So verhinderst du Datenlecks bei KI-Tools

68 % der Unternehmen haben bereits Datenlecks im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI-Tools erlebt, doch nur 23 % verfügen über eine formelle Sicherheitsrichtlinie.¹ Genau in dieser Lücke entsteht der größte Schaden. Generative KI ist wirklich nützlich, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, den Wissensabruf zu verbessern und interne Datenbanken in verwertbare Dokumente umzuwandeln. Aber jeder Arbeitsablauf, der mit sensiblen Daten zu tun hat, ist auch ein potenzieller Datenabfluss.

Kurz gesagt: GenAI ist mittlerweile der Hauptgrund dafür, dass Unternehmensdaten die Kontrolle des Unternehmens entgleiten: 77 % der Mitarbeiter haben Unternehmensdaten in KI-Tools eingefügt, 82 % davon über private, nicht verwaltete Konten. Um Datenlecks aus KI-Tools zu verhindern, sind eine formelle Sicherheitsrichtlinie, eine sorgfältige Tool-Auswahl, sofortiger Schutz, Mitarbeiterschulungen und eine kontinuierliche Audit-Protokollierung erforderlich. Die Zusammenarbeit mit Plattformen, die die Anforderungen von ISO 27001, SOC 2 Typ II und dem EU-KI-Gesetz erfüllen, bietet dir die Governance-Ebene, um diese Kontrollen durchzusetzen.

Was sind KI-Tools für Unternehmen?

KI-Tools für Unternehmen sind Technologien, die darauf ausgelegt sind, sich in die Arbeitsabläufe von Unternehmen zu integrieren und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu verringern. TextCortex beispielsweise automatisiert sich wiederholende Arbeitsabläufe, verbessert den Zugriff auf Wissensdatenbanken und ermöglicht den Datenabruf über interne Systeme hinweg. Da dieser Prozess sensible Unternehmensdaten betrifft, sind Compliance und Zugriffskontrollen keine optionalen Funktionen, sondern bilden die Grundlage.

Die wichtigsten Herausforderungen bei der Datensicherheit im Bereich KI

77 % der Mitarbeiter haben Unternehmensdaten in KI-Chatbots eingefügt, und 82 % von ihnen taten dies über private, nicht verwaltete Konten, die die Unternehmenskontrollen umgehen.² Eine Untersuchung von Cyberhaven ergab, dass 11 % der in ChatGPT eingefügten Daten vertraulich sind, darunter Quellcode, Strategiedokumente und Kundendaten.³ GenAI ist mittlerweile für 32 % aller Datenabflüsse vom Unternehmen in den privaten Bereich verantwortlich und damit der häufigste Weg, über den Daten außerhalb der Unternehmenskontrolle gelangen.² Eine separate Studie von Kiteworks aus dem Jahr 2025 ergab, dass 93 % der Mitarbeiter vertrauliche Unternehmensdaten über nicht autorisierte KI-Tools weitergeben, oft ohne sich des Risikos bewusst zu sein.⁴

Hier sind die dringendsten Herausforderungen im Bereich Datensicherheit beim Einsatz von KI auf Unternehmensebene:

• Angriffe auf maschinelles Lernen: Böswillige Akteure, die es auf KI-Systeme abgesehen haben, um deren Verhalten zu manipulieren, der Erkennung zu entgehen oder sensible Trainingsdaten zu entwenden
• Datenvergiftung: Manipulation von KI-Trainingsdaten, um voreingenommene oder schädliche Ergebnisse zu erzeugen
• Datenschutz & Datenmissbrauch: Übermäßige Datenerfassung, die ethische Grenzen überschreitet und Überwachungsrisiken mit sich bringt
• Zero-Day-Angriffe auf KI-Systeme: Zunehmende Sicherheitslücken, die speziell auf die KI-Infrastruktur abzielen
• Sicherheit bei KI-Agenten: Neue Angriffswege durch autonome KI-Agenten, die in vernetzten Systemen eigenständig agieren
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Sich im sich wandelnden globalen Rechtsrahmen für KI und Datenschutz zurechtfinden
• Shadow AI: Nicht autorisierte KI-Tools, die von Mitarbeitern ohne IT-Aufsicht genutzt werden und so blinde Flecken sowie unkontrollierte Datenkanäle schaffen

So verhinderst du Datenlecks bei KI-Tools: Bewährte Verfahren

Hier sind die wirksamsten Strategien, um die Datensicherheit bei der Nutzung von KI-Tools zu gewährleisten.

