Opdag og håndhæv sikkerhedsrækværk på alle AI-apps
Forhindr lækage af følsomme data på AI-værktøjer
Begræns brugeradgang til ikke-godkendte AI-værktøjer eller -konti
Beskyt mod umiddelbar injektion, overtrædelser af regler og mere
Beskyt AI-browsere mod angreb og udnyttelse
Trussel Forebygg datalækage på tværs af alle webkanaler
Sikker SaaS-fjernadgang for entreprenører og BYOD
Opdag og sørg for virksomheds- og personlige SaaS-identiteter
Registrer og bloker risikable browserudvidelser i enhver browser
Opdag 'skygge'-SaaS og håndhæv SaaS-sikkerhedskontroller
LayerX Enterprise GenAI Security Report 2025 tilbyder enestående indsigt i GenAI-sikkerhedsrisici i organisationer.
Oversigt over partnerprogrammet
Udforsk LayerX-integrationer
LayerX mission og lederskab
Få opdateringer om LayerX
Lær hvilke arrangementer vi deltager i
Ansøg om ledige stillinger
Send din forespørgsel
Datablade, hvidbøger, casestudier og mere
Al den terminologi, du har brug for at kende
Hubben for browserudvidelser
Seneste forskning, trends og virksomhedsnyheder
#1 podcast om browsersikkerhed
Data fra den virkelige verden om brugen af browserudvidelser i virksomhedsmiljøer, implementering af AI-udvidelser og den stigende risiko ved AI-browserudvidelser.
Mange organisationer er begyndt at budgettere til AI-brugskontrolprojekter, men er ikke sikre på, hvad de skal kigge efter, så brug denne RFP-skabelon til at strukturere og prioritere AI-styringskrav på tværs af centrale AI-sikkerhedsområder.
De fleste sikkerhedsstakke kan ikke se, hvad der sker inde i AI-værktøjer. Lær, hvordan du evaluerer AI-brugskontrolløsninger baseret på reel virksomhedsrisiko.
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.
Virkelige indsigter fra virksomhedsbrowsersessioner afslører den skjulte risikoflade, hvor AI, identitet og data mødes
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.
Lær hvorfor det ikke lykkes at blokere ChatGPT eller at stole på ældre DLP, og brug en praktisk tjekliste til at evaluere leverandører. Indeholder: GenAI-risikooverflade, kerneelementer (opdagelse, overvågning, håndhævelse), behov for agentløse browser-native løsninger og vigtige driftsfaktorer som hastighed, administration og brugeroplevelse.
En sammenligning af de førende konkurrenter inden for browsersikkerhed og hvordan de klarer sig på tværs af kritiske anvendelsesscenarier som GenAI-datasikkerhed, fjernadgang og mere.
Francis Odum skitserer en 3-trins modenhedsmodel, der skal hjælpe sikkerhedsledere med at sikre browseren, virksomhedens sidste risikoområde.
Dette whitepaper gennemgår de overraskende begrænsninger ved SSE'er – og hvorfor mange CISO'er gentænker deres tilgang. Baseret på praktiske implementeringserfaringer og fejl i sikkerhedsanvendelserne afdækker det de huller, som konventionel visdom overser.
