Titulní strana GenAI Co je kontrola používání umělé inteligence?

Co je kontrola používání umělé inteligence?

Řízení používání umělé inteligence (AIUC) je funkce zabezpečení a správy, která má organizacím pomoci objevit, pochopit a kontrolovat, jak se umělá inteligence používá v celém podniku.

Podívejte se na řízení využití umělé inteligence v akci Prozkoumejte zdroje informací o kontrole využití umělé inteligence

Řízení používání umělé inteligence (AI Usage Control) je zastřešující pojem zahrnující různá rizika a výzvy spojené s používáním umělé inteligence, jako je prevence ztráty dat (DLP), zneužití nebo nezamýšlené chování. Organizace, které se snaží integrovat umělou inteligenci do každodenních pracovních postupů, zároveň vytvářejí nové cesty pro úniky dat, porušení předpisů a bezpečnostní incidenty. Efektivní řízení tohoto nového ekosystému vyžaduje strategický přístup, který jde nad rámec pouhých zákazů a zaměřuje se na bezpečné zajištění produktivity. Hlavní výzvou již není, zda by se umělá inteligence měla používat, ale jak zodpovědně řídit její používání.

Rychlé zavádění nástrojů umělé inteligence zásadně změnilo ekosystém podnikové bezpečnosti. Zaměstnanci, kteří se snaží zvýšit produktivitu, se často obracejí na veřejně dostupné platformy umělé inteligence a rozšíření třetích stran, často bez vědomí nebo souhlasu IT a bezpečnostních týmů. To vytváří významné slepé místo, kde mohou být vystavena citlivá firemní data, od zdrojového kódu a finančních výkazů až po osobně identifikovatelné informace (PII). Bez robustního rámce pro kontrolu používání umělé inteligence jsou organizace zranitelné vůči řadě nově vznikajících hrozeb, se kterými si tradiční bezpečnostní nástroje nedokážou poradit.

Rostoucí rozsah rizik umělé inteligence v podniku

Pohodlí GenAI s sebou přináší komplexní síť rizik spojených s umělou inteligencí, která sahají daleko za rámec pouhého zneužití. Tato rizika nejsou teoretická; jedná se o aktivní hrozby, které mohou vést k významným finančním, reputačním a regulačním důsledkům. Pochopení této nové útočné plochy je prvním krokem k vybudování účinné obrany.

Únik dat a selhání DLP

Nejbezprostřednějším rizikem je ztráta dat. Zaměstnanci pravidelně kopírují a vkládají citlivé informace do výzev umělé inteligence, aby generovali kód, navrhovali e-maily nebo analyzovali data. Tato činnost, ať už neúmyslná nebo zlomyslná, je primárním vektorem pro únik dat. Jakmile jsou data zadána do veřejného modelu LLM (Large Language Model), organizace nad nimi ztrácí kontrolu, což vytváří vážnou noční můru DLP (Data Loss Prevention). Tradiční řešení DLP, která obvykle monitorují sítě a koncové body, často nedokážou kontrolovat data vkládaná do webového prohlížeče, čímž tento kanál zcela odhalí.

Stínová umělá inteligence a neoprávněné použití

Šíření bezplatných a specializovaných nástrojů umělé inteligence vedlo ke vzniku „stínové umělé inteligence“, moderní varianty stínového IT. Jedná se o neoprávněné používání neprověřených aplikací a rozšíření zaměstnanci, které fungují mimo bezpečnostní zásady společnosti, pomocí umělé inteligence. Každá z těchto neschválených platforem má své vlastní zásady ochrany osobních údajů a bezpečnostní opatření, což vytváří obrovskou mezeru v řízení. Bezpečnostní týmy často nemají přehled o tom, které nástroje se používají nebo jaká data se sdílejí, což reakci na incidenty téměř znemožňuje.

Nezabezpečené integrace API

Když firmy integrují funkce umělé inteligence do svých vlastních aplikací, vytvářejí nové potenciální zranitelnosti. Špatně nakonfigurované API se může stát otevřenou branou pro útočníky k přístupu k podkladovému modelu umělé inteligence a datům, která zpracovává. Tyto nezabezpečené integrace mohou umožnit systematické odcizení dat ve velkém měřítku, které často zůstává po dlouhou dobu nepovšimnuto. Útočníci mohou také tato API bombardovat dotazy, což způsobí vyčerpání zdrojů, což povede ke zpomalení systému a značným finančním nákladům na měřené služby.

