GenAI-säkerhet avser att skydda företagsmiljöer från de framväxande riskerna med generativa AI-verktyg som ChatGPT, Gemini och Claude. Allt eftersom dessa verktyg blir alltmer användande introducerar de risker för dataläckage, efterlevnad och skugg-AI. Den här artikeln definierar GenAI-säkerhet och beskriver företagsstrategier för att säkerställa säker och ansvarsfull AI-användning.

GenAI förklarad

GenAI-säkerhet är praxisen att identifiera och mildra risker som introduceras av generativa AI-verktyg som ChatGPT, Copilot och Claude inom företagsarbetsflöden. Dessa verktyg förbättrar effektivitet och innovation men introducerar också en ny och snabbt föränderlig AI-attackyta som traditionella cybersäkerhetslösningar ofta misslyckas med att täcka. GenAI-säkerhet åtgärdar detta gap genom att hantera exponering för känslig data, tillämpa organisationsomfattande AI-användningspolicyer och upptäcka osäkert, icke-kompatibelt eller skadligt AI-beteende. Det kombinerar tekniska skyddsåtgärder som dataförlustförebyggande åtgärder (DLP), webbläsarbaserad övervakning och åtkomstkontroller med robusta AI-styrningsramverk i linje med företagets policyer och regelverk. Till skillnad från AI-utvecklingssäkerhet, som fokuserar på att säkra modellutbildning och infrastruktur, skyddar GenAI-säkerhet användningslagret, där anställda interagerar med externa AI-verktyg, vilket säkerställer säkert, policyanpassat och ansvarsfullt AI-skydd för företaget.

Primära risker med GenAI i företaget

I takt med att organisationer accelererar införandet av generativa AI-verktyg måste de också hantera en ny kategori av hot. Dessa risker uppstår inte bara från skadliga aktörer, utan från hur generativ AI interagerar med data, användare och externa miljöer. Nedan följer de mest angelägna AI-sårbarheterna och säkerhetsriskerna som företag behöver hantera.

1. Immateriella rättigheter och exponering för konfidentiella data

En av de mest omedelbara och kritiska GenAI-riskerna är AI-dataläckageAnställda klistrar ofta in konfidentiell information som kunders personliga identifikation, källkod, affärsplaner eller ekonomiska prognoser i GenAI-verktyg som ChatGPT utan att inse konsekvenserna. Dessa uppmaningar kan lagras, bearbetas eller användas för vidareutbildning, vilket skapar en permanent förlust av kontrollen över dessa data. Även när leverantörer hävdar att de inte utbildar indata kan informationen fortfarande cachas eller loggas in i sessionshistoriken, vilket lämnar dörren öppen för intrång eller missbruk.

ExempelvisEn medlem i ekonomiteamet använder ChatGPT för att generera en sammanfattning och klistrar in ett kalkylblad med intäktsdata för fjärde kvartalet i prompten. Den finansiella informationen kan nu lagras av modellleverantören eller potentiellt exponeras i framtida frågor från andra användare.

2. Överträdelser av regelverk och efterlevnad

Oövervakad GenAI-användning kan lätt leda till brott mot dataskyddsföreskrifter som GDPR, HIPAA, PCI DSS, eller CCPADessa lagar kräver strikt hantering av personuppgifter, hälsouppgifter eller betalningsuppgifter, något som de flesta AI-verktyg från tredje part inte är kontraktuellt eller arkitekturmässigt förberedda för att säkerställa.

ExempelvisEn vårdgivare använder en AI-skrivassistent för att utarbeta en patientvårdssammanfattning, inklusive sjukdomshistoria. Även en enda prompt som innehåller PHI (skyddad hälsoinformation) som delas med ett externt AI-verktyg kan vara en anmälningspliktig HIPAA-överträdelse, vilket riskerar böter och skadat rykte. I hårt reglerade sektorer kan bara en sådan incident leda till ihållande granskning från tillsynsmyndigheter och revisorer.

Företag måste behandla AI-uppmaningar som utgående kommunikation och tillämpa samma AI-policy och datastyring noggrannhet för att hålla sig till reglerna.

3. Användning av skugg-AI

Anställda använder ofta personliga konton eller obehöriga AI-verktyg utan IT-kunskap skapar skugg-AI-miljöer. Även om skugg-AI ofta är välmenande och har blivit djupt inbäddad i arbetsflöden för att öka produktiviteten, hamnar de utanför säkerhetspolicyer och saknar övervakning eller loggning, vilket gör dem till grogrund för regelöverträdelser och AI-dataläckor och en blind fläck för säkerhets- och dataskyddsteam.

ExempelvisEtt säljteam börjar använda en konsumentversion av ChatGPT för att utarbeta kundförslag. Med tiden börjar de mata in prissättningsstrategier, avtalsvillkor och interna prestationsmått, vilka ingen skyddas av företags-DLP-verktyg.

