Начало GenAI Какво е контрол на използването на изкуствен интелект?

Какво е контрол на използването на изкуствен интелект?

Контролът на използването на изкуствен интелект (AIUC) е функция за сигурност и управление, предназначена да помогне на организациите да откриват, разбират и контролират как се използва изкуствен интелект в цялото предприятие.

Вижте контрола на използването на изкуствен интелект в действие Разгледайте ресурсите за контрол на използването на изкуствен интелект

Контролът на използването на ИИ е общ термин, обхващащ различните рискове и предизвикателства, свързани с използването на ИИ, като например предотвратяване на загуба на данни (DLP), злоупотреба или непреднамерено поведение. Докато организациите се надпреварват да интегрират ИИ в ежедневните си работни процеси, те едновременно създават нови пътища за изтичане на данни, нарушения на съответствието и инциденти със сигурността. Ефективното управление на тази нова екосистема изисква стратегически подход, който надхвърля простите забрани и се фокусира върху осигуряването на продуктивност по сигурен начин. Основното предизвикателство вече не е дали ИИ трябва да се използва, а как да се управлява отговорно използването му.

Бързото приемане на инструменти с изкуствен интелект (ИИ) промени коренно екосистемата за корпоративна сигурност. Служителите, стремящи се да подобрят производителността си, често се обръщат към публично достъпни ИИ платформи и разширения на трети страни, често без знанието или одобрението на ИТ екипите и екипите по сигурност. Това създава значително „сляпо петно“, където могат да бъдат изложени на риск чувствителни корпоративни данни, от изходния код и финансовите отчети до лична информация (PII). Без стабилна рамка за контрол на използването на ИИ, организациите са уязвими към множество нововъзникващи заплахи, с които традиционните инструменти за сигурност не са добре подготвени да се справят.

Разширяващият се обхват на рисковете, свързани с изкуствения интелект, в предприятието

Удобството на GenAI въвежда сложна мрежа от рискове, свързани с изкуствения интелект, които далеч надхвърлят обикновената злоупотреба. Тези рискове не са теоретични; те са активни заплахи, които могат да доведат до значителни финансови, репутационни и регулаторни последици. Разбирането на тази нова повърхност за атака е първата стъпка към изграждането на ефективна защита.

Изтичане на данни и DLP грешки

Най-непосредственият риск е загубата на данни. Служителите редовно копират и поставят чувствителна информация в подкани на изкуствен интелект, за да генерират код, да изготвят имейли или да анализират данни. Тази дейност, независимо дали е неволна или злонамерена, е основен вектор за изтичане на данни. След като данните бъдат въведени в публичен модел на голям език (LLM), организацията губи контрол над тях, създавайки сериозен кошмар за DLP (предотвратяване на загуба на данни). Традиционните DLP решения, които обикновено наблюдават мрежи и крайни точки, често не успяват да проверят данните, които се поставят в уеб браузър, оставяйки този канал напълно изложен.

Сянка на изкуствения интелект и неоторизирано използване

Разпространението на безплатни и специализирани инструменти за изкуствен интелект доведе до появата на „Shadow AI“ – модерен вариант на Shadow IT. Това е неоторизираното използване от служители на непроверени приложения и разширения, които работят извън политиките за сигурност на компанията. Всяка от тези несанкционирани платформи има своя собствена политика за поверителност и позиция за сигурност, което създава огромна празнина в управлението. Екипите по сигурност често нямат видимост върху това кои инструменти се използват или какви данни се споделят, което прави реагирането при инциденти почти невъзможно.

Несигурни API интеграции

Тъй като бизнесите интегрират възможностите на изкуствения интелект в собствените си приложения, те създават нови потенциални уязвимости. Неправилно конфигуриран API може да се превърне в отворен портал за нападателите за достъп до основния модел на изкуствения интелект и данните, които той обработва. Тези несигурни интеграции могат да позволят систематично изтичане на данни в голям мащаб, често оставайки незабелязано за дълги периоди. Нападателите могат също така да бомбардират тези API със заявки, за да причинят изчерпване на ресурсите, което води до забавяне на системата и значителни финансови разходи от измерваните услуги.

Рискови разширения, задвижвани от изкуствен интелект

Разширенията за браузър, задвижвани от изкуствен интелект, носят значителни рискове поради често прекалено разрешителния си характер. Много разширения изискват достъп до цялата активност по време на сърфиране, данните от клипборда или „бисквитките“ на сесията, за да функционират, което ги прави основна цел за експлоатация. Уязвимостите в тези плъгини могат да доведат до отвличане на сесия, кражба на идентификационни данни и тихо събиране на данни, при което разширението предава чувствителна информация на сървър на трета страна без знанието на потребителя.

