Mit SASE Shadow AI beherrschen: Sicherheit und Transparenz für Gen-AI im Unternehmen
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SASE: Sicherheit und Transparenz für KI im Unternehmen
Generative KI ist längst Teil des Arbeitsalltags. Tools wie Copilot oder ChatGPT steigern die Produktivität – bringen aber auch neue Risiken: Datenabfluss, fehlerhafte Inhalte und unkontrollierte Nutzung nicht freigegebener Tools gefährden Datenschutz, Compliance und Sicherheit.
Die Probleme beim Einsatz von KI:
- Fehlende Transparenz über genutzte Tools
- Unkontrollierte Shadow-AI-Aktivitäten
- Compliance- und Sicherheitsrisiken
Die Lösung: SASE
Secure Access Service Edge vereint Netzwerk- und Sicherheitsfunktionen in einer cloudbasierten Plattform, die Transparenz schafft und Schatten-IT kontrollierbar macht.
- Einheitliche Richtlinien und zentrale Kontrolle
- Schutz vor Datenverlust und unerlaubtem Zugriff
- Skalierbare Cloud-Security ohne Hardwareaufwand
Mit SASE sichern Unternehmen ihre KI-Nutzung ab: effizient, transparent und zukunftssicher.
>20%
Ersparnis
99,99%
Verfügbarkeit
24/7
Support
Savecall: Menschen, Lösungen, Erfolgsgeschichten
Regulatorische Leitplanken: Der EU AI Act
Mitte 2024 trat der EU AI Act in Kraft. Er stuft KI-Systeme nach Risikopotenzial in verschiedene Kategorien ein und verpflichtet Unternehmen zu strengen Kontrollmechanismen. Damit ist klar: KI kann nicht mehr ohne verbindliche Governance betrieben werden. Unternehmen müssen interne Prozesse, Monitoring und Sicherheitslösungen neu denken.
Wichtige Eckpunkte des EU AI Acts:
- Einstufung von KI-Systemen nach Risiko: verboten, Hochrisiko, begrenzt, minimal
- Transparenz- und Dokumentationspflicht für Hochrisiko-Systeme
- Gewährleistung von Datenschutz, Sicherheit und Grundrechten als oberstes Ziel
- Verpflichtung zu internen Kontroll- und Governance-Strukturen
- Erhebliche Sanktionen bei Verstößen gegen die Vorgaben
Schattenseiten der Effizienz: Was Shadow AI bedeutet
Mehr als 70 Prozent der Unternehmen nutzen GenAI bereits in einzelnen Abteilungen, viele jedoch ohne klare Vorbereitung. Besonders problematisch ist die inoffizielle Nutzung nicht freigegebener Tools durch Mitarbeitende. Werden sensible Daten in externe Dienste eingegeben, entstehen Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße. Ein Vorfall im Sommer 2024 in der Finanzbranche zeigte, wie interne Kommunikation unkontrolliert nach außen gelangen und großen Schaden verursachen kann.
Auf den Punkt gebracht:
- Schatten-IT wird durch KI noch schwerer erkennbar
- Fehlende Schulungen erhöhen das Risiko falscher Eingaben
- Hohe Bußgelder drohen bei Verstößen gegen den EU AI Act
- Sicherheits- und IT-Teams sind oft nicht ausreichend eingebunden
- Transparenz und klare Governance sind entscheidend für Vertrauen
SASE in der Praxis: Regeln und flexible Modelle
Sicherheit braucht Regeln und Technologie
Ein technisches Fundament allein reicht nicht. Unternehmen müssen klare Richtlinien definieren, welche Tools genutzt werden dürfen, welche Datentypen verarbeitet werden und wer für Freigaben verantwortlich ist. Ergänzt werden diese Vorgaben durch kontinuierliches Monitoring und gezielte Schulungen der Mitarbeitenden. Savecall unterstützt dabei mit Beratung, Betrieb und – falls gewünscht – einem Managed-SASE-Modell, bei dem unsere Spezialisten Konfiguration und Überwachung übernehmen. Jetzt mehr über Managed SASE erfahren.
Zusätzliche Schwerpunkte:
- Definition verbindlicher Policies für KI- und Cloud-Nutzung
- Etablierung von Freigabeprozessen und Verantwortlichkeiten
- Kontinuierliche Risikoanalysen und Monitoring
- Sensibilisierung der Mitarbeitenden durch Trainings
Flexible Modelle für unterschiedliche Anforderungen
Unternehmen haben verschiedene Möglichkeiten, SASE umzusetzen: cloud-native, cloud-managed On-Premise, vollständig gemanagt oder in hybrider Form. Jede Variante hat spezifische Vor- und Nachteile, abhängig von Unternehmensgröße, vorhandener Infrastruktur und strategischen Anforderungen. Savecall analysiert diese Faktoren und entwickelt ein maßgeschneidertes Konzept, das Sicherheit, Performance und Kosten in Einklang bringt.
Wichtige Optionen im Überblick:
- Cloud-native: schlank, skalierbar, ideal für Filialstrukturen
- Cloud-managed On-Premise: höhere Performance durch lokale Prüfungen
- Managed SASE: Betrieb und Konfiguration durch Savecall, optional Co-Managed
- Hybrid: Kombination aus Cloud- und On-Premise-Sicherheit für globale Umgebungen
SASE als Kontrollinstrument
Mit einer Savecall-SASE-Architektur lassen sich diese Risiken eindämmen. Die Plattform kombiniert SD-WAN mit Sicherheitsdiensten wie Cloud-Access-Security-Broker, Secure-Web-Gateway, Firewall-as-a-Service, Zero-Trust-Network-Access und Data-Loss-Prevention. Entscheidend ist die durchgängige Sichtbarkeit: Unternehmen erkennen, welche KI-Modelle und Anwendungen im Einsatz sind – auch wenn sie verschlüsselt oder nicht offiziell eingeführt wurden.
Überwachung und Analysefunktionen machen Anomalien sichtbar, verhindern Datenlecks und ermöglichen Compliance mit Vorgaben wie der DSGVO. Gleichzeitig sorgt die flexible SD-WAN-Infrastruktur dafür, dass Datenströme priorisiert und abhängig von Nutzeridentität oder Kontext abgesichert werden.
Fazit:
Sicherheit für Gen AI erfordert proaktive Maßnahmen
Die Verbreitung von GenAI schreitet schneller voran als klassische Sicherheitsstrukturen. Wer heute keine Maßnahmen trifft, riskiert Datenverlust und Compliance-Verstöße. Mit einer Savecall-SASE-Lösung erhalten Unternehmen eine Plattform, die Sichtbarkeit, Kontrolle und Schutz vereint. Damit gelingt es, die Potenziale von GenAI zu nutzen, ohne Risiken in Kauf zu nehmen.
Jetzt Kontakt zu unseren SASE-Experten aufnehmen und Beratungsgespräch vereinbaren.
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