Lernprogramm: Entdecken von Anwendungen und Schatten-IT

Anwendungsnutzungsanalysen geben IT-Administratoren umsetzbare Einblicke in die App-Nutzung ihrer Organisation, indem sie Netzwerkverkehrsmuster, Datennutzung und welche Benutzer auf welche Anwendungen zugreifen, analysieren. Administratoren können diese Analysen verwenden, um Schatten-IT, generative KI-Apps und potenzielle Sicherheits- oder Compliancerisiken zu identifizieren. Nutzungsanalysen helfen Organisationen dabei, die Sichtbarkeit zu erhöhen, ihren Sicherheitsstatus zu verbessern und die App-Nutzung in ihrer gesamten Umgebung zu optimieren.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie:

Wichtige Konzepte

Was ist Schatten-IT?

Schatten-IT bezieht sich auf Anwendungen und Dienste, die von Mitarbeitern ohne Wissen oder Genehmigung der IT-Abteilung verwendet werden. Diese Verwendung erzeugt Risiken wie die folgenden Beispiele.

Schatten-KI: Die neue Grenze

Shadow AI ist die nicht autorisierte Verwendung von KI-Tools durch Mitarbeiter ohne Genehmigung oder Sicherheitsfreigabe. Generative KI-Tools (ChatGPT, Claude, Gemini und andere) stellen einzigartige Herausforderungen dar:

• Mitarbeiter fügen möglicherweise vertrauliche Daten in Eingabeaufforderungen ein.
• Vertrauliche Informationen können verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren.
• Organisationen verlieren den Einblick in KI-unterstützte Entscheidungen.
• KI ist anfällig für Prompt Injection und Jailbreaking.

Erläuterte Risikobewertungen

Microsoft bewertet jede ermittelte Anwendung und weist einen Risikowert basierend auf:

• Allgemeine Faktoren: Beliebtheit, Datenhoheit und Verfügbarkeit von Unternehmensinformationen.
• Sicherheitsfaktoren: Verschlüsselung, mehrstufige Authentifizierungsunterstützung, Überwachungsprotokolle und Penetrationstests.
• Compliancefaktoren: SOC 2-, ISO 27001- und HIPAA-Zertifizierung.
• Legale Faktoren: Datenbesitz, Microsoft-Software-Lizenzbedingungen und Datenaufbewahrungsrichtlinien.

Beispiel-Anleitungsvideos

Das folgende Video zeigt, wie Schatten-KI mit Anwendungsermittlung identifiziert wird.

Schritt 1: Generieren von Internetdatenverkehr

Für diese Übung, um nützliche Daten zu erzeugen, öffnen Sie einen Browser auf Ihrem Testgerät (mit installiertem Global Secure Access Client) und besuchen Sie mehrere Ihrer bevorzugten Websites. Achten Sie darauf, auch zu einigen KI-Websites zu navigieren . Einige Beispiele für KI-Websites sind:

• copilot.microsoft.com
• chatgpt.com
• claude.ai
• ai.google

Schritt 2: Überprüfen der Cloudanwendungsanalyse

Anzeigen zusammengefasster Informationen

1. Navigieren Sie im Microsoft Entra Admin Center zu Global Secure AccessApplicationsInsights & Analytics.

2. Überprüfen Sie die Informationen, die auf den Widgets angezeigt werden.

   Das Dashboard zeigt drei wichtige Widgets an.

   Widget	Beschreibung
   Anwendungsanzahl	Zeigt die Gesamtzahl der Cloudanwendungen, die Gesamtzahl privater Anwendungen und neu ermittelter Segmente an.
   Anwendungsverwendungsverteilung	Zeigt die Verwendung nach Typ (Cloud und Privat), aggregiert nach Transaktionen, gesendeten Bytes oder empfangenen Bytes an.
   Anwendungsnutzungstrend	Zeigt die Verwendung im Laufe der Zeit an, aggregiert nach Transaktionen, Benutzern, Geräten oder Bytes.