Заплахи, генерирани от изкуствен интелект

Освен извличането на данни, самият изкуствен интелект може да се използва за създаване на високотехнологични кибератаки. Хакерите вече използват GenAI, за да създават убедителни фишинг имейли, имитиращи легитимни комуникации, което ги прави много по-трудни за откриване. Те могат също така да използват изкуствен интелект за разработване и отстраняване на грешки с злонамерен софтуер, предназначен да заобикаля традиционните мерки за сигурност, увеличавайки общата повърхност за атака за предприятията.

Рискът, свързан с корпоративния изкуствен интелект, вече не е теоретичен, той е широко разпространен и нарастващ. Сенчестият изкуствен интелект се очертава като най-честият и критичен риск, породен от това, че служителите използват неодобрени инструменти и разширения на изкуствен интелект извън ИТ надзора. В същото време изтичането на данни остава постоянна заплаха, тъй като чувствителна информация рутинно се споделя чрез подканите на изкуствения интелект.

Уязвимостите на API и атаките с prompt injection подчертават как интеграциите с изкуствен интелект въвеждат нови повърхности за технически атаки, докато рисковите разширения на браузъра продължават да излагат организациите на риск чрез прекомерни разрешения и скрит достъп до данни. Заедно тези рискове показват, че предизвикателствата пред сигурността на изкуствения интелект обхващат потребители, браузъри, API и приложения.

Защо традиционната сигурност е недостатъчна за контрол от изкуствен интелект

Липса на контекст

Решенията за DLP за мрежи и крайни точки обикновено нямат контекст, за да разберат намерението на потребителя в браузъра. Те могат да виждат криптиран уеб трафик, но не могат да разграничат потребител, който поставя безобиден текст в търсачка, от потребител, който поставя чувствителен изходен код в неоторизиран инструмент с изкуствен интелект.

Сляпото петно ​​на браузъра

Достъпът до GenAI се осъществява предимно чрез уеб браузър, който се превърна в новата граница за достъп до корпоративни приложения. Решенията за сигурност, които нямат задълбочена видимост върху активността на браузъра, не могат ефективно да наблюдават или контролират използването на ИИ.

Ограничения за двоични блокове/разрешения

Много стари инструменти могат само да блокират или разрешат достъп до цял уебсайт. Този подход е твърде строг за изкуствения интелект. Блокирането на всички инструменти с изкуствен интелект задушава иновациите и производителността, но разрешаването им без предпазни мерки води до риск. Необходим е подробен контрол върху ИИ, за да се позволи продуктивна употреба, като същевременно се предотвратяват опасни действия.

Предимства на контрола на използването на изкуствен интелект

Активирайте иновациите в областта на изкуствения интелект без риск

Контролът върху използването на изкуствен интелект (ИИ) позволява на служителите да използват инструментите с ИИ продуктивно, като същевременно прилагат предпазни мерки, предотвратяващи рискови действия. Организациите могат да надхвърлят общите забрани и да внедряват ИИ безопасно в голям мащаб.

Предотвратяване на изтичане на данни, причинено от изкуствен интелект

Чрез проверка на взаимодействията с изкуствен интелект в реално време, AIUC помага да се предотврати споделянето на чувствителни данни с публични инструменти с изкуствен интелект. Това запълва критичните пропуски, оставени от традиционните DLP и мрежово-базираните контроли.

Пълна видимост и управление на използването на изкуствен интелект

AIUC предоставя видимост върху санкционирани и несанкционирани инструменти за изкуствен интелект, включително Shadow AI. Това позволява последователно прилагане на политики, одитируемост и по-силно управление на корпоративния изкуствен интелект.

Установяване на стабилно управление на ИИ:
Практическа рамка

За да се справят с тези предизвикателства, организациите трябва да създадат цялостна програма за управление на ИИ. Тази рамка не е просто политически документ; тя е оперативна стратегия, която комбинира хора, процеси и технологии, за да управлява ефективно използването на ИИ.

Основи на управлението на ИИ

Ефективното управление на ИИ се изгражда върху ключови принципи като прозрачност, отчетност и непрекъснато наблюдение. То изисква междуфункционален комитет с представители на отделите по сигурност, ИТ, правни и бизнес звена, за да се гарантира, че политиките са балансирани и практични. Този комитет е отговорен за определянето на позицията на организацията относно ИИ и установяването на ясни политики за неговото използване.

