Početna GenAI Što je kontrola korištenja umjetne inteligencije?

Što je kontrola korištenja umjetne inteligencije?

Kontrola korištenja umjetne inteligencije (AIUC) je sigurnosna i upravljačka mogućnost osmišljena kako bi pomogla organizacijama da otkriju, razumiju i kontroliraju kako se umjetna inteligencija koristi u cijelom poduzeću.

Pogledajte kontrolu korištenja umjetne inteligencije u akciji Istražite resurse za kontrolu korištenja umjetne inteligencije

Kontrola korištenja umjetne inteligencije krovni je pojam koji obuhvaća različite rizike i izazove povezane s korištenjem umjetne inteligencije, kao što su sprječavanje gubitka podataka (DLP), zlouporaba ili nenamjerno ponašanje. Dok se organizacije utrkuju integrirati umjetnu inteligenciju u svakodnevne tijekove rada, istovremeno stvaraju nove putove za izbacivanje podataka, kršenja usklađenosti i sigurnosne incidente. Učinkovito upravljanje ovim novim ekosustavom zahtijeva strateški pristup koji nadilazi jednostavne zabrane i usredotočuje se na sigurno omogućavanje produktivnosti. Ključni izazov više nije treba li se umjetna inteligencija koristiti, već kako odgovorno upravljati korištenjem umjetne inteligencije.

Brzo usvajanje alata umjetne inteligencije temeljno je promijenilo ekosustav sigurnosti poduzeća. Zaposlenici, koji žele povećati produktivnost, često se okreću javno dostupnim platformama umjetne inteligencije i proširenjima trećih strana, često bez znanja ili odobrenja IT i sigurnosnih timova. To stvara značajnu slijepu točku gdje osjetljivi korporativni podaci, od izvornog koda i financijskih izvješća do osobnih podataka (PII), mogu biti izloženi. Bez robusnog okvira za kontrolu korištenja umjetne inteligencije, organizacije su ranjive na mnoštvo novih prijetnji s kojima tradicionalni sigurnosni alati nisu dovoljno opremljeni za rješavanje.

Širenje opsega rizika umjetne inteligencije u poduzeću

Pogodnost GenAI-a uvodi složenu mrežu AI rizika koji se protežu daleko izvan jednostavne zlouporabe. Ti rizici nisu teoretski; to su aktivne prijetnje koje mogu dovesti do značajnih financijskih, reputacijskih i regulatornih posljedica. Razumijevanje ove nove površine napada prvi je korak prema izgradnji učinkovite obrane.

Curenje podataka i kvarovi DLP-a

Najneposredniji rizik je gubitak podataka. Zaposlenici redovito kopiraju i lijepe osjetljive informacije u AI upute kako bi generirali kod, izradili e-poruke ili analizirali podatke. Ova aktivnost, bilo nenamjerna ili zlonamjerna, primarni je vektor za krađu podataka. Nakon što se podaci unesu u javni model velikog jezika (LLM), organizacija gubi kontrolu nad njima, stvarajući ozbiljnu noćnu moru DLP-a (prevencije gubitka podataka). Tradicionalna DLP rješenja, koja obično prate mreže i krajnje točke, često ne uspijevaju provjeriti podatke koji se lijepe u web preglednik, ostavljajući ovaj kanal potpuno izloženim.

Shadow AI i neovlaštena upotreba

Širenje besplatnih i specijaliziranih AI alata dovelo je do „Shadow AI“, moderne varijante Shadow IT-a. To je neovlašteno korištenje neprovjerenih aplikacija i proširenja od strane AI-a od strane zaposlenika koji djeluju izvan sigurnosnih politika tvrtke. Svaka od ovih neodobrenih platformi ima vlastitu politiku privatnosti i sigurnosni stav, stvarajući ogroman jaz u upravljanju. Sigurnosni timovi često nemaju uvid u to koji se alati koriste ili koji se podaci dijele, što odgovor na incidente čini gotovo nemogućim.

Nesigurne API integracije

Kako tvrtke integriraju mogućnosti umjetne inteligencije u vlastite aplikacije, stvaraju nove potencijalne ranjivosti. Pogrešno konfiguriran API može postati otvorena vrata za napadače za pristup temeljnom modelu umjetne inteligencije i podacima koje obrađuje. Ove nesigurne integracije mogu omogućiti sustavno izvlačenje podataka u velikim razmjerima, često neotkriveno dulje vrijeme. Napadači također mogu bombardirati ove API-je upitima kako bi uzrokovali iscrpljivanje resursa, što dovodi do usporavanja sustava i značajnih financijskih troškova zbog mjerenih usluga.

