Microsoft Copilot und Data Security: Risiken und bewährte Verfahren

Künstliche Intelligenz ist keine ferne Vision mehr – sie ist eine Kraft der Gegenwart, die verändert, wie Unternehmen ihre Daten verwalten, verarbeiten und sichern. Zu den einflussreichsten Innovationen, die diese Transformation vorantreiben, gehört Microsoft Copilot. Als KI-gestützter Produktivitätsverstärker vermarktet, integriert sich Copilot nahtlos in Microsoft 365-Anwendungen und erschließt neue Effizienzniveaus in verschiedenen Branchen.

Allerdings bringt wie bei jedem technologischen Sprung die Innovation auch einzigartige Risiken mit sich. Die Integration von generativer KI in Unternehmensökosysteme hat erhebliche Auswirkungen auf die Data Security, Governance und Compliance. In diesem Blog untersuchen wir die Architektur von Microsoft Copilot, Anwendungsfälle und damit verbundene Risiken und skizzieren bewährte Methoden für IT-Profis und Sicherheitsverantwortliche, um eine sichere und verantwortungsvolle Einführung zu gewährleisten.

Verständnis des Aufstiegs von Copilot in der Unternehmenslandschaft

Seit seiner Einführung hat Microsoft Copilot die Art und Weise, wie Benutzer mit Produktivitätswerkzeugen interagieren, revolutioniert. Vom Verfassen von E-Mails über das Zusammenfassen von Dokumenten bis hin zum Generieren von Code-Snippets nutzt Copilot große Sprachmodelle (LLMs), um in Echtzeit Unterstützung innerhalb von Microsoft 365-Apps wie Word, Excel, Outlook, Teams und PowerPoint zu bieten.

Diese Fähigkeit ist besonders attraktiv für Unternehmen, die darauf abzielen, Arbeitsabläufe zu optimieren und repetitive Aufgaben zu reduzieren. Allerdings wirft die tiefe Integration von KI in den täglichen Betrieb kritische Fragen bezüglich des Datenzugriffs, der Klassifizierung, der Privatsphäre und der Sicherheit auf.

Die KI-Gleichung: Vorteile vs. Sicherheitsrisiken

Während Copilot eine gesteigerte Produktivität verspricht, führt er auch erhebliche Risiken ein, wenn er nicht ordnungsgemäß verwaltet wird. Zu den Hauptbedenken gehören:

• Übermäßige Berechtigungen: Copilot generiert Antworten basierend auf den Inhalten, auf die zugegriffen werden kann. Wenn Benutzer oder Copilot zu viele Berechtigungen haben, können sensible Informationen unbeabsichtigt offengelegt werden.
• Datenfehlklassifizierung: Copilot verlässt sich auf bestehende Beschriftungen und Klassifizierungen. Inkonsistente oder schlechte Beschriftung erhöht das Risiko von Datenlecks.
• Fehlende Governance-Kontrollen: Ohne klare Governance-Rahmenwerke riskieren Organisationen die Nichteinhaltung interner Richtlinien oder Vorschriften wie GDPR und HIPAA.
• Herausforderungen bei der Überwachung und Transparenz: Es ist entscheidend zu verstehen, was Copilot wann und für wen zugegriffen hat, für Audits und Untersuchungen.
  

Wie Microsoft Copilot funktioniert: Architektur auf einen Blick

Um die Risiken und Kontrollen von Copilot zu verstehen, ist es wichtig zu verstehen, wie es funktioniert:

1. Benutzeraufforderung: Ein Benutzer gibt eine natürlichsprachliche Aufforderung in eine Microsoft 365-App ein.
2. Copilot Orchestrator: Der Orchestrator interpretiert die Aufforderung und unterteilt sie in kleinere Aufgaben.
3. Microsoft Graph API: Diese Aufgaben interagieren mit Microsoft Graph, um auf kontextbezogene Daten zuzugreifen – Dokumente, Kalenderereignisse, Chats und mehr – basierend auf den Berechtigungen des Benutzers.
4. Large Language Model (LLM): Die abgerufenen Daten werden durch Microsofts LLM verarbeitet, um eine kontextbezogene Antwort zu generieren.
5. Benutzerausgabe: Das endgültige Ergebnis wird in einem Format ausgegeben, das auf die spezifische Microsoft-App abgestimmt ist.

Während diese Architektur die benutzerbasierte Zugriffskontrolle betont, unterstreicht sie auch die Bedeutung genauer Berechtigungen und Netwrix Data Classification.