Разработете ясна политика за приемливо ползване (AUP)

Служителите се нуждаят от ясни насоки за това какво е и какво не е разрешено. Правилата за безопасна употреба (AUP) трябва изрично да посочват кои инструменти с изкуствен интелект са разрешени, какви видове данни могат да се използват с тях и отговорностите на потребителя за безопасно използване на изкуствен интелект. Тази политика елиминира неяснотите и поставя основите за сигурно внедряване на изкуствен интелект.

Мониторинг и контрол на екосистемата от API и плъгини

Ефективната рамка за управление на ИИ трябва също така да се справи с рисковете, породени от по-широката екосистема от ИИ. Това включва внедряване на контроли на ниво API, за да се ограничи потокът от данни между инструментите с ИИ и други приложения. Освен това екипите по сигурността се нуждаят от възможността да одитират разширенията на браузъра, задвижвани от ИИ, да оценяват техните разрешения и да блокират всички, които са неодобрени или считани за рискови.

Внедряване на DLP на ниво браузър с изкуствен интелект

Тъй като повечето взаимодействия с GenAI се случват в браузъра, DLP решението на ниво браузър е критична контролна точка. Тези решения могат да проверяват потребителските взаимодействия в реално време, което им позволява да откриват кога се въвеждат чувствителни данни в AI подканите. Въз основа на правилата, те могат да блокират действието, да редактират чувствителната информация или да предупредят екипа по сигурността, преди данните да бъдат разкрити. Това осигурява съществен слой защита, който традиционните инструменти пропускат.

Постигнете пълна видимост и откриваемост

Не можеш да управляваш това, което не можеш да видиш. Основната стъпка във всяка стратегия за контрол на използването на изкуствен интелект е провеждането на щателна инвентаризация на всички инструменти с изкуствен интелект, използвани в организацията, особено Shadow AI. Това изисква технология, която може да осигури непрекъснат одит на цялото използване на SaaS и AI приложения, включително инструменти, до които се осъществява достъп в браузъра.

Внедряване на контрол на достъпа, базиран на риска

Вместо да блокира целия ИИ, подходът, основан на риска, е по-ефективен. Това включва прилагане на подробни контроли, които позволяват случаи на употреба с нисък риск, като същевременно ограничават дейности с висок риск. Например, една компания може да позволи на служителите си да използват публичен инструмент GenAI за общи изследвания, но да им блокира поставянето на данни, класифицирани като лична информация или интелектуална собственост. Този нюансиран подход към контрола на ИИ изисква решение, което има дълбока видимост върху действията на потребителите.

Ролята на платформа „всичко в едно“ в контрола на използването на изкуствен интелект

За да внедрят този вид детайлна, контекстно-зависима сигурност, организациите все по-често се обръщат към решения като LayerX. Като работи директно в браузъра, LayerX осигурява задълбочена видимост и контрол в реално време, необходими за управление на съвременните рискове, свързани с изкуствения интелект.

Представете си сценарий, в който служител по маркетинг използва неоторизиран инструмент с изкуствен интелект, за да помогне за изготвянето на прессъобщение. Той се опитва да постави документ, съдържащ необявени финансови данни и имена на клиенти. Традиционното решение за сигурност вероятно не би забелязало това действие. Решение на ниво браузър, като LayerX, обаче може:

Анализирайте действието

Откриване на действието за поставяне в уеб формуляра в реално време.

Проверете данните

Идентифицирайте чувствителните ключови думи, лична информация и финансови данни в текста.

Прилагане на политиката

Незабавно блокирайте завършването на действието за поставяне, предотвратявайки достигането на данните до външния AI сървър.

Обучете потребителя

Показване на изскачащо съобщение, информиращо потребителя за нарушението на правилата и насочващо го към санкциониран инструмент с изкуствен интелект.

Този подход позволява на организациите да управляват използването на изкуствен интелект, без да възпрепятстват производителността. Той трансформира статичен документ с политики в активен защитен механизъм, като налага контрол от страна на изкуствения интелект директно в точката на риск. LayerX позволява на организациите да одитират цялото използване на SaaS и GenAI, да прилагат политики, базирани на риска, и да предотвратяват изтичане на данни както от санкционирани, така и от несанкционирани инструменти.

От хаос към контрол в ерата на изкуствения интелект

Контролът на използването на изкуствен интелект е критична дисциплина за съвременното предприятие. Не става въпрос за ограничаване на иновациите, а за създаване на сигурна среда, в която те могат да процъфтяват. Разпространението на инструменти на GenAI въведе нова парадигма от рискове, от изтичане на данни чрез Shadow AI до несигурни API интеграции и злонамерени плъгини за браузър. Традиционните инструменти за сигурност просто не са оборудвани да се справят с тази динамична и браузър-центрирана екосистема от заплахи.
Ефективното управление на ИИ изисква нова стратегия, съсредоточена върху видимост, детайлен контрол и превенция в реално време. Чрез установяване на ясни политики, внедряване на DLP на ниво браузър и използване на усъвършенствани решения за наблюдение и контрол на целия жизнен цикъл на използване на ИИ, организациите могат да управляват рисковете, свързани с ИИ, проактивно. Това им позволява да балансират производителността със защитата, давайки възможност на служителите да използват ИИ уверено и сигурно.

