Shadow AI erkennen
und sichtbar machen
Sehen Sie die auf verwalteten Geräten beobachteten KI-Werkzeuge, die nutzenden Teams und den nächsten Prüfbedarf. Aona nutzt eine installierte Browser-Erweiterung oder native App.
Was sollte ein Tool zur Shadow-AI-Erkennung nachweisen?
Dokumentieren Sie den Umfang und die Aktivitäten, die Sie tatsächlich beobachten können.
- Abgedeckte Personen und Geräte
- Erfassen Sie die vorgesehenen Gruppen und Geräte, die installierten Clients sowie den Beobachtungszeitraum. Unterscheiden Sie abgedeckte Personen von aktiven KI-Nutzern.
- Eine bekannte Aktivität
- Testen Sie einen synthetischen Prompt in einer festgelegten App und einem Client. Prüfen Sie Tool und Zeitpunkt im Ergebnis. Wiederholen Sie dies für jeden relevanten Eingabeweg.
- Lücken und weitere Kontrollen
- Keine beobachtete Aktivität beweist nicht, dass keine KI genutzt wird. Listen Sie fehlende Clients und unbeobachtete Wege auf. Prüfen Sie Blockierung oder Schwärzung getrennt von der Erkennung.
- Datenschutz und Prüfung
- Klären Sie Mitarbeiterinformation, erfasste Felder, Aufbewahrung und Berichtszugriff. Benennen Sie Verantwortliche für die Prüfung nicht freigegebener Tools.
Shadow-AI-Erkennung erstellt ein Inventar beobachteter KI-Werkzeuge einschließlich nicht freigegebener Nutzung, damit Sicherheitsteams die erfasste Aktivität prüfen können.
Aona nutzt eine installierte Browser-Erweiterung oder Windows-/macOS-App. Der Katalog mit über 10.000 Werkzeugen liefert Kontext, keine universelle Durchsetzung. Ein SOC 2 Type 2-Bericht ist zur Sicherheitsprüfung verfügbar.
Beginnen Sie mit Ihren verwalteten Geräten. Kostenlosen 30-Tage-Test starten Prüfen Sie die Beobachtungen vor einer Ausweitung.
Erkennung über installierte Clients
Wählen Sie Clients und Aktivitätspfade für Ihre Mitarbeitenden.
Browser-Erweiterung
Chrome, Edge, Firefox und Safari werden unterstützt. Prüfen Sie den vorgesehenen Browser und Eingabepfad; Erkennung und Durchsetzung können unterschiedlich abgedeckt sein.
Windows- und macOS-App
Nutzen Sie vorhandene IT-Verteilungswerkzeuge oder direkte Installation. Der native Client beobachtet unterstützte Desktop-Aktivität.
Inspektion von KI-AgentenBegrenzte Einführung
Die native App kann unterstützte lokale Agenten untersuchen. Prüfen Sie Version, Laufzeit und Datenschutzumfang; Inventarisierung steuert nicht automatisch jede Agentenaktion.
Erkennung mit definiertem Umfang
Installierte Clients liefern Aktivität, der Katalog ergänzt den Kontext. Prüfen Sie beides vor der Auswahl von Kontrollen.
Unterstützte Web-KI-Nutzung beobachten
Die installierte Browser-Erweiterung beobachtet unterstützte KI-Aktivität. Definieren Sie verwaltete Browser, Nutzer und Erfassungseinstellungen, bevor Sie das Inventar auswerten.
Erfordert die Aona-Browser-ErweiterungUnterstützte Desktop-Aktivität prüfen
Die Windows- und macOS-App erweitert die Sichtbarkeit auf unterstützte Desktop-Aktivität. IT kann vorhandene Softwareverteilung nutzen; Client- und App-Abdeckung müssen zum gewünschten Umfang passen.
Windows und macOS mit Ihren IT-WerkzeugenBeobachtete Werkzeuge einordnen
Aona führt mehr als 10.000 KI-Werkzeuge im Katalog. Das hilft bei Identifizierung und Prüfung, bedeutet aber weder identische Prompt- und Dateikontrollen für jeden Eintrag noch SaaS-Kontenscans ohne installierten Client.
Katalogumfang ist nicht KontrollabdeckungWas Sie mit Aona erhalten
Eine praktische Grundlage, um KI-Nutzung zu prüfen und unterstützte Kontrollen zu priorisieren.
KI-Tool-Inventar
Ein abgegrenztes Inventar der über bereitgestellte Clients beobachteten KI-Werkzeuge. Prüfen Sie freigegebene und nicht freigegebene Nutzung nach Werkzeug, Team und Zeitraum.
Nutzung nach Team
Verstehen Sie Muster der KI-Einführung über Abteilungen hinweg. Sehen Sie, welche Teams die intensivsten KI-Nutzer sind, welche Tools sie bevorzugen und wo sich nicht freigegebene Nutzung konzentriert.
Risikobewertung
Jedes KI-Tool wird automatisch nach Risiko bewertet – auf Grundlage der Praktiken zum Umgang mit Daten, der Sicherheitslage des Anbieters, der Compliance-Zertifizierungen und der Sensibilität der durch das Tool fließenden Daten.
