Αρχική GenAI Τι είναι ο έλεγχος χρήσης τεχνητής νοημοσύνης;

Τι είναι ο έλεγχος χρήσης τεχνητής νοημοσύνης;

Ο Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης (AIUC) είναι μια δυνατότητα ασφάλειας και διακυβέρνησης που έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τους οργανισμούς να ανακαλύπτουν, να κατανοούν και να ελέγχουν τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιείται η Τεχνητή Νοημοσύνη σε ολόκληρη την επιχείρηση.

Δείτε τον Έλεγχο Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης σε δράση. Εξερευνήστε τους πόρους ελέγχου χρήσης τεχνητής νοημοσύνης (AI Usage Control)

Ο έλεγχος χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης (AI Usage Control) είναι ένας γενικός όρος που περιλαμβάνει τους διάφορους κινδύνους και προκλήσεις που σχετίζονται με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η πρόληψη απώλειας δεδομένων (DLP), η κακή χρήση ή η ακούσια συμπεριφορά. Καθώς οι οργανισμοί αγωνίζονται να ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στις καθημερινές ροές εργασίας, δημιουργούν ταυτόχρονα νέες οδούς για την εξαγωγή δεδομένων, τις παραβιάσεις συμμόρφωσης και τα περιστατικά ασφαλείας. Η αποτελεσματική διαχείριση αυτού του νέου οικοσυστήματος απαιτεί μια στρατηγική προσέγγιση που υπερβαίνει τις απλές απαγορεύσεις και εστιάζει στην ασφαλή ενεργοποίηση της παραγωγικότητας. Η βασική πρόκληση δεν είναι πλέον εάν πρέπει να χρησιμοποιείται η Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά πώς να διέπεται η χρήση της υπεύθυνα.

Η ταχεία υιοθέτηση εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης έχει αλλάξει ριζικά το οικοσύστημα ασφάλειας των επιχειρήσεων. Οι εργαζόμενοι, επιδιώκοντας να βελτιώσουν την παραγωγικότητα, στρέφονται συχνά σε δημόσια διαθέσιμες πλατφόρμες Τεχνητής Νοημοσύνης και επεκτάσεις τρίτων, συχνά χωρίς τη γνώση ή την έγκριση των ομάδων IT και ασφάλειας. Αυτό δημιουργεί ένα σημαντικό τυφλό σημείο όπου μπορούν να εκτεθούν ευαίσθητα εταιρικά δεδομένα, από τον πηγαίο κώδικα και τις οικονομικές αναφορές έως προσωπικά αναγνωρίσιμες πληροφορίες (PII). Χωρίς ένα ισχυρό πλαίσιο για τον έλεγχο της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης, οι οργανισμοί παραμένουν ευάλωτοι σε μια σειρά από αναδυόμενες απειλές που τα παραδοσιακά εργαλεία ασφαλείας δεν είναι κατάλληλα εξοπλισμένα για να αντιμετωπίσουν.

Το διευρυνόμενο πεδίο εφαρμογής των κινδύνων τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις

Η ευκολία της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης εισάγει ένα σύνθετο πλέγμα κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης που εκτείνονται πολύ πέρα ​​από την απλή κακή χρήση. Αυτοί οι κίνδυνοι δεν είναι θεωρητικοί. Είναι ενεργές απειλές που μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντικές οικονομικές, νομικές και κανονιστικές συνέπειες. Η κατανόηση αυτής της νέας επιφάνειας επίθεσης είναι το πρώτο βήμα προς την οικοδόμηση μιας αποτελεσματικής άμυνας.

Διαρροή δεδομένων και αποτυχίες DLP

Ο πιο άμεσος κίνδυνος είναι η απώλεια δεδομένων. Οι εργαζόμενοι αντιγράφουν και επικολλούν τακτικά ευαίσθητες πληροφορίες σε μηνύματα τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν κώδικα, να συντάξουν email ή να αναλύσουν δεδομένα. Αυτή η δραστηριότητα, είτε ακούσια είτε κακόβουλη, αποτελεί κύριο φορέα για την εξαγωγή δεδομένων. Μόλις τα δεδομένα εισαχθούν σε ένα δημόσιο μοντέλο μεγάλης γλώσσας (LLM), ο οργανισμός χάνει τον έλεγχό τους, δημιουργώντας έναν σοβαρό εφιάλτη DLP (Data Loss Prevention - Πρόληψη Απώλειας Δεδομένων). Οι παραδοσιακές λύσεις DLP, οι οποίες συνήθως παρακολουθούν δίκτυα και τερματικά σημεία, συχνά αποτυγχάνουν να ελέγξουν τα δεδομένα που επικολλώνται σε ένα πρόγραμμα περιήγησης ιστού, αφήνοντας αυτό το κανάλι εντελώς εκτεθειμένο.

