Hoewel sommige SaaS-bedreigingen duidelijk en zichtbaar zijn, zijn andere in het volle zicht verborgen en vormen ze beide aanzienlijke risico’s voor uw organisatie. Uit het onderzoek van Wing blijkt dat maar liefst 99,7% van de organisaties applicaties gebruikt waarin AI-functionaliteiten zijn ingebed. Deze AI-gestuurde tools zijn onmisbaar en bieden naadloze ervaringen, van samenwerking en communicatie tot werkbeheer en besluitvorming. Onder deze gemakken schuilt echter een grotendeels onbekend risico: het potentieel voor AI-mogelijkheden in deze SaaS-tools om gevoelige bedrijfsgegevens en intellectueel eigendom (IP) in gevaar te brengen.
De recente bevindingen van Wing onthullen een verrassende statistiek: 70% van de top 10 meest gebruikte AI-applicaties kan uw gegevens gebruiken voor het trainen van hun modellen. Deze praktijk kan verder gaan dan alleen het leren en opslaan van gegevens. Het kan gaan om het opnieuw trainen van uw gegevens, het laten analyseren ervan door menselijke reviewers en het zelfs delen met derden.
Vaak liggen deze bedreigingen diep verborgen in de kleine lettertjes van algemene voorwaarden en privacybeleidsregels, waarin gegevenstoegang en complexe opt-out-processen worden beschreven. Deze heimelijke aanpak introduceert nieuwe risico’s, waardoor beveiligingsteams moeite hebben om de controle te behouden. Dit artikel gaat dieper in op deze risico’s, geeft voorbeelden uit de praktijk en biedt best practices voor het beschermen van uw organisatie door middel van effectieve SaaS-beveiligingsmaatregelen.
Vier risico’s van AI-training op uw gegevens
Wanneer AI-toepassingen uw gegevens gebruiken voor training, ontstaan er verschillende aanzienlijke risico’s, die mogelijk van invloed zijn op de privacy, veiligheid en compliance van uw organisatie:
1. Intellectueel eigendom (IP) en gegevenslekken
Een van de meest kritische zorgen is de potentiële blootstelling van uw intellectuele eigendom (IP) en gevoelige gegevens via AI-modellen. Wanneer uw bedrijfsgegevens worden gebruikt om AI te trainen, kan dit onbedoeld bedrijfseigen informatie onthullen. Dit kunnen gevoelige bedrijfsstrategieën, bedrijfsgeheimen en vertrouwelijke communicatie zijn, wat tot aanzienlijke kwetsbaarheden kan leiden.
2. Gegevensgebruik en verkeerde afstemming van belangen
AI-applicaties gebruiken vaak uw data om hun mogelijkheden te verbeteren, wat kan leiden tot een verkeerde afstemming van interesses. Zo heeft onderzoek van Wing aangetoond dat een populaire CRM-applicatie data uit zijn systeem gebruikt, waaronder contactgegevens, interactiegeschiedenissen en klantnotities, om zijn AI-modellen te trainen. Deze data wordt gebruikt om productfuncties te verbeteren en nieuwe functionaliteiten te ontwikkelen. Het kan echter ook betekenen dat uw concurrenten, die hetzelfde platform gebruiken, kunnen profiteren van inzichten die uit uw data zijn afgeleid.
3. Delen met derden
Een ander aanzienlijk risico is het delen van uw gegevens met derden. Gegevens die voor AI-training worden verzameld, kunnen toegankelijk zijn voor externe gegevensverwerkers. Deze samenwerkingen zijn bedoeld om de AI-prestaties te verbeteren en software-innovatie te stimuleren, maar ze roepen ook zorgen op over gegevensbeveiliging. Externe leveranciers beschikken mogelijk niet over robuuste maatregelen voor gegevensbescherming, waardoor het risico op inbreuken en ongeoorloofd gegevensgebruik toeneemt.
4. Zorgen over naleving
Verschillende regelgeving over de hele wereld legt strenge regels op voor het gebruik, de opslag en het delen van gegevens. Het garanderen van compliance wordt complexer wanneer AI-toepassingen op uw gegevens trainen. Niet-naleving kan leiden tot hoge boetes, juridische acties en reputatieschade. Het navigeren door deze regelgeving vergt aanzienlijke inspanningen en expertise, wat het gegevensbeheer nog ingewikkelder maakt.
Welke gegevens trainen ze eigenlijk?
Het begrijpen van de gegevens die worden gebruikt voor het trainen van AI-modellen in SaaS-applicaties is essentieel voor het beoordelen van potentiële risico’s en het implementeren van robuuste gegevensbeschermingsmaatregelen. Het gebrek aan consistentie en transparantie tussen deze toepassingen brengt echter uitdagingen met zich mee voor Chief Information Security Officers (CISO’s) en hun beveiligingsteams bij het identificeren van de specifieke gegevens die worden gebruikt voor AI-training. Deze ondoorzichtigheid roept zorgen op over de onbedoelde blootstelling van gevoelige informatie en intellectueel eigendom.
Navigeren door uitdagingen op het gebied van het afmelden van gegevens op AI-aangedreven platforms
In SaaS-applicaties is informatie over het afmelden voor datagebruik vaak verspreid en inconsistent. Sommige vermelden opt-out-opties in termen van service, andere in het privacybeleid, en sommige vereisen dat het bedrijf een e-mail wordt gestuurd om zich af te melden. Deze inconsistentie en het gebrek aan transparantie bemoeilijken de taak voor beveiligingsprofessionals, wat de noodzaak van een gestroomlijnde aanpak voor het controleren van het datagebruik benadrukt.
Met één toepassing voor het genereren van afbeeldingen kunnen gebruikers zich bijvoorbeeld afmelden voor datatraining door privéopties voor het genereren van afbeeldingen te selecteren, beschikbaar bij betaalde abonnementen. Een andere biedt opt-out-opties, hoewel dit de prestaties van het model kan beïnvloeden. Bij sommige applicaties kunnen individuele gebruikers instellingen aanpassen om te voorkomen dat hun gegevens worden gebruikt voor training.
De variabiliteit in opt-outmechanismen onderstreept de noodzaak voor beveiligingsteams om datagebruikbeleid in verschillende bedrijven te begrijpen en beheren. Een gecentraliseerde SaaS Security Posture Management (SSPM)-oplossing kan helpen door waarschuwingen en begeleiding te bieden over beschikbare opt-outopties voor elk platform, het proces te stroomlijnen en naleving van databeheerbeleid en -regelgeving te garanderen.
Uiteindelijk is het van cruciaal belang om te begrijpen hoe AI uw gegevens gebruikt om risico’s te beheersen en compliance te garanderen. Weten hoe u zich kunt afmelden voor gegevensgebruik is net zo belangrijk om de controle over uw privacy en veiligheid te behouden. Het gebrek aan gestandaardiseerde benaderingen op AI-platforms maakt deze taken echter uitdagend. Door prioriteit te geven aan zichtbaarheid, compliance en toegankelijke opt-out-opties kunnen organisaties hun gegevens beter beschermen tegen AI-trainingsmodellen. Door gebruik te maken van een gecentraliseerde en geautomatiseerde SSPM-oplossing zoals Wing kunnen gebruikers met vertrouwen en controle omgaan met AI-data-uitdagingen, waardoor hun gevoelige informatie en intellectuele eigendom veilig blijven.