Riskantna proširenja pokretana umjetnom inteligencijom

Proširenja preglednika pokretana umjetnom inteligencijom predstavljaju značajne rizike zbog svoje često previše dopuštajuće prirode. Mnoga proširenja zahtijevaju pristup svim aktivnostima pregledavanja, podacima međuspremnika ili kolačićima sesije da bi funkcionirala, što ih čini glavnom metom za iskorištavanje. Ranjivosti u tim dodacima mogu dovesti do otmice sesije, krađe vjerodajnica i tihog prikupljanja podataka, gdje proširenje prenosi osjetljive informacije na poslužitelj treće strane bez znanja korisnika.

Prijetnje generirane umjetnom inteligencijom

Osim krađe podataka, sama umjetna inteligencija može se koristiti za stvaranje vrlo sofisticiranih kibernetičkih napada. Napadači sada koriste GenAI za izradu uvjerljivih phishing e-poruka koje oponašaju legitimnu komunikaciju, što ih čini mnogo težima za otkrivanje. Također mogu koristiti umjetnu inteligenciju za razvoj i otklanjanje pogrešaka zlonamjernog softvera koji je dizajniran za izbjegavanje tradicionalnih sigurnosnih mjera, povećavajući ukupnu površinu napada za poduzeća.

Rizik umjetne inteligencije u poduzeću više nije teoretski, već je široko rasprostranjen i raste. Umjetna inteligencija u sjeni pojavljuje se kao najčešći i kritični rizik, a pokreće ga usvajanje neodobrenih alata i proširenja umjetne inteligencije izvan IT nadzora zaposlenika. Istovremeno, curenje podataka ostaje stalna prijetnja jer se osjetljive informacije rutinski dijele putem upita umjetne inteligencije.

Ranjivosti API-ja i napadi promptno ubrizgavanjem ističu kako integracije umjetne inteligencije uvode nove površine za tehničke napade, dok rizična proširenja preglednika i dalje izlažu organizacije prekomjernim dopuštenjima i skrivenim pristupom podacima. Zajedno, ovi rizici pokazuju da sigurnosni izazovi umjetne inteligencije obuhvaćaju korisnike, preglednike, API-je i aplikacije.

Zašto tradicionalna sigurnost nije dovoljna za kontrolu umjetne inteligencije

Nedostatak konteksta

Mrežna i krajnja DLP rješenja obično nemaju kontekst za razumijevanje korisničke namjere unutar preglednika. Mogu vidjeti šifrirani web promet, ali ne mogu razlikovati korisnika koji lijepi bezopasan tekst u tražilicu od lijepljenja osjetljivog izvornog koda u neovlašteni AI alat.

Slijepa točka preglednika

GenAI-u se pretežno pristupa putem web preglednika, što je postala nova granica za pristup poslovnim aplikacijama. Sigurnosna rješenja koja nemaju dubok uvid u aktivnost preglednika ne mogu učinkovito pratiti ili kontrolirati korištenje umjetne inteligencije.

Ograničenja binarnih blokova/dopuštanja

Mnogi stari alati mogu blokirati ili dopustiti pristup cijeloj web stranici. Ovaj pristup je pretežak za umjetnu inteligenciju. Blokiranje svih alata umjetne inteligencije guši inovacije i produktivnost, ali njihovo dopuštanje bez zaštitnih ograda nosi rizik. Potrebna je granularna kontrola umjetne inteligencije kako bi se omogućila produktivna upotreba, a istovremeno spriječile opasne radnje.

Prednosti kontrole korištenja umjetne inteligencije

Omogućite inovacije umjetne inteligencije bez rizika

Kontrola korištenja umjetne inteligencije omogućuje zaposlenicima produktivno korištenje alata umjetne inteligencije, istovremeno provodeći zaštitne mjere koje sprječavaju rizične radnje. Organizacije mogu prevladati opće zabrane i sigurno usvojiti umjetnu inteligenciju u velikim razmjerima.

