根据Netskope的员工数据，企业与GenAI应用共享的变成部威数据量激增 ，一年内增长了30倍  。无意现在 ，员工平均每个企业每月与AI工具共享的变成部威数据超过7.7GB，而一年前仅为250MB
，无意这一数字大幅增长。员工

这包括源代码
、变成部威受监管数据、无意密码和密钥以及知识产权等敏感数据 ，员工从而极大地增加了发生昂贵的变成部威数据泄露事件 、合规性违规和知识产权被盗的无意风险 。模板下载75%的员工企业用户正在使用具有GenAI功能的应用程序，这给安全团队带来了一个必须解决的变成部威大问题：即无意的内部威胁。

GenAI应用带来了日益增长的无意网络安全风险

90%的企业有用户直接访问ChatGPT
、Google Gemini和GitHub Copilot等GenAI应用。98%的企业有用户使用提供GenAI功能的应用 ，如Gladly 、Insider 、Lattice
、建站模板LinkedIn和Moveworks等。

根据许多不同的衡量指标 ，GenAI在企业中的采用率正在上升 。然而
，从数据安全的角度来看，发送到GenAI应用的数据量最为重要 ：每一次发布或上传都是数据暴露的机会 。

Netskope的CISO James Robinson表示
：“尽管各企业都在努力实施公司管理的GenAI工具，但我们的源码下载研究表明，影子IT已经演变成影子AI，近四分之三的用户仍然通过个人账户访问GenAI应用。这一持续趋势，再加上所共享的数据，突显了需要先进的数据安全能力 ，以便安全和风险管理团队能够重新获得对企业内GenAI使用的治理、可见性和可接受使用的控制 。”

企业对GenAI数据缺乏控制

许多企业无法全面甚至部分地了解在间接使用GenAI时 ，数据是如何被处理、香港云服务器存储和利用的。通常，它们会选择采用“先阻止再询问”的策略，即明确允许某些应用并阻止其他所有应用
。然而 ，随着员工寻求这些工具带来的效率和生产力效益
，安全负责人必须寻求一种安全赋能策略 。

以DeepSeek为例 ，Netskope发现，在2025年1月发布后的几周内，91%的企业有用户试图访问DeepSeek AI
。源码库当时 ，大多数企业还没有为DeepSeek制定安全策略 ，这使它们面临未知的风险。此外，员工可能会在不知情的情况下向AI提供专有业务数据
，将源代码 、知识产权、受监管数据甚至密码输入到生成式AI应用中。

Netskope威胁实验室总监Ray Canzanese表示 ：“我们的最新数据显示 ，GenAI不再是一种小众技术，它无处不在 。它正日益融入从专用应用到后端集成的免费模板方方面面
。这种无处不在的特性带来了日益严峻的网络安全挑战，要求企业采取全面的风险管理方法
 ，否则其敏感数据可能会被第三方获取 ，用于训练新的AI模型，从而造成更大范围的数据泄露。”

在过去的一年中
，Netskope还观察到，运行本地GenAI基础设施的企业数量大幅增加 ，从不到1%增加到54%，这一趋势预计将持续下去。尽管这降低了云中的第三方应用造成数据泄露的风险 ，但转向本地基础设施带来了新的数据安全风险，包括供应链风险
、数据泄露、不当的数据输出处理、prompt注入、越狱和meta prompt提取。因此，许多企业在已经使用的基于云的GenAI应用之上 ，又增加了本地托管的GenAI基础设施。

影子AI的兴起

虽然大多数企业都在使用GenAI，但只有一小部分但持续增长的用户正在积极使用GenAI应用。在过去的一年里，企业中使用GenAI应用的人数几乎翻了一番 ，每个企业中平均有4.9%的人在使用GenAI应用
。

GenAI应用在企业中的采用遵循了新云服务的典型模式：单个用户使用个人账户访问应用。结果是 ，企业中使用GenAI应用的大多数都可以归类为影子IT
，这是一个用于描述未经IT部门了解或批准即被使用的解决方案的术语
 。

“AI不仅正在重塑边界和平台安全 ，它还在改写规则   ，”Netskope的安全与情报运营副总裁Ari Giguere表示。

99%的企业都在执行政策以降低与GenAI应用相关的风险。这些政策包括阻止所有或大多数用户访问所有GenAI应用 、控制哪些特定用户群体可以使用GenAI应用以及控制允许哪些数据进入GenAI应用 。以下部分将详细阐述最受欢迎的政策 。