1. Erstelle eine klare Richtlinie zur KI-Sicherheit

Der beste Ansatzpunkt ist eine formelle KI-Sicherheitsrichtlinie, die definiert, was als vertrauliche Informationen gilt, und festlegt, welche Daten niemals in ein öffentliches oder externes Modell eingegeben werden dürfen. Ohne eine schriftliche Richtlinie arbeiten Mitarbeiter in einer Grauzone, und genau in solchen Grauzonen kommt es zu Datenlecks. Unternehmen mit formellen GenAI-Governance-Richtlinien reduzieren Vorfälle von Datenlecks um bis zu 46 %.¹

2. KI-Tools anhand von Sicherheitsstandards identifizieren

Es gibt Hunderte von KI-Tools auf dem Markt, und ihre Sicherheitsstandards variieren enorm. Bevor du ein Tool für den Einsatz im Unternehmen freigibst, solltest du prüfen, welche Daten es verarbeitet, wie diese gespeichert werden, ob es anhand deiner Eingaben trainiert wird und über welche Zertifizierungen es verfügt. Freigegebene Tools sollten Datenschutzkontrollen und Überwachungssysteme standardmäßig bieten und nicht erst als Zusatzmodule.

3. KI-Tools in einer sicheren privaten Infrastruktur hosten

Die Weitergabe interner Daten an KI-Plattformen von Drittanbietern birgt immer ein gewisses Risiko. Wenn du KI Modelle einer eigenen Infrastruktur hostest oder Anbieter wählst, die in der EU gehostete Single-Tenant-Bereitstellungen anbieten, behält dein Unternehmen die volle Kontrolle über den Datenfluss und die Datennutzung. Das ist besonders wichtig für Unternehmen, die der DSGVO oder dem EU-KI-Gesetz unterliegen.

4. Schutz vor KI-Prompts

Prompt-Injection belegt Platz 1 der OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen 2025. Die häufigsten Ursachen für Datenlecks sind Prompt-Poisoning und Prompt-Injection, bei denen böswillige Eingaben das Modell dazu verleiten, sensible Informationen preiszugeben oder unbefugte Aktionen auszuführen. DLP-Lösungen (Data Loss Prevention) verhindern automatisch, dass als sensibel gekennzeichnete Daten die Umgebung verlassen. Diese Kontrollmaßnahmen müssen sowohl Benutzereingaben als auch Modellausgaben abdecken.

5. Mitarbeiterschulung

Den meisten Mitarbeitern, die sensible Daten in KI-Tools einfügen, ist gar nicht bewusst, dass sie etwas Falsches tun. Schulungen, in denen klargestellt wird, was geteilt werden darf und was nicht, was vertrauliche Daten sind und wie man KI-Tools nutzt, ohne geistiges Eigentum preiszugeben, sind unerlässlich. TextCortex ein strukturiertes dreimonatiges KI-Schulungsprogramm mit vier Workshops und einer Teamzertifizierung TextCortex , denn die Qualität der Schulung entscheidet über den Erfolg der Einführung.

6. Prüfungen und Protokolle

Durch die Protokollierung aller Aktionen von KI Modelle du beobachten, wie sie auf Eingaben und Anweisungen reagieren, Versuche der Eingabe-Manipulation frühzeitig erkennen und einen Prüfpfad für Compliance-Zwecke erstellen. Ohne Protokolle hast du keinen Einblick darin, was das KI-System tatsächlich getan oder auf welche Daten es zugegriffen hat.

Bonus: Überprüfe die Konformitätsbescheinigungen

Bevor du eine KI-Plattform in deine Unternehmensabläufe integrierst, solltest du prüfen, über welche Compliance-Zertifizierungen sie verfügt. Achte mindestens auf ISO 27001, SOC 2 Typ II, DSGVO-Konformität und die Übereinstimmung mit dem EU-KI-Gesetz. Diese Zertifizierungen zeigen, dass der Anbieter Sicherheit als kontinuierlichen Prozess betrachtet und nicht als einmalige Prüfung. Das ist der einfachste Filter, um Plattformen, die Sicherheit ernst nehmen, von denen zu unterscheiden, die das nicht tun.

TextCortex: Geregelte KI-Infrastruktur für Unternehmen

TextCortex eine in der EU ansässige KI-Infrastrukturplattform für Unternehmen. Unternehmen nutzen sie, um KI-Agenten auf ihren eigenen Unternehmensdaten einzusetzen und zu verwalten, wobei sie über eine einzige sichere, kontrollierte Umgebung Zugriff auf verschiedene Modelle (GPT-4o, Claude, Gemini) haben. Die Plattform umfasst integrierte RBAC-Funktionen, berechtigungsgesteuerten Datenabruf, Audit-Protokollierung sowie ein dreimonatiges KI-Schulungsprogramm mit vier Workshops und einer Teamzertifizierung.