Riziková rozšíření poháněná umělou inteligencí

Rozšíření prohlížeče s umělou inteligencí představují značná rizika kvůli své často příliš tolerantní povaze. Mnoho rozšíření vyžaduje k fungování přístup ke veškeré aktivitě prohlížení, datům ze schránky nebo souborům cookie relace, což z nich činí hlavní cíl zneužití. Zranitelnosti v těchto pluginech mohou vést k únosu relace, krádeži přihlašovacích údajů a tichému sběru dat, kdy rozšíření přenáší citlivé informace na server třetí strany bez vědomí uživatele.

Hrozby generované umělou inteligencí

Kromě úniku dat lze umělou inteligenci samotnou využít k vytváření vysoce sofistikovaných kybernetických útoků. Útočníci nyní využívají GenAI k vytváření přesvědčivých phishingových e-mailů, které napodobují legitimní komunikaci, což je činí mnohem obtížnějšími k odhalení. Mohou také využít umělou inteligenci k vývoji a ladění malwaru, který je navržen tak, aby se vyhýbal tradičním bezpečnostním opatřením, a tím zvyšoval celkovou plochu pro útoky podniků.

Riziko podnikové umělé inteligence již není jen teoretické, je již rozšířené a roste. Stínová umělá inteligence se jeví jako nejčastější a nejkritičtější riziko, které je způsobeno tím, že zaměstnanci používají neschválené nástroje a rozšíření umělé inteligence mimo dohled IT oddělení. Zároveň únik dat zůstává trvalou hrozbou, protože citlivé informace jsou běžně sdíleny prostřednictvím pokynů umělé inteligence.

Zranitelnosti API a útoky typu Prompt Injection ukazují, jak integrace umělé inteligence zavádějí nové technické plochy pro útoky, zatímco riziková rozšíření prohlížečů nadále vystavují organizace riziku prostřednictvím nadměrných oprávnění a skrytého přístupu k datům. Tato rizika dohromady ukazují, že bezpečnostní výzvy umělé inteligence se týkají uživatelů, prohlížečů, API a aplikací.

Proč tradiční zabezpečení nestačí pro kontrolu umělé inteligence

Nedostatek kontextu

Řešení DLP pro sítě a koncové body obvykle postrádají kontext pro pochopení záměru uživatele v prohlížeči. Mohou vidět šifrovaný webový provoz, ale nemohou rozlišit mezi uživatelem vkládajícím neškodný text do vyhledávače a vkládáním citlivého zdrojového kódu do neautorizovaného nástroje umělé inteligence.

Slepá skvrna prohlížeče

K GenAI se přistupuje převážně prostřednictvím webového prohlížeče, který se stal novou hranicí pro přístup k podnikovým aplikacím. Bezpečnostní řešení, která nemají hluboký přehled o aktivitě v prohlížeči, nemohou efektivně monitorovat ani kontrolovat používání umělé inteligence.

Omezení binárních bloků/povolení

Mnoho starších nástrojů dokáže pouze blokovat nebo povolit přístup k celému webu. Tento přístup je pro umělou inteligenci příliš náročný. Blokování všech nástrojů umělé inteligence potlačuje inovace a produktivitu, ale jejich povolení bez ochranných opatření s sebou nese rizika. Pro umožnění produktivního používání a zároveň pro prevenci nebezpečných akcí je zapotřebí podrobná kontrola ze strany umělé inteligence.

Výhody kontroly používání umělé inteligence

Umožněte inovace v oblasti umělé inteligence bez rizika

Řízení používání umělé inteligence umožňuje zaměstnancům produktivně využívat nástroje umělé inteligence a zároveň prosazovat opatření, která zabraňují rizikovým akcím. Organizace se tak mohou posunout nad rámec plošných zákazů a bezpečně zavádět umělou inteligenci ve velkém měřítku.