4. Riskabla plugins och tillägg från tredje part

AI-drivna webbläsartillägg och plugins introducerar allvarliga AI-sårbarheter på grund av alltför tillåtande design. Många har tillgång till all surfaktivitet, urklippsdata eller sessionscookies för att fungera, vilket gör dem attraktiva mål för utnyttjande. 

Riskerna inkluderar:

  • AI-injektionsattackerSkadliga webbplatser eller skript manipulerar plugin-prompter för att extrahera eller läcka data.
  • SessionskapningInsticksprogram med åtkomst till sessionstokens kan utnyttjas för att utge sig för att vara användare.
  • Tyst datainsamlingTillägg kan läsa eller överföra data utan användarens medvetenhet.

De flesta plugins skapas av tredje part och genomgår eventuellt inte samma säkerhetsgranskning som interna verktyg. Okontrollerad användning av plugins kan resultera i okontrollerad dataexfiltrering och exponera reglerad information för okända aktörer, vilket utgör en stor generativ AI-datarisk för företaget.

ExempelvisEtt AI-sammanfattningstillägg som installerats av en användare har behörighet att läsa varje flik. En angripare utnyttjar en brist i plugin-programmet för att extrahera känslig CRM-data som användaren har sett utan att någonsin utlösa en traditionell DLP- eller antivirusvarning.

5. Erosion av den inre säkerhetsställningen

Oövervakad AI-användning försvagar företagets övergripande säkerhetsställning. När anställda använder offentliga AI-verktyg via ohanterade webbläsare eller personliga konton kringgår känsliga data traditionella säkerhetskontroller som brandväggar, endpoint-skydd eller molnbaserad DLP. Säkerhetsteam förlorar insyn i hur och var data hanteras. Med tiden urholkar detta organisationens förmåga att upptäcka intrång, upprätthålla granskningsberedskap och genomdriva säkerhetspolicyer, vilket gör verksamheten sårbar för både interna och externa hot. Dessa säkerhetsdöda fläckar ge angripare eller slarviga insiders en väg att utnyttja data utan att utlösa standardförsvar – vilket gör generativ AI-säkerhet en brådskande prioritet.

Exempelvis:

Anställda som använder GenAI-verktyg som ChatGPT på personliga enheter delar kunddata som aldrig berör företagets infrastruktur, vilket gör den osynlig för IT- och compliance-team.

6. Operativa och juridiska störningar

Dataexponering via GenAI-verktyg kan utlösa rättsliga förfaranden, revisioner och interna utredningar, vilket omdirigerar resurser och stör den dagliga verksamheten genom att försena projekt, och skapar intern friktion mellan team som söker ansvarsskyldighet och riskreducering. Utöver ekonomiska förluster från det brutna avtalet kan organisationen också ställas inför rättsliga anspråk, straffavgifter eller skiljeförfaranden. 

Exempelvis:

Ett tillverkningsföretag upptäcker att känsliga leverantörsvillkor har matats in i ChatGPT och möjligen läckts ut. Inköpsteam tvingas omförhandla kontrakt, medan juridiken hanterar leverantörsförfrågningar och ansvarsbedömningar.

Dessa risker belyser varför traditionella säkerhetskontroller inte längre räcker till i den generativa AI:ns tidsålder. Från AI-dataläckor och skugg-AI till regelöverträdelser och plugin-baserade hot måste organisationer ompröva hur de övervakar, styr och säkrar AI-användningen i hela företaget. För att fördjupa dig i dessa föränderliga hot och hur man hanterar dem, läs hela artikeln på Generativa AI-risker.

Vad driver expansionen av AI-attackytor i företag?

Den snabba ökningen av generativ AI har fundamentalt omformat hotbilden för företag. Det som en gång var en tydligt definierad perimeter är nu uppdelat av en växande konstellation av AI-drivna verktyg, plugins och molnbaserade arbetsflöden. Dessa tekniker ökar produktiviteten – men de utökar också dramatiskt AI-attackyta, vilket introducerar nya säkerhetsmässiga blinda fläckar som traditionella försvar aldrig var utformade för att hantera.

Explosion av AI-verktyg och AI-integrerade SaaS-appar

GenAI är inte lika med ChatGPT. Faktum är att mycket har förändrats sedan ChatGPT släpptes i november 2022. Sedan dess har GenAI-ekosystemet utvecklats i en aldrig tidigare skådad takt. Nya modeller och AI-drivna verktyg dyker upp varje vecka och månad, och vart och ett erbjuder fler funktioner och framsteg än det förra. Innovationen accelererar så snabbt att den, enligt Gartner, avsevärt överträffar takten för någon annan teknik. 

