Hur man förhindrar dataläckage från AI-verktyg

68 % av företagen har drabbats av dataläckor kopplade till användningen av AI-verktyg, men endast 23 % har en formell säkerhetspolicy på plats.¹ Det är i denna lucka som de flesta skadorna uppstår. Generativ AI är verkligen användbar för att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra informationssökningen och omvandla interna databaser till användbara dokument. Men varje arbetsflöde som hanterar känslig information utgör också en potentiell säkerhetsrisk.

Sammanfattning: Generativ AI har blivit den främsta orsaken till att företagsdata hamnar utanför företagets kontroll: 77 % av de anställda har klistrat in företagsdata i AI-verktyg, varav 82 % via personliga, icke-administrerade konton. För att förhindra dataläckage från AI-verktyg krävs en formell säkerhetspolicy, noggrant utvalda verktyg, omedelbart skydd, utbildning av anställda och kontinuerlig loggning av revisioner. Att arbeta med plattformar som uppfyller kraven i ISO 27001, SOC 2 Typ II och EU:s AI-lagstiftning ger dig den styrningsnivå som krävs för att dessa kontroller ska kunna genomföras.

Vad är AI-verktyg för företag?

AI-verktyg för företag är tekniker som är utformade för att integreras i företagets arbetsflöden och minska personalens arbetsbelastning. TextCortex automatiserar till exempel repetitiva arbetsflöden, förbättrar åtkomsten till kunskapsbaser och möjliggör datahämtning från olika interna system. Eftersom denna process hanterar känslig företagsinformation är efterlevnad och åtkomstkontroll inte valfria funktioner – de utgör grunden.

De viktigaste utmaningarna inom datasäkerhet för AI

77 % av de anställda har klistrat in företagsdata i AI-chattbottar, och 82 % av dem gjorde det via personliga, okontrollerade konton som kringgår företagets säkerhetskontroller.² En undersökning från Cyberhaven visade att 11 % av den data som klistras in i ChatGPT är konfidentiell, inklusive källkod, strategidokument och kundregister.³ GenAI står nu för 32 % av all dataexfiltrering från företag till privatpersoner, vilket gör det till den främsta vägen för data som flyttas utanför företagets kontroll.² En separat studie från 2025 utförd av Kiteworks visade att 93 % av de anställda delar konfidentiella företagsdata via icke-auktoriserade AI-verktyg, ofta utan att inse risken.⁴

Här är de mest akuta utmaningarna när det gäller datasäkerhet vid användning av AI på företagsnivå:

• Attacker mot maskininlärning genom motståndarbaserade metoder: Skadliga aktörer som riktar in sig på AI-system för att manipulera beteendet, undvika upptäckt eller extrahera känsliga träningsdata
• Dataförvanskning: Manipulation av AI-träningsdata för att generera partiska eller skadliga resultat
• Integritet och missbruk av data: Omfattande datainsamling som överskrider etiska gränser och medför övervakningsrisker
• Zero-day-attacker mot AI-system: Allt fler sårbarheter som specifikt riktar sig mot AI-infrastrukturen
• Säkerhet kring AI-agenter: Nya hotvektorer från autonoma AI-agenter som agerar självständigt i uppkopplade system
• Efterlevnad av regelverk: Att navigera i de föränderliga globala rättsliga ramarna för AI och dataskydd
• Shadow AI: Obehöriga AI-verktyg som används av anställda utan IT-övervakning, vilket skapar blinda fläckar och okontrollerade datakanaler

Så här förebygger du dataläckage från AI-verktyg: bästa praxis

Här är de mest effektiva strategierna för att säkerställa datasäkerheten vid användning av AI-verktyg.

1. Upprätta en tydlig säkerhetspolicy för AI

Den mest effektiva utgångspunkten är en formell säkerhetspolicy för AI som definierar vad som räknas som konfidentiell information och anger vilka uppgifter som aldrig får matas in i en offentlig eller extern modell. Utan en skriftlig policy arbetar medarbetarna i ett oklart läge, och det är just i sådana oklara situationer som läckor uppstår. Organisationer med formella styrningsriktlinjer för generativ AI minskar antalet incidenter med dataläckage med upp till 46 %.¹

2. Identifiera AI-verktyg utifrån säkerhetsstandarder

Det finns hundratals AI-verktyg på marknaden, och deras säkerhetsnivåer varierar enormt. Innan ni godkänner ett verktyg för användning inom företaget bör ni kontrollera vilka data det behandlar, hur de lagras, om det tränas på era indata och vilka certifieringar det har. Godkända verktyg bör ha inbyggda funktioner för dataskydd och övervakning, inte som tillägg.

3. Driv AI-verktyg i en säker privat infrastruktur

Att dela interna data med externa AI-plattformar medför alltid en viss risk. Genom att driva AI-modeller på egen infrastruktur eller välja leverantörer som erbjuder EU-baserade lösningar med en enda kund per server får din organisation full kontroll över dataflödet och användningen. Detta är särskilt viktigt för företag som omfattas av GDPR eller EU:s AI-lag.

4. Skydd mot AI-promptar

Promptinjektion ligger på första plats på OWASP:s topp 10-lista för LLM-applikationer 2025. De vanligaste orsakerna till dataläckage är promptförgiftning och promptinjektion, där skadliga indata lurar modellen att avslöja känslig information eller utföra obehöriga åtgärder. Lösningar för förebyggande av dataförlust (DLP) blockerar automatiskt att flaggade känsliga data lämnar miljön. Dessa kontroller måste omfatta både användarindata och modellutdata.