Zabraňte úniku dat z důvodu umělé inteligence

Kontrolou interakcí umělé inteligence v reálném čase pomáhá AIUC zabránit sdílení citlivých dat s veřejnými nástroji umělé inteligence. Tím se odstraňují kritické mezery, které zanechávaly tradiční systémy DLP a síťové kontroly.

Úplný přehled a řízení nad používáním umělé inteligence

AIUC poskytuje přehled o schválených i neschválených nástrojích umělé inteligence, včetně stínové umělé inteligence. To umožňuje konzistentní vymáhání politik, auditovatelnost a silnější řízení podnikové umělé inteligence.

Zavedení robustní správy a řízení umělé inteligence:
Praktický rámec

Aby se organizace mohly s těmito výzvami vypořádat, musí zavést komplexní program řízení umělé inteligence. Tento rámec není jen politickým dokumentem; je to operační strategie, která kombinuje lidi, procesy a technologie s cílem efektivně řídit používání umělé inteligence.

Základy správy a řízení umělé inteligence

Efektivní správa umělé inteligence je postavena na klíčových principech, jako je transparentnost, odpovědnost a průběžné monitorování. Vyžaduje mezioborový výbor se zástupci bezpečnostního, IT, právního a obchodního oddělení, aby byla zajištěna vyváženost a praktičnost politik. Tento výbor je zodpovědný za definování postoje organizace k umělé inteligenci a stanovení jasných zásad pro její používání.

Vypracujte jasné zásady přijatelného užívání (AUP)

Zaměstnanci potřebují jasné pokyny ohledně toho, co je a co není povoleno. Pravidla pro bezpečné používání umělé inteligence (AUP) by měla výslovně uvádět, které nástroje umělé inteligence jsou schváleny, jaké typy dat s nimi lze používat a jaké jsou odpovědnosti uživatelů za bezpečné používání umělé inteligence. Tato politika eliminuje nejednoznačnost a pokládá základy pro bezpečné přijetí umělé inteligence.

Monitorování a správa ekosystému API a pluginů

Efektivní rámec pro správu umělé inteligence musí také řešit rizika, která představuje širší ekosystém umělé inteligence. To zahrnuje implementaci kontrol na úrovni API, které omezují tok dat mezi nástroji umělé inteligence a dalšími aplikacemi. Bezpečnostní týmy navíc potřebují schopnost auditovat rozšíření prohlížeče s využitím umělé inteligence, vyhodnocovat jejich oprávnění a blokovat všechna, která nejsou schválena nebo jsou považována za riziková.

Nasazení DLP na úrovni prohlížeče s umělou inteligencí

Vzhledem k tomu, že většina interakcí GenAI probíhá v prohlížeči, je řešení DLP na úrovni prohlížeče kritickým kontrolním bodem. Tato řešení mohou kontrolovat interakce uživatelů v reálném čase, což jim umožňuje detekovat, kdy jsou do pokynů AI zadávána citlivá data. Na základě zásad pak mohou akci zablokovat, redigovat citlivé informace nebo upozornit bezpečnostní tým před zveřejněním dat. To poskytuje základní vrstvu ochrany, kterou tradiční nástroje postrádají.

Dosáhněte plné viditelnosti a objevitelnosti

Nemůžete ovládat to, co nevidíte. Základním krokem v jakékoli strategii řízení používání umělé inteligence je provedení důkladné inventury všech nástrojů umělé inteligence používaných v celé organizaci, zejména stínové umělé inteligence. To vyžaduje technologii, která dokáže zajistit průběžný audit veškerého používání SaaS a aplikací umělé inteligence, včetně nástrojů, ke kterým se přistupuje v prohlížeči.

Implementujte řízení přístupu na základě rizik

Místo blokování veškeré umělé inteligence je efektivnější přístup založený na riziku. Ten zahrnuje aplikaci detailních kontrol, které umožňují použití v případech s nízkým rizikem a zároveň omezují vysoce rizikové aktivity. Společnost může například zaměstnancům povolit používat veřejný nástroj GenAI pro obecný výzkum, ale zablokovat jim vkládání jakýchkoli dat klasifikovaných jako osobní údaje nebo duševní vlastnictví. Tento komplexní přístup ke kontrole umělé inteligence vyžaduje řešení, které má hluboký přehled o činnostech uživatelů.

