Home GenAI Ano ang kontrol sa paggamit ng AI?

Ano ang Kontrol sa Paggamit ng AI?

Ang AI Usage Control (AIUC) ay isang kakayahan sa seguridad at pamamahala na idinisenyo upang tulungan ang mga organisasyon na matuklasan, maunawaan, at makontrol kung paano ginagamit ang AI sa buong negosyo.

Tingnan ang Kontrol sa Paggamit ng AI na gumagana Galugarin ang mga mapagkukunan ng Kontrol sa Paggamit ng AI

Ang AI Usage Control ay isang pangkalahatang termino na sumasaklaw sa iba't ibang panganib at hamong nauugnay sa paggamit ng AI, tulad ng pag-iwas sa pagkawala ng data (DLP), maling paggamit, o hindi sinasadyang pag-uugali. Habang nagmamadali ang mga organisasyon na isama ang AI sa pang-araw-araw na daloy ng trabaho, sabay-sabay silang lumilikha ng mga bagong landas para sa paglabas ng data, mga paglabag sa pagsunod, at mga insidente sa seguridad. Ang epektibong pamamahala sa bagong ecosystem na ito ay nangangailangan ng isang estratehikong diskarte na higit pa sa mga simpleng pagbabawal at nakatuon sa pagpapagana ng produktibidad nang ligtas. Ang pangunahing hamon ay hindi na kung dapat bang gamitin ang AI, kundi kung paano pamamahalaan nang responsable ang paggamit ng AI.

Ang mabilis na pag-aampon ng mga kagamitang AI ay lubos na nagpabago sa ecosystem ng seguridad ng negosyo. Ang mga empleyado, na naghahangad na mapahusay ang produktibidad, ay madalas na bumabaling sa mga pampublikong platform ng AI at mga extension ng third-party, kadalasan nang walang kaalaman o pag-apruba ng mga IT at security team. Lumilikha ito ng isang mahalagang blind spot kung saan maaaring malantad ang sensitibong data ng korporasyon, mula sa source code at mga ulat sa pananalapi hanggang sa personal na makikilalang impormasyon (PII). Kung walang matibay na balangkas para sa pagkontrol sa paggamit ng AI, ang mga organisasyon ay naiiwang mahina sa maraming umuusbong na banta na hindi kayang harapin ng mga tradisyunal na kagamitang pangseguridad.

Ang Lumalawak na Saklaw ng Mga Panganib sa AI sa Enterprise

Ang kaginhawahan ng GenAI ay nagpapakilala ng isang kumplikadong web ng mga panganib sa AI na higit pa sa simpleng maling paggamit. Ang mga panganib na ito ay hindi teoretikal; ang mga ito ay mga aktibong banta na maaaring humantong sa makabuluhang pinansiyal, reputasyon, at mga resulta ng regulasyon. Ang pag-unawa sa bagong pag-atake na ito ay ang unang hakbang patungo sa pagbuo ng isang epektibong depensa.

Pagtagas ng Data at mga Pagkabigo ng DLP

Ang pinakamabilis na panganib ay ang pagkawala ng datos. Regular na kinokopya at ipini-paste ng mga empleyado ang sensitibong impormasyon sa mga AI prompt upang makabuo ng code, mag-draft ng mga email, o mag-analisa ng datos. Ang aktibidad na ito, hindi sinasadya man o malisyoso, ay pangunahing dahilan ng pagkuha ng datos. Kapag naipasok na ang datos sa isang public large language model (LLM), nawawalan ng kontrol ang organisasyon dito, na lumilikha ng isang seryosong bangungot sa DLP (Data Loss Prevention). Ang mga tradisyunal na solusyon sa DLP, na karaniwang nagmomonitor ng mga network at endpoint, ay kadalasang nabibigong suriin ang datos na ipina-paste sa isang web browser, kaya naman ganap na nalalantad ang channel na ito.

