Eksplosion af
AI værktøjer
innovationens hastighed
Købervejledning til AI-datasikkerhedsløsninger
Evaluer og vælg den rigtige løsning til at kontrollere og sikre den AI-drevne virksomhed
Anerkendelse af behovet:
Forståelse af sikkerhedsudfordringerne ved GenAI
Hvorfor driver AI produktivitet, men eksponerer data
Generative AI-værktøjer transformerer den måde, moderne organisationer arbejder på, og åbner op for nye niveauer af produktivitet, kreativitet og automatisering. Det, der startede med ChatGPT, har nu udviklet sig til et ekspansivt og hurtigt skiftende økosystem af modeller, applikationer og indlejrede funktioner på tværs af hele virksomhedsstrukturen.
GenAI har hurtigt bevæget sig fra eksperimentering til mainstream-adoption og er blevet en central drivkraft for innovation. Medarbejdere bruger disse værktøjer til at kode hurtigere, skrive bedre, analysere smartere og træffe beslutninger hurtigere. Men denne transformation har også introduceret et radikalt nyt sikkerhedsparadigme, et som traditionelle arkitekturer ikke er rustet til at håndtere.
Denne nye kraft kommer med en ny risikoflade: datalækage gennem GenAI-grænsefladerFølsomme forretningsdata gemmes ikke længere kun i filer eller overføres via godkendte apps. Det bliver:
- • Indtastet direkte i GenAI-prompter
- • Indsat på tværs af virksomheds- og personlige konti
- • Uploadet til ikke-godkendte AI-værktøjer
- • Tilgået af risikable browserudvidelser
- • Forbruges via native AI-applikationer direkte på endpointen
Traditionelle sikkerhedsløsninger som SSE, DLP, CASB og EDR blev ikke bygget til at forstå dette moderne, endpoint-baserede AI-interaktionslag. Som følge heraf lækkes følsomme data som kildekode, PII, patientjournaler og forretningshemmeligheder uden for virksomhedens grænser, ofte uden at nogen bemærker det.
Vurdering af risiciene ved generativ AI-datalækage i virksomheden
Efterhånden som GenAI-værktøjer som ChatGPT bliver dybt integreret i virksomhedens arbejdsgange, åbner de utilsigtet op for nye, ukontrollerede veje for lækage af følsomme data. I modsætning til traditionelle SaaS-værktøjer indtager og behandler GenAI-modeller ustrukturerede input, ofte uden klar synlighed eller grænser. IT-chefer skal gentænke deres risikoprofil i lyset af disse fire nye udfordringer:
Virkelig implikation: Forståelse af, hvad der står på spil
Ukontrolleret brug af GenAI kan føre til uoprettelige konsekvenser på tværs af en organisations drift, økonomi og omdømme. Proprietær kode og produktkøreplaner, der deles med GenAI-værktøjer, kan bevares eller genbruges, hvilket resulterer i tyveri af intellektuel ejendom, konkurrencemæssige ulemper og juridisk eksponering. Tilsvarende kan utilsigtet eller forsætlig deling af PII og PHI via prompts udløse identitetstyverihændelser, lovgivningsovertrædelser og gruppesøgsmål.
Ud over datatab kan misbrug af GenAI overtræde rammer som GDPR, HIPAA og CCPA, hvilket udsætter din organisation for bøder, revisioner og manglende compliance, ofte uden klare beviser for et brud. Tillid hænger også i en tynd tråd: en enkelt lækage kan undergrave mange års kunders og interessenters tillid, påvirke brand equity og sætte kritiske forretningsinitiativer i stå.
Forstå dine muligheder:
Information Indsamling
Hvilken type AI sikrer du?
Ikke alle AI-systemer er ens. Udfordringerne med AI-sikkerhed varierer betydeligt afhængigt af, hvilken type AI-værktøjer du bruger, og hvordan dine brugere forbruger dem. Når det kommer til at sikre AI i virksomheden, er det afgørende at skelne mellem to brede kategorier af AI-brug, hver med forskellige risikoprofiler, interessenter og sikkerhedsbehov:
Selvom begge områder er essentielle, kræver de separate sæt sikkerhedsforanstaltninger. Denne vejledning fokuserer specifikt på at sikre den anden kategori.