   

Untersuchen entdeckter Anwendungen

Cloud-Anwendungsanalysen bieten Administratoren Einblicke in die Cloudanwendungen, die ihre Organisation verwendet, einschließlich generativer KI-Anwendungen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Schatten-IT zu identifizieren und Sicherheits- und Compliancerisiken zu bewerten.

1. Überprüfen Sie die Liste der ermittelten Cloudanwendungen mit den folgenden Details:

   • Name
   • Kategorien
   • Risikobewertung
   • Benutzer
   • Gesendete Bytes
   • Empfangene Bytes

2. Wählen Sie optional die Spaltentitel aus, um die Listen neu anzuordnen. Sie können die Apps mit der niedrigsten Risikobewertung, den Apps mit der höchsten Benutzeranzahl und mehr sehen.

   

Anzeigen von App-Details und Risikofaktoren

1. Wählen Sie den Link "Name" für eine Anwendung aus.
2. Der Microsoft Entra App-Katalog wird geöffnet und zeigt Folgendes an:
   • Gesamtrisikobewertung.
   • Registerkarten "Allgemein", "Sicherheit", "Compliance" und "Legal", auf denen Details zu Risikofaktoren angezeigt werden.

Schritt 3: Identifizieren von generativen KI-Anwendungen

Cloud-Anwendungsanalysen können Ihnen helfen, generative KI-Anwendungen zu identifizieren, die in Ihrer Organisation verwendet werden. Analysen können Ihnen helfen, potenzielle Risiken zu bewerten und zu verwalten.

1. Navigieren Sie zu Global Secure Access>Applications>Insights & Analytics>Cloud Applications.

2. Aktivieren Sie den Schalter für Generative KI-Apps und -Tools.

   

3. Überprüfen Sie die gefilterte Liste, in der nur generative KI-Anwendungen angezeigt werden, auf die von Benutzern zugegriffen wird.

4. Bewerten sie die Risikobewertung und Nutzungsmuster jeder Anwendung.

Was Sie gelernt haben

In diesem Lernprogramm haben Sie die folgenden Aufgaben ausgeführt:

• Ermittelte Schatten-IT in Ihrer Organisation: Sie haben jetzt Einblicke in Cloudanwendungen, die verwendet werden, auch Apps, die von der IT nicht sanktioniert werden.
• Identifizierte Schatten-KI-Anwendungen: Sie können den generativen KI-Filter verwenden, um KI-Tools schnell zu finden, die möglicherweise Datenlecksrisiken darstellen.
• Anwendungsrisikobewertung verstanden: Sie können Korrekturbemühungen basierend auf Risikobewertungen für allgemeine, Sicherheits-, Compliance- und Rechtliche Faktoren priorisieren.
• Analysierte Verwendungsmuster: Sie können sehen, welche Apps die meisten Benutzer, Datenübertragungen oder Transaktionen haben, um die wahren geschäftlichen Auswirkungen zu verstehen.

Von Der Ermittlung bis zur Aktion

Nachdem Sie Schatten-IT oder Schatten-KI entdeckt haben, können Sie Maßnahmen ergreifen, um Risiken zu mindern.

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│    Discover    │ →→→ │     Assess     │ →→→ │      Act       │
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│ • View all     │     │ • Review risk  │     │ • Sanction app.│
│   discovered   │     │   scores.      │     │ • Block app.   │
│   apps.        │     │ • Check        │     │ • Apply file   │
│ • Filter by    │     │   compliance.  │     │   controls.    │
│   AI apps.     │     │ • Review user  │     │ • Monitor      │
│ • Sort by      │     │   count.       │     │   ongoing.     │
│   usage.       │     │ • Analyze data │     │ • Add to app   │
│                │     │    transfer.   │     │   governance.  │
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Integrationspunkte

• Exportieren Sie Daten in Microsoft Defender for Cloud Apps, um eine eingehendere Untersuchung zu finden.
• Verwenden Sie ermittelte Apps, um Richtlinien für die Webinhaltsfilterung zu gestalten.
• Kombinieren Sie inhaltsrichtlinien, um das Hochladen von Daten in riskante Apps zu verhindern.
• Geben Sie Einblicke in Schulungsprogramme zur Sicherheitsschulung.

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