Företag integrerar generativ AI i varje lager av stacken. Från AI-copiloter inbäddade i utvecklarmiljöer till automatiserade assistenter i CRM-plattformar kan den genomsnittliga medarbetaren nu interagera med flera AI-system dagligen. SaaS-leverantörer från Notion och Slack till Salesforce och Microsoft 365 har alla lanserat AI-integrerade funktioner utformade för att förbättra arbetsflödets effektivitet. För användare blir AI-drivna förbättringar en standardförväntning snarare än ett bekvämt tillägg. GenAI har blivit en integrerad del av arbetsplatsen. Men samma integrationer ger ofta bred åtkomst till intern data, dokument, kalendrar och konversationer.

Denna spridning av SaaS AI-verktyg innebär att organisationer nu måste säkra en mångfald av externa plattformar som ofta tar emot känslig information utan konsekvent loggning, åtkomstkontroll eller insyn. Varje ny integration skapar en potentiell vektor för AI-dataexponering, särskilt när standardinställningarna prioriterar användbarhet framför säkerhet.

Webbläsare är de nya AI-arbetsytorna

Till skillnad från traditionella företagsapplikationer som fungerar som dedikerade skrivbordsapplikationer, sker de flesta GenAI-interaktioner via webbläsare. De flesta AI-verktyg som ChatGPT, Claude och Gemini nås via webbläsaren. Denna webbläsarbaserade modell är praktisk men introducerar unika funktioner. webbläsarens AI-risker såsom MITM-attacker (Man-in-the-middle) tokenstöld, eller till och med utnyttjande av webbläsartillägg, blir möjliga om sessionen inte isoleras korrekt.

Traditionella säkerhetsverktyg, som utformats för äldre företagsapplikationer och kontrollerade miljöer, är dåligt utrustade för att inspektera eller kontrollera AI-interaktioner i dynamiska webbläsarsessioner. De kan inte skilja mellan säkra och osäkra inmatningar, användning av personliga kontra företagskonton, eller upptäcka känsliga data som kopieras och klistras in i LLM-prompter. Användare kan till exempel enkelt klistra in känsliga finansiella företagsdata i ChatGPT eller ladda upp proprietär källkod utan att utlösa säkerhetsvarningar. Denna brist på realtids-, kontextmedveten insyn och kontroll på webbläsarnivå skapar betydande risker, vilket tvingar företag att ompröva sina säkerhetsstrategier på en AI-förstärkt arbetsplats.

AI-drivna produktivitetstillägg

Webbläsartillägg som drivs av generativ AI, såsom AI-sammanfattningar, skrivassistenter eller mötesanteckningsskrivare, kräver ofta alltför många behörigheter. Dessa inkluderar åtkomst till sidinnehåll, cookies och ibland tangenttryckningar. Många skapas av tredjepartsutvecklare med begränsad eller ingen säkerhetsövervakning.

Dessa tillägg öppnar dörren till AI-injektionsattacker, tyst dataskrapning, eller session kapning, särskilt när de installeras på ohanterade slutpunkter. När de väl är installerade fungerar de tyst, interagerar med användardata i realtid och överför den till externa API:er, ofta bortom räckhåll för traditionella säkerhetsverktyg.

API-anslutna arbetsflöden i molnet

I molnbaserade miljöer bäddas AI-funktioner i allt högre grad in i automatiserade arbetsflöden via API:er. Utvecklare kan koppla LLM:er till CI/CD-pipelines, kundtjänstflöden eller databehandlingspipelines, och skickar ofta strukturerad eller ostrukturerad data till tredjeparts AI-modeller för sammanfattning, översättning eller klassificering.

Detta skapar en i stort sett osynlig AI-attackyta, där känslig data flödar till och från AI-tjänster utan att skannas eller filtreras ordentligt. API-slutpunkter kan också utnyttjas för att injicera angripande data, stjäla intern data eller utföra AI-säkerhetsattacker om de inte valideras korrekt.

Observerbarhetsutmaningen

En stor utmaning i att säkra detta nya AI-drivna landskap är brist på observerbarhet i realtidTraditionella säkerhetsverktyg upptäcker inte automatiskt AI-uppmaningar, spårar inte användningen av AI-verktyg eller identifierar kontexten för dataflöden inom webbläsarsessioner eller API-interaktioner. Som ett resultat är organisationer blinda för hur, var och när data kommer in i eller lämnar AI-lagret. 

 

För att skydda mot moderna AI-säkerhetsriskerOrganisationer behöver insyn i varje interaktion mellan användare och AI – oavsett om det sker i en webbläsarflik, en SaaS-integration eller ett moln-API-anrop. Utan kontinuerlig övervakning, styrning och tillämpning blir AI-lagret en oövervakad gateway för känslig data att läcka, flytta eller utnyttja.