Ved at fokusere på AI du forbrugerDenne guide giver en praktisk ramme for IT-chefer og sikkerhedsteams til at beskytte følsomme data mod lækage til tredjeparts GenAI-værktøjer uden at kvæle innovation eller produktivitet. Vi hjælper organisationer med at overvåge og forhindre datalækage ved at tilbyde GenAI-bevidste DLP-kontroller, der er skræddersyet til den moderne arbejdsplads.
Sikkerhed vs. produktivitet: Det falske valg
I årevis er sikkerhedsledere blevet tvunget ind i en falsk binær situation: lås alt ned eller lad produktiviteten løbe løbsk. GenAI-værktøjer har kun intensiveret denne spænding. Med medarbejdere, der genererer indhold hurtigere, automatiserer opgaver og koder med AI-drevne copiloter, er produktivitetsforbedringen ubestridelig. Men det er risiciene også.
Mange CISO'er er med rette bekymrede: Hvordan sikrer man brugen af AI uden at blive et nej-punkt?
Svaret ligger ikke i generelle forbud eller restriktive, ældre politikker. Blokering af ChatGPT kan måske være en overholdelsesboks, men det sender også brugerne direkte til deres personlige bærbare computere, VPN-fri, ved hjælp af uovervågede AI-værktøjer. Det er ikke kontrol. Det skaber et skygge-AI-problem per design.
Det, der er brug for, er nuance. Evnen til at sige:
Denne balance er kun mulig med kontekstbevidst, browser-native sikkerhed, der fungerer i realtid, i det præcise øjeblik, brugeren interagerer. Det giver organisationer mulighed for at styrke deres teams med AI-drevet effektivitet, samtidig med at det sikres, at følsomme data aldrig forlader rækværket.
Kriterier for overvejelse:
Oplistning af krav til GenAI-sikkerhedsløsninger
Sådan vurderer du GenAI DLP-løsninger
For effektivt at forhindre GenAI-relateret datalækage har organisationer brug for et specialbygget framework, der er designet til at stemme overens med, hvordan GenAI-værktøjer bruges i virkelige miljøer, på tværs af browsere, SaaS-platforme og native apps.
Discovery
#1Formål:
Eliminer blinde vinkler ved at identificere, hvilke GenAI-værktøjer der findes i dit miljø, hvem der bruger dem, og hvordan. Opdagelse er fundamentet for GenAI-datasikkerhed. Uden det kan risiko ikke måles eller mindskes.
Hvorfor det drejer sig om:
De fleste organisationer undervurderer betydeligt, hvor udbredt brugen af GenAI er blevet på tværs af teams og arbejdsgange. Fra enkeltstående værktøjer som ChatGPT og Gemini til integrerede AI-funktioner i betroede SaaS-apps er GenAI overalt. Hvad der er mere bekymrende er, at medarbejdere ofte implementerer disse værktøjer uden at informere sikkerhedsteams, hvilket skaber et voksende økosystem af ukontrollerede AI-adgangspunkter og en voksende udfordring med skygge-AI.
Nøglekrav:
- App-opdagelse: Registrer automatisk alle GenAI-værktøjer, der tilgås i din organisation, uanset om det er browserbaserede platforme (som Claude eller Perplexity), integrerede AI-funktioner i apps som Notion eller Gmail eller produktivitetsfremmende browserudvidelser, der interagerer med LLM'er.
- Brugerkortlægning: Gå ud over appbrug for at forstå, hvem der interagerer med AI-værktøjer. Identificer både godkendte og ikke-godkendte brugere, spor aktivitet efter rolle eller afdeling, og skeln mellem godkendt virksomhedsbrug og personlige konti.
- Skygge- og medbring din egen AI (BYOAI)-detektion: Afdæk værktøjer introduceret af medarbejdere uden for IT-afdelingen, herunder forbrugervenlige LLM-platforme, AI-udvidelser og native desktop-apps.
- Samtalesporing: Opdag alle tidligere og aktive interaktioner med de bedste GenAI-platforme, selv når der tilgås via ikke-administrerede browsere eller personlige konti. Få indsigt i den type data, der indtastes (f.eks. kildekode, finansielle oplysninger, PII), og om det indeholder følsomme eller regulerede oplysninger.