Shadow AI και μη εξουσιοδοτημένη χρήση

Ο πολλαπλασιασμός των δωρεάν και εξειδικευμένων εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης έχει οδηγήσει στην «Shadow AI», μια σύγχρονη παραλλαγή του Shadow IT. Πρόκειται για τη μη εξουσιοδοτημένη χρήση από την Τεχνητή Νοημοσύνη μη ελεγμένων εφαρμογών και επεκτάσεων που λειτουργούν εκτός των πολιτικών ασφαλείας της εταιρείας. Κάθε μία από αυτές τις μη εγκεκριμένες πλατφόρμες έχει τη δική της πολιτική απορρήτου και στάση ασφαλείας, δημιουργώντας ένα τεράστιο κενό διακυβέρνησης. Οι ομάδες ασφαλείας συχνά δεν έχουν ορατότητα σχετικά με το ποια εργαλεία χρησιμοποιούνται ή ποια δεδομένα κοινοποιούνται, καθιστώντας σχεδόν αδύνατη την αντιμετώπιση περιστατικών.

Μη ασφαλείς ενσωματώσεις API

Καθώς οι επιχειρήσεις ενσωματώνουν δυνατότητες Τεχνητής Νοημοσύνης στις δικές τους εφαρμογές, δημιουργούν νέες πιθανές ευπάθειες. Ένα λανθασμένα διαμορφωμένο API μπορεί να γίνει μια ανοιχτή πύλη για τους εισβολείς ώστε να έχουν πρόσβαση στο υποκείμενο μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης και στα δεδομένα που επεξεργάζεται. Αυτές οι μη ασφαλείς ενσωματώσεις μπορούν να επιτρέψουν τη συστηματική εξαγωγή δεδομένων σε μεγάλη κλίμακα, τα οποία συχνά δεν εντοπίζονται για μεγάλα χρονικά διαστήματα. Οι εισβολείς μπορούν επίσης να βομβαρδίσουν αυτά τα API με ερωτήματα για να προκαλέσουν εξάντληση πόρων, οδηγώντας σε επιβράδυνση του συστήματος και σημαντικό οικονομικό κόστος από υπηρεσίες με μέτρηση.

Επικίνδυνες επεκτάσεις με τεχνητή νοημοσύνη

Οι επεκτάσεις προγραμμάτων περιήγησης που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη ενέχουν σημαντικούς κινδύνους λόγω της συχνά υπερβολικά επιτρεπτικής φύσης τους. Πολλές επεκτάσεις απαιτούν πρόσβαση σε όλη τη δραστηριότητα περιήγησης, τα δεδομένα του προχείρου ή τα cookies περιόδου σύνδεσης για να λειτουργήσουν, γεγονός που τις καθιστά πρωταρχικό στόχο εκμετάλλευσης. Τα τρωτά σημεία σε αυτά τα πρόσθετα μπορούν να οδηγήσουν σε παραβίαση περιόδου σύνδεσης, κλοπή διαπιστευτηρίων και σιωπηλή συλλογή δεδομένων, όπου μια επέκταση μεταδίδει ευαίσθητες πληροφορίες σε έναν διακομιστή τρίτου μέρους χωρίς να το γνωρίζει ο χρήστης.

Απειλές που δημιουργούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη

Πέρα από την εξαγωγή δεδομένων, η ίδια η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εξαιρετικά εξελιγμένων κυβερνοεπιθέσεων. Οι εισβολείς χρησιμοποιούν πλέον την Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) για να δημιουργήσουν πειστικά ηλεκτρονικά μηνύματα ηλεκτρονικού "ψαρέματος" (phishing) που μιμούνται νόμιμες επικοινωνίες, καθιστώντας την ανίχνευσή τους πολύ πιο δύσκολη. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αναπτύξουν και να εντοπίσουν σφάλματα σε κακόβουλο λογισμικό που έχει σχεδιαστεί για να αποφεύγει τα παραδοσιακά μέτρα ασφαλείας, αυξάνοντας τη συνολική επιφάνεια επίθεσης για τις επιχειρήσεις.

Ο κίνδυνος της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις δεν είναι πλέον θεωρητικός, είναι ήδη ευρέως διαδεδομένος και αυξάνεται. Η σκιώδης τεχνητή νοημοσύνη αναδεικνύεται ως ο πιο συχνός και κρίσιμος κίνδυνος, που οφείλεται στην υιοθέτηση μη εγκεκριμένων εργαλείων και επεκτάσεων τεχνητής νοημοσύνης από τους εργαζόμενους εκτός της εποπτείας της πληροφορικής. Ταυτόχρονα, η διαρροή δεδομένων παραμένει μια επίμονη απειλή, καθώς ευαίσθητες πληροφορίες κοινοποιούνται συστηματικά μέσω προτροπών τεχνητής νοημοσύνης.

