Обнаружение и обеспечение соблюдения мер безопасности во всех приложениях ИИ
Предотвратите утечку конфиденциальных данных в инструментах ИИ
Ограничьте доступ пользователей к несанкционированным инструментам ИИ или учетным записям
Защита от преждевременной инъекции, нарушений правил и т. д.
Защитите браузеры с искусственным интеллектом от атак и эксплуатации
Угроза Предотвращение утечки данных по всем веб-каналам
Безопасный удаленный доступ SaaS для подрядчиков и BYOD
Обнаружение и защита корпоративных и личных SaaS-идентификаторов
Обнаруживайте и блокируйте опасные расширения в любом браузере
Обнаружьте «теневой» SaaS и усильте меры безопасности SaaS
Отчет LayerX Enterprise GenAI Security Report 2025 предлагает уникальную информацию о рисках безопасности GenAI в организациях.
Обзор партнерской программы
Изучите интеграции LayerX.
Миссия и лидерство LayerX
Получайте обновления о LayerX
Узнайте, какие мероприятия мы посещаем
Подать заявку на открытые вакансии
Отправить запрос
Технические описания, технические документы, тематические исследования и многое другое
Вся терминология, которую вам нужно знать
Центр расширений браузера
Последние исследования, тенденции и новости компании
Подкаст №1 о безопасности браузера
Данные из реального мира об использовании расширений для браузеров в корпоративных средах, внедрении расширений для ИИ и растущих рисках, связанных с расширениями для браузеров на основе ИИ.
Многие организации начинают закладывать в бюджет средства на проекты по контролю использования ИИ, но не уверены, на что именно обращать внимание. Поэтому используйте этот шаблон запроса предложений (RFP), чтобы структурировать и расставить приоритеты в требованиях к управлению ИИ в ключевых областях безопасности ИИ.
Большинство систем безопасности не могут отслеживать происходящее внутри инструментов ИИ. Узнайте, как оценивать решения по контролю использования ИИ на основе реальных корпоративных рисков.
Объединяя количественные показатели, собранные у глобальной базы корпоративных клиентов LayerX, и качественный анализ тенденций и нарушений, связанных с браузерами, отчет показывает, как ИИ, SaaS и рабочие процессы идентификации превратили браузер в новый фронт рисков, связанных с данными, который традиционные инструменты, такие как DLP, EDR и SSE, не видят.
Реальные данные из сеансов корпоративного браузера, раскрывающие скрытую поверхность риска, где сходятся ИИ, идентификация и данные
В этом отчете, основанном на реальной телеметрии просмотра корпоративных веб-страниц, показано, как конфиденциальные данные на самом деле передаются через приложения ИИ и SaaS, а также почему общепринятые предположения о безопасности больше не работают.
Узнайте, почему блокировка ChatGPT или использование устаревших DLP неэффективны, и воспользуйтесь практичным контрольным списком для оценки поставщиков. Внутри: поверхность риска GenAI, основные принципы (обнаружение, мониторинг, обеспечение безопасности), потребность в безагентных браузерных решениях и ключевые эксплуатационные факторы, такие как скорость, управление и пользовательский опыт.
Подробное сравнение ведущих претендентов на безопасность браузеров и их эффективности в критически важных сценариях использования, таких как безопасность данных GenAI, удаленный доступ и многое другое.
Фрэнсис Одум описывает трехэтапную модель зрелости, которая поможет руководителям служб безопасности защитить браузер — последнюю милю риска предприятия.
В этом документе разбираются удивительные ограничения SSE и причины, по которым многие CISO пересматривают свой подход. На основе реального опыта развертывания и неудачных сценариев использования безопасности он раскрывает пробелы, которые упускает из виду общепринятая точка зрения.
