Home GenAI Czym jest kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji?

Czym jest kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji?

Kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji (AIUC) to funkcja zabezpieczeń i zarządzania zaprojektowana, aby pomóc organizacjom odkrywać, rozumieć i kontrolować, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w przedsiębiorstwie.

Zobacz kontrolę wykorzystania sztucznej inteligencji w akcji Poznaj zasoby dotyczące kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji

Kontrola wykorzystania AI to termin zbiorczy, obejmujący różnorodne ryzyka i wyzwania związane z wykorzystaniem AI, takie jak zapobieganie utracie danych (DLP), niewłaściwe użycie lub niezamierzone zachowania. Organizacje, dążąc do integracji AI z codziennymi procesami pracy, jednocześnie tworzą nowe ścieżki wycieku danych, naruszeń przepisów i incydentów bezpieczeństwa. Skuteczne zarządzanie tym nowym ekosystemem wymaga strategicznego podejścia, które wykracza poza proste zakazy i koncentruje się na bezpiecznym zapewnieniu produktywności. Kluczowym wyzwaniem nie jest już kwestia, czy AI powinno być wykorzystywane, ale jak odpowiedzialnie zarządzać korzystaniem z AI.

Szybkie wdrażanie narzędzi AI fundamentalnie zmieniło ekosystem bezpieczeństwa przedsiębiorstw. Pracownicy, dążąc do zwiększenia produktywności, często korzystają z publicznie dostępnych platform AI i rozszerzeń firm trzecich, często bez wiedzy lub zgody zespołów IT i bezpieczeństwa. Tworzy to istotną lukę w zabezpieczeniach, w której wrażliwe dane firmowe, od kodu źródłowego i raportów finansowych po dane osobowe (PII), mogą zostać ujawnione. Bez solidnych ram kontroli wykorzystania AI organizacje są narażone na szereg nowych zagrożeń, z którymi tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa nie są w stanie sobie poradzić.

Rozszerzający się zakres zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach

Wygoda GenAI wprowadza złożoną sieć zagrożeń dla AI, wykraczającą daleko poza proste nadużycia. Zagrożenia te nie są teoretyczne; to aktywne zagrożenia, które mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych, wizerunkowych i regulacyjnych. Zrozumienie tej nowej powierzchni ataku to pierwszy krok do zbudowania skutecznej obrony.

Wyciek danych i awarie DLP

Najbardziej bezpośrednim zagrożeniem jest utrata danych. Pracownicy regularnie kopiują i wklejają poufne informacje do komunikatów AI, aby generować kod, pisać e-maile lub analizować dane. Ta aktywność, niezależnie od tego, czy jest nieumyślna, czy złośliwa, stanowi główny wektor eksfiltracji danych. Po wprowadzeniu danych do publicznego modelu LLM (Large Language Model), organizacja traci nad nimi kontrolę, co stwarza poważny problem z zapobieganiem utracie danych (DLP). Tradycyjne rozwiązania DLP, które zazwyczaj monitorują sieci i punkty końcowe, często nie sprawdzają danych wklejanych do przeglądarki internetowej, co całkowicie odsłania ten kanał.

Shadow AI i nieautoryzowane użycie

Rozpowszechnienie darmowych i wyspecjalizowanych narzędzi AI doprowadziło do powstania „Shadow AI”, nowoczesnej odmiany Shadow IT. Polega ona na nieautoryzowanym korzystaniu przez pracowników z niesprawdzonych aplikacji i rozszerzeń, które działają poza polityką bezpieczeństwa firmy. Każda z tych nieautoryzowanych platform ma własną politykę prywatności i politykę bezpieczeństwa, co tworzy ogromną lukę w zarządzaniu. Zespoły ds. bezpieczeństwa często nie mają wglądu w to, które narzędzia są używane ani jakie dane są udostępniane, co praktycznie uniemożliwia reagowanie na incydenty.

