什么是影子人工智能？
影子人工智能是指在组织内部、IT 或安全监管范围之外，未经授权或未经批准使用人工智能工具和模型（通常是生成性或第三方工具和模型）。由于未经审查的模型行为、不安全的访问以及缺乏治理，这种做法可能使企业面临数据泄露、合规性违规和运营风险。随着人工智能的加速普及，了解和管理影子人工智能对于维护企业安全和治理至关重要。
为什么影子人工智能会成为浏览器的安全隐患
在当今以浏览器为中心的工作环境中，影子人工智能 (Shadow AI) 已成为一个日益严重的安全隐患，因为它利用员工日常使用的工具——网络浏览器——来绕过企业安全控制。由于大多数人工智能工具完全在浏览器中运行，用户可以上传敏感数据、粘贴机密内容或与第三方模型共享内部代码——通常无需检测或批准。这带来了重大的人工智能安全风险——包括数据泄露、合规性违规以及未经审查的模型行为。由于影子人工智能的使用发生在受监管的系统之外，因此难以监控、控制或保护，因此基于浏览器的控制对于管理这一日益严重的威胁至关重要。
基于浏览器的影子人工智能的主要风险
在当今以数字为先的企业中，浏览器已成为主要的工作空间。随着生成式人工智能应用的激增，浏览器如今也成为未经批准的人工智能应用的启动平台——这带来了一类新的威胁：基于浏览器的影子人工智能 (Shadow AI)。这些人工智能工具可通过浏览器标签页直接访问，无需 IT 部门的可见性、控制力或治理。虽然此类工具确实能够提升生产力，但它们也带来了企业无法忽视的严峻安全和合规性挑战。
1.敏感数据泄露
影子人工智能 (Shadow AI) 最关键的风险之一是敏感数据的意外泄露。员工经常将专有信息、客户数据或机密文档粘贴到基于浏览器的 AI 工具（例如 ChatGPT）中，以生成响应、摘要或代码。然而，许多此类工具在通过消费者级账户访问时，会将这些数据存储在第三方服务器上，或根据提交的输入进行训练，这会带来长期风险：机密数据在未来的提示中再次出现，因为它们会成为模型知识库的一部分，并可能泄露给未经授权的第三方、竞争对手甚至公众。
2. 监管与合规违规行为
受《通用数据保护条例》(GDPR)、《健康保险流通与责任法》(HIPAA)、《支付卡行业数据安全标准》(PCI-DSS) 或行业特定法规管辖的组织，在员工与获准系统之外的 AI 工具交互时，会面临更高的风险。这些行为可能会无意中导致 PII 或 PHI 跨境存储或传输，或传输到不合规的环境中。此类 AI 合规问题可能引发监管审查、罚款和声誉损害。即使是出于好意使用影子 AI 工具执行业务任务，如果不加以管控，也可能违反数据驻留或保留政策。
3. 未经审查的模型行为和决策风险
生成式人工智能模型，尤其是 LLM（大型语言模型），本质上是概率性的。它们可能生成不正确、误导性或有偏差的输出——当基于未经验证的人工智能响应做出业务决策时，这种风险会成倍增加。影子人工智能工具通常未经内部团队测试或验证，因此组织无法深入了解其输出质量、局限性或风险缓解策略。
4. 第三方和供应链风险
当员工使用嵌入在浏览器扩展程序、免费 SaaS 平台或未经审查的 API 中的 AI 工具时，他们通常会在不知不觉中扩展组织的数字供应链。这些第三方提供商可能存在自身的安全漏洞、不明确的数据保留政策，如果托管在数据保护法不同的国家/地区，甚至可能存在司法管辖风险。这会产生广泛的攻击面，并增加通过间接途径泄露数据的风险。
5. 丧失问责制和审计能力
许多基于浏览器的人工智能工具由第三方供应商开发，或托管在未知司法管辖区的基础设施上。这些第三方提供商可能存在自身的安全漏洞、不明确的数据保留政策，如果托管在数据保护法不同的国家/地区，甚至可能存在司法管辖风险。当员工在未经 IT 审查的情况下使用这些工具时，他们会在不知不觉中扩展组织的数字供应链，扩大攻击面，并增加通过间接途径泄露数据的风险。
