Hjem GenAI Hvad er AI-brugskontrol?

Hvad er AI-brugskontrol?

AI Usage Control (AIUC) er en sikkerheds- og styringsfunktion, der er designet til at hjælpe organisationer med at opdage, forstå og kontrollere, hvordan AI bruges på tværs af virksomheden.

Se AI-brugskontrol i aktion Udforsk ressourcer til kontrol af AI-brug

AI-brugskontrol er en paraplybetegnelse, der omfatter de forskellige risici og udfordringer forbundet med brug af AI, såsom forebyggelse af datatab (DLP), misbrug eller utilsigtet adfærd. I takt med at organisationer kappes om at integrere AI i deres daglige arbejdsgange, skaber de samtidig nye veje til dataudvinding, overtrædelser af regler og sikkerhedshændelser. Effektiv styring af dette nye økosystem kræver en strategisk tilgang, der går ud over simple forbud og fokuserer på at muliggøre produktivitet på en sikker måde. Den centrale udfordring er ikke længere, om AI skal bruges, men hvordan man styrer brugen af ​​AI ansvarligt.

Den hurtige anvendelse af AI-værktøjer har fundamentalt ændret virksomhedernes sikkerhedsøkosystem. Medarbejdere, der søger at forbedre produktiviteten, tyr ofte til offentligt tilgængelige AI-platforme og tredjepartsudvidelser, ofte uden IT- og sikkerhedsteams' viden om eller godkendelse. Dette skaber en betydelig blind vinkel, hvor følsomme virksomhedsdata, fra kildekode og finansielle rapporter til personligt identificerbare oplysninger (PII), kan blive eksponeret. Uden en robust ramme for AI-brugskontrol er organisationer sårbare over for en række nye trusler, som traditionelle sikkerhedsværktøjer er dårligt rustet til at håndtere.

Det voksende omfang af AI-risici i virksomheden

GenAI's bekvemmelighed introducerer et komplekst netværk af AI-risici, der rækker langt ud over simpel misbrug. Disse risici er ikke teoretiske; de ​​er aktive trusler, der kan føre til betydelige økonomiske, omdømmemæssige og lovgivningsmæssige konsekvenser. At forstå denne nye angrebsflade er det første skridt mod at opbygge et effektivt forsvar.

Datalækage og DLP-fejl

Den mest umiddelbare risiko er datatab. Medarbejdere kopierer og indsætter regelmæssigt følsomme oplysninger i AI-prompter for at generere kode, udarbejde e-mails eller analysere data. Denne aktivitet, uanset om den er utilsigtet eller ondsindet, er en primær vektor for dataeksfiltrering. Når data er indtastet i en offentlig stor sprogmodel (LLM), mister organisationen kontrollen over dem, hvilket skaber et alvorligt DLP-mareridt (Data Loss Prevention). Traditionelle DLP-løsninger, som typisk overvåger netværk og endpoints, undlader ofte at inspicere data, der indsættes i en webbrowser, hvilket efterlader denne kanal fuldstændig eksponeret.

Skygge-AI og uautoriseret brug

Spredningen af ​​gratis og specialiserede AI-værktøjer har givet anledning til "Shadow AI", en moderne variant af Shadow IT. Dette er den uautoriserede brug af AI af ukontrollerede applikationer og udvidelser, som medarbejdere bruger, og som opererer uden for virksomhedens sikkerhedspolitikker. Hver af disse ikke-godkendte platforme har sin egen privatlivspolitik og sikkerhedspolitik, hvilket skaber et massivt hul i styringen. Sikkerhedsteams har ofte intet indblik i, hvilke værktøjer der bruges, eller hvilke data der deles, hvilket gør det næsten umuligt at reagere på hændelser.

Usikre API-integrationer

Efterhånden som virksomheder integrerer AI-funktioner i deres egne applikationer, skaber de nye potentielle sårbarheder. En forkert konfigureret API kan blive en åben gateway for angribere til at få adgang til den underliggende AI-model og de data, den behandler. Disse usikre integrationer kan muliggøre systematisk udvinding af data i stor skala, ofte uopdaget i lange perioder. Angribere kan også bombardere disse API'er med forespørgsler, der forårsager ressourceudmattelse, hvilket fører til systemafmatninger og betydelige økonomiske omkostninger fra målte tjenester.