Τα τρωτά σημεία των API και οι επιθέσεις άμεσης έγχυσης υπογραμμίζουν τον τρόπο με τον οποίο οι ενσωματώσεις τεχνητής νοημοσύνης εισάγουν νέες τεχνικές επιφάνειες επίθεσης, ενώ οι επικίνδυνες επεκτάσεις προγραμμάτων περιήγησης συνεχίζουν να εκθέτουν οργανισμούς μέσω υπερβολικών δικαιωμάτων και κρυφής πρόσβασης σε δεδομένα. Συνολικά, αυτοί οι κίνδυνοι δείχνουν ότι οι προκλήσεις ασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης εκτείνονται σε χρήστες, προγράμματα περιήγησης, API και εφαρμογές.

Γιατί η παραδοσιακή ασφάλεια δεν επαρκεί για τον έλεγχο της τεχνητής νοημοσύνης

Έλλειψη πλαισίου

Οι λύσεις DLP δικτύου και τελικών σημείων συνήθως δεν διαθέτουν το κατάλληλο πλαίσιο για την κατανόηση της πρόθεσης του χρήστη σε ένα πρόγραμμα περιήγησης. Ενδέχεται να βλέπουν κρυπτογραφημένη διαδικτυακή κίνηση, αλλά δεν μπορούν να διακρίνουν μεταξύ της επικόλλησης ακίνδυνου κειμένου από έναν χρήστη σε μια μηχανή αναζήτησης και της επικόλλησης ευαίσθητου πηγαίου κώδικα σε ένα μη εξουσιοδοτημένο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης.

Το τυφλό σημείο του προγράμματος περιήγησης

Η πρόσβαση στη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) γίνεται κυρίως μέσω του προγράμματος περιήγησης ιστού, το οποίο έχει γίνει το νέο σύνορο για την πρόσβαση σε εταιρικές εφαρμογές. Οι λύσεις ασφαλείας που δεν έχουν βαθιά ορατότητα στη δραστηριότητα του προγράμματος περιήγησης δεν μπορούν να παρακολουθούν ή να ελέγχουν αποτελεσματικά τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Περιορισμοί Δυαδικού Μπλοκ/Επιτρέπονται

Πολλά παλαιότερα εργαλεία μπορούν να αποκλείσουν ή να επιτρέψουν την πρόσβαση μόνο σε έναν ολόκληρο ιστότοπο. Αυτή η προσέγγιση είναι πολύ αυστηρή για την Τεχνητή Νοημοσύνη. Ο αποκλεισμός όλων των εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης καταπνίγει την καινοτομία και την παραγωγικότητα, αλλά η επιτρεπόμενη χρήση τους χωρίς προστατευτικά κιγκλιδώματα ενέχει κινδύνους. Απαιτείται ένας λεπτομερής έλεγχος της Τεχνητής Νοημοσύνης για να επιτρέπεται η παραγωγική χρήση, αποτρέποντας παράλληλα επικίνδυνες ενέργειες.

Οφέλη του ελέγχου χρήσης τεχνητής νοημοσύνης

Ενεργοποιήστε την καινοτομία στην τεχνητή νοημοσύνη χωρίς κίνδυνο

Ο Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης (AI Usage Control) επιτρέπει στους εργαζομένους να χρησιμοποιούν εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης παραγωγικά, επιβάλλοντας παράλληλα προστατευτικά κιγκλιδώματα που αποτρέπουν επικίνδυνες ενέργειες. Οι οργανισμοί μπορούν να ξεπεράσουν τις γενικές απαγορεύσεις και να υιοθετήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη με ασφάλεια σε μεγάλη κλίμακα.

Αποτρέψτε τη διαρροή δεδομένων που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη

Επιθεωρώντας τις αλληλεπιδράσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης σε πραγματικό χρόνο, το AIUC βοηθά στην αποτροπή της κοινοποίησης ευαίσθητων δεδομένων σε δημόσια εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτό καλύπτει κρίσιμα κενά που αφήνονται από τα παραδοσιακά DLP και τους ελέγχους που βασίζονται στο δίκτυο.

Πλήρης Ορατότητα & Διακυβέρνηση σχετικά με τη Χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης

Το AIUC παρέχει ορατότητα σε εγκεκριμένα και μη εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της Shadow AI. Αυτό επιτρέπει τη συνεπή επιβολή πολιτικών, την ελεγκτικότητα και την ισχυρότερη διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε επίπεδο επιχειρήσεων.