Resultat:
Fuld indsigt i organisationens faktiske AI-brugsfodaftryk på tværs af brugere, enheder, browsere og applikationer. Ved at belyse skjulte risici som skygge-AI og brug af personlige AI-værktøjer muliggør Discover-fasen informeret politikudformning, målrettet håndhævelse og smartere GenAI-styring.
Real-time overvågning
#2Formål:
Få indsigt i GenAI-brugen i realtid – hvilke data der deles, hvor, hvordan og af hvem. Overvågning omdanner statisk synlighed til dynamisk opmærksomhed, hvilket muliggør proaktiv detektion af risikabel adfærd, før den fører til hændelser.
Hvorfor det drejer sig om:
Når GenAI-brug opdages, er den næste udfordring at forstå konteksten og følsomheden af denne brug. Ikke alle GenAI-interaktioner er risikable, men uden overvågning i realtid kan sikkerhedsteams ikke skelne mellem harmløse prompts og højrisikodataeksponeringer. Du skal vide, hvad medarbejdere skriver, indsætter eller uploader, og om det er følsomme IP-adresser, personoplysninger eller regulerede oplysninger.
Nøglekrav:
- Overvågning af brugeraktivitet: Optag detaljeret adfærdstelemetri i realtid på browserlaget
– Browsersessioner - Spor browsersessioner at identificere, hvilke websteder og apps medarbejdere tilgår i forbindelse med GenAI.
- Overvåg App-login (SSO og ikke-SSO)
– Analyser inputfelter at registrere, hvad brugerne skriver, kopierer eller indsætter i GenAI-værktøjer, selv i brugerdefinerede webapps eller udvidelser.
- Overvåg filupload-/downloadhændelser at registrere, hvornår dokumenter eller kode deles med GenAI-værktøjer.
- Fange chattitler og -historikker fra GenAI-platforme for at forstå interaktionernes art og kontekst.
- Dataklassifikation: Klassificér indholdet, der indtastes i GenAI-værktøjer, for at identificere og markere følsomme oplysninger
-Opdage Personoplysninger, PII, kildekodeog betalingsdata
– Klassificering bør udnytte en kombination af regulært udtryk mønstre, søgeord biblioteker og kontekstuelle valideringslogik for at sikre nøjagtighed på tværs af strukturerede og ustrukturerede datatyper
- Analyse af udvidelsesadfærd: Analyser alle AI-drevne browserudvidelser installeret af brugere
- Anmeldelse givet tilladelser (f.eks. adgang til udklipsholder, DOM-læsning).
– Opdag hvad websites de kommunikerer med
– Vurder risikoscoring baseret på adfærdsmønstre, opdateringsfrekvens, udviklerens omdømme, trusselsinformationsfeeds osv.
Resultat:
Med overvågning på plads får organisationer præcis, kontekstuel indsigt i, hvordan GenAI-værktøjer bruges og misbruges. Du vil vide, hvilke følsomme data der eksponeres for, hvilke GenAI-værktøjer, og gennem hvilke kanaler. Dette skaber grundlaget for at håndhæve politikker og forhindre datatab.
Håndhævelse
#3Formål:
Forhindr datalækage til GenAI-værktøjer med præcise, kontekstbevidste politikker, der muliggør sikkerhed uden at gå på kompromis med medarbejderproduktivitet eller innovation.
Hvorfor det drejer sig om:
Synlighed uden håndhævelse er utilstrækkelig. For virkelig at reducere risikoen for datalækage i GenAI skal organisationer gå ud over passiv overvågning og aktivt gribe ind, når der opdages risikabel adfærd. Traditionelle binære kontroller (bloker/tillad) kan dog frustrere brugere og kvæle legitime AI-brugsscenarier. Det, der er behov for, er adaptiv, nuanceret håndhævelse, der stemmer overens med brugerens intention og datafølsomhed.
