Dieser Bericht untersucht, wie KI den digitalen Fußabdruck von Organisationen innerhalb von ANZ neu gestaltet und welche Sicherheits- und Datenschutzherausforderungen damit verbunden sind. Es wird außerdem diskutiert, wie Angreifer vertrauenswürdige Cloud-Plattformen missbrauchen, um Malware in lokale Organisationen zu schleudern, und untersucht, wie die aktuellen Muster von Datenrichtlinienverstößen als Aufruf zum Handeln für Organisationen dienen sollten, die mit sensiblen Daten umgehen.
Schatten-KI verliert an Boden: Mitarbeiter, die persönliche KI-Konten nutzen und potenziell sensible arbeitsbezogene Daten in Eingabeaufforderungen senden, waren in den letzten Jahren eine große Herausforderung für die KI-Sicherheit. In den letzten zwölf Monaten haben Unternehmen in ANZ erhebliche Fortschritte bei der Eindämmung dieses Schatten-KI-Vektors gemacht, wobei sich die Nutzungsraten von unternehmensverwalteten KI-Tools in diesem Zeitraum mehr als verdoppelt haben, was zu einem Rückgang der Nutzung persönlicher Anwendungen führte. Da die Mitarbeiter jedoch ihre Präferenzen bei der KI-Nutzung verfeinern und weiterhin New KI-Tools und -Anwendungen erkunden, hat sich auch die Anzahl der Benutzer, die zwischen persönlichen und Unternehmenskonten hin- und herwechseln, fast verdoppelt. Dies unterstreicht die Notwendigkeit für Unternehmen, reibungslose Prozesse zu implementieren, damit Mitarbeiter New KI-Tools und -Anwendungen zur Prüfung und Genehmigung einreichen können, und sie davon abzuhalten, persönliche Konten zu erstellen.
Anthropic hat ChatGPT überholt: Während ChatGPT in der großen Mehrheit der von uns weltweit überwachten Organisationen die am häufigsten genutzte KI-Anwendung bleibt, liegt Anthropic’s Claude in ANZ weit vorne, da es innerhalb weniger Monate einen massiven Anstieg bei der Einführung verzeichnet hat. Dieser Trend spiegelt sich auch in der Einführung von KI-APIs wider, bei der die API von Anthropic einen deutlichen Vorsprung gegenüber konkurrierenden Anbietern erzielt hat.
Die direkte KI-Nutzung ist nur die Spitze des Eisbergs: Fast alle Mitarbeiter nutzen mittlerweile Software mit integrierten KI-Funktionen oder Funktionen, die Benutzerdaten zu Trainingszwecken in Modelle einspeisen. Sie durchdringt Arbeitsabläufe und Betriebsprozesse, oft auf eine Weise, die sich nicht in der direkten Nutzung zeigt, was die Erkennung, Überwachung und Governance umso schwieriger macht.
Regulierte Daten sind am stärksten gefährdet: In ANZ sind regulierte Daten die Kategorie, die bei Richtlinienverstößen am stärksten gefährdet ist, noch vor geistigem Eigentum und Quellcode. Die Art von Informationen, die am strengsten kontrolliert werden sollte, ist genau diejenige, bei der die Wahrscheinlichkeit eines Lecks am größten ist. Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit solider DLP-Kontrollen und klarer KI-Regeln.
Der Datenverkehr des Model Context Protocol (MCP) wächst schnell, da sich KI- und agentische Workflows vervielfachen: MCP ist der offene Standard, der es KI-Modellen ermöglicht, mit Datenquellen und Tools zu interagieren, und der MCP-Datenverkehr nimmt in ANZ rapide zu. Ein Großteil dieser Dynamik wird durch den Einsatz von Programmierassistenten wie Claude Code und Codex vorangetrieben. Während der MCP-Datenverkehr ein Zeichen dafür ist, dass die Einführung agentischer KI in Unternehmen in ganz ANZ schnell voranschreitet, stellt jede dieser Verbindungen einen neuen Pfad für Unternehmensdaten dar, die sich zwischen KI-Apps und externen Systemen bewegen, sowie einen Vektor für potenzielle Datenlecks, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden.
