Domov GenAI Kaj je nadzor uporabe umetne inteligence?

Kaj je nadzor uporabe umetne inteligence?

Nadzor uporabe umetne inteligence (AIUC) je varnostna in upravljavska zmogljivost, zasnovana tako, da organizacijam pomaga odkriti, razumeti in nadzorovati, kako se umetna inteligenca uporablja v celotnem podjetju.

Oglejte si nadzor uporabe umetne inteligence v praksi Raziščite vire za nadzor uporabe umetne inteligence

Nadzor uporabe umetne inteligence je krovni izraz, ki zajema različna tveganja in izzive, povezane z uporabo umetne inteligence, kot so preprečevanje izgube podatkov (DLP), zloraba ali nenamerno vedenje. Ko organizacije hitijo z integracijo umetne inteligence v vsakodnevne delovne procese, hkrati ustvarjajo nove poti za uhajanje podatkov, kršitve skladnosti in varnostne incidente. Učinkovito upravljanje tega novega ekosistema zahteva strateški pristop, ki presega preproste prepovedi in se osredotoča na varno omogočanje produktivnosti. Osrednji izziv ni več, ali naj se umetna inteligenca uporablja, temveč kako odgovorno upravljati njeno uporabo.

Hitro sprejemanje orodij umetne inteligence je temeljito spremenilo varnostni ekosistem podjetij. Zaposleni, ki si prizadevajo za povečanje produktivnosti, se pogosto obračajo na javno dostopne platforme umetne inteligence in razširitve tretjih oseb, pogosto brez vednosti ali odobritve IT in varnostnih ekip. To ustvarja pomembno slepo pego, kjer so lahko izpostavljeni občutljivi poslovni podatki, od izvorne kode in finančnih poročil do osebno določljivih podatkov (PII). Brez robustnega okvira za nadzor uporabe umetne inteligence so organizacije ranljive za številne nove grožnje, s katerimi se tradicionalna varnostna orodja ne morejo spopasti.

Širjenje obsega tveganj umetne inteligence v podjetjih

Priročnost GenAI uvaja kompleksno mrežo tveganj umetne inteligence, ki segajo daleč preko preproste zlorabe. Ta tveganja niso teoretična; gre za aktivne grožnje, ki lahko vodijo do znatnih finančnih, uglednih in regulativnih posledic. Razumevanje te nove površine napada je prvi korak k izgradnji učinkovite obrambe.

Uhajanje podatkov in napake DLP

Najbolj neposredno tveganje je izguba podatkov. Zaposleni redno kopirajo in prilepijo občutljive podatke v pozive umetne inteligence za ustvarjanje kode, pisanje osnutkov e-poštnih sporočil ali analizo podatkov. Ta dejavnost, bodisi nenamerna bodisi zlonamerna, je glavni vektor za uhajanje podatkov. Ko so podatki vneseni v javni model velikega jezika (LLM), organizacija izgubi nadzor nad njimi, kar ustvari resno nočno moro DLP (preprečevanje izgube podatkov). Tradicionalne rešitve DLP, ki običajno spremljajo omrežja in končne točke, pogosto ne pregledajo podatkov, ki se prilepijo v spletni brskalnik, zaradi česar je ta kanal popolnoma izpostavljen.

Senčna umetna inteligenca in nepooblaščena uporaba

Širjenje brezplačnih in specializiranih orodij za umetno inteligenco je privedlo do pojava »senčne umetne inteligence«, sodobne različice senčne IT. Gre za nepooblaščeno uporabo nepreverjenih aplikacij in razširitev s strani zaposlenih, ki delujejo zunaj varnostnih politik podjetja, s strani umetne inteligence. Vsaka od teh nedovoljenih platform ima svojo politiko zasebnosti in varnostno držo, kar ustvarja ogromno vrzel v upravljanju. Varnostne ekipe pogosto nimajo vpogleda v to, katera orodja se uporabljajo ali kateri podatki se delijo, zaradi česar je odzivanje na incidente skoraj nemogoče.

Nevarne integracije API-jev

Ko podjetja integrirajo zmogljivosti umetne inteligence v svoje aplikacije, ustvarjajo nove potencialne ranljivosti. Napačno konfiguriran API lahko postane odprta vrata za napadalce, da dostopajo do osnovnega modela umetne inteligence in podatkov, ki jih ta obdeluje. Te nezanesljive integracije lahko omogočijo sistematično izkoriščanje podatkov v velikem obsegu, ki pogosto ostane neopaženo dlje časa. Napadalci lahko te API-je bombardirajo tudi s poizvedbami, kar povzroči izčrpanost virov, kar vodi do upočasnitve sistema in znatnih finančnih stroškov zaradi merjenih storitev.