如何防范影子人工智能
为了有效预防影子人工智能风险，同时实现安全、负责任的人工智能采用，组织应遵循以下关键步骤：
定义清晰的人工智能治理政策
定义并记录清晰的 AI 治理框架，明确哪些工具需要获得批准、用于哪些用途以及在何种条件下使用。跨部门一致地执行这些规则，并将使用情况与身份和角色绑定。持续评估和更新您的 AI 风险状况至关重要。随着新工具和用例的出现，您的治理框架必须不断发展，以领先于潜在威胁。
实施浏览器安全解决方案
传统的端点和网络工具往往会忽略浏览器级别的威胁。部署现代浏览器安全平台（例如 LayerX），可以实时查看 AI 工具的使用情况，限制对未经授权的 AI 平台的访问，阻止危险操作（例如，将敏感数据复制到提示中），并强制执行上下文感知策略。
限制有风险的AI扩展
强制执行策略来控制哪些 AI 浏览器扩展程序可以安装。使用扩展程序风险评分或审查流程，确保仅使用经过批准且安全的 AI 扩展程序，以防止未经授权的访问和数据泄露。
使用 DLP 监控数据流
集成数据丢失防护 (DLP) 解决方案，以跟踪和限制敏感数据向 AI 平台的移动。这可确保受监管或专有信息不会无意中与第三方模型共享。
教育和培训员工
提高员工对未经授权使用人工智能的风险（包括数据泄露和合规违规）的认识。提供合规和不合规人工智能交互的示例，并分享安全、合规使用人工智能的最佳实践。
对企业的实际影响
生成式人工智能工具在工作场所的日益普及，带来了显著的生产力提升——但如果缺乏IT可见性或策略执行，就会导致影子人工智能（Shadow AI）失控。未经批准的人工智能使用所带来的现实后果可能会波及整个企业，带来重大的安全、法律、运营和声誉风险。以下列出了未经批准的人工智能使用对组织最关键的影响。
法律风险
对于在 GDPR、HIPAA 或 CCPA 等框架下运营的企业来说，未经批准的 AI 使用会带来重大的合规风险。当敏感数据由未经审查或记录的 AI 平台处理时，组织将无法了解数据的处理方式、地点和人员——这违反了数据保护原则，并可能引发罚款、审计和潜在的诉讼。
声誉风险
影子人工智能最严重的影响之一是声誉受损。当员工与未经批准的人工智能工具共享敏感数据时，这些数据可能会被泄露、滥用或被纳入公共训练数据集，从而破坏信任并损害品牌。客户和利益相关者期望安全的数据实践，而影子人工智能破坏了这种期望。
未经验证的输出导致决策失误
生成式人工智能工具可能会生成令人信服但不准确或带有偏见的答案。当员工依赖未经审查的人工智能生成内容进行决策（且缺乏相应的检查机制）时，他们可能会犯下严重的业务错误。在受监管或面向客户的领域，这种情况尤其危险，因为一个错误就可能造成声誉或法律损害。
工作流程碎片化和工具蔓延
不受管理的影子人工智能会导致工具泛滥。不同的团队可能会使用不同的人工智能工具来完成类似的任务，从而造成不一致、重复和低效。如果没有集中治理，企业将失去对其技术栈的控制，并难以在标准、输出或安全策略上保持一致。
治理和信任的侵蚀
影子人工智能失控的时间越长，重新确立治理就越困难。员工习惯于绕过IT流程，从而全面削弱政策合规性。这削弱了团队之间的信任，并损害了正式安全和治理框架的可信度。
供应商锁定和工具依赖
如果没有治理，员工可能会基于易用性而非企业兼容性来采用 AI 工具。随着时间的推移，团队会围绕这些工具构建工作流程，从而造成供应商锁定。当 IT 部门日后尝试迁移到已获批准的平台时，这种转变会变得混乱，并遭遇阻力。更糟糕的是，这些工具中数据的使用或存储方式通常难以洞察，这使得审计和退出策略变得复杂。