufbauen, die die Stärken aller relevanten Parteien nutzen.

Wie integrieren sich KI-Governance-Tools mit Netzwerk-, Sicherheits- und SASE-Kontrollen?

SASE-Governance-Tools müssen mit dem Rest des Sicherheitsstacks einer Organisation integriert werden. Sie benötigen Zugang zu Identitäts-, Netzwerk- und Datenschutzfunktionen, um Unternehmensrichtlinien durchzusetzen und potenzielle Verstöße zu identifizieren.

Eine der effektivsten Methoden zur Implementierung von KI-Governance besteht darin, sie als Teil einer konvergierten SASE-Plattform bereitzustellen. Zum Beispiel ermöglicht die Integration von KI-Governance mit CASB und SWG einer Organisation, die Nutzung von KI-gestützten SaaS-Anwendungen und GenAI-Chatbots zu überwachen und zu verwalten.

Die Ausrichtung der KI-Governance auf SASE und SSE

Ein wesentlicher Vorteil von SASE und SSE besteht darin, dass sie Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen in einer einzigen, cloudbasierten Plattform zentralisieren. Diese Kombination bedeutet, dass der gesamte WAN-Verkehr durch SASE PoPs geleitet wird, wodurch sie den Verkehr inspizieren und KI-Richtlinien basierend auf Identität, Anwendung und Datentyp durchsetzen können. Infolgedessen kann die Organisation die KI-Governance über das gesamte Unternehmens-WAN aus einer einzigen Lösung heraus verwalten.

Koordination mit CASB, SWG, DLP und ZTNA

KI-Governance-Tools können mit verschiedenen in SASE integrierten Tools, wie CASB und SWG, integrieren und Richtlinien sowie Kontext austauschen. Dies ermöglicht es diesen Tools, Inhalte zu überwachen und zu blockieren, die gegen die Unternehmensrichtlinien für KI verstoßen, während sie auch Daten an das KI-Governance-Tool weiterleiten.

KI-Governance-Tools können auch mit anderen Elementen des konvergierten Sicherheitsstacks von SASE kombiniert werden. Zum Beispiel kann DLP Datenexfiltration über KI-Tools verhindern, und ZTNA implementiert Zugriffssteuerungen mit minimalen Rechten für KI-Dienste.

Häufig gestellte Fragen zu KI-Governance-Tools

Was ist der Unterschied zwischen KI-Governance-Tools und KI-Sicherheits-Tools?

KI-Governance-Tools und KI-Sicherheits Tools sind beide darauf ausgelegt, die Nutzung von KI in einer Organisation zu verwalten und sie mit Sicherheitszielen und Compliance-Anforderungen in Einklang zu bringen. KI-Governance-Tools konzentrieren sich jedoch auf Richtlinien, Aufsicht und Kontrollen über die Nutzung von KI, während KI-Sicherheits-Tools sich auf den Schutz von Modellen, Daten und Infrastruktur vor Angriffen wie Datenexfiltration, Modellklau und Eingabeinjektion konzentrieren. Obwohl dies unterschiedliche Schwerpunktbereiche sind, kombinieren viele Plattformen Aspekte beider.

Benötigen kleine und mittelständische Unternehmen KI-Governance-Tools?

Der Bedarf einer Organisation an KI-Governance-Tools hängt mehr von der Nutzung von KI und dem Risiko ab als von der Größe des Unternehmens. Zum Beispiel kann eine Organisation mit erheblichem Einsatz von KI in einer stark regulierten Branche oder für geschäftskritische Entscheidungsfindung einen größeren Bedarf haben als eine ohne diese Faktoren.

Können KI-Governance-Tools bei der Einhaltung des EU-KI-Gesetzes helfen?

Ja, KI-Governance-Tools können einer Organisation helfen, ihre Compliance-Verpflichtungen gemäß dem EU-KI-Gesetz zu erfüllen. Diese Tools können helfen, die Nutzung von KI in einer Organisation zu identifizieren, das damit verbundene Risiko zu klassifizieren und die zur Erreichung der Compliance verwendeten Kontrollen zu dokumentieren.

Wie stehen KI-Governance-Tools im Verhältnis zu bestehenden GRC-Plattformen?

KI-Governance-Tools ergänzen bestehende GRC-Plattformen und bieten Funktionen, die sich auf die Bewältigung der Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit KI konzentrieren. Dies umfasst die Hinzufügung von KI-spezifischen Entdeckungen, Richtlinien und Überwachungen, während GRC-Plattformen umfassendere Risiko- und Prüfungsprogramme verwalten.

Sind KI-Governance-Tools nur für generative KI gedacht?

Nein, KI-Governance-Tools sollten die gesamte Exposition einer Organisation gegenüber KI-Risiken abdecken, auch wenn GenAI oft der anfängliche Fokus dieser Bemühungen ist. Weitere Elemente der KI-Governance umfassen traditionelle ML-Modelle, eingebettete KI in SaaS und KI-Agenten.

Wie sollten Unternehmen KI-Governance-Tools bewerten?

KI-Governance-Tools haben das Potenzial, die Fähigkeit einer Organisation zur Überwachung und Verwaltung ihrer KI-Risikoexposition zu verbessern. Die Vorteile, die diese Lösungen bieten, hängen jedoch von ihren eingebetteten Fähigkeiten und dem Bereitstellungsmodus ab. Einige wichtige Punkte, die bei der Bewertung von KI-Lösungen zu berücksichtigen sind, umfassen:

• Abdeckung von KI-Assets und Daten
• Flexibilität der Richtlinien
• Integration in den bestehenden Sicherheitsstapel
• Skalierbarkeit
• Berichterstattung, die Prüfungen und Regulierungsbehörden unterstützt.
• Ausrichtung an anerkannten Rahmenwerken wie NIST AI RMF und bevorstehenden Vorschriften
• Unterstützung für Multi-Cloud- und hybride Umgebungen

KI-Governance-Tools unterstützen die Governance-Bemühungen einer Organisation, sind jedoch keine Lösung für sich allein. Sie sind ein kritischer Teil einer umfassenderen Governance-, Risiko- und Sicherheitsstrategie, die Richtlinien, Kultur und Architektur umfassen muss.