Tvegane razširitve, ki jih poganja umetna inteligenca

Razširitve brskalnika, ki jih poganja umetna inteligenca, predstavljajo znatna tveganja zaradi svoje pogosto preveč permisivne narave. Številne razširitve za delovanje zahtevajo dostop do vseh dejavnosti brskanja, podatkov odložišča ali piškotkov seje, zaradi česar so glavna tarča izkoriščanja. Ranljivosti v teh vtičnikih lahko vodijo do ugrabitve seje, kraje poverilnic in tihega zbiranja podatkov, kjer razširitev brez vednosti uporabnika posreduje občutljive podatke strežniku tretje osebe.

Grožnje, ki jih ustvarja umetna inteligenca

Poleg kraje podatkov se lahko umetna inteligenca sama uporabi tudi za ustvarjanje zelo sofisticiranih kibernetskih napadov. Napadalci zdaj uporabljajo GenAI za ustvarjanje prepričljivih lažnih e-poštnih sporočil, ki posnemajo legitimno komunikacijo, zaradi česar jih je veliko težje zaznati. Umetno inteligenco lahko uporabijo tudi za razvoj in odpravljanje napak zlonamerne programske opreme, ki je zasnovana tako, da se izogne ​​tradicionalnim varnostnim ukrepom, kar poveča celotno površino napada za podjetja.

Tveganje, povezano z umetno inteligenco v podjetjih, ni več teoretično, temveč je že zelo razširjeno in narašča. Senčna umetna inteligenca se izkazuje kot najpogostejše in najhujše tveganje, ki ga povzročajo zaposleni, ki zunaj nadzora IT uporabljajo neodobrena orodja in razširitve umetne inteligence. Hkrati pa uhajanje podatkov ostaja stalna grožnja, saj se občutljive informacije redno delijo prek pozivov umetne inteligence.

Ranljivosti API-jev in napadi s promptno injekcijo poudarjajo, kako integracije umetne inteligence uvajajo nove površine za tehnične napade, medtem ko tvegane razširitve brskalnikov še naprej izpostavljajo organizacije s prekomernimi dovoljenji in skritim dostopom do podatkov. Ta tveganja skupaj kažejo, da varnostni izzivi umetne inteligence zajemajo uporabnike, brskalnike, API-je in aplikacije.

Zakaj tradicionalna varnost ni zadostna za nadzor umetne inteligence

Pomanjkanje konteksta

Rešitve za preprečevanje izgube podatkov (DLP) za omrežja in končne točke običajno nimajo konteksta za razumevanje uporabnikovih namenov v brskalniku. Morda vidijo šifriran spletni promet, vendar ne morejo razlikovati med uporabnikom, ki v iskalnik prilepi neškodljivo besedilo, in uporabnikom, ki v nepooblaščeno orodje umetne inteligence prilepi občutljivo izvorno kodo.

Slepa pega brskalnika

Do GenAI se dostopa pretežno prek spletnega brskalnika, ki je postal nova meja za dostop do poslovnih aplikacij. Varnostne rešitve, ki nimajo poglobljenega vpogleda v dejavnost brskalnika, ne morejo učinkovito spremljati ali nadzorovati uporabe umetne inteligence.

Omejitve binarnih blokov/dovoljenj

Številna starejša orodja lahko blokirajo ali dovolijo dostop le do celotnega spletnega mesta. Ta pristop je za umetno inteligenco preveč zahteven. Blokiranje vseh orodij umetne inteligence zavira inovacije in produktivnost, vendar njihovo omogočanje brez varovalnih ograj prinaša tveganja. Potreben je podroben nadzor umetne inteligence, ki omogoča produktivno uporabo in preprečuje nevarna dejanja.

Prednosti nadzora uporabe umetne inteligence

Omogočite inovacije umetne inteligence brez tveganja

Nadzor uporabe umetne inteligence zaposlenim omogoča produktivno uporabo orodij umetne inteligence, hkrati pa uveljavlja varovala, ki preprečujejo tvegana dejanja. Organizacije lahko presežejo splošne prepovedi in varno sprejmejo umetno inteligenco v velikem obsegu.

