GenAI (Generative Künstliche Intelligenz) kann ein mächtiges Werkzeug für Unternehmen sein. Durch die Einführung dieser Technologie können repetitive Aufgaben automatisiert werden, sodass sich Ihre Mitarbeiter auf erfolgsorientierte Tätigkeiten konzentrieren können. GenAI ermöglicht schnelle und personalisierte Antworten auf Kundenanfragen und unterstützt datengetriebene Geschäftsentscheidungen.
Obwohl GenAI in Unternehmen immer beliebter wird, birgt die Einführung dieser Technologie gewisse Risiken. Das Verständnis der Bedrohungen durch die Einführung von GenAI in Ihrem Unternehmen und der notwendigen präventiven Maßnahmen kann dazu beitragen, Ihr Unternehmen abzusichern. Im Folgenden werden vier GenAI-Risiken für Unternehmen diskutiert.
Datenschutz und Datensicherheit
GenAI-Lösungen benötigen in der Regel Zugriff auf erhebliche Datenmengen, um eine Vielzahl von qualitativ hochwertigen Ausgaben zu trainieren und zu generieren. Die Daten können vertrauliche oder sensible Details enthalten, die von bösartigen Akteuren geleakt, preisgegeben, gestohlen oder missbraucht werden können. Die Sicherheit und Privatsphäre der für das Training und die Interaktion mit diesen GenAI-Tools verwendeten Daten zu gewährleisten, ist nicht einfach, aber die Implementierung der richtigen Datenschutzstrategien kann hilfreich sein. Mit Lösungen für das Sicherheitsmanagement von KI-Posturen können Sie die Datensicherheit und -privatsphäre durch Folgendes verbessern:
Schnelle und korrekte Identifizierung von Datenschutz- und Datensicherheitsrisiken
Analyse von Datenkontext und -inhalt zur Unterstützung von Entscheidungsfindung
Beseitigung von Risiken, bevor sie von bösartigen Akteuren ausgenutzt werden können
Dies priorisiert Transparenz in Bezug auf den Datenzugriff, die Nutzung und Speicherung, damit Unternehmen ihre Datensicherheit und -privatsphäre bewerten können, um Schwachstellen zu erkennen und Maßnahmen zur Risikoreduzierung effizient umzusetzen.
Betrugs- und Identitätsrisiken
GenAI birgt Betrugsrisiken durch:
Synthetischen Identitätsbetrug: Hierbei wird KI verwendet, um gefälschte biometrische Daten zu generieren und Identifikationsdokumente zu fälschen, damit Betrüger gefälschte Identitäten für Finanzverbrechen erstellen können
Sophistizierte KI-generierte Inhalte: Betrüger verwenden KI-Tools, um Social-Engineering-Angriffe und Phishing-E-Mails zu generieren, um ausgeklügelte Angriffe durchzuführen, beispielsweise Kundenbetreuer zu imitieren, um sensible Daten von Opfern zu erlangen
Deepfakes: Sie sind ein leistungsstarkes Identitätsdiebstahlwerkzeug, dessen Risiken Manipulation von Gesichtserkennungssystemen und Betrüger, die gefälschte Dokumente erstellen, umfassen
Methoden des maschinellen Lernens, z. B. Verhaltensbiometrie, Risikobewertung usw., können für Echtzeit-Transaktionsverfolgung und Betrugsprävention verwendet werden. Sie können helfen:
Ungewöhnliche Muster erkennen
Möglichkeit von Betrug analysieren
Netzwerke betrügerischer Akteure aufdecken
Kundenverhalten und Transaktionsmuster analysieren
Alle diese Maßnahmen können dazu beitragen, sich gegen vom AI betriebene Cyberangriffe abzusichern.