Niebezpieczne integracje API

Integrując możliwości sztucznej inteligencji (AI) z własnymi aplikacjami, firmy tworzą nowe potencjalne luki w zabezpieczeniach. Błędnie skonfigurowany interfejs API może stać się otwartą bramą dla atakujących, umożliwiając im dostęp do bazowego modelu AI i przetwarzanych przez niego danych. Te niezabezpieczone integracje mogą umożliwiać systematyczną eksfiltrację danych na dużą skalę, często pozostając niewykrytą przez długi czas. Atakujący mogą również bombardować te interfejsy API zapytaniami, powodując wyczerpanie zasobów, co prowadzi do spowolnienia systemu i znacznych kosztów finansowych związanych z usługami taryfowymi.

Ryzykowne rozszerzenia oparte na sztucznej inteligencji

Rozszerzenia przeglądarek oparte na sztucznej inteligencji stwarzają poważne ryzyko ze względu na swoją często zbyt liberalną naturę. Wiele rozszerzeń wymaga dostępu do całej aktywności przeglądania, danych ze schowka lub plików cookie sesji, aby działać, co czyni je głównym celem ataków. Luki w zabezpieczeniach tych wtyczek mogą prowadzić do przechwytywania sesji, kradzieży danych uwierzytelniających i ukrytego gromadzenia danych, gdzie rozszerzenie przesyła poufne informacje na serwer zewnętrzny bez wiedzy użytkownika.

Zagrożenia generowane przez sztuczną inteligencję

Poza eksfiltracją danych, sama sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia wysoce zaawansowanych cyberataków. Atakujący wykorzystują teraz sztuczną inteligencję genetyczną do tworzenia przekonujących wiadomości phishingowych, które imitują legalną komunikację, co znacznie utrudnia ich wykrycie. Mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia i debugowania złośliwego oprogramowania, które ma na celu omijanie tradycyjnych środków bezpieczeństwa, zwiększając tym samym ogólną powierzchnię ataku dla przedsiębiorstw.

Ryzyko związane ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwie nie jest już teoretyczne, lecz powszechne i rosnące. Ciemna sztuczna inteligencja (Shadow AI) staje się najczęstszym i najpoważniejszym ryzykiem, wynikającym z korzystania przez pracowników z niezatwierdzonych narzędzi i rozszerzeń sztucznej inteligencji poza nadzorem IT. Jednocześnie wyciek danych pozostaje stałym zagrożeniem, ponieważ poufne informacje są rutynowo udostępniane za pośrednictwem komunikatów AI.

Luki w zabezpieczeniach API i ataki typu instant injection pokazują, jak integracje AI wprowadzają nowe techniczne powierzchnie ataków, podczas gdy ryzykowne rozszerzenia przeglądarek nadal narażają organizacje na niebezpieczeństwo poprzez nadmierne uprawnienia i ukryty dostęp do danych. Wszystkie te zagrożenia pokazują, że wyzwania związane z bezpieczeństwem AI dotyczą użytkowników, przeglądarek, interfejsów API i aplikacji.

Dlaczego tradycyjne zabezpieczenia są niewystarczające do kontroli sztucznej inteligencji

Brak kontekstu

Rozwiązania DLP dla sieci i punktów końcowych zazwyczaj nie posiadają kontekstu pozwalającego na zrozumienie intencji użytkownika w przeglądarce. Mogą one widzieć zaszyfrowany ruch sieciowy, ale nie potrafią odróżnić, czy użytkownik wkleja nieszkodliwy tekst do wyszukiwarki, czy wkleja poufny kod źródłowy do nieautoryzowanego narzędzia AI.

Martwy punkt przeglądarki

Dostęp do GenAI odbywa się głównie za pośrednictwem przeglądarki internetowej, która stała się nowym obszarem dostępu do aplikacji korporacyjnych. Rozwiązania bezpieczeństwa, które nie zapewniają dogłębnego wglądu w aktywność przeglądarki, nie są w stanie skutecznie monitorować ani kontrolować wykorzystania AI.