Nøglekrav:
- Granulære kontroller: Skab præcision i din politikramme ved at håndhæve baseret på:
- Domæne- eller værktøjskategori (f.eks. ChatGPT vs. Copilot vs. ukontrollerede AI-værktøjer)
- Brugeridentitet og rolle (f.eks. virksomheds- vs. ikke-virksomhedskonti, ingeniør- vs. finans)
- Enhedens position (f.eks. virksomhedsstyret vs. BYOD)
- Sessionskontekst (f.eks. inkognito-browsing eller ikke-administrerede SaaS-logins)
- Geolocation/IP (f.eks. begrænse brug fra lande eller netværk, der ikke er tillid til)
- Aktivitet på tværs af domæner (f.eks. Salesforce → WeTransfer.com)
- Aktivitet på tværs af identiteter (f.eks. selskab → ikke-selskab)
- Definer regler for forskellige handlinger: filupload, kopiering/indsættelse, data indtastet i inputfelter, loginforsøg til GenAI-platforme, browsing, brug af udvidelser
Dette sikrer, at kun godkendte brugere på sikre enheder kan interagere med GenAI-værktøjer, og kun under de rette forhold.
- Fleksible håndhævelsestilstande: Match håndhævelsesniveauet baseret på kontekst.
- Tillade: Tillad interaktion, hvis risikoen er lav.
- Monitor: Registrer aktivitet til revision uden afbrydelse.
- Advare: Giv brugerne besked i realtid, hvis deres handling kan føre til en overtrædelse.
- Omgå med begrundelse: Tillad undtagelser for brugere med høj tillid med politikbevidste godkendelser og begrundelsesregistrering.
- Blok: Forhindr fuldt ud risikable handlinger eller adgang til værktøj.
- Rediger: Maskér eller fjern automatisk følsomme data (f.eks. tokenisér personligt identificerbare data eller tilslør kildekode).
Denne trindelte tilgang hjælper med at undgå produktivitetshindringer, samtidig med at følsomme data beskyttes
- Tilpasset brugeroplevelse: Styrk og uddan medarbejdere i nuet med skræddersyede politiske oplevelser
– Tilpasset mærkevarebeskeder i overensstemmelse med virksomhedens tone.
– Forklar hvorfor en handling blev blokeret eller advaret.
- Tilbud links til godkendte AI-værktøjer eller brugsvejledninger.
Opfordr til eftergivende adfærd i stedet for at straffe produktiviteten
Resultat:
Organisationer får realtids, politikdrevet beskyttelse, der forhindrer følsomme data i at sive ind i GenAI-værktøjer uden at ty til direkte forbud eller skabe friktion for godkendt AI-brug. Håndhævelse bliver en produktivitetsfremmende faktor, ikke en flaskehals.
Arkitekturtilpasning: Designet til den moderne AI-stak
#4Formål:
Sørg for, at løsningen integreres problemfrit med dit eksisterende miljø og leverer dækning, hvor GenAI-brugen finder sted – i browseren.
Hvorfor det drejer sig om:
Ældre arkitekturer er afhængige af netværkstaps eller endpoint-agenter, men GenAI fungerer i realtid, i browsere, på tværs af ikke-administrerede apps, udvidelser og enheder. Din GenAI DLP-løsning skal fungere, hvor risikoen er, uden at forstyrre brugerne eller kræve infrastrukturrenoveringer.
Nøglekrav:
- Browser-native implementering: Fungerer direkte i browseren og registrerer GenAI-interaktioner i realtid uden endpoint-agenter.
- Agentløs arkitektur: Implementeres uden integrationer på OS-niveau eller konfigurationsændringer på brugernes maskiner.
- Nul ændringer i infrastrukturen: Du behøver ikke at omdirigere netværkstrafikken eller ændre browserindstillinger.
- Understøttelse af flere browsere og apps: Dækker alle større browsere og førende GenAI-native PWA'er.
Resultat:
Problemfri integration i din nuværende stak med bred oversigt og beskyttelse på overfladen uden friktion eller kompromis.
Implementering og administration
#5Formål:
Minimer driftsomkostninger og sørg for nem implementering på tværs af dit miljø.
Hvorfor det drejer sig om:
Sikkerhedsløsninger skal beskytte, ikke være en byrde. Hvis en løsning er svær at implementere eller administrere, vil den ikke skaleres. Du har brug for øjeblikkelig værdiskabelse, manipulationssikkerhed og centraliseret kontrol, især i dagens decentraliserede, browser-første miljøer.