Καθιέρωση ισχυρής διακυβέρνησης τεχνητής νοημοσύνης:
Ένα Πρακτικό Πλαίσιο

Για να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις, οι οργανισμοί πρέπει να θεσπίσουν ένα ολοκληρωμένο πρόγραμμα διακυβέρνησης της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτό το πλαίσιο δεν είναι απλώς ένα έγγραφο πολιτικής. Είναι μια επιχειρησιακή στρατηγική που συνδυάζει ανθρώπους, διαδικασίες και τεχνολογία για την αποτελεσματική διαχείριση της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Θεμέλια της διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης

Η αποτελεσματική διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης βασίζεται σε βασικές αρχές όπως η διαφάνεια, η λογοδοσία και η συνεχής παρακολούθηση. Απαιτεί μια διαλειτουργική επιτροπή με εκπροσώπους από τις μονάδες ασφάλειας, πληροφορικής, νομικού και επιχειρηματικού τομέα, για να διασφαλιστεί ότι οι πολιτικές είναι ισορροπημένες και πρακτικές. Αυτή η επιτροπή είναι υπεύθυνη για τον καθορισμό της στάσης του οργανισμού απέναντι στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τη θέσπιση σαφών πολιτικών για τη χρήση της.

Αναπτύξτε μια σαφή πολιτική αποδεκτής χρήσης (AUP)

Οι εργαζόμενοι χρειάζονται σαφείς οδηγίες σχετικά με το τι επιτρέπεται και τι δεν επιτρέπεται. Η Πολιτική Χρήσης Χρήστη (AUP) θα πρέπει να αναφέρει ρητά ποια εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης είναι εγκεκριμένα, ποιοι τύποι δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιηθούν με αυτά και τις ευθύνες του χρήστη για την ασφαλή χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτή η πολιτική εξαλείφει την ασάφεια και θέτει τα θεμέλια για την ασφαλή υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Παρακολούθηση και έλεγχος του οικοσυστήματος API και Plugin

Ένα αποτελεσματικό πλαίσιο διακυβέρνησης της Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει επίσης να αντιμετωπίζει τους κινδύνους που θέτει το ευρύτερο οικοσύστημα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή ελέγχων σε επίπεδο API για τον περιορισμό της ροής δεδομένων μεταξύ εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης και άλλων εφαρμογών. Επιπλέον, οι ομάδες ασφαλείας χρειάζονται τη δυνατότητα να ελέγχουν τις επεκτάσεις προγραμμάτων περιήγησης που υποστηρίζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη, να αξιολογούν τα δικαιώματά τους και να αποκλείουν όσες δεν είναι εγκεκριμένες ή θεωρούνται επικίνδυνες.

Ανάπτυξη DLP τεχνητής νοημοσύνης σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης

Δεδομένου ότι οι περισσότερες αλληλεπιδράσεις GenAI συμβαίνουν στο πρόγραμμα περιήγησης, μια λύση DLP σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης αποτελεί κρίσιμο σημείο ελέγχου. Αυτές οι λύσεις μπορούν να επιθεωρούν τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντάς τους να ανιχνεύουν πότε εισάγονται ευαίσθητα δεδομένα σε μηνύματα τεχνητής νοημοσύνης. Με βάση την πολιτική, μπορούν στη συνέχεια να αποκλείσουν την ενέργεια, να διαγράψουν τις ευαίσθητες πληροφορίες ή να ειδοποιήσουν την ομάδα ασφαλείας πριν από την έκθεση των δεδομένων. Αυτό παρέχει ένα ουσιαστικό επίπεδο προστασίας που λείπει από τα παραδοσιακά εργαλεία.

Επίτευξη Πλήρους Ορατότητας και Ανακάλυψης

Δεν μπορείτε να ελέγχετε αυτό που δεν μπορείτε να δείτε. Το θεμελιώδες βήμα σε οποιαδήποτε στρατηγική ελέγχου χρήσης τεχνητής νοημοσύνης είναι η διεξαγωγή μιας λεπτομερούς απογραφής όλων των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σε ολόκληρο τον οργανισμό, ειδικά της Shadow AI. Αυτό απαιτεί τεχνολογία που μπορεί να παρέχει συνεχή έλεγχο όλης της χρήσης SaaS και εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των εργαλείων στα οποία αποκτάται πρόσβαση μέσω του προγράμματος περιήγησης.

Εφαρμογή ελέγχων πρόσβασης βάσει κινδύνου

Αντί να μπλοκάρει κάθε είδους τεχνητή νοημοσύνη, μια προσέγγιση που βασίζεται στον κίνδυνο είναι πιο αποτελεσματική. Αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή λεπτομερών ελέγχων που επιτρέπουν περιπτώσεις χρήσης χαμηλού κινδύνου, περιορίζοντας παράλληλα τις δραστηριότητες υψηλού κινδύνου. Για παράδειγμα, μια εταιρεία μπορεί να επιτρέπει στους υπαλλήλους να χρησιμοποιούν ένα δημόσιο εργαλείο GenAI για γενική έρευνα, αλλά να τους εμποδίζει να επικολλούν δεδομένα που ταξινομούνται ως προσωπικά δεδομένα ή πνευματική ιδιοκτησία. Αυτή η λεπτή προσέγγιση στον έλεγχο της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί μια λύση που έχει βαθιά ορατότητα στις ενέργειες των χρηστών.