Preprečite uhajanje podatkov, ki ga poganja umetna inteligenca

Z v realnem času pregledovanjem interakcij umetne inteligence AIUC pomaga preprečiti deljenje občutljivih podatkov z javnimi orodji umetne inteligence. To odpravlja kritične vrzeli, ki jih puščajo tradicionalni DLP in omrežni nadzor.

Popolna preglednost in upravljanje uporabe umetne inteligence

AIUC zagotavlja vpogled v odobrena in neodobrena orodja umetne inteligence, vključno s senčno umetno inteligenco. To omogoča dosledno izvrševanje politik, možnost revizije in močnejše upravljanje umetne inteligence v podjetjih.

Vzpostavitev robustnega upravljanja umetne inteligence:
Praktični okvir

Za reševanje teh izzivov morajo organizacije vzpostaviti celovit program upravljanja umetne inteligence. Ta okvir ni le dokument o politiki, temveč operativna strategija, ki združuje ljudi, procese in tehnologijo za učinkovito upravljanje uporabe umetne inteligence.

Temelji upravljanja umetne inteligence

Učinkovito upravljanje umetne inteligence temelji na ključnih načelih, kot so preglednost, odgovornost in stalno spremljanje. Zahteva medfunkcijski odbor s predstavniki varnostne, IT, pravne in poslovne enote, da se zagotovi uravnoteženost in praktičnost politik. Ta odbor je odgovoren za opredelitev stališča organizacije do umetne inteligence in vzpostavitev jasnih politik za njeno uporabo.

Razviti jasno politiko sprejemljive uporabe (AUP)

Zaposleni potrebujejo jasna navodila o tem, kaj je dovoljeno in kaj ne. Navodila za varno uporabo umetne inteligence (AUP) morajo izrecno navajati, katera orodja umetne inteligence so dovoljena, katere vrste podatkov se lahko uporabljajo z njimi in katere so odgovornosti uporabnika za varno uporabo umetne inteligence. Ta politika odpravlja dvoumnost in postavlja temelje za varno uvedbo umetne inteligence.

Spremljanje in upravljanje ekosistema API-jev in vtičnikov

Učinkovit okvir upravljanja umetne inteligence mora obravnavati tudi tveganja, ki jih predstavlja širši ekosistem umetne inteligence. To vključuje izvajanje kontrol na ravni API-ja za omejitev pretoka podatkov med orodji umetne inteligence in drugimi aplikacijami. Poleg tega morajo varnostne ekipe imeti možnost revidiranja razširitev brskalnika, ki jih poganja umetna inteligenca, ocenjevanja njihovih dovoljenj in blokiranja tistih, ki so neodobrene ali se štejejo za tvegane.

Uvedba zaščite pred izgubo podatkov (DLP) na ravni brskalnika

Ker se večina interakcij GenAI zgodi v brskalniku, je rešitev DLP na ravni brskalnika ključna kontrolna točka. Te rešitve lahko v realnem času pregledujejo interakcije uporabnikov, kar jim omogoča, da zaznajo, kdaj se v pozive umetne inteligence vnašajo občutljivi podatki. Na podlagi pravilnika lahko nato blokirajo dejanje, redigirajo občutljive podatke ali opozorijo varnostno ekipo, preden so podatki razkriti. To zagotavlja bistveno plast zaščite, ki je tradicionalna orodja ne dosegajo.

Dosezite popolno vidnost in odkritje

Ne moreš upravljati tistega, česar ne vidiš. Temeljni korak v vsaki strategiji nadzora uporabe umetne inteligence je temeljit popis vseh orodij umetne inteligence, ki se uporabljajo v celotni organizaciji, zlasti senčne umetne inteligence. To zahteva tehnologijo, ki lahko zagotavlja stalen pregled uporabe vseh SaaS in aplikacij umetne inteligence, vključno z orodji, do katerih dostopaš v brskalniku.

Izvedite nadzor dostopa na podlagi tveganja

Namesto blokiranja vse umetne inteligence je učinkovitejši pristop, ki temelji na tveganju. To vključuje uporabo podrobnih kontrol, ki omogočajo primere uporabe z nizkim tveganjem, hkrati pa omejujejo dejavnosti z visokim tveganjem. Podjetje lahko na primer zaposlenim dovoli uporabo javnega orodja GenAI za splošne raziskave, vendar jim prepreči lepljenje kakršnih koli podatkov, razvrščenih kot osebni podatki ali intelektualna lastnina. Ta niansiran pristop k nadzoru umetne inteligence zahteva rešitev, ki ima poglobljen vpogled v dejanja uporabnikov.