Shadow AI at Hindi Awtorisadong Paggamit

Ang paglaganap ng mga libre at espesyalisadong AI tools ay nagbunga ng "Shadow AI," isang modernong variant ng Shadow IT. Ito ang hindi awtorisadong paggamit ng AI ng mga empleyado ng mga hindi nasuring application at extension na tumatakbo sa labas ng mga patakaran sa seguridad ng kumpanya. Ang bawat isa sa mga hindi awtorisadong platform na ito ay may sariling patakaran sa privacy at postura sa seguridad, na lumilikha ng malaking agwat sa pamamahala. Ang mga security team ay kadalasang walang kakayahang makita kung aling mga tool ang ginagamit o kung anong data ang ibinabahagi, kaya halos imposibleng tumugon sa mga insidente.

Mga Integrasyon ng Hindi Ligtas na API

Habang isinasama ng mga negosyo ang mga kakayahan ng AI sa kanilang sariling mga aplikasyon, lumilikha sila ng mga bagong potensyal na kahinaan. Ang isang maling na-configure na API ay maaaring maging isang bukas na gateway para ma-access ng mga umaatake ang pinagbabatayan na modelo ng AI at ang data na pinoproseso nito. Ang mga hindi secure na integration na ito ay maaaring magbigay-daan para sa sistematikong pag-exfilt ng data nang malawakan, na kadalasang hindi natutukoy sa mahabang panahon. Maaari ring bombahin ng mga umaatake ang mga API na ito ng mga query upang magdulot ng pagkaubos ng resource, na humahantong sa paghina ng system at malalaking gastos sa pananalapi mula sa mga metered service.

Mga Mapanganib na Extension na Pinapagana ng AI

Ang mga extension ng browser na pinapagana ng AI ay nagdudulot ng malalaking panganib dahil sa kadalasang labis na pagpapahintulot ng mga ito. Maraming extension ang nangangailangan ng access sa lahat ng aktibidad sa pag-browse, data ng clipboard, o session cookies upang gumana, kaya naman isa silang pangunahing target ng pagsasamantala. Ang mga kahinaan sa mga plugin na ito ay maaaring humantong sa session hijacking, pagnanakaw ng kredensyal, at tahimik na pagkuha ng data, kung saan ang isang extension ay nagpapadala ng sensitibong impormasyon sa isang third-party server nang hindi nalalaman ng user.

Mga Banta na Nabuo ng AI

Bukod sa pag-exfiltrate ng datos, ang AI mismo ay maaaring gamitin upang lumikha ng mga sopistikadong cyberattack. Ginagamit na ngayon ng mga umaatake ang GenAI upang lumikha ng mga nakakakumbinsing phishing email na ginagaya ang mga lehitimong komunikasyon, na ginagawang mas mahirap itong matukoy. Maaari rin nilang gamitin ang AI upang bumuo at mag-debug ng malware na idinisenyo upang maiwasan ang mga tradisyonal na hakbang sa seguridad, na nagpapataas sa pangkalahatang saklaw ng pag-atake para sa mga negosyo.

Ang panganib ng enterprise AI ay hindi na teoretikal, ito ay laganap at lumalaki na. Ang Shadow AI ay lumilitaw bilang ang pinakamadalas at kritikal na panganib, na dulot ng mga empleyadong gumagamit ng mga hindi aprubadong tool at extension ng AI sa labas ng pangangasiwa ng IT. Kasabay nito, ang pagtagas ng data ay nananatiling isang patuloy na banta dahil ang sensitibong impormasyon ay regular na ibinabahagi sa pamamagitan ng mga prompt ng AI.

Itinatampok ng mga kahinaan ng API at mga mabilisang pag-atake kung paano nagpapakilala ang mga integrasyon ng AI ng mga bagong teknikal na paraan ng pag-atake, habang patuloy na inilalantad ng mga mapanganib na extension ng browser ang mga organisasyon sa pamamagitan ng labis na mga pahintulot at nakatagong pag-access sa data. Sama-sama, ipinapakita ng mga panganib na ito na ang mga hamon sa seguridad ng AI ay sumasaklaw sa mga user, browser, API, at application.

Bakit Hindi Sapat ang Tradisyunal na Seguridad para sa AI Control

Kakulangan ng Konteksto

Karaniwang kulang ang konteksto ng mga solusyon sa network at endpoint DLP upang maunawaan ang layunin ng user sa loob ng isang browser. Maaari nilang makita ang naka-encrypt na trapiko sa web ngunit hindi nila mapag-iba ang isang user na nagpe-paste ng hindi nakakapinsalang teksto sa isang search engine kumpara sa pag-paste ng sensitibong source code sa isang hindi awtorisadong AI tool.

