Eksplosjon av
AI-verktøy
innovasjonshastighet
Kjøperveiledning for AI-datasikkerhetsløsninger
Evaluer og velg riktig løsning for å kontrollere og sikre den AI-drevne bedriften
Å erkjenne behovet:
Forstå sikkerhetsutfordringene med GenAI
Hvorfor driver AI produktivitet, men eksponerer data
Generative AI-verktøy forvandler måten moderne organisasjoner jobber på, og åpner for nye nivåer av produktivitet, kreativitet og automatisering. Det som startet med ChatGPT har nå utviklet seg til et ekspansivt og raskt skiftende økosystem av modeller, applikasjoner og innebygde funksjoner på tvers av bedriftsstrukturen.
GenAI har raskt gått fra eksperimentering til vanlig adopsjon, og blitt en sentral muliggjører for innovasjon. Ansatte bruker disse verktøyene til å kode raskere, skrive bedre, analysere smartere og ta beslutninger raskere. Men denne transformasjonen har også introdusert et radikalt nytt sikkerhetsparadigme, et som tradisjonelle arkitekturer ikke er rustet til å håndtere.
Denne nye kraften kommer med en ny risikoflate: datalekkasje gjennom GenAI-grensesnittSensitive forretningsdata lagres ikke lenger bare i filer eller overføres via godkjente apper. Det blir:
- • Skrives direkte inn i GenAI-ledetekster
- • Limt inn på tvers av bedrifts- og personlige kontoer
- • Lastet opp til ikke-godkjente AI-verktøy
- • Tilgang via risikable nettleserutvidelser
- • Forbrukes via innebygde AI-applikasjoner direkte på endepunktet
Tradisjonelle sikkerhetsløsninger som SSE, DLP, CASB og EDR ble ikke bygget for å forstå dette moderne, endepunktbaserte AI-interaksjonslaget. Som et resultat lekkes sensitive data som kildekode, PII, helsejournaler og forretningshemmeligheter utenfor bedriftsgrensene, ofte uten at noen legger merke til det.
Vurdering av risikoen for generativ AI-datalekkasje i bedriften
Etter hvert som GenAI-verktøy som ChatGPT blir dypt integrert i bedriftens arbeidsflyter, åpner de utilsiktet opp nye, ukontrollerte veier for lekkasje av sensitive data. I motsetning til tradisjonelle SaaS-verktøy, inntar og behandler GenAI-modeller ustrukturerte inndata, ofte uten klar synlighet eller grenser. IT-sjefer må revurdere sin risikoposisjon i lys av disse fire nye utfordringene:
Implikasjon fra den virkelige verden: Forstå hva som står på spill
Ukontrollert bruk av GenAI kan føre til irreversible konsekvenser for en organisasjons drift, økonomi og omdømme. Proprietær kode og produktveikart som deles med GenAI-verktøy kan beholdes eller gjenbrukes, noe som resulterer i tyveri av immaterielle rettigheter, konkurranseulemper og juridisk eksponering. På samme måte kan utilsiktet eller forsettlig deling av PII og PHI via ledetekster utløse identitetstyverihendelser, regelbrudd og gruppesøksmål.
Utover datatap kan misbruk av GenAI bryte med rammeverk som GDPR, HIPAA og CCPA, noe som kan utsette organisasjonen din for bøter, revisjoner og manglende samsvar, ofte uten klare bevis for et brudd. Tillit henger også i en tynn tråd: en enkelt lekkasje kan svekke årevis med tillit fra kunder og interessenter, påvirke merkevareverdien og stoppe kritiske forretningsinitiativer.
Forstå alternativene dine:
Informasjonsinnhenting
Hvilken type AI sikrer du?
Ikke alle AI-systemer er like. Utfordringene med AI-sikkerhet varierer betydelig avhengig av hvilken type AI-verktøy du bruker, og hvordan brukerne dine konsumerer dem. Når det gjelder å sikre AI i bedriften, er det viktig å skille mellom to hovedkategorier av AI-bruk, hver med ulike risikoprofiler, interessenter og sikkerhetsbehov:
Selv om begge områdene er viktige, krever de separate sett med sikkerhetstiltak. Denne veiledningen fokuserer spesielt på å sikre den andre kategorien.