Blok binarny/ograniczenia dozwolone

Wiele starszych narzędzi może jedynie blokować lub zezwalać na dostęp do całej witryny. To podejście jest zbyt restrykcyjne dla sztucznej inteligencji. Blokowanie wszystkich narzędzi sztucznej inteligencji hamuje innowacyjność i produktywność, a zezwalanie na nie bez zabezpieczeń wiąże się z ryzykiem. Potrzebna jest szczegółowa kontrola AI, aby umożliwić produktywne korzystanie z nich, jednocześnie zapobiegając niebezpiecznym działaniom.

Korzyści z kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji

Umożliwiaj innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji bez ryzyka

Kontrola wykorzystania AI pozwala pracownikom na produktywne korzystanie z narzędzi AI, jednocześnie wdrażając zabezpieczenia zapobiegające ryzykownym działaniom. Organizacje mogą wyjść poza ogólne zakazy i bezpiecznie wdrażać AI na dużą skalę.

Zapobiegaj wyciekom danych spowodowanym przez sztuczną inteligencję

Monitorując interakcje AI w czasie rzeczywistym, AIUC pomaga zapobiegać udostępnianiu wrażliwych danych publicznym narzędziom AI. To eliminuje krytyczne luki pozostawione przez tradycyjne mechanizmy DLP i kontrole sieciowe.

Pełna widoczność i zarządzanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji

AIUC zapewnia wgląd w zatwierdzone i niezatwierdzone narzędzia AI, w tym Shadow AI. Umożliwia to spójne egzekwowanie zasad, audytowalność i silniejsze zarządzanie AI w przedsiębiorstwie.

Ustanowienie solidnego zarządzania sztuczną inteligencją:
Praktyczne ramy

Aby sprostać tym wyzwaniom, organizacje muszą opracować kompleksowy program zarządzania sztuczną inteligencją. Te ramy to nie tylko dokument polityczny; to strategia operacyjna, która łączy ludzi, procesy i technologię, aby skutecznie zarządzać wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Podstawy zarządzania sztuczną inteligencją

Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją opiera się na kluczowych zasadach, takich jak przejrzystość, rozliczalność i ciągły monitoring. Wymaga ono powołania międzyfunkcyjnego komitetu, w którego skład wchodzą przedstawiciele działów bezpieczeństwa, IT, prawnego i biznesowego, aby zapewnić zrównoważoną i praktyczną realizację polityk. Komitet ten jest odpowiedzialny za definiowanie stanowiska organizacji w sprawie sztucznej inteligencji i ustanawianie jasnych zasad jej wykorzystania.

Opracuj jasną politykę akceptowalnego użytkowania (AUP)

Pracownicy potrzebują jasnych wytycznych dotyczących tego, co jest dozwolone, a co nie. Zasady AUP powinny wyraźnie określać, które narzędzia AI są dozwolone, jakie rodzaje danych można z nimi wykorzystywać oraz jakie obowiązki użytkownika wiążą się z bezpiecznym korzystaniem z AI. Polityka ta eliminuje niejasności i stanowi podstawę bezpiecznego wdrażania AI.

Monitoruj i kontroluj ekosystem API i wtyczek

Skuteczne ramy zarządzania sztuczną inteligencją muszą również uwzględniać zagrożenia stwarzane przez szerszy ekosystem sztucznej inteligencji. Obejmuje to wdrożenie mechanizmów kontroli na poziomie interfejsu API w celu ograniczenia przepływu danych między narzędziami sztucznej inteligencji a innymi aplikacjami. Ponadto zespoły ds. bezpieczeństwa muszą mieć możliwość audytu rozszerzeń przeglądarek opartych na sztucznej inteligencji, oceny ich uprawnień i blokowania tych, które nie zostały zatwierdzone lub uznane za ryzykowne.