Ο ρόλος μιας πλατφόρμας "όλα σε ένα" στον έλεγχο χρήσης τεχνητής νοημοσύνης

Για την εφαρμογή αυτού του είδους λεπτομερούς, λαμβάνοντας υπόψη το περιβάλλον ασφάλειας, οι οργανισμοί στρέφονται ολοένα και περισσότερο σε λύσεις όπως το LayerX. Λειτουργώντας απευθείας μέσα στο πρόγραμμα περιήγησης, το LayerX παρέχει την απαραίτητη ορατότητα και τον έλεγχο σε πραγματικό χρόνο για τη διαχείριση των σύγχρονων κινδύνων της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Φανταστείτε ένα σενάριο όπου ένας υπάλληλος μάρκετινγκ χρησιμοποιεί ένα μη εξουσιοδοτημένο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσει στη σύνταξη ενός δελτίου τύπου. Προσπαθεί να επικολλήσει ένα έγγραφο που περιέχει απροειδοποίητα οικονομικά στοιχεία και ονόματα πελατών. Μια παραδοσιακή λύση ασφαλείας πιθανότατα δεν θα έβλεπε αυτή την ενέργεια. Ωστόσο, μια λύση σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης, όπως το LayerX, μπορεί:

Ανάλυση της Δράσης

Εντοπίστε την ενέργεια επικόλλησης στη φόρμα ιστού σε πραγματικό χρόνο.

Επιθεωρήστε τα δεδομένα

Προσδιορίστε τις ευαίσθητες λέξεις-κλειδιά, τα προσωπικά δεδομένα και τα οικονομικά δεδομένα μέσα στο κείμενο.

Επιβολή Πολιτικής

Αποκλείστε άμεσα την ολοκλήρωση της ενέργειας επικόλλησης, εμποδίζοντας τα δεδομένα να φτάσουν ποτέ στον εξωτερικό διακομιστή τεχνητής νοημοσύνης.

Εκπαιδεύστε τον χρήστη

Εμφανίστε ένα αναδυόμενο μήνυμα που ενημερώνει τον χρήστη για την παραβίαση πολιτικής και τον καθοδηγεί προς ένα εγκεκριμένο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στους οργανισμούς να διέπουν τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης χωρίς να εμποδίζουν την παραγωγικότητα. Μετατρέπει ένα στατικό έγγραφο πολιτικής σε έναν ενεργό αμυντικό μηχανισμό, επιβάλλοντας τον έλεγχο της Τεχνητής Νοημοσύνης απευθείας στο σημείο κινδύνου. Το LayerX επιτρέπει στους οργανισμούς να ελέγχουν όλη τη χρήση SaaS και GenAI, να εφαρμόζουν πολιτικές βάσει κινδύνου και να αποτρέπουν τη διαρροή δεδομένων τόσο από εγκεκριμένα όσο και από μη εγκεκριμένα εργαλεία.

Από το Χάος στον Έλεγχο στην Εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης

Ο έλεγχος της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) είναι ένας κρίσιμος κλάδος για τις σύγχρονες επιχειρήσεις. Δεν πρόκειται για τον περιορισμό της καινοτομίας, αλλά για τη δημιουργία ενός ασφαλούς περιβάλλοντος όπου αυτή μπορεί να ανθίσει. Ο πολλαπλασιασμός των εργαλείων Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) έχει εισαγάγει ένα νέο πρότυπο κινδύνων, από τη διαρροή δεδομένων μέσω της Shadow AI έως τις μη ασφαλείς ενσωματώσεις API και τα κακόβουλα πρόσθετα (plugins) του προγράμματος περιήγησης. Τα παραδοσιακά εργαλεία ασφαλείας απλώς δεν είναι εξοπλισμένα για να χειριστούν αυτό το δυναμικό και επικεντρωμένο στο πρόγραμμα περιήγησης οικοσύστημα απειλών.
Η αποτελεσματική διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί μια νέα στρατηγική που επικεντρώνεται στην ορατότητα, τον λεπτομερή έλεγχο και την πρόληψη σε πραγματικό χρόνο. Με τη θέσπιση σαφών πολιτικών, την ανάπτυξη DLP σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης και την αξιοποίηση προηγμένων λύσεων για την παρακολούθηση και τον έλεγχο ολόκληρου του κύκλου ζωής χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης, οι οργανισμοί μπορούν να διαχειρίζονται τους κινδύνους της Τεχνητής Νοημοσύνης προληπτικά. Αυτό τους επιτρέπει να εξισορροπούν την παραγωγικότητα με την προστασία, επιτρέποντας στους υπαλλήλους να χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη με σιγουριά και ασφάλεια.