Ang Blind Spot ng Browser

Ang GenAI ay pangunahing naa-access sa pamamagitan ng web browser, na siyang naging bagong hangganan para sa pag-access sa mga enterprise application. Ang mga solusyon sa seguridad na walang malalim na visibility sa aktibidad ng browser ay hindi epektibong masubaybayan o makontrol ang paggamit ng AI.

Mga Limitasyon sa Binary Block/Payagan

Maraming mga lumang tool ang maaari lamang humarang o magpahintulot ng access sa isang buong website. Masyadong mabigat ang pamamaraang ito para sa AI. Ang pagharang sa lahat ng tool ng AI ay pumipigil sa inobasyon at produktibidad, ngunit ang pagpapahintulot sa mga ito nang walang mga guardrail ay nag-aanyaya ng panganib. Kinakailangan ang isang detalyadong kontrol sa AI upang payagan ang produktibong paggamit habang pinipigilan ang mga mapanganib na aksyon.

Mga Benepisyo ng Kontrol sa Paggamit ng AI

Paganahin ang Inobasyon ng AI Nang Walang Panganib

Ang AI Usage Control ay nagbibigay-daan sa mga empleyado na gamitin ang mga kagamitan ng AI nang produktibo habang ipinapatupad ang mga guardrail na pumipigil sa mga mapanganib na aksyon. Maaaring lumampas ang mga organisasyon sa mga pangkalahatang pagbabawal at ligtas na gamitin ang AI sa malawakang saklaw.

Pigilan ang Pagtagas ng Data na Pinapatakbo ng AI

Sa pamamagitan ng pagsisiyasat sa mga interaksyon ng AI sa real-time, nakakatulong ang AIUC na pigilan ang pagbabahagi ng sensitibong data sa mga pampublikong tool ng AI. Tinatakpan nito ang mga kritikal na puwang na iniwan ng tradisyonal na DLP at mga kontrol na nakabatay sa network.

Kumpletong Visibility at Pamamahala sa Paggamit ng AI

Nagbibigay ang AIUC ng kakayahang makita ang mga sanctioned at unsanctioned AI tools, kabilang ang Shadow AI. Nagbibigay-daan ito sa pare-parehong pagpapatupad ng patakaran, auditability, at mas malakas na pamamahala ng enterprise AI.

Pagtatatag ng Matatag na Pamamahala ng AI:
Isang Praktikal na Balangkas

Upang matugunan ang mga hamong ito, kailangan ng mga organisasyon na magtatag ng isang komprehensibong programa sa pamamahala ng AI. Ang balangkas na ito ay hindi lamang isang dokumento ng patakaran; isa itong diskarte sa pagpapatakbo na pinagsasama-sama ang mga tao, proseso, at teknolohiya para epektibong pamahalaan ang paggamit ng AI.

Mga Pundasyon ng AI Governance

Ang epektibong pamamahala ng AI ay binuo sa mga pangunahing prinsipyo tulad ng transparency, pananagutan, at patuloy na pagsubaybay. Nangangailangan ito ng cross-functional na komite na may mga kinatawan mula sa mga yunit ng seguridad, IT, legal, at negosyo upang matiyak na balanse at praktikal ang mga patakaran. Responsable ang komiteng ito sa pagtukoy sa paninindigan ng organisasyon sa AI at pagtatatag ng malinaw na mga patakaran para sa paggamit nito.

Bumuo ng Clear Acceptable Use Policy (AUP)

Ang mga empleyado ay nangangailangan ng malinaw na patnubay sa kung ano ang pinapayagan at hindi. Dapat na tahasang isaad ng AUP kung aling mga tool ng AI ang pinapahintulutan, anong mga uri ng data ang maaaring gamitin sa kanila, at ang mga responsibilidad ng user para sa secure na paggamit ng AI. Ang patakarang ito ay nag-aalis ng kalabuan at nagtatakda ng pundasyon para sa secure na AI adoption.