Häufige Fallstricke in einer Copilot-aktivierten Umgebung
Trotz der integrierten Schutzmaßnahmen von Microsoft bleiben Unternehmen anfällig für mehrere Fehltritte:

1. Übermäßiger Zugriff: Copilot spiegelt die Zugriffsrechte des Benutzers wider. Wenn ein Benutzer Zugriff auf vertrauliche Dateien hat, kann Copilot diese Informationen anzeigen.
2. Unzureichende oder fehlende Sensitivitätskennzeichnungen: Ohne angemessene Sensitivitätskennzeichnungen kann Copilot möglicherweise nicht zwischen allgemeinen und sensiblen Daten unterscheiden.
3. Fehlende Transparenz und Berichterstattung: Viele Organisationen versäumen es, die Nutzung von Copilot zu überwachen, was zu blinden Flecken beim Datenzugriff und der Compliance-Überwachung führt.
4. Unvollständiges Benutzertraining: Eine geringe KI-Kompetenz kann dazu führen, dass Benutzer unwissentlich unbefugte Daten anfordern oder teilen, in der Annahme, dass Copilot diese filtern wird.
   

Best Practices für die Sicherung Ihrer Copilot-Bereitstellung
Eine sichere Copilot-Umgebung erfordert proaktive Anstrengungen. IT- und Sicherheitsteams sollten:

1. Führen Sie ein Permission Hygiene Audit durch: Überprüfen und verfeinern Sie Berechtigungsstrukturen in SharePoint, OneDrive, Teams und Exchange. Setzen Sie das Prinzip der minimalen Rechtevergabe durch.
2. Anwenden konsistenter Sensitivitätsbezeichnungen: Verwenden Sie Tools wie Microsoft Purview Information Protection, um standardisierte Sensitivitätsbezeichnungen über DLP policies durchzusetzen.
3. Überwachen Sie den Datenzugriff und die Nutzung: Nutzen Sie Microsoft Purview Audit oder Drittanbieter-Tools wie Netwrix Auditor um den Datenzugriff zu verfolgen und Anomalien zu erkennen.
4. Benutzer über den verantwortungsvollen Umgang mit KI schulen: Bieten Sie Schulungen zum Thema Prompt-Design, Datensensibilität und ethischer KI-Nutzung an. Verdeutlichen Sie, dass Copilot ein Produktivitätswerkzeug ist und kein Entscheidungsträger.
5. Entwickeln Sie ein Governance Framework: Definieren Sie klare Richtlinien für die Nutzung von Copilot, zulässige Datentypen und Eskalationsworkflows. Stimmen Sie sich mit den Teams für Recht, Personalwesen und Compliance ab.

Wichtige Anwendungsfälle: Wann Copilot hervorragend funktioniert (und wo man ihn im Auge behalten muss)

Wenn verantwortungsbewusst eingesetzt, kann Microsoft Copilot erheblichen Mehrwert bieten in:

• E-Mail-Zusammenfassung und -Erstellung: Beschleunigung der Kommunikation für Kundenservice-, Rechts- und Vertriebsteams.
• Dokumentenanalyse: Gewinnung von Erkenntnissen aus Verträgen, Forschungsarbeiten und Berichten.
• Meeting-Zusammenfassungen: Zusammenfassung von Teams-Anrufen, Aufgaben und Entscheidungen.
• Aufgabenautomatisierung: Aktualisierung von CRM-Einträgen, Erstellung von Berichten und Zusammenstellung von Aktionslisten.

Allerdings muss jeder Anwendungsfall auf Datenexposition überwacht werden, insbesondere beim Umgang mit PII, Gesundheitsakten, Finanzdaten oder geistigem Eigentum.

Wie Netwrix 1Secure DSPM die Datensicherheit von Copilot verbessert

Um die leistungsfähigen Funktionen von Microsoft Copilot zu sichern, müssen Organisationen über Sichtbarkeit hinausgehen und einen proaktiven, haltungsorientierten Ansatz zur Datensicherheit verfolgen. Netwrix 1Secure DSPM (Data Security Posture Management) hilft Organisationen genau dies zu tun, indem es kontinuierlich sensible Daten über Microsoft 365 und andere Cloud-Dienste entdeckt, klassifiziert und das Risiko bewertet. Mit Netwrix 1Secure können Sicherheitsteams überexponierte oder falsch klassifizierte Informationen identifizieren, verborgene Risiken in Datenzugriffspfaden aufdecken und die Behebung priorisieren, bevor Copilot versehentlich sensible Inhalte preisgibt. Es schließt die Lücke zwischen Produktivität und Schutz, indem es kontinuierliche Haltungsüberwachung, klare Risikobewertung und geleitete Behebung bietet – alles entscheidend für die Kontrolle in einem mit KI integrierten Ökosystem. Wenn Organisationen Copilot übernehmen, Netwrix 1Secure DSPM stellt sicher, dass sie dies mit Vertrauen tun können, indem das Risiko reduziert wird, ohne Geschwindigkeit oder Innovation zu opfern.

Abschließende Gedanken

Microsoft Copilot stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI dar. Allerdings macht seine Fähigkeit, auf riesige Mengen von Unternehmensdaten zuzugreifen, ihn zu einem zweischneidigen Schwert. Organisationen müssen vorsichtig agieren und Innovation mit Governance in Einklang bringen.

Indem Sie die Architektur von Copilot verstehen, seine Risiken anerkennen und robuste Kontrollen implementieren, kann Ihre Organisation verantwortungsbewusst und sicher in die Zukunft der KI-gestützten Produktivität übergehen.