Webbläsarbaserad DLP och osäker plugindesign i GenAI-ekosystem

I takt med att företagsanvändning av generativ AI accelererar har webbläsaren blivit en central åtkomstpunkt där anställda interagerar med verktyg som ChatGPT, Microsoft Copilot och hundratals AI-drivna tillägg. Men med denna förändring följer ett akut behov av att ompröva traditionell dataförlustprevention (DLP). Webbläsar-DLP håller på att framstå som ett viktigt säkerhetslager för att övervaka och kontrollera AI-användning i miljöer som alltmer är beroende av Chrome-tillägg, SaaS-appar och webbintegrerade plugins.

Varför DLP på webbläsarnivå är viktigt i GenAI-eran

Till skillnad från traditionella applikationer är GenAI-verktyg till stor del webbaserade och används ofta utanför godkända plattformar. Anställda använder ofta webbläsartillägg eller webbappar för att generera kod, innehåll eller insikter. Denna användning kringgår äldre DLP-verktyg som fokuserar på slutpunkter, e-post eller nätverkstrafik och skapar blinda fläckar i AI-dataskydd.

Webbläsarbaserade DLP-lösningar åtgärdar dessa brister genom att inspektera användarinteraktioner i webbläsaren i realtid. Detta gör det möjligt för organisationer att upptäcka när känsliga data som källkod, klientregister eller finansiella dokument kopieras, skrivs eller laddas upp till AI-prompter. I kombination med policytillämpning gör detta det möjligt för organisationer att blockera, redigera eller varna för riskabelt beteende innan data exponeras.

Den dolda risken med osäkra AI-plugins och tillägg

AI-webbläsartillägg som aktiverar eller förbättrar AI-funktionalitet är särskilt problematiska. Många är utformade med breda behörigheter för att komma åt urklippsdata, manipulera sidinnehåll eller fånga upp inmatningar. Utan ordentlig granskning introducerar dessa tillägg plugin-baserad dataläckage och andra allvarliga risker, såsom:

  • Session kapning – Skadliga insticksprogram kan samla in autentiseringscookies och ge angripare åtkomst till SaaS-appar eller interna system.
  • AI-injektionsattacker – Tillägg kan modifiera promptinmatningar eller svar, injicera skadliga kommandon eller ändra utdata på sätt som går obemärkt förbi.
  • Tyst dataexfiltrering – Vissa plugins loggar användarinteraktioner eller visar innehåll och skickar det till tredjepartsservrar utan användarens vetskap.

Risken är inte hypotetisk. År 2023 upptäcktes ett populärt ChatGPT-tillägg med över 10,000 XNUMX installationer stjäla Facebook-sessionstokens, vilket visar hur Risker med GenAI-förlängning kan eskalera till fullskaliga säkerhetsincidenter.

Dataläckage mellan plugins

AI-webbläsarplugins kräver ofta breda behörigheter för att komma åt sidinnehåll, inmatningsfält, urklipp eller bakgrundsprocesser. När flera tillägg körs i samma webbläsare kan dessa behörigheter överlappa varandra, vilket skapar oavsiktliga vägar för dataexponering.

Till exempel kan en skrivassistent bearbeta dokumentinmatningar medan ett separat plugin använder samma DOM eller lokala lagring. Utan strikt dataisolering, känsligt innehåll kan oavsiktligt flöda mellan plugins även när ingen av dem är skadlig. 

Denna risk ökar med bakgrundsprocesser och delade API:er, där ett plugin kan fungera som en brygga för att sippra data från ett annat. Därför suddar samexisterande GenAI-tillägg ut datagränser, vilket gör plugin-isolering och webbläsarbaserad DLP avgörande.

Begränsningar i webbläsarappbutiker

Chrome- och Edge-tilläggsbutiker prioriterar konsumentåtkomst, inte företagssäkerhet. De saknar djupgående behörighetsgranskningar, säkra utvecklingsstandarder och övervakning efter publicering. Detta möjliggör skadliga eller överdrivet tillåtande GenAI-plugins att förbli aktiva tills de flaggas av användare eller forskare. Många är byggda av okända utvecklare med ogenomskinliga datarutiner, men får ändå tillgång till kritiska arbetsflöden. Webbläsarappbutiker är inte en betrodd grindvakt. Företag måste förveterinär, kontroll och övervakning AI-plugins själva.

Tillämpa nollförtroendeprinciper på AI-tillägg

Tillämpa a Nollförtroende en inställning till webbläsartillägg är avgörande, särskilt i miljöer med flitig användning av GenAI. Precis som företag granskar appar, användare och enheter, plugins måste som standard behandlas som otillförlitliga.