Role all-in-one platformy v řízení používání umělé inteligence

Pro implementaci tohoto druhu detailního, kontextově orientovaného zabezpečení se organizace stále častěji obracejí k řešením, jako je LayerX. Díky přímému provozu v prohlížeči poskytuje LayerX hluboký přehled a kontrolu v reálném čase potřebnou pro řízení moderních rizik umělé inteligence.

Představte si scénář, kdy marketingový pracovník používá neautorizovaný nástroj umělé inteligence k vytvoření tiskové zprávy. Pokusí se vložit dokument obsahující neohlášené finanční údaje a jména zákazníků. Tradiční bezpečnostní řešení by tuto akci pravděpodobně nedetekovalo. Řešení na úrovni prohlížeče, jako je LayerX, však dokáže:

Analyzujte akci

Detekujte akci vložení do webového formuláře v reálném čase.

Zkontrolujte data

Identifikujte v textu citlivá klíčová slova, osobní údaje a finanční údaje.

Vynucování zásad

Okamžitě zablokuje dokončení akce vkládání a zabrání tak, aby se data dostala na externí server s umělou inteligencí.

Vzdělávejte uživatele

Zobrazit vyskakovací zprávu informující uživatele o porušení zásad a nasměrující ho k schválenému nástroji umělé inteligence.

Tento přístup umožňuje organizacím řídit používání umělé inteligence, aniž by to omezovalo produktivitu. Transformuje statický dokument o zásadách do aktivního obranného mechanismu, který vynucuje kontrolu umělé inteligence přímo v místě rizika. LayerX umožňuje organizacím auditovat veškeré používání SaaS a GenAI, uplatňovat zásady založené na riziku a zabránit úniku dat ze schválených i neschválených nástrojů.

Od chaosu ke kontrole v éře umělé inteligence

Řízení používání umělé inteligence je pro moderní podniky klíčovou disciplínou. Nejde o omezování inovací, ale o vytváření bezpečného prostředí, kde mohou vzkvétat. Šíření nástrojů GenAI zavedlo nové paradigma rizik, od úniku dat přes stínovou umělou inteligenci až po nezabezpečené integrace API a škodlivé pluginy prohlížečů. Tradiční bezpečnostní nástroje jednoduše nejsou vybaveny k tomu, aby se s tímto dynamickým a na prohlížeč zaměřeným ekosystémem hrozeb vypořádaly.
Efektivní správa umělé inteligence vyžaduje novou strategii zaměřenou na přehlednost, granulární kontrolu a prevenci v reálném čase. Stanovením jasných zásad, nasazením DLP na úrovni prohlížeče a využitím pokročilých řešení pro monitorování a řízení celého životního cyklu používání umělé inteligence mohou organizace proaktivně řídit rizika spojená s umělou inteligencí. To jim umožňuje vyvážit produktivitu s ochranou a zaměstnancům tak umožnit používat umělou inteligenci s jistotou a bezpečím.

Porovnání LayerX se staršími řešeními v tabulce AIUC 

Ovládejte poslední míli interakce s uživatelem 
Žádné změny v uživatelské zkušenosti
Ochrana proti neoprávněné manipulaci / obejití
Žádné problémy s IT
Škálovatelné
Všechny aplikace, veškerá aktivita uživatelů, veškerá data
Ponechte si prohlížeč; nemění to uživatelský zážitek
Víceúrovňová ochrana proti neoprávněné manipulaci; pokrytí pro všechny prohlížeče
Jednoduché nasazení, žádné změny infrastruktury
Snadné nasazení bez nutnosti odporu ze strany uživatele
SSE/SASE
Ovlivněno šifrováním, omezeným pokrytím aplikací, vyžaduje API / konektory
Zvyšuje latenci; vyžaduje VPN/ZTNA mimo perimetr
Zranitelné vůči pinningu certifikátů, VPN a vzdáleným uživatelům
Složitá konfigurace a definování bezpečnostních pravidel
Změna sítě + nasazení VPN/ZTNA klientů na vzdálených uživatelích
Místní proxy
Omezená viditelnost pro aplikace a kanály bez HTTP
Zpomaluje aktivitu, je náročný na zdroje, snadno se porouchá
Snadno se obejde přepínáním sítí a/nebo VPN, tunelů atd.
Složitá instalace a konfigurace softwaru; snadno se porouchá
Lineárně škálujte náklady a využití zdrojů; využití umělé inteligence se škáluje exponenciálně