Vloga platforme vse v enem pri nadzoru uporabe umetne inteligence

Za uvedbo te vrste granularne, kontekstualno ozaveščene varnosti se organizacije vse pogosteje obračajo na rešitve, kot je LayerX. Z neposrednim delovanjem v brskalniku LayerX zagotavlja globoko preglednost in nadzor v realnem času, ki sta potrebna za upravljanje sodobnih tveganj umetne inteligence.

Predstavljajte si scenarij, v katerem zaposleni v marketingu uporablja nepooblaščeno orodje umetne inteligence za pomoč pri pripravi sporočila za javnost. Poskuša prilepiti dokument, ki vsebuje nenapovedane finančne podatke in imena strank. Tradicionalna varnostna rešitev verjetno tega dejanja ne bi opazila. Vendar pa lahko rešitev na ravni brskalnika, kot je LayerX:

Analizirajte dejanje

Zaznaj dejanje lepljenja v spletni obrazec v realnem času.

Preglejte podatke

V besedilu prepoznajte občutljive ključne besede, osebne podatke in finančne podatke.

Uveljavljanje pravilnika

Takoj blokirajte dokončanje dejanja lepljenja in preprečite, da bi podatki kdajkoli dosegli zunanji strežnik umetne inteligence.

Izobražujte uporabnika

Prikažite pojavno sporočilo, ki uporabnika obvesti o kršitvi pravilnika in ga usmeri k odobrenemu orodju umetne inteligence.

Ta pristop organizacijam omogoča upravljanje uporabe umetne inteligence, ne da bi pri tem oviral produktivnost. Statični dokument o politiki spremeni v aktivni obrambni mehanizem, ki uveljavlja nadzor umetne inteligence neposredno na točki tveganja. LayerX organizacijam omogoča revidiranje vse uporabe SaaS in GenAI, uporabo politik, ki temeljijo na tveganju, in preprečevanje uhajanja podatkov iz odobrenih in nedovoljenih orodij.

Od kaosa do nadzora v dobi umetne inteligence

Nadzor uporabe umetne inteligence je ključna disciplina za sodobno podjetje. Ne gre za omejevanje inovacij, temveč za ustvarjanje varnega okolja, kjer lahko te uspevajo. Širjenje orodij GenAI je uvedlo novo paradigmo tveganj, od uhajanja podatkov prek senčne umetne inteligence do negotovih integracij API-jev in zlonamernih vtičnikov brskalnika. Tradicionalna varnostna orodja preprosto niso opremljena za obvladovanje tega dinamičnega in na brskalnik osredotočenega ekosistema groženj.
Učinkovito upravljanje umetne inteligence zahteva novo strategijo, osredotočeno na preglednost, natančen nadzor in preprečevanje v realnem času. Z vzpostavitvijo jasnih politik, uvedbo DLP-ja na ravni brskalnika in uporabo naprednih rešitev za spremljanje in nadzor celotnega življenjskega cikla uporabe umetne inteligence lahko organizacije proaktivno upravljajo tveganja, povezana z umetno inteligenco. To jim omogoča, da uravnotežijo produktivnost z zaščito, zaposlenim pa omogočajo samozavestno in varno uporabo umetne inteligence.

Primerjava LayerX s starejšimi rešitvami v tabeli AIUC 

Nadzorujte zadnji kilometer uporabniške interakcije 
Brez sprememb uporabniške izkušnje
Zaščita pred nedovoljenim posegom / obhodom
Brez glavobolov z IT-jem
Prilagodljiv
Vse aplikacije, vsa uporabniška dejavnost, vsi podatki
Obdržite svoj brskalnik; to ne spremeni uporabniške izkušnje
Večstopenjska zaščita pred nedovoljenim spreminjanjem; kritje za vse brskalnike
Enostavna uvedba, brez sprememb infrastrukture
Enostavna namestitev brez uporabniškega pritiskov
SSE/SASE
Vpliva na šifriranje, omejena pokritost aplikacij, zahteva API-je/povezovalnike
Poveča zakasnitev; zahteva VPN/ZTNA zunaj oboda
Ranljivo za pripenjanje potrdil, VPN-je in oddaljene uporabnike
Kompleksno konfiguriranje in definiranje varnostnih pravil
Spremeni omrežje + uvedi odjemalce VPN/ZTNA na oddaljenih uporabnikih
Lokalni posrednik
Omejena vidljivost za aplikacije in kanale, ki niso HTTP
Upočasni aktivnost, zahteva veliko virov, se zlahka zlomi
Z lahkoto se zaobide z menjavo omrežij in/ali VPN-ja, tunelov itd.
Zapletena namestitev in konfiguracija programske opreme; hitro se pokvari
Linearno prilagajanje stroškov in izrabe virov; uporaba umetne inteligence se povečuje eksponentno