5. Personalutbildning

De flesta anställda som klistrar in känslig information i AI-verktyg inser inte att de gör något fel. Utbildningar som klargör vad som får och inte får delas, vad som räknas som konfidentiell information och hur man använder AI-verktyg utan att röja immateriella rättigheter är avgörande. TextCortex ett strukturerat tre månader långt AI-utbildningsprogram med fyra workshoppar och teamcertifiering, eftersom utbildningen avgör hur väl verktyget tas i bruk.

6. Revisioner och loggar

Genom att logga alla åtgärder som AI-modellerna utför kan du följa hur de reagerar på uppmaningar och indata, upptäcka försök till uppmaningsinjektion i ett tidigt skede och skapa en revisionsspår för efterlevnadsändamål. Utan loggar har du ingen insyn i vad AI-systemet faktiskt har gjort eller haft åtkomst till.

Bonus: Kontrollera certifikat för regelefterlevnad

Innan du integrerar en AI-plattform i företagets arbetsflöden bör du kontrollera vilka certifieringar den har. Se åtminstone till att den uppfyller kraven enligt ISO 27001, SOC 2 Typ II, GDPR och EU:s AI-lag. Dessa certifieringar visar att leverantören ser säkerhet som en kontinuerlig process, inte som en engångsgranskning. Detta är det enklaste sättet att skilja mellan plattformar som tar säkerhet på allvar och sådana som inte gör det.

TextCortex: En reglerad AI-infrastruktur för företag

TextCortex en EU-baserad infrastrukturplattform för företags-AI. Organisationer använder den för att driftsätta och hantera AI-agenter på sina egna företagsdata, med åtkomst till flera modeller (GPT-4o, Claude, Gemini) från en enda säker och reglerad miljö. Plattformen inkluderar inbyggd RBAC, behörighetsstyrd informationshämtning, revisionsloggning samt ett tre månader långt AI-utbildningsprogram med fyra workshoppar och teamcertifiering.

TextCortex program för TextCortex och efterlevnad

TextCortex certifierat TextCortex ISO 27001 och SOC 2 Typ II och uppfyller fullt ut kraven i GDPR och EU:s AI-lag. All data lagras i infrastruktur som är placerad inom EU, och ingen gränsöverskridande behandling sker såvida detta inte uttryckligen har konfigurerats.

Plattformen innehåller övervakningsfunktioner för kontinuerlig spårning av all aktivitet i AI-systemet. Fullständig säkerhetsdokumentation finns på trust.textcortex.com.

b2venture (ett riskkapitalbolag som förvaltar tillgångar på över 800 miljoner euro) införde TextCortex såg en sjufaldig ökning av AI-användningen inom sitt investeringsteam, med en användningsgrad på 70 % och en tidsbesparing på 5–10 timmar per investeringsmöjlighet. Läs hela fallstudien här.

Vanliga frågor och svar

Hur kan man förhindra dataläckage inom AI?

Bästa praxis för att förebygga dataläckage från AI-system:

• Upprätta en tydlig säkerhetspolicy för AI
• Identifiera AI-verktyg utifrån säkerhetsstandarder
• Driv AI-verktyg på privata servrar som uppfyller EU:s krav
• Utbilda dina medarbetare i säker användning av AI
• Använd AI-skydd mot oönskade inmatningar och DLP-verktyg
• Logga och granska alla åtgärder som utförs av AI-modeller
• Kontrollera AI-plattformarnas certifieringar avseende regelefterlevnad innan du börjar använda dem

Hur skyddar man data när man använder AI-verktyg?

Undvik att dela personlig eller konfidentiell information i inmatningsrutorna, granska varje AI-verktygs sekretessinställningar innan du använder det och använd helst företagsadministrerade konton istället för personliga. De flesta kostnadsfria AI-modeller bearbetar dina inmatningar för inlärning som standard; företagsabonnemang med avtal om databehandling utgör en helt annan kategori.

Vad är skugg-AI och varför utgör det en säkerhetsrisk?

Med ”skugg-AI” avses AI-verktyg som används av anställda utan godkännande från IT- eller säkerhetsavdelningen. Detta utgör en stor risk eftersom dessa verktyg används utanför företagets kontroll, vilket innebär att känslig information som delas via dem inte kan övervakas, granskas eller återställas. En studie från BlackFog från 2025 visade att 60 % av de anställda medvetet accepterar säkerhetsrisker för att kunna arbeta snabbare med hjälp av icke-godkända verktyg. Shadow AI är nu en av de främsta orsakerna till oavsiktlig dataexfiltrering.

Vilka certifieringar inom regelefterlevnad bör en AI-plattform för företag ha?

Se åtminstone till att leverantören uppfyller kraven enligt ISO 27001 (informationssäkerhetsledning), SOC 2 Typ II (kontrollrevision), GDPR (EU:s dataskyddsförordning) och EU:s AI-lag. Det här är inte bara punkter att bocka av; de visar att leverantören genomgår regelbundna revisioner utförda av oberoende tredje part och att säkerhetsåtgärderna upprätthålls som en kontinuerlig del av verksamheten.

Källor

¹ Metomic. ”Rapport om läget inom datasäkerhet.” 2025. metomic.io

² LayerX Security. ”Rapport om datasäkerhet inom AI och SaaS för företag 2025.” 2025. layerxsecurity.com

³ Cyberhaven. ”AI-dataforskning.” 2024. cyberhaven.com

⁴ Kiteworks. ”Anställda delar konfidentiella uppgifter med obehöriga AI-verktyg.” 2025. kiteworks.com