人工智能大型语言模型（LLM）正在成为企业运营的核心组成部分。从自动化工作流程到推动客户洞察，企业正竞相利用人工智能来获得竞争优势。然而，随着人工智能工具的兴起，一个日益增长的、往往是隐形的风险也随之而来：影子人工智能。
与影子 IT（指在企业中使用未经授权的硬件或软件）一样，影子人工智能也是指员工、部门或第三方在未经许可或不受监控的情况下使用人工智能应用程序。虽然影子人工智能的初衷往往是好的，但它带来了严重的安全性、合规性和运营挑战，企业不容忽视。
让我们来探讨一下影子人工智能带来的五大安全威胁–以及统一 SASE 即服务将如何帮助有效缓解这些威胁。
1.数据处理不当
人工智能工具依赖海量数据才能高效运行。当员工在 IT 职责范围之外使用人工智能工具时，他们往往会将专有、机密或敏感数据上传或输入到公共人工智能模型中，而不了解其中涉及的风险。
这就打开了一扇门：
- 数据外泄和丢失
- 无意共享受监管或受保护的信息
- 缺乏对数据存储、使用或培训方式的审计和控制
例如，员工可能会将客户数据或源代码输入免费的人工智能生成工具，却没有意识到这些信息可能会被第三方供应商存储、重复使用或泄露。
2.违反监管和合规规定
从 GDPR 和 HIPAA 到 CCPA 和特定行业的规定，合规性是不容忽视的。影子人工智能通过引入未知数据流以及与不符合监管标准的外部人工智能提供商进行交互，直接破坏了合规工作。
如果将合规性法规要求的数据上传到未经审查的人工智能工具，您的组织可能会面临以下问题：
- 罚款和法律后果
- 违反合同义务
- 名誉损害
更糟糕的是：如果不了解正在使用的工具，企业甚至可能直到为时已晚才意识到自己已经不合规了。
3.缺乏人工智能应用的可见性
影子人工智能的最大挑战之一是其隐蔽性。员工和团队可以访问基于网络的人工智能工具，或在本地运行开源模型，几乎不受 IT 部门的监督。这导致对以下方面缺乏可见性：
- 谁在使用哪些人工智能工具
- 共享或处理哪些数据
- 如何使用或存储数据
这种盲点使得执行一致的安全策略、评估风险或检测异常几乎成为不可能。它还破坏了在整个组织内为安全和效率而标准化使用人工智能的努力。
4.敏感信息的披露
人工智能模型，尤其是生成模型，可能会保留敏感输入数据，并在无意中将其复制到未来的输出中。如果将财务预测、产品计划或登录凭据等内部信息输入公共人工智能工具，它们就可能成为该工具训练集或缓存输出的一部分。
结果呢？ 组织内外的未来用户可能会收到包含以前提交的机密数据片段的答案。
即使模型本身不保留数据，人工智能供应商方面的不良隐私行为也可能导致数据泄露。如果没有管理和适当的审查，使用影子人工智能的员工就是在拿企业安全做赌注。
5.及时泄漏和背景暴露
生成式人工智能工具根据用户提示工作。然而，提示本身有时可能包含专有信息，如业务逻辑、客户问题甚至代码。如果员工使用人工智能协助撰写电子邮件、构建软件或分析数据，他们可能会无意中泄露信息：
- 知识产权
- 客户数据
- 内部战略
这些 “提示泄漏 “很难被发现，一旦泄漏就更难追查。而在保存或共享历史记录的人工智能平台上，其他人也可以访问这些上下文，有时甚至是公开访问。
影子人工智能来了–解决方案是什么？
影子人工智能不会消失。事实上，人工智能工具的数量与日俱增。企业需要一种积极主动的战略，既能提供控制和可见性，又不会扼杀创新。
这就是统一 SASE的作用所在。
Aryaka 统一 SASE 即服务如何降低影子人工智能风险
Unified SASE 将网络和安全整合到一个单一的云交付平台中。它能确保安全、一致地访问应用程序、用户和设备，无论他们身在何处。以下是它如何帮助应对影子人工智能带来的威胁：
1.在全球网络中执行数据使用政策
统一 SASE 使企业能够在全球网络的所有流量中定义和执行细粒度的安全策略。这意味着，即使员工试图访问未经批准的人工智能工具，系统也能做到：
- 阻止数据上传
- 根据用户、设备或应用程序上下文限制访问权限
- 记录任何违反政策的行为并发出警报
这可以防止敏感数据流向未经授权的服务–即使是在不知情的情况下。
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2.通过集中可视性和控制确保合规性
通过对网络和安全的全面整合，Unified SASE 可以集中查看所有流量、用户和应用程序。IT 团队可以监控和报告整个企业的人工智能工具使用情况，确保所有数据流符合监管和内部合规标准。
统一的策略管理可简化审计工作，确保远程用户、分支机构和云环境的执行工作保持一致。
3.提供应用程序和用户级可视性
与传统的点解决方案不同，Unified SASE可深入观察用户行为和应用程序使用情况。它能实时识别影子人工智能工具，让 IT 团队深入了解：
- 访问哪些工具
- 传输了多少数据
- 敏感信息是否存在风险
这种可视性是在不降低生产力的情况下控制人工智能风险的第一步。
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4.通过零信任控制防止敏感数据外泄
统一 SASE 平台通常包括零信任网络访问（ZTNA），确保默认情况下不信任任何用户或设备。通过持续验证和上下文感知访问控制，企业可以限制谁能访问什么以及何时访问。
这意味着员工只能与预先批准的安全人工智能服务进行交互，不能将数据上传到有风险或未知的平台。
5.通过灵活的部署模式支持人工智能的安全使用
Unified SASE 可适应贵组织的需求–无论您偏好自我管理、共同管理还是完全管理服务。这种灵活性使您能够
- 大规模推出政策
- 为新的人工智能工具快速添加保护措施
- 与安全浏览器服务或应用程序接口网关集成，为人工智能的使用创造安全环境
结果呢？ 安全、可扩展的创新方式，同时不影响合规性或保密性。
Aryaka 统一 SASE 即服务意味着可观察性和可控制性
影子人工智能是企业不容忽视的新兴威胁。人工智能的快速应用、员工驱动的实验以及缺乏可见性等因素的结合，为数据泄漏、合规问题和安全漏洞制造了一场完美风暴。
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但是，有了以可视性、控制和综合安全性为基础的正确战略，您就能在拥抱人工智能的好处的同时将风险降至最低。通过在我们的POP和网络接入点提供全面管理的全球骨干网和安全控制，Aryaka为您提供企业所需的可视性，以识别人工智能流量，防止不需要或不受管理的访问，并监控异常情况和对您业务的威胁。
洞察 Aryaka 平台上的生成式人工智能日志
来源： ：截图
Aryaka统一SASE即服务为企业提供了所需的现代化基础，通过我们的零信任广域网（Zero Trust WAN）、CASB、NGFW-SWG和其他安全功能，企业可以迎头应对影子人工智能的挑战。通过融合网络、安全和深度可观测性，Aryaka将混乱的人工智能环境转变为可管理的安全创新生态系统。
准备好应对影子人工智能风险了吗？进一步了解Aryaka 的统一 SASE 即服务，以及它如何在人工智能时代保护您的企业。