Spriječite curenje podataka uzrokovano umjetnom inteligencijom

Pregledom interakcija umjetne inteligencije u stvarnom vremenu, AIUC pomaže u sprječavanju dijeljenja osjetljivih podataka s javnim alatima umjetne inteligencije. To zatvara kritične praznine koje su ostavili tradicionalni DLP i mrežne kontrole.

Potpuna vidljivost i upravljanje korištenjem umjetne inteligencije

AIUC pruža uvid u sankcionirane i nesancirano AI alate, uključujući Shadow AI. To omogućuje dosljednu provedbu politika, mogućnost revizije i jače upravljanje AI-jem u poduzeću.

Uspostavljanje robusnog upravljanja umjetnom inteligencijom:
Praktični okvir

Kako bi se suočile s tim izazovima, organizacije moraju uspostaviti sveobuhvatan program upravljanja umjetnom inteligencijom. Ovaj okvir nije samo dokument o politici; to je operativna strategija koja kombinira ljude, procese i tehnologiju kako bi učinkovito upravljala korištenjem umjetne inteligencije.

Temelji upravljanja umjetnom inteligencijom

Učinkovito upravljanje umjetnom inteligencijom izgrađeno je na ključnim načelima poput transparentnosti, odgovornosti i kontinuiranog praćenja. Zahtijeva međufunkcionalni odbor s predstavnicima sigurnosnih, IT, pravnih i poslovnih jedinica kako bi se osiguralo da su politike uravnotežene i praktične. Ovaj odbor odgovoran je za definiranje stava organizacije o umjetnoj inteligenciji i uspostavljanje jasnih politika za njezinu upotrebu.

Razviti jasnu politiku prihvatljive upotrebe (AUP)

Zaposlenicima su potrebne jasne smjernice o tome što je, a što nije dopušteno. Pravila o pouzdanosti trebaju izričito navesti koji su alati umjetne inteligencije odobreni, koje se vrste podataka mogu koristiti s njima i odgovornosti korisnika za sigurnu upotrebu umjetne inteligencije. Ova politika uklanja dvosmislenost i postavlja temelje za sigurno usvajanje umjetne inteligencije.

Praćenje i kontrola ekosustava API-ja i dodataka

Učinkovit okvir upravljanja umjetnom inteligencijom mora se pozabaviti i rizicima koje predstavlja širi ekosustav umjetne inteligencije. To uključuje implementaciju kontrola na razini API-ja kako bi se ograničio protok podataka između alata umjetne inteligencije i drugih aplikacija. Osim toga, sigurnosnim timovima potrebna je mogućnost revizije proširenja preglednika pokretanih umjetnom inteligencijom, procjene njihovih dopuštenja i blokiranja onih koja nisu odobrena ili se smatraju rizičnima.

Implementirajte AI DLP na razini preglednika

Budući da se većina GenAI interakcija događa u pregledniku, DLP rješenje na razini preglednika ključna je kontrolna točka. Ta rješenja mogu pregledavati korisničke interakcije u stvarnom vremenu, omogućujući im da otkriju kada se osjetljivi podaci unose u AI upite. Na temelju pravila, mogu blokirati radnju, redigirati osjetljive informacije ili upozoriti sigurnosni tim prije nego što se podaci otkriju. To pruža bitan sloj zaštite koji tradicionalni alati propuštaju.

Postignite potpunu vidljivost i otkrivanje

Ne možete upravljati onim što ne možete vidjeti. Temeljni korak u bilo kojoj strategiji kontrole korištenja umjetne inteligencije je provođenje temeljitog popisa svih AI alata koji se koriste u cijeloj organizaciji, posebno Shadow AI-a. To zahtijeva tehnologiju koja može osigurati kontinuiranu reviziju korištenja svih SaaS i AI aplikacija, uključujući alate kojima se pristupa unutar preglednika.

Implementirajte kontrole pristupa temeljene na riziku

Umjesto blokiranja sve umjetne inteligencije, pristup temeljen na riziku je učinkovitiji. To uključuje primjenu granularnih kontrola koje omogućuju slučajeve upotrebe niskog rizika, a istovremeno ograničavaju aktivnosti visokog rizika. Na primjer, tvrtka može dopustiti zaposlenicima korištenje javnog alata GenAI za opća istraživanja, ali im blokirati lijepljenje bilo kakvih podataka klasificiranih kao PII ili intelektualno vlasništvo. Ovaj nijansirani pristup kontroli umjetne inteligencije zahtijeva rješenje koje ima dubok uvid u korisničke radnje.

