AI 使用控制工具为企业安全采用生成式 AI 提供了关键的治理层。这些解决方案可以监控员工互动、执行实时数据策略，并防止敏感信息泄露给 ChatGPT 和 Gemini 等公共模型。
什么是人工智能使用控制工具？它们为何如此重要？
AI 使用控制 (AIUC) 工具是专门用于管理企业用户与生成式 AI 应用之间交互的安全平台。与侧重于文件传输和网络边界的传统数据防泄漏 (DLP) 或防火墙不同，AIUC 解决方案能够实时检查提示和响应的对话内容。它们使组织能够定义基于意图的策略，例如允许营销团队使用 AI 生成文案，同时阻止工程团队将专有代码粘贴到同一工具中。
随着“浏览器到云”攻击面的扩大，此类安全措施变得至关重要。员工越来越多地绕过企业网络，直接通过网页浏览器访问人工智能工具，这给传统的安全体系造成了盲点。通过在浏览器和身份层面强化安全措施，这些工具可以降低影子人工智能、对抗性提示和未经授权的数据共享等风险，而无需采取扼杀创新的全面禁令。
2026年值得关注的关键人工智能使用控制趋势
2026 年的一项重大转变是转向以身份为中心的治理。安全领导者们逐渐意识到，屏蔽 AI URL 并不能有效解决问题，上下文比简单的访问控制更为重要。目前主流策略的重点在于了解“谁”正在与“什么”数据进行交互，从而使组织能够应用根据用户角色进行调整的细粒度策略。这确保了财务总监和软件开发人员在使用同一 AI 工具时会面临不同的、适当的安全防护措施。
另一个主要趋势是将控制措施整合到企业浏览器中。由于大多数人工智能交互都通过 Web 界面进行，浏览器已成为“最后一公里”安全执行的最有效节点。能够实时检查文档对象模型 (DOM) 的工具正在取代基于网络的代理，因为它们可以更深入地了解粘贴或生成的实际内容。这使得检测动态风险（例如提示注入攻击）成为可能，而网络检查员通常会因为加密或混淆而忽略这些风险。
这些平台提供了多种确保人工智能普及的方法，从基于浏览器的扩展程序到 API 驱动的治理层。
| 解决方案 | 关键能力 | 最适合 |
| LayerX | 基于浏览器的强制执行，Shadow AI 发现 | 最后一公里数据丢失防护和安全访问 |
| 冰岛 | 企业浏览器替代方案，自我保护 | 受控、管理的环境 |
| Palo Alto Networks公司 | SASE集成，精准人工智能 | 现有帕洛阿尔托客户 |
| 谐波安全 | “零接触”数据保护，Shadow AI | 以创新为中心的团队 |
| 快捷安全 | 即时注入防御，影子人工智能可见性 | 确保人工智能输入/输出的安全 |
| AIM 安保 | GenAI库存，AI-SPM | 首席信息安全官需要广泛的视野 |
| 套索安全 | 基于上下文的访问控制，RAG 安全 | LLM 和 RAG 框架 |
| 夜幕降临 | AI驱动的数据防泄漏，实时修复 | 数据脱敏与修复 |
| 见证人工智能 | 监管风险分析、内部威胁 | 合规性要求高的行业 |
| 门洛安全 | 安全云浏览器，复制粘贴控制 | 远程浏览器隔离 (RBI) 用户 |
| 六翼天使安全 | 漏洞利用防护，浏览器内数据防泄漏 | 阻止浏览器漏洞利用 |
1. LayerX
LayerX 提供了一种以浏览器为中心的 AI 使用控制方案，将深度可见性和强制执行功能直接置于用户与 AI 工具交互的位置。它作为一款企业级浏览器扩展程序，监控会话中的每个事件，从而区分安全查询和粘贴源代码或上传敏感文件等风险操作。这种精细的控制使组织能够在批准提高生产力的工具的同时，严格禁止数据泄露。
除了简单的拦截之外，LayerX 还能全面发现员工队伍中影子 AI 的使用情况。无论使用的是公司授权工具还是个人账户，它都能识别所有被访问的 AI 应用，并对所有这些应用强制执行一致的安全策略。这项功能确保数据保护与用户同步，有效弥合了严格的内部合规标准与基于 Web 的 AI 应用的灵活性之间的差距。
2。 岛
Island 将浏览器本身重新定义为主要的安全控制点，提供专用的“企业浏览器”来取代 Chrome 或 Edge 等标准消费者浏览器。这种受控环境允许 IT 团队将安全策略直接嵌入到浏览体验中，包括限制将数据复制粘贴到 AI 聊天机器人中。它为敏感工作提供了一个高度安全的容器，确保未经授权的数据无法离开受管环境。