Ved å fokusere på AI du forbrukerDenne veiledningen gir et praktisk rammeverk for IT-sjefer og sikkerhetsteam for å beskytte sensitive data mot lekkasje til tredjeparts GenAI-verktøy, uten å kvele innovasjon eller produktivitet. Vi hjelper organisasjoner med å overvåke og forhindre datalekkasje ved å tilby GenAI-bevisste DLP-kontroller skreddersydd for den moderne arbeidsplassen.
Sikkerhet vs. produktivitet: Det feile valget
I årevis har sikkerhetsledere blitt tvunget inn i en falsk binærsituasjon: lås alt ned eller la produktiviteten løpe løpsk. GenAI-verktøy har bare forsterket denne spenningen. Med ansatte som genererer innhold raskere, automatiserer oppgaver og koder med AI-drevne copiloter, er produktivitetsforbedringene ubestridelige. Men det samme er risikoene.
Mange IT-sjefer er med rette bekymret: Hvordan sikrer man bruken av AI uten å bli et «nei»-punkt?
Svaret ligger ikke i generelle forbud eller restriktive, eldre retningslinjer. Å blokkere ChatGPT kan kanskje avgjøre om man overholder regelverket, men det sender også brukere rett til sine personlige bærbare datamaskiner, VPN-frie, ved hjelp av uovervåkede AI-verktøy. Det er ikke kontroll. Det skaper et skygge-AI-problem per design.
Det som trengs er nyanser. Evnen til å si:
Denne balansen er bare mulig med kontekstbevisst, nettleserbasert sikkerhet som opererer i sanntid, i det øyeblikket brukeren samhandler. Det lar organisasjoner styrke teamene sine med AI-drevet effektivitet, samtidig som det sikrer at sensitive data aldri forlater rekkverket.
Vurderingskriterier:
Opplisting av krav for GenAI-sikkerhetsløsninger
Slik vurderer du GenAI DLP-løsninger
For å effektivt forhindre GenAI-relatert datalekkasje, trenger organisasjoner et spesialbygd rammeverk som er utformet for å samsvare med hvordan GenAI-verktøy brukes i virkelige miljøer, på tvers av nettlesere, SaaS-plattformer og native apper.
Discovery
#1Målet:
Eliminer blindsoner ved å identifisere hvilke GenAI-verktøy som finnes i miljøet ditt, hvem som bruker dem og hvordan. Oppdagelse er grunnlaget for GenAI-datasikkerhet. Uten det kan ikke risiko måles eller reduseres.
Hvorfor det er viktig:
De fleste organisasjoner undervurderer betydelig hvor utbredt bruken av GenAI har blitt på tvers av team og arbeidsflyter. Fra frittstående verktøy som ChatGPT og Gemini til innebygde AI-funksjoner i pålitelige SaaS-apper, er GenAI overalt. Det som er enda mer bekymringsfullt er at ansatte ofte tar i bruk disse verktøyene uten å informere sikkerhetsteam, noe som skaper et voksende økosystem av ukontrollerte AI-tilgangspunkter og en økende utfordring med skygge-AI.
Nøkkelkrav:
- Appoppdagelse: Oppdag automatisk alle GenAI-verktøy som brukes i organisasjonen din, enten det er nettleserbaserte plattformer (som Claude eller Perplexity), innebygde AI-funksjoner i apper som Notion eller Gmail, eller produktivitetsfremmende nettleserutvidelser som samhandler med LLM-er.
- Brukerkartlegging: Gå utover appbruk for å forstå hvem som samhandler med AI-verktøy. Identifiser både autentiserte og ikke-autentiserte brukere, spor aktivitet etter rolle eller avdeling, og skill mellom godkjent bedriftsbruk og personlige kontoer.
- Skygge- og ta med din egen AI (BYOAI)-deteksjon: Avdekk verktøy introdusert av ansatte utenfor IT-kunnskap, inkludert LLM-plattformer for forbrukere, AI-utvidelser og innebygde skrivebordsapper.
- Samtalesporing: Oppdag alle tidligere og aktive interaksjoner med de beste GenAI-plattformene, selv når de er åpnet via uadministrerte nettlesere eller personlige kontoer. Få innsikt i hvilken type data som legges inn (f.eks. kildekode, økonomisk informasjon, personlig identifiserende informasjon) og om den inneholder sensitiv eller regulert informasjon.