Subaybayan at Kontrolin ang API at Plugin Ecosystem

Dapat ding tugunan ng isang epektibong balangkas ng pamamahala ng AI ang mga panganib na dulot ng mas malawak na ecosystem ng AI. Kabilang dito ang pagpapatupad ng mga kontrol sa antas ng API upang paghigpitan ang daloy ng data sa pagitan ng mga tool ng AI at iba pang mga application. Bukod pa rito, kailangan ng mga security team ng kakayahang mag-audit ng mga extension ng browser na pinapagana ng AI, tasahin ang kanilang mga pahintulot, at i-block ang anumang hindi naaprubahan o itinuturing na peligroso.

I-deploy ang Browser-Level AI DLP

Dahil ang karamihan sa mga pakikipag-ugnayan sa GenAI ay nangyayari sa browser, ang isang browser-level na DLP solution ay isang kritikal na control point. Maaaring suriin ng mga solusyong ito ang mga pakikipag-ugnayan ng user sa real-time, na nagbibigay-daan sa kanila na matukoy kung kailan inilalagay ang sensitibong data sa mga prompt ng AI. Batay sa patakaran, maaari nilang i-block ang pagkilos, i-redact ang sensitibong impormasyon, o alertuhan ang security team bago malantad ang data. Nagbibigay ito ng mahalagang layer ng proteksyon na hindi nakuha ng mga tradisyonal na tool.

Makamit ang Buong Visibility at Discovery

Hindi mo maaaring pamahalaan ang hindi mo nakikita. Ang pangunahing hakbang sa anumang diskarte sa pagkontrol sa paggamit ng AI ay ang pagsasagawa ng masusing imbentaryo ng lahat ng tool ng AI na ginagamit sa buong organisasyon, lalo na ang Shadow AI. Nangangailangan ito ng teknolohiya na makakapagbigay ng tuluy-tuloy na pag-audit sa lahat ng paggamit ng SaaS at AI application, kabilang ang mga tool na na-access sa loob ng browser.

Ipatupad ang Mga Kontrol sa Access na Batay sa Panganib

Sa halip na harangan ang lahat ng AI, mas epektibo ang isang risk-based na pamamaraan. Kabilang dito ang paglalapat ng mga detalyadong kontrol na nagpapahintulot sa mga low-risk na paggamit habang nililimitahan ang mga aktibidad na high-risk. Halimbawa, maaaring pahintulutan ng isang kumpanya ang mga empleyado na gumamit ng pampublikong GenAI tool para sa pangkalahatang pananaliksik ngunit harangan sila sa pag-paste ng anumang data na inuri bilang PII o intellectual property. Ang masusing pamamaraang ito sa pagkontrol ng AI ay nangangailangan ng isang solusyon na may malalim na visibility sa mga aksyon ng user.

Ang Papel ng Isang All-in-One Platform sa Pagkontrol sa Paggamit ng AI

Upang maipatupad ang ganitong uri ng detalyado at nakabatay sa kontekstong seguridad, ang mga organisasyon ay lalong bumabaling sa mga solusyon tulad ng LayerX. Sa pamamagitan ng direktang pagpapatakbo sa loob ng browser, ang LayerX ay nagbibigay ng malalim na kakayahang makita at real-time na kontrol na kinakailangan upang pamahalaan ang mga modernong panganib ng AI.

Isipin ang isang senaryo kung saan ang isang empleyado sa marketing ay gumagamit ng hindi awtorisadong AI tool para tumulong sa pag-draft ng press release. Sinusubukan nilang mag-paste ng isang dokumento na naglalaman ng hindi ipinaalam na mga numero sa pananalapi at mga pangalan ng customer. Ang isang tradisyunal na solusyon sa seguridad ay malamang na bulag sa pagkilos na ito. Gayunpaman, ang solusyon sa antas ng browser tulad ng LayerX ay maaaring:

Suriin ang Aksyon

Tuklasin ang aksyon ng pag-paste sa web form nang real-time.

Suriin ang Datos

Tukuyin ang mga sensitibong keyword, PII, at datos pinansyal sa loob ng teksto.

Ipatupad ang Patakaran

Agad na harangan ang pagkumpleto ng aksyon na i-paste, na pumipigil sa data na makarating sa external AI server.

Turuan ang Gumagamit

Magpakita ng pop-up na mensahe na nagpapaalam sa user tungkol sa paglabag sa patakaran at gagabay sa kanila patungo sa isang may pahintulot na AI tool.