Risikable AI-drevne udvidelser

AI-drevne browserudvidelser introducerer betydelige risici på grund af deres ofte overdrevne permissive natur. Mange udvidelser kræver adgang til al browseraktivitet, udklipsholderdata eller sessionscookies for at fungere, hvilket gør dem til et primært mål for udnyttelse. Sårbarheder i disse plugins kan føre til sessionskapning, tyveri af legitimationsoplysninger og stille datahøstning, hvor en udvidelse overfører følsomme oplysninger til en tredjepartsserver uden brugerens viden.

AI-genererede trusler

Ud over dataudvinding kan AI i sig selv bruges til at skabe yderst sofistikerede cyberangreb. Angribere bruger nu GenAI til at lave overbevisende phishing-e-mails, der efterligner legitim kommunikation, hvilket gør dem meget sværere at opdage. De kan også bruge AI til at udvikle og fejlfinde malware, der er designet til at omgå traditionelle sikkerhedsforanstaltninger, hvilket øger den samlede angrebsflade for virksomheder.

Risikoen ved virksomheds-AI er ikke længere teoretisk, den er allerede udbredt og voksende. Skygge-AI fremstår som den hyppigste og mest kritiske risiko, drevet af medarbejdere, der anvender ikke-godkendte AI-værktøjer og -udvidelser uden for IT-tilsynet. Samtidig er datalækage fortsat en vedvarende trussel, da følsomme oplysninger rutinemæssigt deles via AI-prompter.

API-sårbarheder og prompt injection-angreb fremhæver, hvordan AI-integrationer introducerer nye tekniske angrebsflader, mens risikable browserudvidelser fortsat eksponerer organisationer gennem overdrevne tilladelser og skjult dataadgang. Samlet set viser disse risici, at AI-sikkerhedsudfordringer spænder over brugere, browsere, API'er og applikationer.

Hvorfor traditionel sikkerhed er utilstrækkelig til AI-kontrol

Mangel på kontekst

Netværks- og endpoint-DLP-løsninger mangler typisk konteksten til at forstå brugerens intention i en browser. De kan muligvis se krypteret webtrafik, men kan ikke skelne mellem en bruger, der indsætter harmløs tekst i en søgemaskine, og en bruger, der indsætter følsom kildekode i et uautoriseret AI-værktøj.

Browserens blinde vinkel

GenAI tilgås primært via webbrowseren, som er blevet den nye grænse for adgang til virksomhedsapplikationer. Sikkerhedsløsninger, der ikke har dyb indsigt i browseraktivitet, kan ikke effektivt overvåge eller kontrollere brugen af ​​AI.

Binær blokering/tilladelsesbegrænsninger

Mange ældre værktøjer kan kun blokere eller give adgang til et helt websted. Denne tilgang er for tunghændet for AI. At blokere alle AI-værktøjer kvæler innovation og produktivitet, men at tillade dem uden beskyttelsesrækværk indebærer risiko. En detaljeret AI-kontrol er nødvendig for at muliggøre produktiv brug, samtidig med at farlige handlinger forhindres.

Fordele ved AI-brugskontrol

Muliggør AI-innovation uden risiko

AI-brugskontrol giver medarbejdere mulighed for at bruge AI-værktøjer produktivt, samtidig med at de håndhæver sikkerhedsforanstaltninger, der forhindrer risikable handlinger. Organisationer kan bevæge sig ud over generelle forbud og implementere AI sikkert i stor skala.

Forhindr AI-drevet datalækage

Ved at inspicere AI-interaktioner i realtid hjælper AIUC med at forhindre følsomme data i at blive delt med offentlige AI-værktøjer. Dette lukker kritiske huller efterladt af traditionelle DLP- og netværksbaserede kontroller.

Fuld overblik og styring over AI-brug

AIUC giver indsigt i godkendte og ikke-godkendte AI-værktøjer, herunder Shadow AI. Dette muliggør ensartet håndhævelse af politikker, revisionsbarhed og stærkere AI-styring i virksomheder.

Etablering af robust AI-styring:
En praktisk ramme

For at imødegå disse udfordringer er organisationer nødt til at etablere et omfattende AI-styringsprogram. Dette rammeværk er ikke blot et politisk dokument; det er en operationel strategi, der kombinerer mennesker, processer og teknologi for effektivt at styre brugen af ​​AI.

Grundlaget for AI-styring

Effektiv AI-styring er bygget på nøgleprincipper som gennemsigtighed, ansvarlighed og løbende overvågning. Det kræver et tværfunktionelt udvalg med repræsentanter fra sikkerheds-, IT-, juridiske og forretningsenheder for at sikre, at politikkerne er afbalancerede og praktiske. Dette udvalg er ansvarligt for at definere organisationens holdning til AI og etablere klare politikker for dens brug.