Wdrażanie sztucznej inteligencji DLP na poziomie przeglądarki

Ponieważ większość interakcji GenAI odbywa się w przeglądarce, rozwiązanie DLP na poziomie przeglądarki stanowi kluczowy punkt kontrolny. Rozwiązania te mogą monitorować interakcje użytkowników w czasie rzeczywistym, umożliwiając im wykrywanie wprowadzania poufnych danych do komunikatów AI. W oparciu o politykę mogą one następnie zablokować działanie, usunąć poufne informacje lub powiadomić zespół ds. bezpieczeństwa przed ujawnieniem danych. Zapewnia to niezbędną warstwę ochrony, której brakuje tradycyjnym narzędziom.

Uzyskaj pełną widoczność i możliwość odkrycia

Nie da się kontrolować czegoś, czego nie widać. Podstawowym krokiem w każdej strategii kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) jest przeprowadzenie dokładnej inwentaryzacji wszystkich narzędzi AI używanych w organizacji, zwłaszcza Shadow AI. Wymaga to technologii, która umożliwia ciągły audyt wykorzystania wszystkich aplikacji SaaS i AI, w tym narzędzi dostępnych w przeglądarce.

Wdrażanie kontroli dostępu opartych na ryzyku

Zamiast blokowania całej sztucznej inteligencji, skuteczniejsze jest podejście oparte na ryzyku. Polega ono na stosowaniu szczegółowych mechanizmów kontroli, które pozwalają na stosowanie przypadków użycia o niskim ryzyku, jednocześnie ograniczając działania o wysokim ryzyku. Na przykład, firma może zezwolić pracownikom na korzystanie z publicznego narzędzia GenAI do ogólnych badań, ale zablokować im możliwość wklejania danych sklasyfikowanych jako dane osobowe lub własność intelektualna. To zróżnicowane podejście do kontroli sztucznej inteligencji wymaga rozwiązania zapewniającego dogłębną widoczność działań użytkowników.

Rola platformy typu „wszystko w jednym” w kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji

Aby wdrożyć tego rodzaju szczegółowe, kontekstowe zabezpieczenia, organizacje coraz częściej sięgają po rozwiązania takie jak LayerX. Działając bezpośrednio w przeglądarce, LayerX zapewnia dogłębną widoczność i kontrolę w czasie rzeczywistym, niezbędne do zarządzania współczesnymi zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją.

Wyobraź sobie scenariusz, w którym pracownik działu marketingu korzysta z nieautoryzowanego narzędzia AI, aby pomóc w przygotowaniu komunikatu prasowego. Próbuje wkleić dokument zawierający niezapowiedziane dane finansowe i nazwiska klientów. Tradycyjne rozwiązanie zabezpieczające prawdopodobnie nie wykryłoby tego działania. Jednak rozwiązanie na poziomie przeglądarki, takie jak LayerX, może:

Przeanalizuj akcję

Wykrywaj w czasie rzeczywistym czynność wklejania do formularza internetowego.

Sprawdź dane

Zidentyfikuj wrażliwe słowa kluczowe, informacje PII i dane finansowe w tekście.

Egzekwuj zasady

Natychmiast zablokuj ukończenie operacji wklejania, uniemożliwiając danym dotarcie do zewnętrznego serwera AI.

Edukacja użytkownika

Wyświetl komunikat pop-up informujący użytkownika o naruszeniu zasad i kierujący go do zatwierdzonego narzędzia AI.

To podejście pozwala organizacjom zarządzać wykorzystaniem sztucznej inteligencji bez obniżania produktywności. Przekształca statyczny dokument polityki w aktywny mechanizm obronny, wymuszając kontrolę nad sztuczną inteligencją bezpośrednio w miejscu zagrożenia. LayerX umożliwia organizacjom audytowanie całego wykorzystania SaaS i GenAI, stosowanie polityk opartych na ryzyku oraz zapobieganie wyciekom danych zarówno z narzędzi objętych sankcjami, jak i nieobjętych sankcjami.