Σύγκριση πινάκων AIUC του LayerX με παλαιότερες λύσεις 

Ελέγξτε το τελευταίο χιλιόμετρο της αλληλεπίδρασης του χρήστη 
Δεν υπάρχουν αλλαγές στην εμπειρία χρήστη
Απόδειξη παραβίασης / παράκαμψης
Χωρίς πονοκεφάλους IT
Επεκτάσιμα
Όλες οι εφαρμογές, όλη η δραστηριότητα χρήστη, όλα τα δεδομένα
Διατηρήστε το πρόγραμμα περιήγησής σας. Δεν αλλάζει την εμπειρία χρήστη
Πολυεπίπεδη προστασία από παραβίαση· κάλυψη για όλα τα προγράμματα περιήγησης
Απλή ανάπτυξη, όχι αλλαγές υποδομής
Εύκολο στην ανάπτυξη χωρίς καμία ώθηση από τον χρήστη
ΝΝΑ/ΣΑΣΕ
Επηρεάζεται από κρυπτογράφηση, περιορισμένη κάλυψη εφαρμογών, απαιτεί API / συνδέσεις
Προσθέτει καθυστέρηση· απαιτεί VPN/ZTNA εκτός της περιμέτρου
Ευάλωτο σε καρφίτσωμα πιστοποιητικών, VPN και απομακρυσμένους χρήστες
Πολύπλοκο στη διαμόρφωση και τον ορισμό κανόνων ασφαλείας
Αλλαγή δικτύου + ανάπτυξη προγραμμάτων-πελατών VPN/ZTNA σε απομακρυσμένους χρήστες
Τοπικός διακομιστής μεσολάβησης
Περιορισμένη ορατότητα σε εφαρμογές και κανάλια που δεν είναι HTTP
Επιβραδύνει τη δραστηριότητα, απαιτεί πολλούς πόρους, σπάει εύκολα
Παρακάμπτεται εύκολα με την εναλλαγή δικτύων ή/και VPN, σηράγγων κ.λπ.
Πολύπλοκη εγκατάσταση και διαμόρφωση λογισμικού· εύκολα χαλάει
Γραμμική κλιμάκωση ως προς το κόστος και την αξιοποίηση των πόρων. Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης κλιμακώνεται εκθετικά.

Σύγκριση πινάκων AIUC του LayerX με παλαιότερες λύσεις 

Ελέγξτε το τελευταίο χιλιόμετρο της αλληλεπίδρασης του χρήστη 

ΝΝΑ/ΣΑΣΕ

Επηρεάζεται από κρυπτογράφηση, περιορισμένη κάλυψη εφαρμογών, απαιτεί API / συνδέσεις

Τοπικός διακομιστής μεσολάβησης

Περιορισμένη ορατότητα σε εφαρμογές και κανάλια που δεν είναι HTTP
Όλες οι εφαρμογές, όλη η δραστηριότητα χρήστη, όλα τα δεδομένα

Δεν υπάρχουν αλλαγές στην εμπειρία χρήστη

ΝΝΑ/ΣΑΣΕ

Προσθέτει καθυστέρηση· απαιτεί VPN/ZTNA εκτός της περιμέτρου

Τοπικός διακομιστής μεσολάβησης

Επιβραδύνει τη δραστηριότητα, απαιτεί πολλούς πόρους, σπάει εύκολα
Διατηρήστε το πρόγραμμα περιήγησής σας. Δεν αλλάζει την εμπειρία χρήστη

Απόδειξη παραβίασης / παράκαμψης

ΝΝΑ/ΣΑΣΕ

Ευάλωτο σε καρφίτσωμα πιστοποιητικών, VPN και απομακρυσμένους χρήστες

Τοπικός διακομιστής μεσολάβησης

Παρακάμπτεται εύκολα με την εναλλαγή δικτύων ή/και VPN, σηράγγων κ.λπ.
Πολυεπίπεδη προστασία από παραβίαση· κάλυψη για όλα τα προγράμματα περιήγησης

Χωρίς πονοκεφάλους IT

ΝΝΑ/ΣΑΣΕ

Πολύπλοκο στη διαμόρφωση και τον ορισμό κανόνων ασφαλείας

Τοπικός διακομιστής μεσολάβησης

Πολύπλοκη εγκατάσταση και διαμόρφωση λογισμικού· εύκολα χαλάει
Απλή ανάπτυξη, όχι αλλαγές υποδομής

Επεκτάσιμα

ΝΝΑ/ΣΑΣΕ

Αλλαγή δικτύου + ανάπτυξη προγραμμάτων-πελατών VPN/ZTNA σε απομακρυσμένους χρήστες