Udvikl en klar politik for acceptabel brug (AUP)

Medarbejdere har brug for klar vejledning i, hvad der er og ikke er tilladt. Brugervejledningen (AUP) bør eksplicit angive, hvilke AI-værktøjer der er godkendt, hvilke typer data der kan bruges med dem, og brugerens ansvar for sikker brug af AI. Denne politik eliminerer tvetydighed og skaber grundlaget for sikker implementering af AI.

Overvåg og styr API- og plugin-økosystemet

En effektiv AI-styringsramme skal også adressere de risici, som det bredere AI-økosystem udgør. Dette omfatter implementering af kontroller på API-niveau for at begrænse datastrømmen mellem AI-værktøjer og andre applikationer. Derudover skal sikkerhedsteams have mulighed for at revidere AI-drevne browserudvidelser, vurdere deres tilladelser og blokere alle, der ikke er godkendte eller anses for risikable.

Implementer AI DLP på browserniveau

Da de fleste GenAI-interaktioner sker i browseren, er en DLP-løsning på browserniveau et kritisk kontrolpunkt. Disse løsninger kan inspicere brugerinteraktioner i realtid, hvilket giver dem mulighed for at registrere, hvornår følsomme data indtastes i AI-prompter. Baseret på politikker kan de derefter blokere handlingen, redigere de følsomme oplysninger eller advare sikkerhedsteamet, før dataene eksponeres. Dette giver et essentielt lag af beskyttelse, som traditionelle værktøjer mangler.

Opnå fuld synlighed og opdagelse

Du kan ikke styre det, du ikke kan se. Det grundlæggende trin i enhver strategi til kontrol af AI-brug er at lave en grundig opgørelse over alle AI-værktøjer, der bruges på tværs af organisationen, især Shadow AI. Dette kræver teknologi, der kan levere en løbende revision af al SaaS- og AI-applikationsbrug, inklusive værktøjer, der tilgås i browseren.

Implementer risikobaserede adgangskontroller

I stedet for at blokere al AI er en risikobaseret tilgang mere effektiv. Dette indebærer anvendelse af detaljerede kontroller, der tillader lavrisiko-anvendelser, samtidig med at højrisikoaktiviteter begrænses. For eksempel kan en virksomhed tillade medarbejdere at bruge et offentligt GenAI-værktøj til generel forskning, men blokere dem fra at indsætte data, der er klassificeret som personoplysninger eller intellektuel ejendomsret. Denne nuancerede tilgang til AI-kontrol kræver en løsning, der har dyb indsigt i brugerhandlinger.

Rollen af ​​en alt-i-en-platform i AI-brugskontrol

For at implementere denne form for detaljeret, kontekstbevidst sikkerhed, vender organisationer sig i stigende grad mod løsninger som LayerX. Ved at operere direkte i browseren giver LayerX den dybe synlighed og kontrol i realtid, der er nødvendig for at håndtere moderne AI-risici.

Forestil dig et scenarie, hvor en marketingmedarbejder bruger et uautoriseret AI-værktøj til at udarbejde en pressemeddelelse. De forsøger at indsætte et dokument, der indeholder uanmeldte økonomiske tal og kundenavne. En traditionel sikkerhedsløsning ville sandsynligvis ikke være opmærksom på denne handling. En browserløsning som LayerX kan dog:

Analyser handlingen

Registrer indsætningshandlingen i webformularen i realtid.

Undersøg dataene

Identificér de følsomme søgeord, PII og finansielle data i teksten.

Håndhæve politik

Bloker øjeblikkeligt indsættelseshandlingen fra at blive fuldført, så dataene aldrig når den eksterne AI-server.

Uddan brugeren

Vis en pop op-meddelelse, der informerer brugeren om politikovertrædelsen og guider dem til et godkendt AI-værktøj.

Denne tilgang giver organisationer mulighed for at styre brugen af ​​AI uden at hindre produktiviteten. Den omdanner et statisk politikdokument til en aktiv forsvarsmekanisme, der håndhæver AI-kontrol direkte på risikopunktet. LayerX gør det muligt for organisationer at revidere al SaaS- og GenAI-brug, anvende risikobaserede politikker og forhindre datalækage fra både godkendte og ikke-godkendte værktøjer.