Uloga sveobuhvatne platforme u kontroli korištenja umjetne inteligencije

Kako bi implementirale ovu vrstu granularne, kontekstualno svjesne sigurnosti, organizacije se sve više okreću rješenjima poput LayerX-a. Radeći izravno unutar preglednika, LayerX pruža duboku vidljivost i kontrolu u stvarnom vremenu potrebnu za upravljanje modernim rizicima umjetne inteligencije.

Zamislite scenarij u kojem zaposlenik marketinga koristi neovlašteni alat umjetne inteligencije kako bi pomogao u izradi priopćenja za medije. Pokušava zalijepiti dokument koji sadrži neobjavljene financijske podatke i imena kupaca. Tradicionalno sigurnosno rješenje vjerojatno ne bi primijetilo ovu radnju. Međutim, rješenje na razini preglednika poput LayerX-a može:

Analizirajte radnju

Otkrivanje akcije lijepljenja u web obrazac u stvarnom vremenu.

Pregledajte podatke

Identificirajte osjetljive ključne riječi, osobne podatke i financijske podatke u tekstu.

Provođenje pravila

Trenutačno blokirajte dovršetak akcije lijepljenja, sprječavajući da podaci ikada dođu do vanjskog AI poslužitelja.

Educirajte korisnika

Prikažite skočni prozor s porukom koja obavještava korisnika o kršenju pravila i usmjerava ga prema odobrenom alatu umjetne inteligencije.

Ovaj pristup omogućuje organizacijama upravljanje korištenjem umjetne inteligencije bez ometanja produktivnosti. Transformira statički dokument o politici u aktivni obrambeni mehanizam, provodeći kontrolu umjetne inteligencije izravno na mjestu rizika. LayerX omogućuje organizacijama reviziju sve upotrebe SaaS-a i GenAI-a, primjenu politika temeljenih na riziku i sprječavanje curenja podataka iz odobrenih i neodobrenih alata.

Od kaosa do kontrole u eri umjetne inteligencije

Kontrola korištenja umjetne inteligencije ključna je disciplina za moderno poduzeće. Ne radi se o ograničavanju inovacija, već o stvaranju sigurnog okruženja u kojem one mogu napredovati. Širenje GenAI alata uvelo je novu paradigmu rizika, od curenja podataka kroz Shadow AI do nesigurnih API integracija i zlonamjernih dodataka pregledniku. Tradicionalni sigurnosni alati jednostavno nisu opremljeni za rješavanje ovog dinamičnog i na preglednik usmjerenog ekosustava prijetnji.
Učinkovito upravljanje umjetnom inteligencijom zahtijeva novu strategiju usmjerenu na vidljivost, detaljnu kontrolu i prevenciju u stvarnom vremenu. Uspostavljanjem jasnih politika, implementacijom DLP-a na razini preglednika i korištenjem naprednih rješenja za praćenje i kontrolu cijelog životnog ciklusa korištenja umjetne inteligencije, organizacije mogu proaktivno upravljati svojim rizicima povezanima s umjetnom inteligencijom. To im omogućuje ravnotežu s produktivnosti i zaštitom, omogućujući zaposlenicima da samouvjereno i sigurno koriste umjetnu inteligenciju.

AIUC tablica usporedbe LayerX-a s naslijeđenim rješenjima 

Kontrolirajte posljednju milju korisničke interakcije 
Nema promjena u korisničkom iskustvu
Zaštita od neovlaštenog otvaranja / zaobilaženja
Nema IT glavobolja
Scalable
Sve aplikacije, sve aktivnosti korisnika, svi podaci
Zadržite svoj preglednik; ne mijenja korisničko iskustvo
Višerazinska zaštita od neovlaštenog mijenjanja; pokrivenost za sve preglednike
Jednostavno postavljanje, bez promjena infrastrukture
Jednostavno za implementaciju bez ikakvog otpora korisnika
SSE/SASE
Utjecano enkripcijom, ograničenom pokrivenošću aplikacija, potrebni su API-ji / konektori
Dodaje latenciju; zahtijeva VPN/ZTNA izvan perimetra
Ranjivo na prikvačivanje certifikata, VPN-ove i udaljene korisnike
Složeno za konfiguriranje i definiranje sigurnosnih pravila
Promjena mreže + implementacija VPN/ZTNA klijenata na udaljenim korisnicima
Lokalni proxy
Ograničena vidljivost za aplikacije i kanale koji nisu HTTP
Usporava aktivnost, zahtijeva puno resursa, lako se lomi
Lako se zaobilazi promjenom mreža i/ili VPN-a, tunela itd.
Složena instalacija i konfiguracija softvera; lako se kvari
Linearno skaliranje troškova i korištenja resursa; korištenje umjetne inteligencije eksponencijalno se skalira