Primerjava LayerX s starejšimi rešitvami v tabeli AIUC 

Nadzorujte zadnji kilometer uporabniške interakcije 

SSE/SASE

Vpliva na šifriranje, omejena pokritost aplikacij, zahteva API-je/povezovalnike

Lokalni posrednik

Omejena vidljivost za aplikacije in kanale, ki niso HTTP
Vse aplikacije, vsa uporabniška dejavnost, vsi podatki

Brez sprememb uporabniške izkušnje

SSE/SASE

Poveča zakasnitev; zahteva VPN/ZTNA zunaj oboda

Lokalni posrednik

Upočasni aktivnost, zahteva veliko virov, se zlahka zlomi
Obdržite svoj brskalnik; to ne spremeni uporabniške izkušnje

Zaščita pred nedovoljenim posegom / obhodom

SSE/SASE

Ranljivo za pripenjanje potrdil, VPN-je in oddaljene uporabnike

Lokalni posrednik

Z lahkoto se zaobide z menjavo omrežij in/ali VPN-ja, tunelov itd.
Večstopenjska zaščita pred nedovoljenim spreminjanjem; kritje za vse brskalnike

Brez glavobolov z IT-jem

SSE/SASE

Kompleksno konfiguriranje in definiranje varnostnih pravil

Lokalni posrednik

Zapletena namestitev in konfiguracija programske opreme; hitro se pokvari
Enostavna uvedba, brez sprememb infrastrukture

Prilagodljiv

SSE/SASE

Spremeni omrežje + uvedi odjemalce VPN/ZTNA na oddaljenih uporabnikih

Lokalni posrednik

Linearno prilagajanje stroškov in izrabe virov; uporaba umetne inteligence se povečuje eksponentno
Enostavna namestitev brez uporabniškega pritiskov

Viri za nadzor uporabe umetne inteligence

Vodnik CISO za preprečevanje uhajanja podatkov GenAI
poročilo

Vodnik CISO za preprečevanje uhajanja podatkov GenAI

Poročilo, ki združuje kvantitativne meritve, zbrane iz globalne baze poslovnih strank LayerX, in kvalitativno analizo trendov in kršitev, povezanih z brskalniki, razkriva, kako so umetna inteligenca, SaaS in delovni tokovi identitete spremenili brskalnik v novo bojno črto tveganja za podatke, v katero tradicionalna orodja, kot so DLP, EDR in SSE, nimajo vpogleda.

Preberi več
LayerX: Nadzor uporabe umetne inteligence in preprečevanje uhajanja podatkov o umetni inteligenci
Data Sheet

LayerX: Nadzor uporabe umetne inteligence in preprečevanje uhajanja podatkov o umetni inteligenci

LayerX je celovita platforma za varnost umetne inteligence in brskalnika brez agentov, ki organizacijam pomaga preprečiti uhajanje podatkov o umetni inteligenci, saj ponuja popoln pregled in nadzor nad vsemi odobrenimi in neodobrenimi aplikacijami umetne inteligence ter preprečuje razkritje občutljivih podatkov v realnem času brez vpliva na uporabniško izkušnjo.

Preberi več
Poročilo o varnosti podatkov o umetni inteligenci in SaaS podjetja LayerX za leto 2025
poročilo

Poročilo o varnosti podatkov o umetni inteligenci in SaaS podjetja LayerX za leto 2025

To poročilo, ki temelji na telemetriji brskanja v resničnem podjetju, razkriva, kako občutljivi podatki v resnici tečejo skozi aplikacije umetne inteligence in SaaS ter zakaj običajne varnostne predpostavke ne držijo več.

Preberi več

Več o nadzoru uporabe umetne inteligence

Kaj je generativna umetna inteligenca kot varnost?
Kršitve podatkov zaradi umetne inteligence: temeljni vzroki in vpliv na resnični svet
Uhajanje informacij: Kako pozivi umetne inteligence razkrivajo občutljive podatke

Nadzor uporabe umetne inteligence – pogosta vprašanja

Kaj je nadzor uporabe umetne inteligence (AIUC) v varnosti podjetij?

