Upptäck och tillämpa säkerhetsräcken på alla AI-appar
Förhindra läckage av känsliga data på AI-verktyg
Begränsa användaråtkomst till icke-godkända AI-verktyg eller konton
Skydda mot snabb injektion, regelöverträdelser och mer
Skydda AI-webbläsare mot attacker och utnyttjande
AI-IDE:er och pluginprogram
Hot Förhindra dataläckage över alla webbkanaler
Säker SaaS-fjärråtkomst för entreprenörer och BYOD
Upptäck och säkra företags- och personliga SaaS-identiteter
Upptäck och blockera riskabla webbläsartillägg i alla webbläsare
Upptäck "skugg"-SaaS och tillämpa SaaS-säkerhetskontroller
Verkliga data om hur företag använder AI-verktyg, hur användare engagerar sig i konversationer och var risken verkligen ligger
Översikt över partnerprogrammet
Utforska LayerX-integrationer
LayerX uppdrag och ledarskap
Få uppdateringar om LayerX
Läs om vilka evenemang vi deltar i
Ansök om lediga tjänster
Skicka in din förfrågan
Datablad, whitepapers, fallstudier och mer
All terminologi du behöver känna till
Hubben för webbläsartillägg
Senaste forskning, trender och företagsnyheter
#1 podcast för webbläsarsäkerhet
Verkliga data om användning av webbläsartillägg i företagsmiljöer, implementering av AI-tillägg och den ökande risken med AI-webbläsartillägg.
Många organisationer börjar budgetera för AI-användningskontrollprojekt, men är osäkra på vad de ska leta efter, så använd den här anbudsmall för att strukturera och prioritera AI-styrningskrav inom viktiga AI-säkerhetsområden.
De flesta säkerhetsstackar kan inte se vad som händer inuti AI-verktyg. Lär dig hur du utvärderar lösningar för AI-användningskontroll baserat på verklig företagsrisk.
Genom att kombinera kvantitativa mätvärden insamlade från LayerX globala företagskundbas och en kvalitativ analys av webbläsarrelaterade trender och dataintrång, avslöjar rapporten hur AI, SaaS och identitetsarbetsflöden har förvandlat webbläsaren till den nya frontlinjen för datarisker som traditionella verktyg som DLP, EDR och SSE inte har någon insyn i.
Verkliga insikter från företagswebbläsarsessioner som avslöjar den dolda riskytan där AI, identitet och data möts
Den här rapporten, baserad på verklig företagssurftelemetri, avslöjar hur känslig data verkligen flödar genom AI- och SaaS-appar och varför vanliga säkerhetsantaganden inte längre gäller.
Lär dig varför det misslyckas att blockera ChatGPT eller förlita sig på äldre DLP, och använd en praktisk checklista för att utvärdera leverantörer. Inuti: GenAI-riskyta, kärnpelare (upptäckt, övervakning, verkställighet), behov av agentlösa webbläsarbaserade lösningar och viktiga operativa faktorer som hastighet, hantering och användarupplevelse.
En jämförelse av de ledande konkurrenterna inom webbläsarsäkerhet och hur de presterar i kritiska användningsområden som GenAI-datasäkerhet, fjärråtkomst med mera.
Francis Odum beskriver en mognadsmodell i tre steg för att hjälpa säkerhetsledare att säkra webbläsaren, företagets sista mil av risk.