Detta betyder:

  • Validerar utgivarens äkthet före installation
  • Granska behörighetsområden för att undvika överskridande (t.ex. urklipp, DOM, bakgrundsåtkomst)
  • Övervakar plugin-beteendet kontinuerligt, även efter godkännande

I GenAI-arbetsflöden, där plugins ofta använder känslig textinmatning, hjälper den här metoden till att förhindra tyst dataexfiltrering och missbruk av privilegier. Inget plugin bör implicit litas på av företag. Istället måste de behandla var och en som en potentiell risk och upprätthålla åtkomst med minst privilegier, identitetsverifieradDenna säkerhetsstrategi på flera nivåer säkerställer att företag kan dra nytta av produktivitetsvinsterna med GenAI utan att riskera plugin-baserade komprometter eller obehörig dataöverföring.

Varför AI-styrning är central för säkerhet

I takt med att generativa AI-verktyg integreras i de dagliga arbetsflödena i verksamheten är utmaningen för säkerhetsledare inte längre huruvida AI ska tillåtas, utan hur man kontrollerar den på ett ansvarsfullt sätt. Det är här... AI-styrning blir central för företagssäkerhet och tillhandahåller ramverket för att säkerställa säker AI-användning, balansera innovation med riskhantering och möjliggöra produktivitet utan att kompromissa med dataintegritet, efterlevnad eller förtroende.

I grund och botten samordnar AI-styrning säkerhets-, juridik- och efterlevnadsteam kring en gemensam AI-policy som tillhandahåller ett strategiskt och operativt ramverk som behövs för att kontrollera hur AI-verktyg nås, används och övervakas, vilket säkerställer företagsberedskap i takt med att AI-implementeringen ökar. Ramverket måste inkludera: 

1. Skapande av policyer för AI-användning

Effektiv AI-styrning börjar med en tydlig AI-användningspolicy som definierar vilka verktyg som är godkända, vilka data som kan användas och var AI är lämpligt eller begränsat. Det eliminerar tvetydigheter, sammanför intressenter och lägger grunden för säker och kompatibel AI-implementering i alla team.

2. Rollbaserad åtkomst till AI-verktyg

Rollbaserade åtkomstkontroller (RBAC) säkerställer att anställda endast använder AI-verktyg som är lämpliga för deras roller, vilket möjliggör produktivitet samtidigt som känsliga data skyddas. Det bygger på principen att inte alla anställda behöver eller bör ha tillgång till samma AI-funktioner eller datamängder för sitt arbetsområde. Utvecklare, marknadsförare och juridiska team etc. får alla skräddarsydd åtkomst, vilket minskar risker och förhindrar missbruk. Dessa kontroller förhindrar oavsiktligt missbruk samtidigt som de stöder legitima produktivitetsbehov baserat på affärsfunktion och riskprofil.

3. Användningsgodkännanden och undantagshantering

Ramverk för AI-styrning bör också inkludera arbetsflöden för att hantera undantag och särskilda användningsfall. Om en anställd eller ett team behöver åtkomst till ett begränsat AI-verktyg eller användningsfall:

  • De bör lämna in en formell begäran.
  • Begäran bör genomgå en riskgranskningsprocess som involverar säkerhets- eller efterlevnadsintressenter.
  • Tillfällig åtkomst kan beviljas under specifika skyddsräcken, såsom ytterligare övervakning eller manuell granskning av utdata.

Detta system av användningsgodkännanden och undantagshantering säkerställer flexibilitet utan att offra tillsyn.

4. Centraliserad loggning och granskning av AI-interaktioner

Styrning handlar inte bara om att definiera vad som är tillåtet utan också om att säkerställa insyn i vad som faktiskt händer. Centraliserad loggning av interaktioner med AI-verktyg ger den granskningsbarhet som krävs för både intern ansvarsskyldighet och extern efterlevnad.

Detta inkluderar registrering av prompt- och svarshistorik, insamling av metadata som användar-ID, sessionstid och webbläsarkontext etc. Dessa register hjälper till att upptäcka missbruk, utreda incidenter och förfina policyer över tid.

5. Övervakning av policyöverträdelser eller avvikande beteende

För att sluta slingan mellan policy och skydd måste AI-styrning kombineras med realtidsövervakning. Säkerhetsteam behöver system som kan:

  • Identifiera prompter som innehåller begränsad data (t.ex. nyckelord, regex-mönster).
  • Flagga eller blockera obehörig användning av AI-verktyg i webbläsaren eller på ohanterade enheter.
  • identifiera anomalt beteende, såsom för ofta uppmaningar, ovanliga åtkomsttider eller oväntad plugin-aktivitet.

Genom att kontinuerligt övervaka policyöverträdelser omvandlas styrningen från ett statiskt dokument till ett aktivt, adaptivt säkerhetslager.

