Odkrijte in uveljavite varnostne ograje v vseh aplikacijah z umetno inteligenco
Preprečite uhajanje občutljivih podatkov o orodjih umetne inteligence
Omejite dostop uporabnikov do nedovoljenih orodij ali računov umetne inteligence
Zaščita pred takojšnjim vbrizgavanjem, kršitvami skladnosti in drugimi kršitvami
Zaščitite brskalnike z umetno inteligenco pred napadi in izkoriščanjem
Grožnja Preprečitev uhajanja podatkov po vseh spletnih kanalih
Varen oddaljeni dostop do SaaS s strani izvajalcev in BYOD
Odkrijte in zavarujte korporativne in osebne identitete SaaS
Zaznajte in blokirajte tvegane razširitve brskalnika v katerem koli brskalniku
Odkrijte »senčni« SaaS in uveljavite varnostne kontrole SaaS
Varnostno poročilo LayerX Enterprise GenAI 2025 ponuja edinstvene vpoglede v varnostna tveganja GenAI v organizacijah.
Pregled partnerskega programa
Raziščite integracije LayerX
Poslanstvo in vodstvo LayerX
Prejemajte posodobitve o LayerX
Izvedite, katerih dogodkov se udeležujemo
Prijavite se na prosta delovna mesta
Oddajte povpraševanje
Podatkovni listi, bele knjige, študije primerov in drugo
Vsa terminologija, ki jo morate poznati
Središče razširitev brskalnika
Najnovejše raziskave, trendi in novice iz podjetij
Podcast št. 1 za varnost brskalnika
Podatki iz resničnega sveta o uporabi razširitev brskalnika v poslovnih okoljih, sprejemanju razširitev umetne inteligence in naraščajočem tveganju razširitev brskalnika z umetno inteligenco.
Številne organizacije začenjajo načrtovati proračun za projekte nadzora uporabe umetne inteligence, vendar niso prepričane, na kaj biti pozorne, zato uporabite to predlogo RFP za strukturiranje in določanje prioritet zahtev glede upravljanja umetne inteligence na ključnih področjih varnosti umetne inteligence.
Večina varnostnih paketov ne more videti, kaj se dogaja znotraj orodij umetne inteligence. Naučite se, kako oceniti rešitve za nadzor uporabe umetne inteligence na podlagi dejanskega poslovnega tveganja.
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.
Vpogledi v resnični svet iz sej brskalnika v podjetjih, ki razkrivajo skrito površino tveganja, kjer se umetna inteligenca, identiteta in podatki zbližajo
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.
Preberite, zakaj blokiranje ChatGPT ali zanašanje na starejše DLP ne uspe, in uporabite praktičen kontrolni seznam za oceno ponudnikov. V notranjosti: površina tveganja GenAI, ključni stebri (odkrivanje, spremljanje, uveljavljanje), potreba po rešitvah brez agentov, ki so izvorno v brskalniku, in ključni operativni dejavniki, kot so hitrost, upravljanje in uporabniška izkušnja.
Podrobna primerjava vodilnih ponudnikov na področju varnosti brskalnikov in njihovega delovanja v kritičnih primerih uporabe, kot so varnost podatkov GenAI, oddaljeni dostop in drugo.
Francis Odum opisuje tristopenjski model zrelosti, ki bo vodilnim varnostnim službam pomagal zavarovati brskalnik, zadnjo miljo tveganja v podjetju.
Ta bel dokument razčlenjuje presenetljive omejitve SSE-jev – in zakaj mnogi direktorji varnostne varnosti ponovno premišljujejo o svojem pristopu. Na podlagi izkušenj z uvajanjem v resničnem svetu in neuspehov primerov uporabe varnosti razkriva vrzeli, ki jih splošna modrost spregleda.