AIUC tablica usporedbe LayerX-a s naslijeđenim rješenjima 

Kontrolirajte posljednju milju korisničke interakcije 

SSE/SASE

Utjecano enkripcijom, ograničenom pokrivenošću aplikacija, potrebni su API-ji / konektori

Lokalni proxy

Ograničena vidljivost za aplikacije i kanale koji nisu HTTP
Sve aplikacije, sve aktivnosti korisnika, svi podaci

Nema promjena u korisničkom iskustvu

SSE/SASE

Dodaje latenciju; zahtijeva VPN/ZTNA izvan perimetra

Lokalni proxy

Usporava aktivnost, zahtijeva puno resursa, lako se lomi
Zadržite svoj preglednik; ne mijenja korisničko iskustvo

Zaštita od neovlaštenog otvaranja / zaobilaženja

SSE/SASE

Ranjivo na prikvačivanje certifikata, VPN-ove i udaljene korisnike

Lokalni proxy

Lako se zaobilazi promjenom mreža i/ili VPN-a, tunela itd.
Višerazinska zaštita od neovlaštenog mijenjanja; pokrivenost za sve preglednike

Nema IT glavobolja

SSE/SASE

Složeno za konfiguriranje i definiranje sigurnosnih pravila

Lokalni proxy

Složena instalacija i konfiguracija softvera; lako se kvari
Jednostavno postavljanje, bez promjena infrastrukture

Scalable

SSE/SASE

Promjena mreže + implementacija VPN/ZTNA klijenata na udaljenim korisnicima

Lokalni proxy

Linearno skaliranje troškova i korištenja resursa; korištenje umjetne inteligencije eksponencijalno se skalira
Jednostavno za implementaciju bez ikakvog otpora korisnika

Resursi za kontrolu korištenja umjetne inteligencije

CISO-ov vodič za sprječavanje curenja podataka GenAI-a
izvješće

CISO-ov vodič za sprječavanje curenja podataka GenAI-a

Kombinirajući kvantitativne metrike prikupljene od globalne baze poslovnih korisnika LayerX-a i kvalitativnu analizu trendova i povreda podataka povezanih s preglednicima, izvješće otkriva kako su umjetna inteligencija, SaaS i tijekovi rada s identitetima pretvorili preglednik u novu crtu rizika za podatke u koju tradicionalni alati poput DLP-a, EDR-a i SSE-a nemaju uvid.

Pročitaj više
LayerX: Kontrolirajte korištenje umjetne inteligencije i spriječite curenje podataka o umjetnoj inteligenciji
Data Sheet

LayerX: Kontrolirajte korištenje umjetne inteligencije i spriječite curenje podataka o umjetnoj inteligenciji

LayerX je sveobuhvatna platforma za sigurnost umjetne inteligencije i preglednika bez agenata koja pomaže organizacijama u sprječavanju curenja podataka umjetne inteligencije, nudeći potpunu vidljivost i kontrolu nad svim odobrenim i neodobrenim AI aplikacijama te blokira izlaganje osjetljivih podataka u stvarnom vremenu bez utjecaja na korisničko iskustvo.

Pročitaj više
Izvješće o sigurnosti podataka LayerX Enterprise AI i SaaS-a za 2025. godinu
izvješće

Izvješće o sigurnosti podataka LayerX Enterprise AI i SaaS-a za 2025. godinu

Ovo izvješće, temeljeno na stvarnoj telemetriji pretraživanja u poduzećima, otkriva kako osjetljivi podaci doista teku kroz AI i SaaS aplikacije te zašto uobičajene sigurnosne pretpostavke više ne vrijede.