Ang diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa mga organisasyon na pamahalaan ang paggamit ng AI nang hindi humahadlang sa pagiging produktibo. Binabago nito ang isang static na dokumento ng patakaran sa isang aktibong mekanismo ng pagtatanggol, na ipinapatupad ang kontrol ng AI nang direkta sa punto ng panganib. Binibigyang-daan ng LayerX ang mga organisasyon na i-audit ang lahat ng paggamit ng SaaS at GenAI, ilapat ang mga patakarang nakabatay sa panganib, at maiwasan ang pagtagas ng data mula sa parehong mga sanction at hindi sanction na tool.

Mula sa Chaos hanggang Control sa AI Era

Ang kontrol sa paggamit ng AI ay isang kritikal na disiplina para sa modernong negosyo. Hindi ito tungkol sa paghihigpit sa pagbabago ngunit tungkol sa paglikha ng isang ligtas na kapaligiran kung saan maaari itong umunlad. Ang paglaganap ng mga tool ng GenAI ay nagpakilala ng isang bagong paradigm ng mga panganib, mula sa pagtagas ng data sa pamamagitan ng Shadow AI hanggang sa hindi secure na mga pagsasama ng API at mga nakakahamak na plugin ng browser. Ang mga tradisyunal na tool sa seguridad ay simpleng hindi nilagyan upang pangasiwaan ang dynamic at browser-centric na threat ecosystem.
Ang epektibong pamamahala ng AI ay nangangailangan ng bagong diskarte na nakasentro sa visibility, granular control, at real-time na pag-iwas. Sa pamamagitan ng pagtatatag ng mga malinaw na patakaran, pag-deploy ng DLP sa antas ng browser, at paggamit ng mga advanced na solusyon para subaybayan at kontrolin ang buong lifecycle ng paggamit ng AI, maaaring proactive na pamahalaan ng mga organisasyon ang kanilang mga panganib sa AI. Nagbibigay-daan ito sa kanila na balansehin ang pagiging produktibo na may proteksyon, na nagbibigay-daan sa mga empleyado na gumamit ng AI nang may kumpiyansa at secure na paraan.

Paghahambing ng talahanayan ng AIUC ng LayerX sa mga lumang solusyon 

Kontrolin ang Huling Milya ng Pakikipag-ugnayan ng Gumagamit 
Walang pagbabago sa Karanasan ng Gumagamit
Proteksyon sa Pagkikialam / Pag-bypass
Walang Sakit sa Ulo ng IT
Nasusukat
Lahat ng app, lahat ng aktibidad ng user, lahat ng data
Panatilihin ang iyong browser; hindi nito binabago ang karanasan ng gumagamit
Mga proteksyon sa pakikialam sa maraming antas; saklaw para sa lahat ng browser
Simpleng pag-deploy, hindi mga pagbabago sa imprastraktura
Madaling i-deploy nang walang pushback mula sa user
SSE/SASE
Naapektuhan ng encryption, limitadong saklaw ng app, nangangailangan ng mga API / konektor
Nagdaragdag ng latency; nangangailangan ng VPN/ZTNA sa labas ng perimeter
Mahina sa pag-pin ng sertipiko, mga VPN at mga remote na gumagamit
Komplikadong i-configure at tukuyin ang mga panuntunan sa seguridad
Baguhin ang network + i-deploy ang mga VPN/ZTNA client sa mga remote user
Lokal na Proxy
Limitadong visibility sa mga app at non-HTTP channel
Pinapabagal ang aktibidad, matipid sa mapagkukunan, madaling masira
Madaling malampasan sa pamamagitan ng paglipat ng network at/o VPN, mga tunnel, atbp.
Komplikadong pag-install at pagsasaayos ng software; madaling masira
Linear na pag-scale sa gastos at paggamit ng mapagkukunan; Ang paggamit ng AI ay mabilis na pag-scale

Paghahambing ng talahanayan ng AIUC ng LayerX sa mga lumang solusyon 

Kontrolin ang Huling Milya ng Pakikipag-ugnayan ng Gumagamit 

SSE/SASE

Naapektuhan ng encryption, limitadong saklaw ng app, nangangailangan ng mga API / konektor

Lokal na Proxy

Limitadong visibility sa mga app at non-HTTP channel
Lahat ng app, lahat ng aktibidad ng user, lahat ng data