Od chaosu do kontroli w erze sztucznej inteligencji

Kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) to kluczowa dziedzina dla współczesnych przedsiębiorstw. Nie chodzi o ograniczanie innowacji, ale o stworzenie bezpiecznego środowiska, w którym mogą się one rozwijać. Rozpowszechnienie narzędzi GenAI wprowadziło nowy paradygmat zagrożeń, od wycieków danych przez Shadow AI, po niezabezpieczone integracje API i złośliwe wtyczki do przeglądarek. Tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa po prostu nie są przygotowane do radzenia sobie z tym dynamicznym i skoncentrowanym na przeglądarkach ekosystemem zagrożeń.
Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją wymaga nowej strategii skoncentrowanej na widoczności, szczegółowej kontroli i zapobieganiu zagrożeniom w czasie rzeczywistym. Poprzez ustanowienie jasnych zasad, wdrożenie funkcji DLP na poziomie przeglądarki oraz wykorzystanie zaawansowanych rozwiązań do monitorowania i kontrolowania całego cyklu użytkowania sztucznej inteligencji, organizacje mogą proaktywnie zarządzać ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją. Pozwala to im zrównoważyć produktywność z bezpieczeństwem, umożliwiając pracownikom korzystanie z sztucznej inteligencji w sposób pewny i bezpieczny.

Porównanie tabeli AIUC LayerX ze starszymi rozwiązaniami 

Kontroluj ostatnią milę interakcji użytkownika 
Brak zmian w doświadczeniu użytkownika
Zabezpieczenie przed manipulacją/obejściem
Żadnych problemów informatycznych
Skalowalne
Wszystkie aplikacje, cała aktywność użytkownika, wszystkie dane
Zachowaj swoją przeglądarkę; nie zmienia to doświadczenia użytkownika
Wielopoziomowa ochrona przed manipulacją; obejmuje wszystkie przeglądarki
Proste wdrożenie, a nie zmiany infrastruktury
Łatwe wdrożenie bez oporu ze strony użytkowników
SSE/SASE
Ograniczony zasięg aplikacji, wymagane interfejsy API/łączniki
Dodaje opóźnienie; wymaga połączenia VPN/ZTNA poza obwodem
Podatny na przypinanie certyfikatów, sieci VPN i użytkowników zdalnych
Złożoność konfiguracji i definiowania reguł bezpieczeństwa
Zmiana sieci + wdrożenie klientów VPN/ZTNA na użytkownikach zdalnych
Lokalny proxy
Ograniczona widoczność aplikacji i kanałów innych niż HTTP
Zwalnia aktywność, wymaga dużych zasobów, łatwo się psuje
Można je łatwo ominąć, zmieniając sieci i/lub korzystając z VPN, tuneli itp.
Skomplikowana instalacja i konfiguracja oprogramowania; łatwo ulega awariom
Skalowanie liniowe kosztów i wykorzystania zasobów; wykorzystanie sztucznej inteligencji skaluje się wykładniczo

Porównanie tabeli AIUC LayerX ze starszymi rozwiązaniami 

Kontroluj ostatnią milę interakcji użytkownika 

SSE/SASE

Ograniczony zasięg aplikacji, wymagane interfejsy API/łączniki

Lokalny proxy

Ograniczona widoczność aplikacji i kanałów innych niż HTTP
Wszystkie aplikacje, cała aktywność użytkownika, wszystkie dane

Brak zmian w doświadczeniu użytkownika

SSE/SASE

Dodaje opóźnienie; wymaga połączenia VPN/ZTNA poza obwodem

Lokalny proxy

Zwalnia aktywność, wymaga dużych zasobów, łatwo się psuje
Zachowaj swoją przeglądarkę; nie zmienia to doświadczenia użytkownika