Utfall:
Full innsikt i organisasjonens faktiske fotavtrykk av AI-bruk på tvers av brukere, enheter, nettlesere og applikasjoner. Ved å belyse skjulte risikoer som skygge-AI og bruk av personlige AI-verktøy, muliggjør Discover-fasen informert politikkutforming, målrettet håndheving og smartere GenAI-styring.
Real-Time Monitoring
#2Målet:
Få sanntidsinnsikt i bruken av GenAI – hvilke data som deles, hvor, hvordan og av hvem. Overvåking forvandler statisk synlighet til dynamisk bevissthet, noe som muliggjør proaktiv deteksjon av risikabel atferd før den fører til hendelser.
Hvorfor det er viktig:
Når bruk av GenAI oppdages, er den neste utfordringen å forstå konteksten og sensitiviteten til bruken. Ikke alle GenAI-interaksjoner er risikable, men uten sanntidsovervåking kan ikke sikkerhetsteam skille mellom harmløse forespørsler og høyrisikodataeksponeringer. Du må vite hva ansatte skriver, limer inn eller laster opp, og om det er sensitiv IP-adresse, personopplysninger eller regulert informasjon.
Nøkkelkrav:
- Overvåking av brukeraktivitet: Fang detaljert atferdstelemetri i sanntid på nettleserlaget
– Nettleserøkter – Spor nettleserøkter for å identifisere hvilke nettsteder og apper ansatte bruker for GenAI.
- Observere App-pålogginger (SSO og ikke-SSO)
– Analyser inndatafelt for å oppdage hva brukere skriver, kopierer eller limer inn i GenAI-verktøy, selv i tilpassede nettapper eller utvidelser.
- Observere hendelser for filopplasting/nedlasting for å oppdage når dokumenter eller kode deles med GenAI-verktøy.
– Fangst chattetitler og -historikk fra GenAI-plattformer for å forstå arten og konteksten av interaksjonene.
- Dataklassifisering: Klassifiser innholdet som legges inn i GenAI-verktøy for å identifisere og flagge sensitiv informasjon
– Oppdag PII, PHI, kildekodeog betalingsdata
– Klassifiseringen bør utnytte en kombinasjon av regex mønstre, søkeord biblioteker og kontekstuelle valideringslogikk for å sikre nøyaktighet på tvers av strukturerte og ustrukturerte datatyper
- Analyse av utvidelsesatferd: Analyser alle AI-drevne nettleserutvidelser installert av brukere
- Anmeldelse gitte tillatelser (f.eks. tilgang til utklippstavlen, DOM-lesing).
– Oppdag hva nettsteder de kommuniserer med
– Vurdere risikoscoring basert på atferdsmønstre, oppdateringsfrekvens, utviklerens omdømme, trusselinformasjonsfeeder osv.
Utfall:
Med overvåking på plass får organisasjoner presis, kontekstuell innsikt i hvordan GenAI-verktøy brukes og misbrukes. Du vil vite hvilke sensitive data som eksponeres for, hvilke GenAI-verktøy og gjennom hvilke kanaler. Dette legger grunnlaget for å håndheve retningslinjer og forhindre datatap.
Enforcement
#3Målet:
Forhindre datalekkasje til GenAI-verktøy med presise, kontekstbevisste retningslinjer som muliggjør sikkerhet uten at det går på bekostning av ansattes produktivitet eller innovasjon.
Hvorfor det er viktig:
Synlighet uten håndheving er ikke tilstrekkelig. For å virkelig redusere risikoen for datalekkasje i GenAI, må organisasjoner gå utover passiv overvåking og aktivt gripe inn når risikabel atferd oppdages. Tradisjonelle binære kontroller (blokkering/tillatelse) kan imidlertid frustrere brukere og kvele legitime brukstilfeller for AI. Det som trengs er adaptiv, nyansert håndheving som er i samsvar med brukerens intensjon og datafølsomhet.