TextCortex und Compliance-Programm

TextCortex ISO 27001 und SOC 2 Typ II zertifiziert und erfüllt die Anforderungen der DSGVO sowie des EU-KI-Gesetzes vollständig. Alle Daten verbleiben in einer Infrastruktur, die in der EU gehostet wird, und es findet keine grenzüberschreitende Verarbeitung statt, sofern dies nicht ausdrücklich konfiguriert wurde.

Die Plattform umfasst Überwachungsfunktionen, mit denen sich alle Aktivitäten des KI-Systems kontinuierlich verfolgen lassen. Die vollständige Sicherheitsdokumentation findest du unter trust.textcortex.com.

b2venture (eine VC-Gesellschaft mit einem verwalteten Vermögen von über 800 Millionen Euro) hat TextCortex eingeführt TextCortex verzeichnete eine siebenfache Steigerung der KI-Nutzung im gesamten Investmentteam, bei einer Akzeptanz von 70 % und einer Zeitersparnis von 5 bis 10 Stunden pro Investitionsmöglichkeit. Lies hier die vollständige Fallstudie.

Häufig gestellte Fragen

Wie lässt sich ein Datenleck bei KI verhindern?

Bewährte Methoden zur Verhinderung von Datenlecks aus KI-Systemen:

• Lege eine klare Richtlinie zur KI-Sicherheit fest
• Ermittle KI-Tools anhand von Sicherheitsstandards
• Hoste KI-Tools auf privaten, EU-konformen Servern
• Schule deine Mitarbeiter im sicheren Umgang mit KI
• Nutze KI-Prompt-Schutz und DLP-Tools
• Alle Aktionen von KI-Modellen protokollieren und überprüfen
• Überprüfe vor der Einführung die Konformitätszertifikate der KI-Plattformen

Wie schützt man Daten bei der Nutzung von KI-Tools?

Vermeide es, persönliche oder vertrauliche Informationen in Eingabeaufforderungen anzugeben, Bewertung vor der Nutzung die Datenschutzeinstellungen Bewertung KI-Tools und nutze lieber von deinem Unternehmen verwaltete Konten statt privater. Die meisten kostenlosen KI Modelle deine Eingaben standardmäßig zu Trainingszwecken; Unternehmenspakete mit Datenverarbeitungsvereinbarungen sind eine ganz andere Kategorie.

Was ist Schatten-KI und warum stellt sie ein Sicherheitsrisiko dar?

„Shadow AI“ bezeichnet KI-Tools, die von Mitarbeitern ohne Genehmigung der IT- oder Sicherheitsabteilung genutzt werden. Das stellt ein großes Risiko dar, da diese Tools außerhalb der Unternehmenskontrollen laufen – was bedeutet, dass sensible Daten, die über sie ausgetauscht werden, weder überwacht, geprüft noch wiederhergestellt werden können. Eine Studie von BlackFog aus dem Jahr 2025 ergab, dass 60 % der Mitarbeiter bewusst Sicherheitsrisiken in Kauf nehmen, um mit nicht genehmigten Tools schneller arbeiten zu können. Shadow AI ist mittlerweile einer der Hauptvektoren für unbeabsichtigte Datenexfiltration.

Welche Compliance-Zertifizierungen sollte eine KI-Plattform für Unternehmen haben?

Achte zumindest auf ISO 27001 (Informationssicherheitsmanagement), SOC 2 Typ II (Kontrollprüfung), DSGVO-Konformität (EU-Datenschutz) und die Übereinstimmung mit dem EU-KI-Gesetz. Das sind nicht nur Punkte auf einer Checkliste; sie zeigen, dass der Anbieter sich regelmäßigen Audits durch unabhängige Dritte unterzieht und Sicherheitskontrollen als kontinuierliche Praxis aufrechterhält.

Quellen

¹ Metomic. „Bericht zum Stand der Datensicherheit“. 2025. metomic.io

² LayerX Security. „Bericht zur Datensicherheit bei Unternehmens-KI und SaaS 2025“. 2025. layerxsecurity.com

³ Cyberhaven. „AI Data Research.“ 2024. cyberhaven.com

⁴ Kiteworks. „Mitarbeiter geben vertrauliche Daten an nicht autorisierte KI-Tools weiter.“ 2025. kiteworks.com