Zabezpieczenie przed manipulacją/obejściem

SSE/SASE

Podatny na przypinanie certyfikatów, sieci VPN i użytkowników zdalnych

Lokalny proxy

Można je łatwo ominąć, zmieniając sieci i/lub korzystając z VPN, tuneli itp.
Wielopoziomowa ochrona przed manipulacją; obejmuje wszystkie przeglądarki

Żadnych problemów informatycznych

SSE/SASE

Złożoność konfiguracji i definiowania reguł bezpieczeństwa

Lokalny proxy

Skomplikowana instalacja i konfiguracja oprogramowania; łatwo ulega awariom
Proste wdrożenie, a nie zmiany infrastruktury

Skalowalne

SSE/SASE

Zmiana sieci + wdrożenie klientów VPN/ZTNA na użytkownikach zdalnych

Lokalny proxy

Skalowanie liniowe kosztów i wykorzystania zasobów; wykorzystanie sztucznej inteligencji skaluje się wykładniczo
Łatwe wdrożenie bez oporu ze strony użytkowników

Zasoby kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji

Przewodnik CISO dotyczący zapobiegania wyciekom danych GenAI
Zgłoś

Przewodnik CISO dotyczący zapobiegania wyciekom danych GenAI

Raport, łączący dane ilościowe zebrane od globalnej bazy klientów korporacyjnych firmy LayerX oraz jakościową analizę trendów i naruszeń bezpieczeństwa związanych z przeglądarkami, ujawnia, w jaki sposób sztuczna inteligencja, oprogramowanie jako usługa (SaaS) i przepływy pracy związane z tożsamością sprawiły, że przeglądarka stała się nową linią frontu ryzyka związanego z danymi, której tradycyjne narzędzia, takie jak DLP, EDR i SSE nie mają wglądu.

Przeczytaj więcej
LayerX: Kontroluj wykorzystanie sztucznej inteligencji i zapobiegaj wyciekom danych AI
karta produktowa

LayerX: Kontroluj wykorzystanie sztucznej inteligencji i zapobiegaj wyciekom danych AI

LayerX to kompleksowa, bezagentowa platforma zabezpieczająca AI i przeglądarkę, która pomaga organizacjom zapobiegać wyciekom danych AI, oferując pełną widoczność i kontrolę nad wszelkimi zatwierdzonymi i niezatwierdzonymi aplikacjami AI oraz blokując ujawnianie poufnych danych w czasie rzeczywistym bez wpływu na doświadczenia użytkownika.

Przeczytaj więcej
Raport LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025
Zgłoś

Raport LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025

Raport ten, oparty na rzeczywistych danych telemetrycznych przeglądarek korporacyjnych, ujawnia, w jaki sposób poufne dane faktycznie przepływają przez aplikacje AI i SaaS oraz dlaczego powszechnie przyjęte założenia dotyczące bezpieczeństwa nie są już aktualne.

Przeczytaj więcej

Więcej o kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji

Czym jest generatywne bezpieczeństwo sztucznej inteligencji?
Naruszenia danych AI: przyczyny i wpływ na rzeczywistość
Wyciek komunikatów: jak komunikaty AI ujawniają poufne dane

Kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji – często zadawane pytania

Czym jest kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji (AIUC) w kontekście bezpieczeństwa przedsiębiorstwa?

Kontrola wykorzystania AI (AIUC) to funkcja bezpieczeństwa i zarządzania, która pomaga organizacjom odkrywać, rozumieć i kontrolować sposób wykorzystania narzędzi AI w przedsiębiorstwie. Zmniejsza ona ryzyko wycieku danych, niewłaściwego użycia i zgodności z przepisami, umożliwiając jednocześnie odpowiedzialne wdrażanie AI.

Dlaczego kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji staje się nową kategorią zabezpieczeń?