Anpassning av styrning till ett snabbt föränderligt AI-landskap

Befintliga styrningsramverk som ISO/IEC 42001 (AI Management Systems) och NIST:s ramverk för AI-riskhantering ger användbara utgångspunkter, men de måste anpassas för att ta hänsyn till den unika takten och beteendet hos GenAI-verktyg. Dessa verktyg fungerar inte som traditionell programvara; de utvecklas i realtid, bearbetar oförutsägbara indata och konsumeras ofta via konsumentvänliga gränssnitt.

Därför måste AI-styrning vara iterativ och dynamisk. Den bör ses över ofta, återspegla verkliga användningsmönster och utvecklas i takt med AI-kapacitet och hotinformation. 

Styrning: Bryggan mellan möjliggörande och skydd

Sammanfattningsvis är AI-styrning bindväven mellan ansvarsfull AI-aktivering och skydd på företagsnivå. Den säkerställer att AI-verktyg inte bara är tillåtna utan används säkert, etiskt och i full överensstämmelse med interna och externa krav. Utan en formell styrningsstruktur står företag inför en fragmenterad miljö där anställda fritt experimenterar med ChatGPT, Copilot och andra verktyg – ofta genom att klistra in känsliga data i offentliga modeller eller använda okontrollerade plugins. Detta öppnar dörren för regelöverträdelser, dataläckor och oövervakat AI-beslutsfattande som kan påverka verksamheten eller rättslig ställning. Därför, i takt med att GenAI fortsätter att utvecklas, måste styrningen förbli flexibel, verkställbar och djupt integrerad i organisationens bredare säkerhetsarkitektur.

Bästa praxis för GenAI-säkerhet

  • Kartlägg all AI-användning i organisationen

Det första steget i att hantera GenAI-risker är att kartlägga hur det används i hela företaget. Som en del av denna kartläggningsprocess måste organisationer övervaka:

  • Vilka GenAI-verktyg används? Åtkoms de via webbappar, webbläsartillägg eller fristående programvara?
  • Vem använder dem? Är de inom FoU, marknadsföring, ekonomi eller andra avdelningar?
  • Vad använder de GenAI till? Uppgifter som kodgranskningar, dataanalys och innehållsgenerering?
  • Vilken typ av data matas in i dessa verktyg?  Exponerar anställda kod, känslig affärsdata eller personligt identifierbar information?

När du har svar på dessa frågor kan du börja bygga en tydlig användningsprofil, identifiera högriskområden och skapa en plan som möjliggör produktivitet samtidigt som dataskydd säkerställs.

  • Implementera rollbaserad åtkomst och förhindra personliga konton

Ansök rollbaserade åtkomstkontroller för att begränsa exponering baserat på arbetsfunktion och risk för datakänslighet. Utvecklare kan behöva tillgång till AI-kodassistenter, medan juridiska eller finansiella team kan kräva restriktioner på grund av hantering av känsliga uppgifter. Använd godkännandearbetsflöden för undantag, vilket möjliggör flexibilitet under styrningsövervakning. 

För att hålla känslig information borta från osäkra LLM-hyresgäster bör organisationer blockera personliga inloggningar och kräva åtkomst via företagskonton som har säkerhetsfunktioner som privata hyresgäster, noll utbildningsåtaganden, strikta datalagringskontroller och starkare integritetsskydd.

  • Implementera AI DLP på webbläsarnivå

Generativa AI-verktyg nås huvudsakligen via webbläsaren, vilket gör AI DLP på webbläsarnivå en kritisk kontrollpunkt. Webbläsarbaserade verktyg för att förebygga dataförlust kan:

  • Upptäck när känsliga uppgifter matas in i AI-uppmaningar
  • Blockera eller redigera reglerad information i realtid
  • Tillhandahåll logginteraktioner för efterlevnad och granskningsberedskap

Webbläsarbaserade DLP-kontroller är viktiga för att övervaka AI-användning som kringgår traditionella slutpunkts- eller nätverkssäkerhetsverktyg.

  • Övervaka och kontrollera AI-tillägg

AI-drivna webbläsartillägg introducerar risker genom överdriven åtkomst till webbsidor, tangenttryckningar och sessionsdata. Tillämpa AI-tilläggskontrollpolicyer som:

  • Begränsa installation av icke-godkända eller okända plugin-program
  • Granska tillägg som används och utvärdera deras behörigheter
  • Blockera tillägg med överdriven åtkomst till företagsapplikationer

Granska plugin-beteendet kontinuerligt för att upptäcka avvikande aktivitet eller tyst datainsamling.

  • Utbilda anställda om säker AI-användning

Säkerhetsmedvetenhetsprogram i företag måste även inkludera utbildningar för säker användning av GenAI. Organisationer måste utbilda anställda i att:

  • Förstå vilken data som aldrig bör delas med AI-verktyg.
  • Använd godkända plattformar och följ policyriktlinjerna.
  • Rapportera misstänkt felaktig användning eller obehöriga verktyg.