Walang pagbabago sa Karanasan ng Gumagamit

SSE/SASE

Nagdaragdag ng latency; nangangailangan ng VPN/ZTNA sa labas ng perimeter

Lokal na Proxy

Pinapabagal ang aktibidad, matipid sa mapagkukunan, madaling masira
Panatilihin ang iyong browser; hindi nito binabago ang karanasan ng gumagamit

Proteksyon sa Pagkikialam / Pag-bypass

SSE/SASE

Mahina sa pag-pin ng sertipiko, mga VPN at mga remote na gumagamit

Lokal na Proxy

Madaling malampasan sa pamamagitan ng paglipat ng network at/o VPN, mga tunnel, atbp.
Mga proteksyon sa pakikialam sa maraming antas; saklaw para sa lahat ng browser

Walang Sakit sa Ulo ng IT

SSE/SASE

Komplikadong i-configure at tukuyin ang mga panuntunan sa seguridad

Lokal na Proxy

Komplikadong pag-install at pagsasaayos ng software; madaling masira
Simpleng pag-deploy, hindi mga pagbabago sa imprastraktura

Nasusukat

SSE/SASE

Baguhin ang network + i-deploy ang mga VPN/ZTNA client sa mga remote user

Lokal na Proxy

Linear na pag-scale sa gastos at paggamit ng mapagkukunan; Ang paggamit ng AI ay mabilis na pag-scale
Madaling i-deploy nang walang pushback mula sa user

Mga Mapagkukunan sa Pagkontrol ng Paggamit ng AI

Gabay ng CISO sa Pagpigil sa GenAI Data Leakage
ulat

Gabay ng CISO sa Pagpigil sa GenAI Data Leakage

Pinagsasama-sama ang parehong quantitative metrics na nakolekta mula sa global enterprise customer base ng LayerX at isang qualitative analysis ng mga trend at paglabag na nauugnay sa browser, ipinapakita ng ulat kung paano ginawa ng AI, SaaS, at identity workflow ang browser sa bagong frontline ng data na panganib na hindi nakikita ng mga tradisyunal na tool tulad ng DLP, EDR, at SSE.

Magbasa nang higit pa
LayerX: Kontrolin ang Paggamit ng AI at Pigilan ang AI Data Leakage
Data Sheet

LayerX: Kontrolin ang Paggamit ng AI at Pigilan ang AI Data Leakage

Ang LayerX ay isang all-in-one, walang ahente na AI at platform ng seguridad ng browser na tumutulong sa mga organisasyon na maiwasan ang pagtagas ng data ng AI, na nag-aalok ng kumpletong visibility at kontrol sa anumang sinanction at hindi sinanction na AI app at hinaharangan ang sensitibong data na malantad sa real-time na walang epekto sa karanasan ng user.

Magbasa nang higit pa
Ang LayerX Enterprise AI at SaaS Data Security Report 2025
ulat

Ang LayerX Enterprise AI at SaaS Data Security Report 2025

Ang ulat na ito, batay sa telemetry sa pag-browse ng tunay na enterprise, ay nagpapakita kung paano tunay na dumadaloy ang sensitibong data sa pamamagitan ng AI at SaaS app at kung bakit hindi na pinanghahawakan ang mga karaniwang pagpapalagay sa seguridad.

Magbasa nang higit pa

Higit Pa Tungkol sa Kontrol sa Paggamit ng AI

Ano ang Generative AI Security?
AI Data Breaches: Root Causes at Real-World Impact
Prompt Leak: Paano Ini-prompt ng AI ang Paglalantad ng Sensitibong Data

Kontrol sa Paggamit ng AI – Mga FAQ

Ano ang AI Usage Control (AIUC) sa seguridad ng negosyo?

Ang AI Usage Control (AIUC) ay isang kakayahan sa seguridad at pamamahala na tumutulong sa mga organisasyon na matuklasan, maunawaan, at makontrol kung paano ginagamit ang mga tool ng AI sa buong negosyo. Binabawasan nito ang panganib ng pagtagas ng data, maling paggamit, at pagsunod sa mga regulasyon habang pinapagana ang responsableng pag-aampon ng AI.

Bakit nagiging isang bagong kategorya ng seguridad ang AI Usage Control?