Nadzor uporabe umetne inteligence (AIUC) je varnostna in upravljavska zmogljivost, ki organizacijam pomaga odkriti, razumeti in nadzorovati, kako se orodja umetne inteligence uporabljajo v celotnem podjetju. Zmanjšuje uhajanje podatkov, zlorabo in tveganja skladnosti s predpisi, hkrati pa omogoča odgovorno uvajanje umetne inteligence.

Zakaj nadzor uporabe umetne inteligence postaja nova varnostna kategorija?

Umetna inteligenca uvaja tveganja, za katera obstoječa varnostna orodja niso bila zasnovana, zlasti v delovnih procesih, ki temeljijo na brskalniku. AIUC te vrzeli odpravlja s posebnim poudarkom na interakcijah umetne inteligence, vzorcih uporabe in tveganjih izpostavljenosti podatkov.

Zakaj organizacije potrebujejo AIUC zdaj?

Tradicionalna varnostna orodja ne morejo videti ali nadzorovati uporabe umetne inteligence znotraj spletnih brskalnikov ali v sodobnih delovnih procesih umetne inteligence, kar ustvarja slepe pege, kjer lahko pride do uhajanja občutljivih podatkov, kršitve pravil skladnosti in uvedbe varnostnih tveganj. AIUC to vrzel zapolnjuje z vidnostjo in nadzorom.

Kakšna je razlika med nadzorom uporabe umetne inteligence in SSE ali CASB?

Rešitve SSE in CASB se osredotočajo predvsem na omrežni promet in dostop do aplikacij. Nadzor uporabe umetne inteligence se osredotoča na uporabniška dejanja in interakcije podatkov znotraj brskalnika, kjer se dejansko pojavlja večina tveganj, povezanih z umetno inteligenco.

Zakaj je brskalnik ključnega pomena za nadzor uporabe umetne inteligence?

Do večine orodij umetne inteligence se dostopa prek brskalnika, zaradi česar je ta glavna točka, kjer se odvijajo interakcije z umetno inteligenco. Kontrolniki na ravni brskalnika zagotavljajo kontekst in natančnost, potrebno za učinkovito upravljanje uporabe umetne inteligence.

Katere vrste tveganj umetne inteligence lahko nadzor uporabe umetne inteligence pomaga ublažiti?

AIUC pomaga pri obravnavanju tveganj, kot so uhajanje podatkov v javne storitve umetne inteligence, uporaba umetne inteligence v senci, nezanesljive integracije API-jev, tvegane razširitve umetne inteligence in grožnje, ki jih ustvarja umetna inteligenca, kot sta sofisticirano lažno predstavljanje ali avtomatizirano ustvarjanje zlonamerne programske opreme.

Ali AIUC vpliva na produktivnost uporabnikov?

AIUC je zasnovan tako, da uravnoteži varnost in produktivnost, saj omogoča nizko tvegana dejanja umetne inteligence, hkrati pa blokira ali odpravlja tvegana dejanja, namesto da bi preprosto prepovedal vso uporabo umetne inteligence. Zato ne vpliva negativno na produktivnost uporabnikov.

Na kaj naj bodo organizacije pozorne pri izbiri rešitve za nadzor uporabe umetne inteligence?

Organizacije bi morale iskati preglednost uporabe umetne inteligence, uveljavljanje na ravni brskalnika, preprečevanje izgube podatkov, nadzor razširitev in API-jev ter prilagodljivo upravljanje politik na podlagi tveganj.

Ali bo nadzor uporabe umetne inteligence vplival na zasebnost zaposlenih?

AIUC se osredotoča na spremljanje dejanj, povezanih s tveganjem in upravljanjem; večina obdelave zasebnih podatkov se dogaja lokalno v brskalniku in se ne prenaša navzven, kar zmanjšuje pomisleke glede zasebnosti in hkrati omogoča varnostni nadzor.

Ali AIUC velja samo za velika podjetja?

Čeprav je AIUC ključnega pomena za velike organizacije, lahko vsako podjetje, ki uporablja orodja umetne inteligence, zlasti tista, ki obravnavajo občutljive ali regulirane podatke, izkoristi prednosti strukturiranega upravljanja uporabe umetne inteligence.

Interakcija umetne inteligence
Varnostna platforma

Z LayerX lahko vsaka organizacija zavaruje vse interakcije z umetno inteligenco v katerem koli brskalniku, aplikaciji in integriranem razvojnem okolju (IDE) ter se zaščiti pred vsemi tveganji brskanja.

Zahtevajte Demo Glejte Demo