Sztuczna inteligencja niesie ze sobą zagrożenia, z którymi istniejące narzędzia bezpieczeństwa nie były w stanie sobie poradzić, zwłaszcza w przypadku przepływów pracy opartych na przeglądarce. AIUC rozwiązuje te problemy, koncentrując się na interakcjach sztucznej inteligencji, wzorcach użytkowania i ryzyku ujawnienia danych.

Dlaczego organizacje potrzebują teraz AIUC?

Tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa nie potrafią wykryć ani kontrolować wykorzystania sztucznej inteligencji w przeglądarkach internetowych ani w nowoczesnych procesach pracy z AI, co tworzy martwe punkty, w których może dojść do wycieku poufnych danych, złamania zasad zgodności i powstania zagrożeń bezpieczeństwa. AIUC wypełnia tę lukę, zapewniając widoczność i kontrolę.

Czym AI Usage Control różni się od SSE lub CASB?

Rozwiązania SSE i CASB koncentrują się przede wszystkim na ruchu sieciowym i dostępie do aplikacji. Kontrola wykorzystania AI koncentruje się na działaniach użytkownika i interakcjach danych w przeglądarce, gdzie faktycznie występuje największe ryzyko związane ze sztuczną inteligencją.

Dlaczego przeglądarka jest tak istotna dla kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji?

Do większości narzędzi AI uzyskuje się dostęp za pośrednictwem przeglądarki, co czyni ją głównym punktem interakcji ze sztuczną inteligencją. Kontrola na poziomie przeglądarki zapewnia kontekst i szczegółowość niezbędną do efektywnego zarządzania wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Jakie rodzaje zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją można ograniczyć dzięki kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji?

AIUC pomaga w rozwiązywaniu takich zagrożeń, jak wyciek danych do publicznych usług AI, wykorzystywanie ukrytej sztucznej inteligencji, niebezpieczne integracje API, ryzykowne rozszerzenia AI i zagrożenia generowane przez AI, takie jak wyrafinowany phishing lub zautomatyzowane tworzenie złośliwego oprogramowania.

Czy AIUC wpływa na produktywność użytkowników?

AIUC został zaprojektowany z myślą o zachowaniu równowagi między bezpieczeństwem a produktywnością, umożliwiając wykonywanie działań AI o niskim ryzyku, a jednocześnie blokując lub eliminując te ryzykowne, zamiast po prostu całkowicie zakazać korzystania z AI. Dlatego nie wpływa to negatywnie na produktywność użytkowników.

Na co organizacje powinny zwrócić uwagę przy wyborze rozwiązania do kontroli wykorzystania sztucznej inteligencji?

Organizacje powinny zadbać o przejrzystość wykorzystania sztucznej inteligencji, egzekwowanie zasad na poziomie przeglądarki, zapobieganie utracie danych, kontrolę rozszerzeń i interfejsów API oraz elastyczne zarządzanie polityką opartą na ryzyku.

Czy kontrola wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) wpłynie na prywatność pracowników?

AIUC koncentruje się na monitorowaniu działań związanych z ryzykiem i zarządzaniem; większość przetwarzania prywatnych danych odbywa się lokalnie w przeglądarce i nie jest przesyłana na zewnątrz, co minimalizuje obawy dotyczące prywatności i umożliwia nadzór nad bezpieczeństwem.

Czy AIUC dotyczy tylko dużych przedsiębiorstw?

Chociaż AIUC jest niezbędna dla dużych organizacji, każda firma wykorzystująca narzędzia AI, zwłaszcza te przetwarzające poufne lub regulowane dane, może skorzystać na uporządkowanym zarządzaniu wykorzystaniem AI.

Interakcja AI
Platforma bezpieczeństwa

Dzięki LayerX każda organizacja może zabezpieczyć wszystkie interakcje ze sztuczną inteligencją w dowolnej przeglądarce, aplikacji i środowisku IDE, chroniąc się przed wszystkimi zagrożeniami związanymi z przeglądaniem

Poproś o demonstrację Obejrzyj demo