Nøglekrav:
- Agentløs udrulning: Ingen installation på enhedsniveau nødvendig; implementeres øjeblikkeligt via eksisterende browserinfrastruktur eller MDM.
- Centraliseret politikstyring: Opret, anvend og opdater politikker fra en enkelt konsol på tværs af brugere, browsere og enheder.
- Sikkerhedskontroller: Modstandsdygtig over for brugerindblanding, afinstallation eller undvigelse, selv i uadministrerede eller BYOD-miljøer.
- Ingen administrationsomkostninger: Minimal konfigurationsindsats. Kan integreres med SSO og directory services for nem onboarding.
- Hurtig værdiskabelsestid: Fuld dækning inden for timer, ikke uger.
Resultat:
Lavløftsimplementering med beskyttelse mod store stød, hvilket giver sikkerhedsteams mere kontrol uden yderligere kompleksitet.
Slutbrugeroplevelse: Usynlig, men effektiv
#6Formål:
Sikker GenAI-brug uden at forstyrre arbejdsgange, frustrere brugere eller hæmme innovation.
Hvorfor det drejer sig om:
Sikkerhed fungerer kun, hvis den implementeres. Løsninger, der er for tunge at håndtere, bliver omgået eller opgivet. Du har brug for problemfri håndhævelse, der uddanner og styrker brugerne, samtidig med at de forbliver sikre.
Nøglekrav:
- Brugertransparent håndhævelse: Fungerer bag kulisserne uden at gøre apps eller enheder langsommere.
- Arbejdsgangsbevidste politikker: Tillader legitim brug af GenAI, samtidig med at højrisikoadfærd blokeres.
- Produktivitetsbevarende kontroller: Smart håndhævelse sikrer, at ingeniører, marketingfolk og analytikere sikkert kan udnytte AI uden at ramme blokeringer.
- Tilpasset brugeroplevelse: Tilpassede, brandede, forklarende beskeder guider brugerne i øjeblikket og fremmer sikker adfærd gennem uddannelse, ikke straf.
Resultat:
Sikkerhed bliver en stille partner til innovation og beskytter brugerne uden at være i vejen
Fremtidssikring: Bygget til at udvikle sig med GenAI
#7Formål:
Sikr langsigtet beskyttelse ved at vælge en løsning, der holder trit med den hurtige udvikling af GenAI-værktøjer og -risici.
Hvorfor det drejer sig om:
GenAI-landskabet ændrer sig ugentligt. Nye værktøjer, nye anvendelsesscenarier og nye angrebsflader dukker konstant op. Du har brug for en løsning, der er tilpasningsdygtig og fremsynet.
Nøglekrav:
- Værktøjsuafhængig dækning: Fungerer på tværs af kendte og ukendte GenAI-værktøjer, inklusive dem der endnu ikke er på markedet.
- Dynamisk risikomodellering: Tilpasser håndhævelse baseret på nye trusselsmønstre, brugsadfærd og udviklinger inden for LLM.
- Kontinuerlig udvidelse: Opdateres regelmæssigt for at understøtte nye browsere, udvidelser, AI-platforme og overholdelse af regler.
- AI-drevet detektion: Udnytter maskinlæring til at udvikle sig med trusselslandskabet uden udelukkende at stole på statiske regler.
Resultat:
Beskyttelse, der skaleres i takt med at brugen af GenAI og de tilhørende risici fortsætter med at vokse.
Den nederste linje:
Vælg en løsning, der opretholder balancen mellem sikkerhed og produktivitet
Implementeringen af GenAI-værktøjer i virksomheder er uundgåelig og accelererer. Men selvom disse værktøjer åbner op for enorm produktivitet og innovation, introducerer de også nye, hurtigt udviklende sikkerhedsudfordringer, som traditionelle kontroller simpelthen ikke var bygget til at håndtere.
Det er ikke længere valgfrit at vælge den rigtige GenAI-sikkerhedsplatform; det er grundlæggende for at beskytte din organisations data, sikre overholdelse af regler og muliggøre sikker og skalerbar brug af AI på tværs af teams og arbejdsgange. Den rigtige løsning tilbyder mere end blot synlighed, den leverer overvågning i realtid, præcis håndhævelse og problemfri integration i din eksisterende arkitektur uden at bremse din virksomhed.