Pročitaj više

Više o kontroli korištenja umjetne inteligencije

Što je generativna umjetna inteligencija (AI) sigurnost?
Kršenja podataka umjetne inteligencije: Uzroci i utjecaj na stvarni svijet
Prompt Curenje: Kako AI prompti otkrivaju osjetljive podatke

Kontrola korištenja umjetne inteligencije – Često postavljana pitanja

Što je kontrola korištenja umjetne inteligencije (AIUC) u sigurnosti poduzeća?

Kontrola korištenja umjetne inteligencije (AIUC) je sigurnosna i upravljačka mogućnost koja pomaže organizacijama da otkriju, razumiju i kontroliraju kako se alati umjetne inteligencije koriste u cijelom poduzeću. Smanjuje curenje podataka, zlouporabu i rizik usklađenosti, a istovremeno omogućuje odgovorno usvajanje umjetne inteligencije.

Zašto kontrola korištenja umjetne inteligencije postaje nova sigurnosna kategorija?

Umjetna inteligencija uvodi rizike za koje postojeći sigurnosni alati nisu bili dizajnirani, posebno unutar tijekova rada temeljenih na pregledniku. AIUC rješava te nedostatke fokusirajući se posebno na interakcije umjetne inteligencije, obrasce korištenja i rizike od izloženosti podataka.

Zašto organizacijama sada treba AIUC?

Tradicionalni sigurnosni alati ne mogu vidjeti ili kontrolirati korištenje umjetne inteligencije unutar web preglednika ili u modernim tijekovima rada umjetne inteligencije, stvarajući slijepe točke gdje se osjetljivi podaci mogu protumačiti, pravila usklađenosti prekršiti i uvesti sigurnosni rizici. AIUC popunjava tu prazninu vidljivošću i kontrolom.

Po čemu se AI Usage Control razlikuje od SSE-a ili CASB-a?

SSE i CASB rješenja prvenstveno se usredotočuju na mrežni promet i pristup aplikacijama. Kontrola korištenja umjetne inteligencije usredotočuje se na korisničke radnje i interakcije podataka unutar preglednika, gdje se zapravo događa većina rizika umjetne inteligencije.

Zašto je preglednik ključan za kontrolu korištenja umjetne inteligencije?

Većini AI alata pristupa se putem preglednika, što ga čini primarnom točkom u kojoj se odvijaju AI interakcije. Kontrole na razini preglednika pružaju kontekst i granularnost potrebnu za učinkovito upravljanje korištenjem AI-a.

Koje vrste rizika umjetne inteligencije može ublažiti Kontrola korištenja umjetne inteligencije?

AIUC pomaže u rješavanju rizika poput curenja podataka u javne AI usluge, korištenja shadow AI-ja, nesigurnih API integracija, rizičnih AI proširenja i prijetnji generiranih AI-jem poput sofisticiranog phishinga ili automatiziranog stvaranja zlonamjernog softvera.

Utječe li AIUC na produktivnost korisnika?

AIUC je osmišljen kako bi uravnotežio sigurnost i produktivnost dopuštajući niskorizične AI akcije, a istovremeno blokira ili uklanja rizične, umjesto da jednostavno zabrani svu upotrebu AI. Zato ne utječe negativno na produktivnost korisnika.

Što bi organizacije trebale tražiti u rješenju za kontrolu korištenja umjetne inteligencije?

Organizacije bi trebale tražiti uvid u korištenje umjetne inteligencije, provedbu na razini preglednika, sprječavanje gubitka podataka, kontrole proširenja i API-ja te fleksibilno upravljanje politikama temeljeno na rizicima.

Hoće li kontrola korištenja umjetne inteligencije utjecati na privatnost zaposlenika?

AIUC se fokusira na praćenje radnji relevantnih za rizik i upravljanje; većina obrade privatnih podataka događa se lokalno u pregledniku i ne prenosi se izvana, što minimizira probleme s privatnošću i omogućuje sigurnosni nadzor.

Primjenjuje li se AIUC samo na velika poduzeća?

Iako je AIUC ključan za velike organizacije, svako poduzeće koje koristi AI alate, posebno ono koje rukuje osjetljivim ili reguliranim podacima, može imati koristi od strukturiranog upravljanja korištenjem AI-a.

Interakcija umjetne inteligencije
Sigurnosna platforma

Pomoću LayerX-a, svaka organizacija može osigurati sve interakcije umjetne inteligencije u bilo kojem pregledniku, aplikaciji i IDE-u te se zaštititi od svih rizika pregledavanja.

Zatražite Demo Pogledajte demo