Fra kaos til kontrol i AI-æraen

Brugskontrol af AI er en kritisk disciplin for den moderne virksomhed. Det handler ikke om at begrænse innovation, men om at skabe et sikkert miljø, hvor den kan trives. Spredningen af ​​GenAI-værktøjer har introduceret et nyt paradigme af risici, fra datalækage via Shadow AI til usikre API-integrationer og ondsindede browser-plugins. Traditionelle sikkerhedsværktøjer er simpelthen ikke udstyret til at håndtere dette dynamiske og browsercentrerede trussels-økosystem.
Effektiv AI-styring kræver en ny strategi centreret omkring synlighed, detaljeret kontrol og forebyggelse i realtid. Ved at etablere klare politikker, implementere DLP på browserniveau og udnytte avancerede løsninger til at overvåge og kontrollere hele AI-brugscyklussen kan organisationer håndtere deres AI-risici proaktivt. Dette giver dem mulighed for at balancere produktivitet med beskyttelse, så medarbejderne kan bruge AI trygt og sikkert.

AIUC-tabelsammenligning af LayerX med ældre løsninger 

Kontroller den sidste kilometer af brugerinteraktion 
Ingen ændringer i brugeroplevelsen
Sikkerhed mod manipulation/bypass
Ingen IT-hovedpine
Skalerbar
Alle apps, al brugeraktivitet, alle data
Behold din browser; det ændrer ikke brugeroplevelsen
Beskyttelse mod manipulation på flere niveauer; dækning for alle browsere
Simpel implementering, ikke ændringer i infrastrukturen
Nem at implementere uden brugermodstand
SSE/SASE
Påvirket af kryptering, begrænset app-dækning, kræver API'er/connectorer
Tilføjer latenstid; kræver VPN/ZTNA uden for perimeteren
Sårbar over for certifikatfastlåsning, VPN'er og fjernbrugere
Kompleks at konfigurere og definere sikkerhedsregler
Skift netværk + implementer VPN/ZTNA-klienter på eksterne brugere
Lokal fuldmagt
Begrænset synlighed til apps og ikke-HTTP-kanaler
Forsinker aktiviteten, ressourcekrævende, går let i stykker
Kan nemt omgås ved at skifte netværk og/eller VPN, tunneler osv.
Kompleks softwareinstallation og konfiguration; går let i stykker
Skaler lineært i omkostninger og ressourceudnyttelse; AI-brug skalerer eksponentielt

AIUC-tabelsammenligning af LayerX med ældre løsninger 

Kontroller den sidste kilometer af brugerinteraktion 

SSE/SASE

Påvirket af kryptering, begrænset app-dækning, kræver API'er/connectorer

Lokal fuldmagt

Begrænset synlighed til apps og ikke-HTTP-kanaler
Alle apps, al brugeraktivitet, alle data

Ingen ændringer i brugeroplevelsen

SSE/SASE

Tilføjer latenstid; kræver VPN/ZTNA uden for perimeteren

Lokal fuldmagt

Forsinker aktiviteten, ressourcekrævende, går let i stykker
Behold din browser; det ændrer ikke brugeroplevelsen

Sikkerhed mod manipulation/bypass

SSE/SASE

Sårbar over for certifikatfastlåsning, VPN'er og fjernbrugere

Lokal fuldmagt

Kan nemt omgås ved at skifte netværk og/eller VPN, tunneler osv.
Beskyttelse mod manipulation på flere niveauer; dækning for alle browsere

Ingen IT-hovedpine

SSE/SASE

Kompleks at konfigurere og definere sikkerhedsregler

Lokal fuldmagt

Kompleks softwareinstallation og konfiguration; går let i stykker
Simpel implementering, ikke ændringer i infrastrukturen

Skalerbar

SSE/SASE

Skift netværk + implementer VPN/ZTNA-klienter på eksterne brugere

Lokal fuldmagt

Skaler lineært i omkostninger og ressourceudnyttelse; AI-brug skalerer eksponentielt
Nem at implementere uden brugermodstand

Ressourcer til kontrol af AI-brug

CISO'ens guide til at forhindre GenAI-datalækage
Rapport

CISO'ens guide til at forhindre GenAI-datalækage

Ved at kombinere kvantitative målinger indsamlet fra LayerX' globale virksomhedskundebase og en kvalitativ analyse af browserrelaterede tendenser og sikkerhedsbrud, afslører rapporten, hvordan AI-, SaaS- og identitetsworkflows har gjort browseren til den nye frontlinje for datarisiko, som traditionelle værktøjer som DLP, EDR og SSE ikke har indsigt i.

Læs mere
LayerX: Styr AI-brug og forebyg AI-datalækage
Datablad (EN)

LayerX: Styr AI-brug og forebyg AI-datalækage

LayerX er en alt-i-en, agentløs AI- og browsersikkerhedsplatform, der hjælper organisationer med at forhindre AI-datalækage. Den tilbyder fuldstændig synlighed og kontrol over alle godkendte og ikke-godkendte AI-apps og blokerer følsomme data fra at blive eksponeret i realtid uden at påvirke brugeroplevelsen.