Brug denne vejledning og den medfølgende tjekliste til at evaluere potentielle løsninger grundigt. Kig efter platforme, der ikke kun er effektive i dag, men også er designet til at tilpasse sig morgendagens værktøjer, risici og regler.
Vent ikke, til dine data allerede er i en andens AI-model, begynd at sikre din AI-drevne fremtid nu med LayerX.
Hvordan LayerX kan hjælpe
100% synlighed
Registrer alle GenAI-apps i brug, og få fuldt overblik over al brugeraktivitet i enhver GenAI-applikation.
Kontroller adgang til GenAI
Begræns brugen af skygge-AI-apps og sørg for sikker adgang til godkendte AI-apps ved hjælp af virksomhedskonti.
Forhindr AI-datalækage
Håndhæv AI-sikkerhedsrækværk i den sidste ende for at forhindre brugere i at dele følsomme data med GenAI-værktøjer.
Beskyt mod AI-udvidelser
Identificer og bloker risikable AI-browserudvidelser, der eksponerer følsomme brugerdata for eksterne AI-motorer.
LayerX er en alt-i-en, agentløs sikkerhedsplatform, der hjælper organisationer med at forhindre AI-datalækage. Den tilbyder fuld synlighed og kontrol over alle sanktionerede og skygge-AI-apps og blokerer for følsomme data i realtid uden at påvirke brugeroplevelsen.
LayerX giver organisationer mulighed for direkte at registrere og håndhæve politikker på disse apps i den sidste mil, direkte i browseren. Organisationer kan definere politikker baseret på brugeridentitet, enhedsstatus, webstedskategori, datafølsomhed osv. for at oprette skræddersyede sikkerhedspolitikker med en række håndhævelsesmuligheder, lige fra kun overvågning til at advare brugere med brugerdefinerede meddelelser, til maskering af følsomme data og til fuldstændig blokering af deres handlinger.
For at lære mere om, hvordan LayerX kan hjælpe dig med at forhindre browserbaseret datalækage, kan du gå til www.layerxsecurity.com og planlægge en demo i dag!
Alt-i-en AI- og browsersikkerhedsplatformen
LayerX agentfri AI- og browsersikkerhedsplatform beskytter virksomheder mod de mest kritiske AI-, SaaS-, web- og datalækagerisici på tværs af enhver browser, applikation, enhed og identitet uden at påvirke brugeroplevelsen.
Integrerer med alle kommercielle, AI- og virksomhedsbrowsere
LayerX-sikkerhedsplatformen
LayerX leveres som en Enterprise Browser Extension og tilbyder de mest omfattende muligheder for synlighed og håndhævelse af AI- og browsingrisici, herunder:
AI-brugssikkerhed
GenAI DLP
Forhindr lækage af følsomme data på AI-værktøjer
AI-browserbeskyttelse
Beskyt AI-browsere mod angreb og udnyttelse
Skygge-AI-opdagelse
Opdag og håndhæv sikkerhedsrækværk på alle AI-apps
AI-adgangskontrol
Begræns brugeradgang til ikke-godkendte AI-værktøjer eller -konti
Forebyggelse af misbrug af AI
Beskyt mod umiddelbar injektion, overtrædelser af regler og mere
AI-svarvalidering
Sikre gyldighed og datasikkerhed for AI-svar
Virksomhedsbrowsersikkerhed
Web/SaaS DLP & Insider-trussel
Forhindr datalækage på tværs af alle webkanaler
Administration af browserudvidelser
Registrer og bloker risikable browserudvidelser i enhver browser
Shadow SaaS & SaaS Security
Opdag 'skygge'-SaaS og håndhæv SaaS-sikkerhedskontroller
Beskyttet browsing
Beskyt al browseraktivitet mod webangreb
SaaS-identitetsbeskyttelse
Opdag og sørg for virksomheds- og personlige SaaS-identiteter
BYOD og sikker adgang
Sikker SaaS-fjernadgang for entreprenører og BYOD