Nøkkelkrav:
- Granulære kontroller: Bygg presisjon inn i policyrammeverket ditt ved å håndheve basert på:
- Domene- eller verktøykategori (f.eks. ChatGPT vs. Copilot vs. ukontrollerte AI-verktøy)
- Brukeridentitet og rolle (f.eks. bedriftskontoer vs. ikke-bedriftskontoer, ingeniørkontoer vs. finanskontoer)
- Enhetens stilling (f.eks. bedriftsstyrt vs. BYOD)
- Øktkontekst (f.eks. inkognito-surfing eller uadministrerte SaaS-pålogginger)
- Geolokalisering/IP (f.eks. begrense bruk fra upålitelige land eller nettverk)
- Aktivitet på tvers av domener (f.eks. Salesforce → WeTransfer.com)
- Aktivitet på tvers av identiteter (f.eks. selskap → ikke-selskap)
- Definer regler for ulike handlinger: filopplasting, kopiering/liming, data skrevet inn i inndatafelt, påloggingsforsøk til GenAI-plattformer, surfing, bruk av utvidelser
Dette sikrer at bare godkjente brukere på sikre enheter kan samhandle med GenAI-verktøy, og kun under de rette forholdene.
- Fleksible håndhevingsmoduser: Tilpass håndhevingsnivået basert på kontekst.
- Tillate: Tillat interaksjon hvis det er lav risiko.
- Monitor: Registrer aktivitet for revisjon uten avbrudd.
- Varsle: Varsle brukere i sanntid hvis handlingen deres kan føre til et brudd.
- Omgå med begrunnelse: Tillat unntak for brukere med høy tillit med policybevisste godkjenninger og begrunnelsesregistrering.
- Blokkere: Forhindre risikable handlinger eller tilgang til verktøy fullt ut.
- Rediger: Masker eller fjern sensitive data automatisk (f.eks. bruk tokenisering av personlig identifiserende informasjon eller tilsløring av kildekode).
Denne lagdelte tilnærmingen bidrar til å unngå hindringer for produktivitet, samtidig som sensitive data beskyttes
- Tilpassbar brukeropplevelse: Styrk og lær opp ansatte i øyeblikket med skreddersydde policyopplevelser
– Tilpasset merkevaremeldinger i samsvar med tonen i selskapet.
– Forklar hvorfor en handling ble blokkert eller advart.
- By på lenker til godkjente AI-verktøy eller bruksretningslinjer.
Oppmuntre til ettergivende atferd i stedet for å straffe produktivitet
Utfall:
Organisasjoner får sanntids, policydrevet beskyttelse som forhindrer at sensitive data lekker inn i GenAI-verktøy uten å ty til direkte forbud eller skape friksjon for godkjent AI-bruk. Håndheving blir en produktivitetsfremmende faktor, ikke en flaskehals.
Arkitekturtilpasning: Utviklet for den moderne AI-stakken
#4Målet:
Sørg for at løsningen integreres sømløst med ditt eksisterende miljø og gir dekning der GenAI-bruk skjer – i nettleseren.
Hvorfor det er viktig:
Eldre arkitekturer er avhengige av nettverkstilkoblinger eller endepunktagenter, men GenAI opererer i sanntid, i nettlesere, på tvers av uadministrerte apper, utvidelser og enheter. GenAI DLP-løsningen din må fungere der risikoen er, uten å forstyrre brukere eller kreve infrastrukturoverhalinger.
Nøkkelkrav:
- Nettleser-native distribusjon: Fungerer direkte i nettleseren og fanger opp GenAI-interaksjoner i sanntid uten endepunktagenter.
- Agentløs arkitektur: Distribueres uten integrasjoner på OS-nivå eller konfigurasjonsendringer på brukernes maskiner.
- Null endring i infrastruktur: Du trenger ikke å omkoble nettverkstrafikken eller endre nettleserinnstillingene.
- Støtte for flere nettlesere og apper: Dekker alle større nettlesere og ledende GenAI-native PWA-er.
Utfall:
Sømløs integrering i din nåværende stabel med bred oversikt og beskyttelse på overflatenivå uten friksjon eller kompromisser.
Implementering og administrasjon
#5Målet:
Minimer driftskostnadene og sørg for enkel distribusjon i hele miljøet ditt.
Hvorfor det er viktig:
Sikkerhetsløsninger skal beskytte, ikke være en byrde. Hvis en løsning er vanskelig å distribuere eller administrere, vil den ikke skaleres. Du trenger umiddelbar verdiøkning, manipulasjonssikkerhet og sentralisert kontroll, spesielt i dagens desentraliserte, nettleserorienterte miljøer.
