Tuklasin at ipatupad ang mga security guardrail sa lahat ng AI app
Pigilan ang pagtagas ng sensitibong data sa mga tool ng AI
Limitahan ang pag-access ng user sa mga hindi sinanction na tool o account ng AI
Protektahan laban sa agarang pag-iniksyon, mga paglabag sa pagsunod, at higit pa
Protektahan ang mga browser ng AI laban sa pag-atake at pagsasamantala
Banta Pigilan ang pagtagas ng data sa lahat ng web channel
Secure SaaS remote access ng mga kontratista at BYOD
Tuklasin at i-secure ang corporate at personal na SaaS na pagkakakilanlan
I-detect at i-block ang mga mapanganib na extension ng browser sa anumang browser
Tuklasin ang 'shadow' SaaS at ipatupad ang mga kontrol sa seguridad ng SaaS
Ang LayerX Enterprise GenAI Security Report 2025 ay nag-aalok ng isa-ng-isang-uri ng mga insight sa mga panganib sa seguridad ng GenAI sa mga organisasyon.
Pangkalahatang-ideya ng programa ng kasosyo
Galugarin ang mga integrasyon ng LayerX
LayerX misyon at pamumuno
Kumuha ng mga update tungkol sa LayerX
Alamin kung aling mga kaganapan ang aming dinadaluhan
Mag-apply para sa mga bukas na posisyon
Isumite ang iyong pagtatanong
Datasheet, whitepaper, case study at higit pa
Lahat ng terminolohiya na kailangan mong malaman
Ang hub ng mga extension ng browser
Pinakabagong pananaliksik, mga uso at balita ng kumpanya
#1 podcast para sa seguridad ng browser
Data mula sa totoong buhay tungkol sa paggamit ng browser extension sa mga enterprise environment, pag-aampon ng AI extension, at ang tumataas na panganib ng mga AI browser extension.
Maraming organisasyon ang nagsisimula nang magbadyet para sa mga proyekto ng AI Usage Control, ngunit hindi sigurado kung ano ang hahanapin, kaya gamitin ang RFP template na ito upang istruktura at unahin ang mga kinakailangan sa pamamahala ng AI sa mga pangunahing lugar ng seguridad ng AI.
Karamihan sa mga security stack ay hindi nakikita ang nangyayari sa loob ng mga AI tool. Alamin kung paano suriin ang mga solusyon sa pagkontrol sa paggamit ng AI batay sa totoong panganib ng negosyo.
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.
Mga Real-World na Insight Mula sa Mga Session ng Enterprise Browser na Nagpapakita ng Nakatagong Panganib na Ibabaw Kung Saan Nag-uugnay ang AI, Pagkakakilanlan, at Data
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.
Alamin kung bakit nabigo ang pagharang sa ChatGPT o pag-asa sa legacy na DLP, at gumamit ng praktikal na checklist upang suriin ang mga vendor. Inside: GenAI risk surface, core pillars (Discovery, Monitoring, Enforcement), pangangailangan para sa agentless browser-native na solusyon, at mga pangunahing salik sa pagpapatakbo tulad ng bilis, pamamahala, at karanasan ng user.
Isang sunud-sunod na paghahambing ng mga nangungunang kalaban sa seguridad ng browser at kung paano sila nauuna sa mga kritikal na kaso ng paggamit tulad ng GenAI data Security, malayuang pag-access, at higit pa
Binabalangkas ni Francis Odum ang isang 3-stage na maturity model upang matulungan ang mga pinuno ng seguridad na ma-secure ang browser, ang huling milya ng panganib ng enterprise.
Pinaghihiwa-hiwalay ng whitepaper na ito ang nakakagulat na mga limitasyon ng mga SSE—at kung bakit maraming CISO ang muling nag-iisip ng kanilang diskarte. Batay sa mga karanasan sa pag-deploy sa totoong mundo at mga pagkabigo sa kaso ng paggamit ng seguridad, natuklasan nito ang mga puwang na tinatanaw ng kumbensyonal na karunungan.