Gör AI-säkerhet till en del av regelbundna utbildningscykler för att förstärka ansvarsfullt beteende i takt med att AI-verktyg utvecklas.

Verkliga effekter av dålig GenAI-säkerhet

Även om GenAI-verktyg som ChatGPT kan öka produktiviteten, har deras missbruk eller osäkra distribution redan lett till betydande intrång, efterlevnadsöverträdelser och ryktesskador. Svag AI-styrning, alltför tillåtande tillägg och icke-sanktionerad verktygsanvändning har visat sig vara viktiga bidragsgivare till säkerhetsbrister i verkliga världen, vilket betonar varför GenAI-riskhantering inte längre är valfri.

1. Källkodsexponering hos Samsung

I början av 2023 skapade Samsung rubriker efter att ingenjörer klistrade in proprietär källkod i ChatGPT för att felsöka fel. Även om avsikten var att förbättra produktiviteten var effekten omedelbar: mycket konfidentiell kod exponerades potentiellt för OpenAI:s modeller och lagringssystem. Denna incident utlöste ett internt förbud mot ChatGPT och föranledde en företagsomfattande granskning av användningen av AI-verktyg.

Takeaway: Även en välmenande användning av GenAI kan leda till oåterkallelig dataförlust om korrekta användningsgränser inte definieras och upprätthålls.

2. Missbruk av ChatGPT leder till efterlevnadsutredning hos DWS Group

DWS Group, ett dotterbolag till Deutsche Banks kapitalförvaltning, utreddes efter att anställda använt ChatGPT för investeringsanalys och kundkommunikation. Tillsynsmyndigheter flaggade detta som ett regelbrott och noterade att finansinstitut måste granska AI-verktyg och säkerställa att resultaten uppfyller regelverkets noggrannhet och standarder för datahantering.

Inverkan: Myndighetsgranskning, ryktesrisk, skärpning av efterlevnadspolicyer.

3. Teleperformance – Dataskyddsproblem gällande AI-övervakningsverktyg

Teleperformance, en global kundtjänstleverantör, granskades för att ha använt AI-drivna övervakningsverktyg för att övervaka anställda hemma. Verktygen visade sig samla in personliga och känsliga uppgifter, inklusive videofilmer, utan vederbörligt samtycke eller skyddsåtgärder från användarna. Dataskyddsmyndigheterna kritiserades. AI missbruk och etiska problem.

Inverkan: Offentlig motreaktion, dataskyddsrevisioner och operativa förändringar i implementeringen av AI-verktyg.

4. AI-hallucinationer leder till juridisk risk

Ett internationellt konsultföretag drabbades av ryktesförluster när ett generativt AI-verktyg som användes för intern forskning returnerade felaktig information i en kundvänd leverans. Det hallucinerade innehållet, som presenterades som fakta, ledde till en skadad kundrelation och förlust av avtal.

Takeaway: Generativ AI-påverkan sträcker sig bortom säkerhet eftersom verktyg som genererar felaktiga eller vilseledande resultat kan orsaka anseende-, operativa och juridiska skador om de används utan ordentlig granskning.

5. Ökad IT-arbetsbörda från utbredningen av skugg-AI-verktyg

I avsaknad av centraliserade kontroller använder anställda ofta obehöriga AI-verktyg och plugins för att öka produktiviteten. Denna spridning belastar IT-team med att spåra, utvärdera och minska okända risker.

Exempelvis: Ett Fortune 500-företag upptäckte över 40 icke-godkända AI-verktyg som aktivt används över olika avdelningar, alla med olika åtkomstnivåer och oklara datahanteringspraxis.

Inverkan: Ökade IT-kostnader, fragmenterat risklandskap, akut behov av styrning.

6. Säkerhetsincidenter via skadliga tillägg eller plugins

GenAI-webbläsartillägg kan medföra risker för AI-injektion, tyst dataåtkomst eller sessionskapning, särskilt när de är alltför tillåtande eller inte granskas av säkerhetsteam.

Exempelvis: Ett ChatGPT-tillägg i Chrome Web Store upptäcktes stjäla Facebook-sessionscookies, vilket gav angripare fullständig åtkomst till kontot.

Inverkan: Kontoövertaganden, intrång på webbläsarnivå, urholkning av användarförtroende.

Utan stark GenAI-säkerhet och styrning riskerar företag mer än bara tekniska sårbarheter. De står inför juridiska, anseendemässiga och operativa konsekvenser. Att proaktivt hantera dessa risker med kontroller på användningsnivå, DLP och rollbaserad styrning är avgörande för att möjliggöra säker och produktiv AI-implementering.