Porovnání LayerX se staršími řešeními v tabulce AIUC 

Ovládejte poslední míli interakce s uživatelem 

SSE/SASE

Ovlivněno šifrováním, omezeným pokrytím aplikací, vyžaduje API / konektory

Místní proxy

Omezená viditelnost pro aplikace a kanály bez HTTP
Všechny aplikace, veškerá aktivita uživatelů, veškerá data

Žádné změny v uživatelské zkušenosti

SSE/SASE

Zvyšuje latenci; vyžaduje VPN/ZTNA mimo perimetr

Místní proxy

Zpomaluje aktivitu, je náročný na zdroje, snadno se porouchá
Ponechte si prohlížeč; nemění to uživatelský zážitek

Ochrana proti neoprávněné manipulaci / obejití

SSE/SASE

Zranitelné vůči pinningu certifikátů, VPN a vzdáleným uživatelům

Místní proxy

Snadno se obejde přepínáním sítí a/nebo VPN, tunelů atd.
Víceúrovňová ochrana proti neoprávněné manipulaci; pokrytí pro všechny prohlížeče

Žádné problémy s IT

SSE/SASE

Složitá konfigurace a definování bezpečnostních pravidel

Místní proxy

Složitá instalace a konfigurace softwaru; snadno se porouchá
Jednoduché nasazení, žádné změny infrastruktury

Škálovatelné

SSE/SASE

Změna sítě + nasazení VPN/ZTNA klientů na vzdálených uživatelích

Místní proxy

Lineárně škálujte náklady a využití zdrojů; využití umělé inteligence se škáluje exponenciálně
Snadné nasazení bez nutnosti odporu ze strany uživatele

Zdroje pro řízení využití umělé inteligence

Průvodce CISO k prevenci úniku dat z GenAI
Zpráva

Průvodce CISO k prevenci úniku dat z GenAI

Zpráva kombinuje kvantitativní metriky shromážděné od globální zákaznické základny podniků LayerX a kvalitativní analýzu trendů a narušení bezpečnosti souvisejících s prohlížeči. Odhaluje, jak umělá inteligence, SaaS a pracovní postupy v oblasti identity proměnily prohlížeč v novou přední linii datových rizik, o kterých tradiční nástroje, jako jsou DLP, EDR a SSE, nemají žádný přehled.

Více informací
LayerX: Ovládejte používání umělé inteligence a zabraňte úniku dat z umělé inteligence
List

LayerX: Ovládejte používání umělé inteligence a zabraňte úniku dat z umělé inteligence

LayerX je komplexní platforma pro zabezpečení umělé inteligence a prohlížeče bez použití agentů, která pomáhá organizacím předcházet únikům dat z umělé inteligence. Nabízí úplný přehled a kontrolu nad všemi schválenými i neschválenými aplikacemi umělé inteligence a blokuje únik citlivých dat v reálném čase bez dopadu na uživatelskou zkušenost.

Více informací
Zpráva LayerX Enterprise AI & SaaS o zabezpečení dat za rok 2025
Zpráva

Zpráva LayerX Enterprise AI & SaaS o zabezpečení dat za rok 2025

Tato zpráva, založená na reálné telemetrii prohlížení v podnicích, odhaluje, jak citlivá data skutečně proudí přes aplikace s umělou inteligencí a SaaS a proč běžné bezpečnostní předpoklady již neplatí.

Více informací

Více o kontrole používání umělé inteligence

Co je generativní zabezpečení umělé inteligence?
Úniky dat umělou inteligencí: Základní příčiny a dopad na reálný svět
Únik informací pomocí výzvy: Jak umělá inteligence odhaluje citlivá data

Řízení používání umělé inteligence – Často kladené otázky

Co je kontrola používání umělé inteligence (AIUC) v podnikové bezpečnosti?

