Otkrijte i uvedite sigurnosne mjere na svim AI aplikacijama
Spriječite curenje osjetljivih podataka o AI alatima
Ograničite korisnički pristup neodobrenim AI alatima ili računima
Zaštitite se od brzog ubrizgavanja, kršenja propisa i više
Zaštitite AI preglednike od napada i iskorištavanja
Prijetnja Sprječavanje curenja podataka na svim web kanalima
Siguran udaljeni pristup SaaS-u od strane izvođača radova i BYOD
Otkrijte i osigurajte korporativne i osobne SaaS identitete
Otkrivanje i blokiranje rizičnih proširenja preglednika u bilo kojem pregledniku
Otkrijte 'shadow' SaaS i provedite sigurnosne kontrole SaaS-a
LayerX Enterprise GenAI Security Report 2025 nudi jedinstvene uvide u GenAI sigurnosne rizike u organizacijama.
Pregled partnerskog programa
Istražite integracije LayerX-a
Misija i vodstvo LayerX-a
Primajte ažuriranja o LayerX-u
Saznajte koje događaje posjećujemo
Prijavite se za otvorene pozicije
Pošaljite Vaš upit
Podatkovni listovi, bijele knjige, studije slučaja i više
Sva terminologija koju trebate znati
Središte za proširenja preglednika
Najnovija istraživanja, trendovi i vijesti iz tvrtke
Podcast broj 1 za sigurnost preglednika
Podaci iz stvarnog svijeta o korištenju ekstenzija preglednika u poslovnim okruženjima, prihvaćanju ekstenzija umjetne inteligencije i rastućem riziku ekstenzija preglednika temeljenih na umjetnoj inteligenciji.
Mnoge organizacije počinju s proračunom za projekte kontrole korištenja umjetne inteligencije, ali nisu sigurne što tražiti, stoga upotrijebite ovaj predložak zahtjeva za prijedlog (RFP) za strukturiranje i određivanje prioriteta zahtjeva za upravljanje umjetnom inteligencijom u ključnim područjima sigurnosti umjetne inteligencije.
Većina sigurnosnih paketa ne može vidjeti što se događa unutar AI alata. Naučite kako procijeniti rješenja za kontrolu korištenja AI-a na temelju stvarnog poslovnog rizika.
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.
Uvidi iz stvarnog svijeta iz sesija preglednika u poduzeću otkrivaju skrivenu površinu rizika gdje se umjetna inteligencija, identitet i podaci spajaju
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.
Saznajte zašto blokiranje ChatGPT-a ili oslanjanje na naslijeđeni DLP ne uspijeva i upotrijebite praktičnu kontrolnu listu za procjenu dobavljača. Unutra: površina rizika GenAI-a, ključni stupovi (otkrivanje, praćenje, provedba), potreba za rješenjima bez agenata, izvorno u pregledniku, i ključni operativni čimbenici poput brzine, upravljanja i korisničkog iskustva.
Detaljna usporedba vodećih konkurenata u sigurnosti preglednika i kako se ponašaju u kritičnim slučajevima upotrebe poput sigurnosti podataka GenAI-a, udaljenog pristupa i još mnogo toga.
Francis Odum ocrtava model zrelosti u 3 faze kako bi pomogao sigurnosnim liderima da osiguraju preglednik, posljednju milju rizika za poduzeće.
Ovaj dokument analizira iznenađujuća ograničenja sigurnosnih rješenja (SSE) i zašto mnogi CISO-i preispituju svoj pristup. Na temelju iskustava implementacije u stvarnom svijetu i neuspjeha u sigurnosnim slučajevima, otkriva praznine koje konvencionalna mudrost previđa.