Nagdudulot ang AI ng mga panganib na hindi idinisenyo para sa mga umiiral na tool sa seguridad, lalo na sa mga daloy ng trabaho na nakabatay sa browser. Tinutugunan ng AIUC ang mga kakulangang ito sa pamamagitan ng partikular na pagtuon sa mga interaksyon ng AI, mga pattern ng paggamit, at mga panganib sa pagkakalantad ng data.

Bakit kailangan ng mga organisasyon ang AIUC ngayon?

Hindi nakikita o nakokontrol ng mga tradisyunal na kagamitan sa seguridad ang paggamit ng AI sa loob ng mga web browser o sa mga modernong daloy ng trabaho ng AI, na lumilikha ng mga blind spot kung saan maaaring ma-exfiltrate ang sensitibong data, lumabag sa mga patakaran sa pagsunod, at magkaroon ng mga panganib sa seguridad. Pinupunan ng AIUC ang kakulangang ito gamit ang visibility at kontrol.

Paano naiiba ang AI Usage Control sa SSE o CASB?

Ang mga solusyon ng SSE at CASB ay pangunahing nakatuon sa trapiko sa network at pag-access sa application. Ang AI Usage Control ay nakatuon sa mga aksyon ng user at mga interaksyon ng data sa loob ng browser, kung saan aktwal na nangyayari ang karamihan sa panganib ng AI.

Bakit mahalaga ang browser para sa Pagkontrol sa Paggamit ng AI?

Karamihan sa mga AI tool ay naa-access sa pamamagitan ng browser, kaya ito ang pangunahing punto kung saan nagaganap ang mga interaksyon ng AI. Ang mga kontrol sa antas ng browser ay nagbibigay ng konteksto at detalyeng kailangan upang epektibong pamahalaan ang paggamit ng AI.

Anong mga uri ng panganib sa AI ang maaaring makatulong sa pagpapagaan ng AI Usage Control?

Tumutulong ang AIUC na tugunan ang mga panganib tulad ng pagtagas ng datos sa mga pampublikong serbisyo ng AI, paggamit ng shadow AI, mga hindi secure na integrasyon ng API, mga mapanganib na extension ng AI, at mga banta na nabuo ng AI tulad ng sopistikadong phishing o awtomatikong paglikha ng malware.

Nakakaapekto ba ang AIUC sa produktibidad ng mga gumagamit?

Ang AIUC ay dinisenyo upang balansehin ang seguridad at produktibidad sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga aksyon na may mababang panganib na AI habang hinaharangan o inaalis ang mga mapanganib sa halip na basta ipagbawal ang lahat ng paggamit ng AI. Kaya naman hindi ito negatibong nakakaapekto sa produktibidad ng gumagamit.

Ano ang dapat hanapin ng mga organisasyon sa isang solusyon sa AI Usage Control?

Dapat hanapin ng mga organisasyon ang visibility sa paggamit ng AI, pagpapatupad sa antas ng browser, pag-iwas sa pagkawala ng data, mga kontrol sa extension at API, at flexible na pamamahala ng patakaran batay sa panganib.

Makakaapekto ba ang AI Usage Control sa privacy ng empleyado?

Nakatuon ang AIUC sa pagsubaybay sa mga aksyon na may kaugnayan sa panganib at pamamahala; karamihan sa pagproseso ng pribadong data ay nangyayari nang lokal sa browser at hindi ipinapadala sa labas, na nagpapaliit sa mga alalahanin sa privacy habang nagbibigay-daan sa pangangasiwa sa seguridad.

Para lang ba sa malalaking negosyo ang AIUC?

Bagama't mahalaga ang AIUC para sa malalaking organisasyon, ang anumang negosyong gumagamit ng mga kagamitang AI, lalo na ang mga humahawak ng sensitibo o regulated na data, ay maaaring makinabang mula sa nakabalangkas na pamamahala sa paggamit ng AI.

Ang Interaksyon ng AI
Platform ng Seguridad

Gamit ang LayerX, maaaring i-secure ng anumang organisasyon ang lahat ng interaksyon ng AI sa anumang browser, app, at IDE at protektahan ito mula sa lahat ng panganib sa pag-browse.

Humiling ng isang Demo Manood ng Demo