Řízení používání AI (AIUC) je funkce zabezpečení a správy, která pomáhá organizacím objevovat, chápat a kontrolovat, jak se nástroje AI používají v celém podniku. Snižuje úniky dat, zneužívání a rizika související s dodržováním předpisů a zároveň umožňuje zodpovědné zavádění AI.

Proč se kontrola používání umělé inteligence stává novou bezpečnostní kategorií?

Umělá inteligence s sebou přináší rizika, pro která stávající bezpečnostní nástroje nebyly navrženy, zejména v rámci pracovních postupů založených na prohlížečích. AIUC tyto mezery řeší zaměřením se konkrétně na interakce umělé inteligence, vzorce používání a rizika úniku dat.

Proč organizace potřebují AIUC právě teď?

Tradiční bezpečnostní nástroje nemohou vidět ani kontrolovat používání umělé inteligence v rámci webových prohlížečů ani v moderních pracovních postupech s umělou inteligencí, což vytváří slepá místa, kde může docházet k úniku citlivých dat, porušování pravidel dodržování předpisů a vzniku bezpečnostních rizik. AIUC tuto mezeru vyplňuje přehledností a kontrolou.

Jak se liší AI Usage Control od SSE nebo CASB?

Řešení SSE a CASB se zaměřují především na síťový provoz a přístup k aplikacím. Řízení používání AI se zaměřuje na akce uživatelů a interakce s daty v prohlížeči, kde se většina rizik spojených s AI skutečně vyskytuje.

Proč je prohlížeč klíčový pro kontrolu používání umělé inteligence?

Většina nástrojů umělé inteligence je přístupná prostřednictvím prohlížeče, což z něj činí primární bod, kde dochází k interakcím s umělou inteligencí. Ovládací prvky na úrovni prohlížeče poskytují kontext a granularitu potřebnou k efektivnímu řízení používání umělé inteligence.

Jaké druhy rizik umělé inteligence může Kontrola užívání umělé inteligence pomoci zmírnit?

AIUC pomáhá řešit rizika, jako je únik dat do veřejných služeb umělé inteligence, stínové používání umělé inteligence, nezabezpečené integrace API, riziková rozšíření umělé inteligence a hrozby generované umělou inteligencí, jako je sofistikovaný phishing nebo automatizovaná tvorba malwaru.

Ovlivňuje AIUC produktivitu uživatelů?

AIUC je navržen tak, aby vyvažoval bezpečnost a produktivitu tím, že umožňuje nízkorizikové akce umělé inteligence a zároveň blokuje nebo zakazuje ty rizikové, namísto pouhého zákazu veškerého používání umělé inteligence. Proto nemá negativní vliv na produktivitu uživatelů.

Na co by se měly organizace zaměřit v řešení pro kontrolu používání umělé inteligence?

Organizace by se měly zaměřit na přehled o používání umělé inteligence, vynucování na úrovni prohlížeče, prevenci ztráty dat, kontrolu rozšíření a API a flexibilní správu zásad založenou na riziku.

Ovlivní kontrola používání umělé inteligence soukromí zaměstnanců?

AIUC se zaměřuje na monitorování akcí relevantních pro rizika a řízení; většina zpracování soukromých dat probíhá lokálně v prohlížeči a není přenášena externě, což minimalizuje obavy o soukromí a zároveň umožňuje bezpečnostní dohled.

Vztahuje se AIUC pouze na velké podniky?

I když je AIUC zásadní pro velké organizace, jakákoli firma používající nástroje umělé inteligence, zejména ta, která pracuje s citlivými nebo regulovanými daty, může těžit ze strukturovaného řízení používání umělé inteligence.

Interakce s umělou inteligencí
Bezpečnostní platforma

S LayerX může každá organizace zabezpečit všechny interakce s umělou inteligencí v jakémkoli prohlížeči, aplikaci a IDE a chránit se před všemi riziky prohlížení.

Požádejte o demo Sledujte ukázku