Hur LayerX säkrar GenAI-användning

I takt med att företag anammar GenAI-verktyg blir utmaningen att skydda känslig data från oavsiktlig exponering brådskande. Traditionella säkerhetsverktyg byggdes inte för den dynamiska, webbläsarbaserade karaktären hos GenAI-interaktioner. Det är här LayerX kliver in – och levererar specialbyggda, webbläsarbaserade försvar som ger realtidsinsikt, kontroll och skydd mot oavsiktliga dataläckor utan att kompromissa med produktiviteten.

  • Realtids-DLP för webbläsare för AI-uppmaningar

Kärnan i LayerX lösning är dess DLP-funktion (Data Loss Prevention). Till skillnad från äldre DLP-verktyg som fungerar på nätverks- eller slutpunktsnivå integreras LayerX direkt i webbläsaren – det primära gränssnittet för AI-verktyg som ChatGPT. Detta gör det möjligt att inspektera och kontrollera användarinmatning i realtid, innan data någonsin lämnar företagets perimeter. LayerX upptäcker känsliga data som PII, källkod, finansiella detaljer eller konfidentiella dokument när användare försöker klistra in eller skriva in dem i ChatGPT. Sedan tillämpas policybaserade åtgärder, såsom borttagning, varningsmeddelanden eller direkt blockering.

ResultatKänsliga data stoppas vid källan, vilket förhindrar oavsiktlig eller obehörig exponering utan att avbryta användarens arbetsflöde.

  • Generativ AI-övervakning och skugg-AI-synlighet

LayerX ger fullständig insyn i alla GenAI-verktyg, webbplatser och SaaS-appar som användare har åtkomst till, oavsett om de är sanktionerade eller skuggbaserade. Genom att kontinuerligt övervaka webbläsaraktivitet identifieras vem som använder vilka AI-verktyg och genom vilka konton – företagskonton, SSO-konton eller personliga konton. Det upptäcker också vilken typ av data som matas in, oavsett om de skriver uppmaningar, klistrar in kunddata eller laddar upp känsliga filer. 

Resultat: Detta gör det möjligt för säkerhetsteam att upptäcka obehörig användning, eliminera skugg-AI, övervaka interaktioner med känsliga data, identifiera högriskbeteenden och vidta korrigerande åtgärder innan en dataincident inträffar.

  • Detaljär, kontextmedveten policytillämpning

Med LayerX kan företag definiera kontextmedvetna policyer anpassade för AI-användningsfall. Policyer kan tillämpas på webbläsarnivå baserat på användarroll, appkontext, datatyp och sessionsattribut. Policyer kan till exempel tillåta marknadsföringsteam att använda ChatGPT för innehållsgenerering samtidigt som de blockerar inlämning av kunddata eller interna dokument. Utvecklare kan tillåtas testa kodavsnitt men inte dela källkodsdatabaser. LayerX tillämpar policybaserade åtgärder, såsom borttagning av text, varningsmeddelanden för att varna användare när de är på väg att bryta mot en policy eller direkt blockering.

ResultatAI-aktivering och AI-skydd för företag, vilket säkerställer ansvarsfull användning utan att begränsa innovation.

  • Styrning av plugin- och tillägg

LayerX skyddar även mot riskabla AI-plugin-interaktioner, som i tysthet kan exfiltrera promptinnehåll till tredjeparts-API:er. Den identifierar och kategoriserar AI-webbläsartillägg och plugin-program efter risknivå, källa och funktionalitet. Den övervakar och styr även plugin-beteendet, vilket ger administratörer möjlighet att godkänna, blockera eller begränsa plugin-program baserat på deras datahanteringspraxis. 

ResultatFöretag minskar sin exponering för plugin-baserade sårbarheter och tillämpar starkare AI-datastyrning i hela organisationen.

Slutsats: Möjliggör säker, skalbar AI i hela företaget med LayerX

Generativ AI är här för att stanna och den omformar hur arbete utförs i alla organisationer. Men utan rätt skyddsåtgärder kan GenAI-verktyg som ChatGPT snabbt förvandlas från produktivitetshöjare till risker för dataläckage. LayerX ger företag möjlighet att anamma AI med tillförsikt, med den synlighet, kontroll och det skydd som behövs för att hålla känsliga data säkra, användarvänliga och riskerna under kontroll. Oavsett om du kämpar mot skugg-AI, tillämpar AI-användningspolicyer eller förhindrar dataläckor i realtid, levererar LayerX säkerhetsgrunden för säker och skalbar AI-implementering. 

Låt inte AI-innovation överträffa din säkerhetsstrategi. Använd LayerX idag och förvandla AI från en risk till en konkurrensfördel.

Begär en demonstration för att se LayerX i aktion.