Odkryj i egzekwuj zabezpieczenia we wszystkich aplikacjach AI
Zapobiegaj wyciekom wrażliwych danych z narzędzi AI
Ogranicz dostęp użytkowników do nieautoryzowanych narzędzi lub kont AI
Zabezpiecz się przed niezwłocznym wstrzyknięciem, naruszeniami zgodności i nie tylko
Chroń przeglądarki AI przed atakami i wykorzystaniem
Środowiska IDE i wtyczki AI
Zagrożenie Zapobiegaj wyciekom danych we wszystkich kanałach internetowych
Bezpieczny zdalny dostęp SaaS dla kontrahentów i BYOD
Odkryj i zabezpiecz korporacyjne i osobiste tożsamości SaaS
Wykrywaj i blokuj ryzykowne rozszerzenia przeglądarki w dowolnej przeglądarce
Odkryj „cieniową” wersję SaaS i wdróż kontrolę bezpieczeństwa SaaS
Rzeczywiste dane dotyczące tego, jak przedsiębiorstwa korzystają z narzędzi AI, w jaki sposób użytkownicy angażują się w rozmowy i gdzie naprawdę leży ryzyko
Przegląd programu partnerskiego
Poznaj integracje LayerX
Misja i przywództwo LayerX
Otrzymuj aktualizacje dotyczące LayerX
Dowiedz się, w jakich wydarzeniach bierzemy udział
Aplikuj na wolne stanowiska
Prześlij swoje zapytanie
Arkusze danych, dokumenty informacyjne, studia przypadków i wiele więcej
Cała terminologia, którą musisz znać
Centrum rozszerzeń przeglądarki
Najnowsze badania, trendy i wiadomości firmowe
Podcast nr 1 o bezpieczeństwie przeglądarek
Rzeczywiste dane dotyczące wykorzystania rozszerzeń przeglądarek w środowiskach korporacyjnych, wdrażania rozszerzeń AI i rosnącego ryzyka związanego z rozszerzeniami przeglądarek AI.
Wiele organizacji zaczyna planować budżety na projekty związane z kontrolą wykorzystania sztucznej inteligencji (AI Usage Control), ale nie wie, na co zwrócić uwagę. Skorzystaj z tego szablonu RFP, aby uporządkować i ustalić priorytety wymagań dotyczących zarządzania sztuczną inteligencją w kluczowych obszarach jej bezpieczeństwa.
Większość stosów zabezpieczeń nie widzi, co dzieje się wewnątrz narzędzi AI. Dowiedz się, jak oceniać rozwiązania do kontroli wykorzystania AI w oparciu o rzeczywiste ryzyko przedsiębiorstwa.
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.
Praktyczne spostrzeżenia z sesji przeglądarek korporacyjnych ujawniające ukrytą powierzchnię ryzyka, na której spotykają się sztuczna inteligencja, tożsamość i dane
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.
Dowiedz się, dlaczego blokowanie ChatGPT lub poleganie na starszych rozwiązaniach DLP zawodzi, i skorzystaj z praktycznej listy kontrolnej, aby ocenić dostawców. Wewnątrz: powierzchnia ryzyka GenAI, podstawowe filary (wykrywanie, monitorowanie, egzekwowanie), potrzeba bezagentowych rozwiązań natywnych dla przeglądarek oraz kluczowe czynniki operacyjne, takie jak szybkość, zarządzanie i doświadczenie użytkownika.
Szczegółowe porównanie czołowych konkurentów w dziedzinie zabezpieczeń przeglądarek i ich skuteczności w krytycznych przypadkach użycia, takich jak bezpieczeństwo danych GenAI, zdalny dostęp i inne.
Francis Odum przedstawia 3-etapowy model dojrzałości, który ma pomóc liderom ds. bezpieczeństwa zabezpieczyć przeglądarkę, ostatnią milę ryzyka w przedsiębiorstwie.