Nøkkelkrav:
- Agentløs utrulling: Ingen installasjon på enhetsnivå nødvendig; distribueres umiddelbart via eksisterende nettleserinfrastruktur eller MDM.
- Sentralisert policyhåndtering: Opprett, bruk og oppdater policyer fra én konsoll på tvers av brukere, nettlesere og enheter.
- Sikkerhetskontroller: Motstandsdyktig mot brukerforstyrrelser, avinstallering eller omgåelse, selv i uadministrerte eller BYOD-miljøer.
- Ingen administrasjonskostnader: Minimal konfigurasjonsinnsats. Kan integreres med SSO og katalogtjenester for enkel oppstart.
- Rask verdiskapingstid: Full dekning innen timer, ikke uker.
Utfall:
Lavløftimplementering med beskyttelse mot høy støt, noe som gir sikkerhetsteam mer kontroll uten ekstra kompleksitet.
Sluttbrukeropplevelse: Usynlig, men effektiv
#6Målet:
Sikker bruk av GenAI uten å forstyrre arbeidsflyter, frustrere brukere eller hemme innovasjon.
Hvorfor det er viktig:
Sikkerhet fungerer bare hvis den tas i bruk. Løsninger som er for tunghendte blir omgått eller forlatt. Du trenger problemfri håndheving som utdanner og styrker brukerne samtidig som de holdes sikre.
Nøkkelkrav:
- Brukergjennomsiktig håndheving: Fungerer bak kulissene uten å bremse apper eller enheter.
- Arbeidsflytbevisste retningslinjer: Tillater legitim bruk av GenAI samtidig som den blokkerer høyrisikoatferd.
- Produktivitetsbevarende kontroller: Smart håndheving sikrer at ingeniører, markedsførere og analytikere trygt kan utnytte AI uten å treffe blokkeringer.
- Tilpassbar brukeropplevelse: Tilpassede, merkevarebaserte, forklarende meldinger veileder brukerne i øyeblikket og fremmer trygg atferd gjennom opplæring, ikke straff.
Utfall:
Sikkerhet blir en stille partner for innovasjon, og beskytter brukerne uten å være i veien for dem
Fremtidssikring: Bygget for utvikling med GenAI
#7Målet:
Sørg for langsiktig beskyttelse ved å velge en løsning som holder tritt med den raske utviklingen av GenAI-verktøy og -risikoer.
Hvorfor det er viktig:
GenAI-landskapet endrer seg ukentlig. Nye verktøy, nye brukstilfeller og nye angrepsflater dukker stadig opp. Du trenger en løsning som er tilpasningsdyktig og fremtidsrettet.
Nøkkelkrav:
- Verktøyuavhengig dekning: Fungerer på tvers av kjente og ukjente GenAI-verktøy, inkludert de som ennå ikke er på markedet.
- Dynamisk risikomodellering: Tilpasser håndheving basert på nye trusselmønstre, bruksatferd og utvikling innen LLM.
- Kontinuerlig ekspansjon: Regelmessig oppdatert for å støtte nye nettlesere, utvidelser, AI-plattformer og samsvarskrav.
- AI-drevet deteksjon: Utnytter maskinlæring for å utvikle seg med trussellandskapet uten å bare stole på statiske regler.
Utfall:
Beskyttelse som skaleres etter hvert som bruken av GenAI og tilhørende risikoer fortsetter å vokse.
Konklusjonen:
Velg en løsning som opprettholder balansen mellom sikkerhet og produktivitet
Adopsjonen av GenAI-verktøy i bedrifter er uunngåelig og akselererer. Men selv om disse verktøyene åpner for enorm produktivitet og innovasjon, introduserer de også nye, raskt utviklende sikkerhetsutfordringer som tradisjonelle kontroller rett og slett ikke var bygget for å håndtere.
Å velge riktig GenAI-sikkerhetsplattform er ikke lenger valgfritt; det er grunnleggende for å beskytte organisasjonens data, sikre samsvar og muliggjøre sikker, skalerbar bruk av AI på tvers av team og arbeidsflyter. Den riktige løsningen vil tilby mer enn bare synlighet, den vil levere sanntidsovervåking, presisjonshåndhevelse og sømløs integrering i din eksisterende arkitektur uten å bremse virksomheten din.
