AI och datasäkerhet: en känslig balans mellan skydd och integritet
Hur påverkar AI datasäkerheten när allt fler affärsprocesser får inslag av artificiell intelligens? Efter att molnbaserade copilots till AI-verktyg från tredje part gör entré i verksamheten ökar risken för att data exponeras av misstag mer än någonsin tidigare. Det gäller att hitta en balans mellan att göra utveckling med AI och att samtidigt värna om säkerheten, något som kräver noggranna överväganden. I den här artikeln lyfter Fellowminds datasäkerhetsexpert Frederik Stengaard fram de största riskerna och delar med sig av bästa praxis för att integrera AI i verksamheten på ett säkert sätt.
Riskerna med att dela för mycket information
Enligt Frederik är en av de största säkerhetsutmaningarna med AI att känslig information lätt kan delas i onödan.
– AI-verktyg, i synnerhet Copilots, kan oavsiktligen få tillgång till att exponera personuppgifter och äganderättsligt skyddade data om inte rätt skyddsåtgärder finns på plats. Det här kan leda till allvarliga konsekvenser med allt från brott mot GDPR till röjande av kritiska affärshemligheter, till exempel produktionsmetoder inom tillverkningsindustrin, förklarar Fredrik.
Första steget mot ett säkrare AI-användande i företaget är att identifiera vilken information som verkligen är affärskritisk.
– Vi brukar kalla dem för verksamhetens 'kronjuveler', dvs. de data och system som behöver allra mest skydd.
Exempelvis är tekniska ritningar i en filkatalog som används i produktionen ofta mycket känsliga och bör inte vara åtkomliga för AI-verktyg. Att ha koll på och skydda tillgångar som är mest affärskritiska är grunden till en effektiv datasäkerhetsstrategi.
AI-verktyg från tredje part ställer extra krav på datasäkerheten
Bristande transparens kring hur AI-verktyg behandlar data ökar risken för att känslig information vidarebefordras till externa aktörer som inte har rätt skyddsnivå.
I många fall väljer organisationer att begränsa eller förbjuda användningen av AI-tjänster från tredje part helt och hållet.
Utan tydliga gränser för hur AI-verktyg får användas kan data hamna hos externa parter utan att organisationen är medveten om det, vilket innebär en reell säkerhetsrisk.
– Att till exempel använda AI-verktyg för bildgenerering utan korrekt avtal om datahantering innebär en risk för dataläckor. Därför är införandet av riktlinjer som begränsar vilken data som får matas in viktigt.
Bästa praxis för trygg AI-integration
Detta är vår experts tips för de bästa tekniska metoderna för att stärka datasäkerheten när AI ska integreras i verksamheten:
- Städning: För att undvika att data läcker av misstag är det viktigt att hålla åtkomsträttigheterna uppdaterade och rensa bort gamla delningslänkar från publika ytor.
- Definiera vilken data som ska skyddas: Genom att kategorisera data i olika nivåer: offentlig, intern och konfidentiell, kan organisationer tillämpa specifika skyddsåtgärder för varje nivå. Denna klassificering hjälper också teamen att förstå vilken information som bör skyddas till varje pris.
- Förebyggande dataförlustskydd: Verktyg som DLP-policyer (Data Loss Prevention) kan hindra användare att dela känslig information med AI-verktyg, eller ställa frågor som avslöjar affärskritisk information. "De här verktygen är viktiga för att förhindra att användare oavsiktligt bryter mot datasäkerhetspolicyn", säger Frederik.
- Utnyttja expertisen hos en betrodd partner som Fellowmind: Med lång erfarenhet av dataskydd erbjuder Fellowmind skräddarsydda lösningar som ser till att er känsliga information är trygg under hela AI-resan, från planering till drift. Vi hjälper er att ta fram tydliga riktlinjer som förhindrar dataläckor och vi implementerar system som fångar upp potentiella säkerhetsrisker, så att ni tryggt kan utforska möjligheterna med AI och samtidigt ha full kontroll över er data.
Prioritera datasäkerhet när AI tar plats
När AI-verktyg blir allt vanligare på arbetsplatserna måste datasäkerheten ha högsta prioritet. För att skydda känslig information krävs ett genomtänkt säkerhetsupplägg i flera nivåer. Det handlar bland annat om att begränsa åtkomsten till affärskritisk data och införa effektiva förebyggande åtgärder. Genom att följa bästa praxis, som att kategorisera data i olika nivåer, städa i befintliga miljöer och ha kontroll över tredjepartsverktyg, kan ditt företag integrera AI och samtidigt minimera risken för att känslig information exponeras.
– AI-verktygen erbjuder en otrolig potential för innovation, men de måste användas med försiktighet. Att ha koll på och skydda affärskritisk data är grunden för att kunna dra nytta av AI utan att det sker på bekostnad av säkerhet eller integritet.