AIUC таблица за сравнение на LayerX с по-стари решения 

Контролирайте последната миля от потребителското взаимодействие 
Няма промени в потребителското изживяване
Защита от несанкциониран достъп / байпас
Без ИТ главоболия
Мащабируемост
Всички приложения, цялата потребителска активност, всички данни
Запазете браузъра си; това не променя потребителското изживяване
Многостепенна защита от несанкционирана промяна; покритие за всички браузъри
Просто внедряване, без промени в инфраструктурата
Лесно внедряване без съпротива от страна на потребителя
SSE/SASE
Засегнато от криптиране, ограничено покритие на приложенията, изисква API/конектори
Добавя латентност; изисква VPN/ZTNA извън периметъра
Уязвим за закрепване на сертификати, VPN и отдалечени потребители
Сложно за конфигуриране и дефиниране на правила за сигурност
Промяна на мрежата + внедряване на VPN/ZTNA клиенти на отдалечени потребители
Локален прокси
Ограничена видимост за приложения и канали, които не са HTTP
Забавя активността, изисква много ресурси, лесно се чупи
Лесно се заобикаля чрез смяна на мрежи и/или VPN, тунели и др.
Сложна инсталация и конфигурация на софтуер; лесно се поврежда
Линейно мащабиране на разходите и използването на ресурси; използването на ИИ се мащабира експоненциално

AIUC таблица за сравнение на LayerX с по-стари решения 

Контролирайте последната миля от потребителското взаимодействие 

SSE/SASE

Засегнато от криптиране, ограничено покритие на приложенията, изисква API/конектори

Локален прокси

Ограничена видимост за приложения и канали, които не са HTTP
Всички приложения, цялата потребителска активност, всички данни

Няма промени в потребителското изживяване

SSE/SASE

Добавя латентност; изисква VPN/ZTNA извън периметъра

Локален прокси

Забавя активността, изисква много ресурси, лесно се чупи
Запазете браузъра си; това не променя потребителското изживяване

Защита от несанкциониран достъп / байпас

SSE/SASE

Уязвим за закрепване на сертификати, VPN и отдалечени потребители

Локален прокси

Лесно се заобикаля чрез смяна на мрежи и/или VPN, тунели и др.
Многостепенна защита от несанкционирана промяна; покритие за всички браузъри

Без ИТ главоболия

SSE/SASE

Сложно за конфигуриране и дефиниране на правила за сигурност

Локален прокси

Сложна инсталация и конфигурация на софтуер; лесно се поврежда
Просто внедряване, без промени в инфраструктурата

Мащабируемост

SSE/SASE

Промяна на мрежата + внедряване на VPN/ZTNA клиенти на отдалечени потребители

Локален прокси

Линейно мащабиране на разходите и използването на ресурси; използването на ИИ се мащабира експоненциално
Лесно внедряване без съпротива от страна на потребителя

Ресурси за контрол на използването на изкуствен интелект

Ръководство на CISO за предотвратяване на изтичане на данни от GenAI
доклад

Ръководство на CISO за предотвратяване на изтичане на данни от GenAI

Комбинирайки както количествени показатели, събрани от глобалната клиентска база на LayerX, така и качествен анализ на тенденциите и нарушенията, свързани с браузърите, докладът разкрива как AI, SaaS и работните процеси за идентичност са превърнали браузъра в новата фронтова линия на риск за данните, за която традиционните инструменти като DLP, EDR и SSE нямат видимост.

Прочетете повече
LayerX: Контролирайте използването на AI и предотвратявайте изтичане на данни от AI
Спецификации

LayerX: Контролирайте използването на AI и предотвратявайте изтичане на данни от AI

LayerX е цялостна платформа за сигурност, базирана на изкуствен интелект и браузър, без агенти, която помага на организациите да предотвратят изтичане на данни, свързани с изкуствен интелект, предлагайки пълна видимост и контрол върху всички одобрени и неодобрени приложения с изкуствен интелект и блокира разкриването на чувствителни данни в реално време, без това да се отрази на потребителското изживяване.