Datenklassifizierung
Erkennen Sie, welche Datenkategorien in KI-Tools gelangen – PII, Finanzunterlagen, Quellcode, Kundendaten –, damit Sie die Behebung priorisieren und Richtlinien dort durchsetzen können, wo es am wichtigsten ist.
Die Risiken unentdeckter Shadow AI
Ungesteuerte KI schafft echte Gefahren: für Ihre Daten, Ihre Compliance und Ihr Budget.
Datenabfluss
Mitarbeitende, die nicht freigegebene KI-Tools nutzen, laden möglicherweise unwissentlich Kundendatensätze, Quellcode, Finanzdaten oder vertrauliche Dokumente zu Drittanbieter-KI-Diensten mit unbekannten Aufbewahrungsrichtlinien hoch. Ohne Transparenz können Sie nicht stoppen, was Sie nicht sehen.
Compliance-Verstöße
Shadow AI erzeugt Audit-Lücken in regulierten Branchen. Wenn ein Mitarbeitender Patientengesundheitsdaten über ein nicht autorisiertes KI-Tool verarbeitet, verstößt Ihre Organisation möglicherweise gegen HIPAA, den australischen Privacy Act, die DSGVO oder branchenspezifische Rahmenwerke – ohne es zu wissen.
Unkontrollierte KI-Ausgaben
Ungesteuerte KI-Einführung führt zu redundanten Tool-Abonnements, doppelten Funktionen und Budget-Verlusten. Viele Organisationen stellen fest, dass sie für Dutzende sich überschneidender KI-Tools zahlen, wenn sie ihren KI-Bestand endlich prüfen.
So funktioniert die Erkennung von Shadow AI
Bereitstellen, beobachten und prüfen, bevor Sie die Abdeckung erweitern.
Verbinden Sie Ihre Umgebung
Verteilen Sie Browser-Erweiterung oder native App nach Ihrem IT-Prozess auf verwaltete Geräte. Prüfen Sie Nutzer, Client-Versionen und Erfassungseinstellungen.
KI-Nutzung im Umfang beobachten
Bauen Sie das Inventar aus beobachteter Aktivität unterstützter KI-Werkzeuge auf. Prüfen Sie fehlende Geräte, gelegentliche Nutzung und nicht unterstützte Pfade, bevor Sie den Umfang erweitern.
Steuern und beheben
Priorisieren Sie anhand des Inventars Richtlinien und Datenschutzkontrollen. Prüfen Sie die Reaktion für jede unterstützte App und Eingabeart sowie die daraus entstehenden Nachweise.
der Mitarbeitenden nutzen KI-Tools, die nicht von IT oder Sicherheit freigegeben sind
Microsoft WorkLab, 2025
durchschnittliche Kosten eines Datenlecks
IBM Cost of a Data Breach Report, 2024
Australisches College im Gesundheitswesen
Eine 12-monatige Prüfung an einem australischen College im Gesundheitswesen brachte 7 oder mehr nicht freigegebene KI-Plattformen, 446 Prompts an Shadow AI und 8.904 Besuche auf nicht freigegebenen KI-Seiten ans Licht, die Mitarbeitende trotz einer freigegebenen Copilot-Einführung genutzt hatten. Aona verschaffte dem College Transparenz über beobachtete KI-Aktivität und senkte die Zahl der Prompts an Shadow AI in 30 Tagen um 92,8 %.
“Aona hat uns Transparenz darüber verschafft, auf welche KI-Plattformen im gesamten College zugegriffen wurde, und uns geholfen, die Nutzung nicht freigegebener Tools proaktiv einzudämmen und gleichzeitig Copilot als unsere freigegebene Option zu stärken. Die Lösung war einfach bereitzustellen, schlank für die Endnutzer und eine wertvolle Ergänzung unserer KI-Richtlinie.”Senior Systems and Security Administrator, australisches College im Gesundheitswesen
Planen und belegen Sie Ihr KI-Governance-Programm
Bauen Sie mit diesen kostenlosen Vorlagen ein KI-Tool-Inventar auf, bewerten Sie Risiken und schaffen Sie den Prüfpfad, den Aufsichtsbehörden erwarten.
Vorlage für ein KI-Systeminventar
Erfassen Sie jedes KI-Tool, jede eingebettete KI-Funktion, jede Automatisierung und jeden Agenten-Workflow in einem auditierbaren Inventar.
Checkliste für KI-Sicherheitsaudits
Schritt-für-Schritt-Checkliste zur Prüfung von KI-Tool-Nutzung, Datenflüssen, Richtlinienabdeckung und Compliance-Kontrollen.
Statistiken zu Shadow AI 2026
Daten dazu, wie viele Mitarbeitende nicht freigegebene KI nutzen, welche Daten sie weitergeben und was es Organisationen kostet.
Shadow-AI-Discovery
Starten Sie die Erkennung mit definiertem Geräte- und Beobachtungsumfang.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Was ist die Erkennung von Shadow AI?
Wie entdeckt Aona Tools für Shadow AI?
Wie lange dauert Shadow AI Discovery?
Welche KI-Tools erkennt Aona?
Ist die Erkennung von Shadow AI schwierig bereitzustellen?
Beginnen Sie mit einer abgegrenzten Shadow-AI-Basis
Wählen Sie zu beobachtende Geräte und Teams, verteilen Sie den passenden Aona-Client und prüfen Sie die erfasste Aktivität.