Τοπικός διακομιστής μεσολάβησης

Γραμμική κλιμάκωση ως προς το κόστος και την αξιοποίηση των πόρων. Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης κλιμακώνεται εκθετικά.
Εύκολο στην ανάπτυξη χωρίς καμία ώθηση από τον χρήστη

Πόροι ελέγχου χρήσης τεχνητής νοημοσύνης

Ο οδηγός του CISO για την πρόληψη της διαρροής δεδομένων GenAI
Αναφορά

Ο οδηγός του CISO για την πρόληψη της διαρροής δεδομένων GenAI

Συνδυάζοντας ποσοτικές μετρήσεις που συλλέχθηκαν από την παγκόσμια πελατειακή βάση επιχειρήσεων της LayerX και μια ποιοτική ανάλυση των τάσεων και των παραβιάσεων που σχετίζονται με τα προγράμματα περιήγησης, η έκθεση αποκαλύπτει πώς οι ροές εργασίας τεχνητής νοημοσύνης, SaaS και ταυτότητας έχουν μετατρέψει το πρόγραμμα περιήγησης στη νέα πρώτη γραμμή κινδύνου δεδομένων, στην οποία τα παραδοσιακά εργαλεία όπως το DLP, το EDR και το SSE δεν έχουν καμία ορατότητα.

Διαβάστε περισσότερα
LayerX: Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης & Πρόληψη Διαρροής Δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης
Φύλλο δεδομένων

LayerX: Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης & Πρόληψη Διαρροής Δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης

Το LayerX είναι μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα ασφάλειας τεχνητής νοημοσύνης και προγραμμάτων περιήγησης χωρίς agent, η οποία βοηθά τους οργανισμούς να αποτρέπουν τη διαρροή δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης, προσφέροντας πλήρη ορατότητα και έλεγχο σε οποιεσδήποτε εγκεκριμένες και μη εγκεκριμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και εμποδίζει την έκθεση ευαίσθητων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο χωρίς καμία επίπτωση στην εμπειρία του χρήστη.

Διαβάστε περισσότερα
Η Έκθεση Ασφάλειας Δεδομένων LayerX Enterprise AI & SaaS 2025
Αναφορά

Η Έκθεση Ασφάλειας Δεδομένων LayerX Enterprise AI & SaaS 2025

Αυτή η έκθεση, βασισμένη σε πραγματική τηλεμετρία περιήγησης σε επιχειρήσεις, αποκαλύπτει πώς τα ευαίσθητα δεδομένα ρέουν πραγματικά μέσω εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης και SaaS και γιατί οι κοινές υποθέσεις ασφαλείας δεν ισχύουν πλέον.

Διαβάστε περισσότερα

Περισσότερα για τον έλεγχο χρήσης τεχνητής νοημοσύνης

Τι είναι η Γενετική Ασφάλεια Τεχνητής Νοημοσύνης;
Παραβιάσεις Δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης: Βασικές Αιτίες & Επιπτώσεις στον Πραγματικό Κόσμο
Διαρροή Προτροπών: Πώς οι Προτροπές Τεχνητής Νοημοσύνης αποκαλύπτουν ευαίσθητα δεδομένα

Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης – Συχνές Ερωτήσεις

Τι είναι ο Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης (AIUC) στην ασφάλεια επιχειρήσεων;

Ο Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης (AIUC) είναι μια δυνατότητα ασφάλειας και διακυβέρνησης που βοηθά τους οργανισμούς να ανακαλύπτουν, να κατανοούν και να ελέγχουν τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης σε ολόκληρη την επιχείρηση. Μειώνει τη διαρροή δεδομένων, την κακή χρήση και τον κίνδυνο συμμόρφωσης, ενώ παράλληλα επιτρέπει την υπεύθυνη υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Γιατί ο Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης γίνεται μια νέα κατηγορία ασφάλειας;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη εισάγει κινδύνους για τους οποίους τα υπάρχοντα εργαλεία ασφαλείας δεν έχουν σχεδιαστεί, ειδικά σε ροές εργασίας που βασίζονται σε προγράμματα περιήγησης. Η AIUC αντιμετωπίζει αυτά τα κενά εστιάζοντας ειδικά στις αλληλεπιδράσεις, τα πρότυπα χρήσης και τους κινδύνους έκθεσης σε δεδομένα της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Γιατί οι οργανισμοί χρειάζονται το AIUC τώρα;

Τα παραδοσιακά εργαλεία ασφαλείας δεν μπορούν να δουν ή να ελέγξουν τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης μέσα σε προγράμματα περιήγησης ιστού ή σε όλες τις σύγχρονες ροές εργασίας της Τεχνητής Νοημοσύνης, δημιουργώντας τυφλά σημεία όπου μπορούν να εξαχθούν ευαίσθητα δεδομένα, να παραβιαστούν οι κανόνες συμμόρφωσης και να εισαχθούν κίνδυνοι ασφαλείας. Το AIUC καλύπτει αυτό το κενό με ορατότητα και έλεγχο.