Прочетете повече
Докладът на LayerX Enterprise за сигурността на данните в областта на изкуствения интелект и SaaS за 2025 г.
доклад

Докладът на LayerX Enterprise за сигурността на данните в областта на изкуствения интелект и SaaS за 2025 г.

Този доклад, базиран на реална телеметрия за сърфиране в корпоративни среди, разкрива как чувствителните данни наистина преминават през приложенията с изкуствен интелект и SaaS и защо общоприетите предположения за сигурност вече не са валидни.

Прочетете повече

Повече за контрола на използването на AI

Какво е генеративна AI сигурност?
Нарушения на данни, свързани с изкуствен интелект: коренни причини и въздействие върху реалния свят
Изтичане на информация: Как изкуственият интелект разкрива чувствителни данни

Контрол на използването на изкуствен интелект – ЧЗВ

Какво е контрол на използването на изкуствен интелект (AIUC) в корпоративната сигурност?

Контролът на използването на изкуствен интелект (AIUC) е функция за сигурност и управление, която помага на организациите да откриват, разбират и контролират как инструментите с изкуствен интелект се използват в цялото предприятие. Тя намалява изтичането на данни, злоупотребата и риска от съответствие, като същевременно позволява отговорно внедряване на изкуствен интелект.

Защо контролът на използването на изкуствен интелект се превръща в нова категория за сигурност?

Изкуственият интелект (ИИ) въвежда рискове, с които съществуващите инструменти за сигурност не са проектирани да се справят, особено в рамките на работни процеси, базирани на браузър. AIUC адресира тези пропуски, като се фокусира специално върху взаимодействията с ИИ, моделите на употреба и рисковете от излагане на данни.

Защо организациите се нуждаят от AIUC сега?

Традиционните инструменти за сигурност не могат да видят или контролират използването на изкуствен интелект в уеб браузърите или в съвременните работни процеси с изкуствен интелект, създавайки слепи зони, където могат да бъдат изкраднати чувствителни данни, нарушени правила за съответствие и въведени рискове за сигурността. AIUC запълва тази празнина с видимост и контрол.

По какво се различава AI Usage Control от SSE или CASB?

Решенията на SSE и CASB се фокусират предимно върху мрежовия трафик и достъпа до приложения. AI Usage Control се фокусира върху действията на потребителите и взаимодействията с данни в браузъра, където всъщност възникват най-много рискове, свързани с изкуствения интелект.

Защо браузърът е критичен за контрола на използването на изкуствен интелект?

Достъпът до повечето инструменти с изкуствен интелект се осъществява чрез браузъра, което го прави основната точка, където се осъществяват взаимодействията с изкуствен интелект. Контролите на ниво браузър предоставят контекста и детайлността, необходими за ефективно управление на използването на изкуствен интелект.

Какви видове рискове от изкуствен интелект може да помогне за смекчаване от страна на AI Usage Control?

AIUC помага за справяне с рискове като изтичане на данни към публични услуги с изкуствен интелект, използване на скрит изкуствен интелект (AI), несигурни API интеграции, рискови разширения с изкуствен интелект и заплахи, генерирани от изкуствен интелект, като например сложен фишинг или автоматизирано създаване на зловреден софтуер.

Влияе ли AIUC на производителността на потребителите?

AIUC е проектиран да балансира сигурността и производителността, като позволява нискорискови действия с изкуствен интелект, като същевременно блокира или редактира рискови, вместо просто да забранява цялото използване на изкуствен интелект. Ето защо не влияе негативно на производителността на потребителите.

Какво трябва да търсят организациите в решение за контрол на използването на изкуствен интелект?

Организациите трябва да търсят видимост върху използването на изкуствен интелект, прилагането на ниво браузър, предотвратяването на загуба на данни, контрола върху разширенията и API, както и гъвкавото управление на политиките, базирано на риска.

Ще повлияе ли контролът върху използването на изкуствен интелект на поверителността на служителите?

AIUC се фокусира върху наблюдение на действия, свързани с риска и управлението; по-голямата част от обработката на лични данни се извършва локално в браузъра и не се предава външно, което минимизира опасенията за поверителност, като същевременно позволява надзор на сигурността.

AIUC се отнася ли само за големи предприятия?

Въпреки че AIUC е жизненоважен за големите организации, всеки бизнес, използващ инструменти с изкуствен интелект, особено тези, които обработват чувствителни или регулирани данни, може да се възползва от структурирано управление на използването на изкуствен интелект.

Взаимодействието с изкуствен интелект
Платформа за сигурност

С LayerX всяка организация може да защити всички взаимодействия с изкуствен интелект във всеки браузър, приложение и IDE и да се предпази от всички рискове, свързани с сърфирането.

Поискайте демонстрация Гледайте демонстрация