Læs mere
LayerX Enterprise AI & SaaS datasikkerhedsrapport 2025
Rapport

LayerX Enterprise AI & SaaS datasikkerhedsrapport 2025

Denne rapport, der er baseret på reel virksomhedsbrowsetelemetri, afslører, hvordan følsomme data rent faktisk flyder gennem AI- og SaaS-apps, og hvorfor almindelige sikkerhedsantagelser ikke længere holder.

Læs mere

Mere om AI-brugskontrol

Hvad er generativ AI-sikkerhed?
AI-databrud: Grundlæggende årsager og virkninger i den virkelige verden
Promptlækage: Hvordan AI-prompter afslører følsomme data

AI-brugskontrol – ofte stillede spørgsmål

Hvad er AI Usage Control (AIUC) inden for virksomhedssikkerhed?

AI Usage Control (AIUC) er en sikkerheds- og styringsfunktion, der hjælper organisationer med at opdage, forstå og kontrollere, hvordan AI-værktøjer bruges på tværs af virksomheden. Det reducerer datalækage, misbrug og compliance-risiko, samtidig med at det muliggør ansvarlig AI-implementering.

Hvorfor er AI-brugskontrol ved at blive en ny sikkerhedskategori?

AI introducerer risici, som eksisterende sikkerhedsværktøjer ikke er designet til at håndtere, især inden for browserbaserede arbejdsgange. AIUC adresserer disse huller ved specifikt at fokusere på AI-interaktioner, brugsmønstre og dataeksponeringsrisici.

Hvorfor har organisationer brug for AIUC nu?

Traditionelle sikkerhedsværktøjer kan ikke se eller kontrollere brugen af ​​AI i webbrowsere eller på tværs af moderne AI-arbejdsgange, hvilket skaber blinde vinkler, hvor følsomme data kan blive udtømt, overholdelse af regler kan brydes, og sikkerhedsrisici kan introduceres. AIUC udfylder dette hul med synlighed og kontrol.

Hvordan adskiller AI-brugskontrol sig fra SSE eller CASB?

SSE- og CASB-løsninger fokuserer primært på netværkstrafik og applikationsadgang. AI-brugskontrol fokuserer på brugerhandlinger og datainteraktioner i browseren, hvor den største AI-risiko faktisk opstår.

Hvorfor er browseren afgørende for AI-brugskontrol?

De fleste AI-værktøjer tilgås via browseren, hvilket gør den til det primære punkt, hvor AI-interaktioner finder sted. Kontrolelementer på browserniveau giver den kontekst og granularitet, der er nødvendig for at styre AI-brugen effektivt.

Hvilke typer AI-risici kan AI-brugskontrol hjælpe med at afbøde?

AIUC hjælper med at håndtere risici som datalækage til offentlige AI-tjenester, skygge-AI-brug, usikre API-integrationer, risikable AI-udvidelser og AI-genererede trusler som sofistikeret phishing eller automatiseret malwareoprettelse.

Påvirker AIUC brugernes produktivitet?

AIUC er designet til at balancere sikkerhed og produktivitet ved at tillade lavrisiko-AI-handlinger, samtidig med at risikable handlinger blokeres eller redigeres i stedet for blot at forbyde al brug af AI. Derfor påvirker det ikke brugernes produktivitet negativt.

Hvad skal organisationer se efter i en AI-brugskontrolløsning?

Organisationer bør søge efter indsigt i brugen af ​​AI, håndhævelse på browserniveau, forebyggelse af datatab, udvidelses- og API-kontroller samt fleksibel risikobaseret politikstyring.

Vil AI-brugskontrol påvirke medarbejdernes privatliv?

AIUC fokuserer på at overvåge handlinger, der er relevante for risiko og styring; det meste af privat databehandling sker lokalt i browseren og overføres ikke eksternt, hvilket minimerer bekymringer om privatlivets fred og muliggør sikkerhedsovervågning.

Gælder AIUC kun for store virksomheder?

Selvom AIUC er afgørende for store organisationer, kan enhver virksomhed, der bruger AI-værktøjer, især dem, der håndterer følsomme eller regulerede data, drage fordel af struktureret styring af AI-brugen.

AI-interaktionen
Sikkerhedsplatform

Med LayerX kan enhver organisation sikre alle AI-interaktioner på tværs af enhver browser, app og IDE og beskytte mod alle browserrisici.

Anmod om en demo Se demonstration