Πώς διαφέρει ο Έλεγχος Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης από το SSE ή το CASB;

Οι λύσεις SSE και CASB επικεντρώνονται κυρίως στην κίνηση δικτύου και την πρόσβαση σε εφαρμογές. Ο έλεγχος χρήσης τεχνητής νοημοσύνης (AI Usage Control) εστιάζει στις ενέργειες των χρηστών και στις αλληλεπιδράσεις δεδομένων εντός του προγράμματος περιήγησης, όπου στην πραγματικότητα εμφανίζεται ο μεγαλύτερος κίνδυνος τεχνητής νοημοσύνης.

Γιατί είναι κρίσιμο το πρόγραμμα περιήγησης για τον έλεγχο χρήσης τεχνητής νοημοσύνης;

Τα περισσότερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι προσβάσιμα μέσω του προγράμματος περιήγησης, καθιστώντας το το κύριο σημείο όπου συμβαίνουν οι αλληλεπιδράσεις με την τεχνητή νοημοσύνη. Τα στοιχεία ελέγχου σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης παρέχουν το περιβάλλον και την λεπτομέρεια που απαιτούνται για την αποτελεσματική διαχείριση της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης.

Τι είδους κινδύνους τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βοηθήσει στον μετριασμό ο έλεγχος χρήσης τεχνητής νοημοσύνης;

Το AIUC βοηθά στην αντιμετώπιση κινδύνων όπως η διαρροή δεδομένων σε δημόσιες υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης, η χρήση σκιώδους τεχνητής νοημοσύνης, οι μη ασφαλείς ενσωματώσεις API, οι επικίνδυνες επεκτάσεις τεχνητής νοημοσύνης και οι απειλές που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη, όπως το εξελιγμένο ηλεκτρονικό ψάρεμα (phishing) ή η αυτοματοποιημένη δημιουργία κακόβουλου λογισμικού.

Επηρεάζει το AIUC την παραγωγικότητα των χρηστών;

Το AIUC έχει σχεδιαστεί για να εξισορροπεί την ασφάλεια και την παραγωγικότητα, επιτρέποντας ενέργειες τεχνητής νοημοσύνης χαμηλού κινδύνου, ενώ παράλληλα αποκλείει ή διαγράφει τις επικίνδυνες, αντί να απαγορεύει απλώς κάθε χρήση τεχνητής νοημοσύνης. Γι' αυτό δεν επηρεάζει αρνητικά την παραγωγικότητα των χρηστών.

Τι πρέπει να αναζητούν οι οργανισμοί σε μια λύση Ελέγχου Χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης;

Οι οργανισμοί θα πρέπει να αναζητούν ορατότητα στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης, την επιβολή σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης, την πρόληψη απώλειας δεδομένων, τους ελέγχους επεκτάσεων και API, καθώς και την ευέλικτη διαχείριση πολιτικών βάσει κινδύνου.

Θα επηρεάσει ο έλεγχος χρήσης τεχνητής νοημοσύνης το απόρρητο των εργαζομένων;

Το AIUC επικεντρώνεται στην παρακολούθηση ενεργειών που σχετίζονται με τον κίνδυνο και τη διακυβέρνηση. Η περισσότερη επεξεργασία προσωπικών δεδομένων γίνεται τοπικά στο πρόγραμμα περιήγησης και δεν μεταδίδεται εξωτερικά, ελαχιστοποιώντας τις ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής, ενώ παράλληλα επιτρέπει την εποπτεία της ασφάλειας.

Η AIUC ισχύει μόνο για μεγάλες επιχειρήσεις;

Ενώ η AIUC είναι ζωτικής σημασίας για τους μεγάλους οργανισμούς, κάθε επιχείρηση που χρησιμοποιεί εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης, ειδικά εκείνες που χειρίζονται ευαίσθητα ή ρυθμιζόμενα δεδομένα, μπορεί να επωφεληθεί από τη δομημένη διακυβέρνηση της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Η αλληλεπίδραση με την τεχνητή νοημοσύνη
Πλατφόρμα ασφαλείας

Με το LayerX, οποιοσδήποτε οργανισμός μπορεί να ασφαλίσει όλες τις αλληλεπιδράσεις με την Τεχνητή Νοημοσύνη σε οποιοδήποτε πρόγραμμα περιήγησης, εφαρμογή και IDE και να τον προστατεύσει από όλους τους κινδύνους περιήγησης.

Ζητήστε ένα Demo Παρακολουθήστε την επίδειξη