Bruk denne veiledningen og den tilhørende sjekklisten til å grundig evaluere potensielle løsninger. Se etter plattformer som ikke bare er effektive i dag, men som også er utformet for å tilpasse seg morgendagens verktøy, risikoer og regelverk.
Ikke vent til dataene dine allerede er i andres AI-modell, begynn å sikre din AI-drevne fremtid nå med LayerX.
Hvordan LayerX kan hjelpe
100 % synlighet
Oppdag alle GenAI-apper som er i bruk og få full oversikt over all brukeraktivitet i enhver GenAI-applikasjon.
Kontroller tilgang til GenAI
Begrens bruken av skygge-AI-apper og sikker tilgang til godkjente AI-apper ved hjelp av bedriftskontoer.
Forhindre lekkasje av AI-data
Håndhev AI-sikkerhetsrekkverk i siste liten for å hindre brukere i å dele sensitive data med GenAI-verktøy.
Beskytt mot AI-utvidelser
Identifiser og blokker risikable nettleserutvidelser for kunstig intelligens som eksponerer sensitive brukerdata for eksterne kunstig intelligens-motorer.
LayerX er en alt-i-ett, agentløs sikkerhetsplattform som hjelper organisasjoner med å forhindre lekkasje av AI-data, og tilbyr fullstendig synlighet og kontroll over alle sanksjonerte og skyggebaserte AI-apper, og blokkerer sensitive data fra å bli eksponert i sanntid uten innvirkning på brukeropplevelsen.
LayerX lar organisasjoner oppdage og håndheve retningslinjer direkte på disse appene i siste liten, direkte i nettleseren. Organisasjoner kan definere retningslinjer basert på brukeridentitet, enhetsstatus, nettstedskategori, datasensitivitet osv. for å lage skreddersydde sikkerhetsregler med en rekke håndhevingsalternativer, alt fra kun overvåking til å advare brukere med tilpassbare meldinger, maskering av sensitive data og fullstendig blokkering av handlingene deres.
For å lære mer om hvordan LayerX kan hjelpe deg med å forhindre nettleserbasert datalekkasje, gå til www.layerxsecurity.com og bestill en demonstrasjon i dag!
Alt-i-ett-plattformen for AI og nettlesersikkerhet
LayerX agentløs AI- og nettlesersikkerhetsplattform beskytter bedrifter mot de mest kritiske risikoene for AI-, SaaS-, nett- og datalekkasje på tvers av alle nettlesere, applikasjoner, enheter og identiteter, uten innvirkning på brukeropplevelsen.
Integreres med alle kommersielle, AI- og bedriftsnettlesere
LayerX-sikkerhetsplattformen
LayerX leveres som en nettleserutvidelse for bedrifter, og tilbyr de mest omfattende funksjonene for synlighet og håndheving av risikoer knyttet til kunstig intelligens og nettlesing, inkludert:
AI-brukssikkerhet
GenAI DLP
Forhindre lekkasje av sensitive data på AI-verktøy
Beskyttelse av nettlesere med kunstig intelligens
Beskytt AI-nettlesere mot angrep og utnyttelse
Skygge-AI-oppdagelse
Oppdag og håndhev sikkerhetsrekkverk på alle AI-apper
AI-tilgangskontroll
Begrens brukertilgang til ikke-godkjente AI-verktøy eller -kontoer
Forebygging av misbruk av kunstig intelligens
Beskytt mot umiddelbar injeksjon, brudd på samsvar og mer
AI-svarvalidering
Sørg for gyldighet og datasikkerhet for AI-svar
Sikkerhet for nettlesere i bedrifter
Web/SaaS DLP og insidertrussel
Forhindre datalekkasje på tvers av alle nettkanaler
Nettleserutvidelsesadministrasjon
Oppdag og blokker risikable nettleserutvidelser i alle nettlesere
Shadow SaaS & SaaS Security
Oppdag «skygge»-SaaS og håndhev SaaS-sikkerhetskontroller
Safe Browsing
Beskytt all nettleseraktivitet mot nettangrep
SaaS-identitetsbeskyttelse
Oppdag og sikre bedrifts- og personlige SaaS-identiteter
BYOD og sikker tilgang
Sikker SaaS-fjerntilgang for entreprenører og BYOD