针对人工智能应用，Island 浏览器内置了数据防泄漏功能，可在敏感信息到达外部模型之前对其进行脱敏处理。该浏览器的架构使其能够全面了解用户操作，从而生成详细的审计跟踪，精确记录与人工智能平台共享的内容。这种级别的控制非常适合那些可以强制所有企业工作使用特定浏览器的组织。
3. Palo Alto Networks（Prisma Access Browser）
Palo Alto Networks 的 Prisma Access Browser 将安全浏览直接集成到其更广泛的 SASE 架构中。它利用“精准 AI”技术，借助公司庞大的威胁情报数据集，实时检测并阻止威胁。对于 AI 应用，它提供策略控制，可以识别并阻止敏感数据传输到 GenAI 应用程序，从而确保用户始终符合企业数据标准。
该解决方案旨在与现有的 Palo Alto 安全基础架构无缝协作，提供跨网络和浏览器的统一威胁视图。它简化了已在使用 Prisma Access 的团队的策略管理，使他们能够扩展现有的数据保护规则，以应对基于 Web 的 AI 工具带来的新风险。浏览器作为边缘执行点，能够跟上 AI 领域快速变化的步伐。
4. 谐波安全性
Harmonic Security 强调“零接触”数据保护方法，旨在无需繁琐配置即可安全部署人工智能。该平台专注于根据风险和价值对人工智能应用进行分类，帮助企业区分无害的生产力工具和危险的数据泄露工具。其目标是促进人工智能的安全部署，而非简单地阻止其应用。
该工具能够深入洞察流向人工智能提供商的数据，帮助团队发现“高价值”的应用趋势。Harmonic 利用预构建的风险模型实现新工具审批流程的自动化，从而减轻安全分析师的负担。这种策略对于那些既想鼓励创新又想为关键数据建立安全保障的公司来说极具吸引力。
5. 及时安全
Prompt Security 专注于保护生成式人工智能系统的输入和输出，以防止数据泄露和篡改。他们的平台实时检查提示信息，检测越狱或提示信息注入的尝试，确保人工智能模型按预期运行。它为使用 ChatGPT 等工具的员工提供了一层关键的防御，在查询发送到云端之前，先从中清除敏感的个人身份信息 (PII)。
该解决方案还能通过监控员工与外部工具的交互，提供对“影子人工智能”的可见性。它使企业能够强制执行“安全化”使用，让员工在享受人工智能辅助的同时，无需泄露公司的知识产权。在数据流的初始阶段就确保其安全，有助于企业在无需构建复杂定制基础设施的情况下维护隐私。
6. AIM安保公司
AIM Security 提供了一个专门的平台，旨在帮助首席信息安全官 (CISO) 创建企业内所有 GenAI 使用情况的全面清单。该平台专注于“AI 安全态势管理”(AI-SPM)，清晰地展示了正在使用的工具及其潜在风险。对于那些难以量化其影子 AI 问题范围的组织而言，这种可视性至关重要。
该平台采用“AI防火墙”方法来管理与公共和私有模型的交互。它可以检测并阻止即时注入攻击，并防止敏感数据被发送给未经授权的模型。AIM专注于LLM的特定漏洞，使其成为需要深入了解其生成式AI堆栈的安全团队的理想选择。
7. Lasso Security
Lasso Security 将基于上下文的访问控制 (CBAC) 引入人工智能治理领域，专门针对 LLM 和 RAG（检索增强生成）部署的需求。该方法根据用户身份、行为和数据类型动态评估访问请求，确保交互安全合规。对于需要严格数据边界的、构建内部人工智能应用程序的组织而言，该方法尤为有效。
该解决方案可与各种 GenAI 环境集成，实时监控数据传输并发现异常情况。Lasso 可抵御模型篡改和数据投毒等新型威胁，随着企业不断优化自身模型，这些威胁的重要性日益凸显。与简单的关键词屏蔽相比，Lasso 更注重上下文信息，从而实现更灵活、更精准的策略执行。
8. 夜幕降临人工智能
Nightfall AI 利用其在数据防泄漏 (DLP) 领域的成熟优势，致力于人工智能 (AI) 使用控制。其平台采用基于 125 亿个参数训练的机器学习检测器，能够高精度地识别个人身份信息 (PII)、支付卡行业数据安全数据 (PCI DSS) 和敏感信息。针对 AI 使用情况，Nightfall 提供实时补救措施，在敏感数据离开浏览器或 API 之前，自动屏蔽提示信息（例如 ChatGPT）中的敏感数据。
这种“先脱敏再编辑”的方法允许员工继续不间断地使用人工智能工具，因为只有敏感数据会被移除，而提示信息的其余部分仍然有效。Nightfall 专注于“上下文”检测，有助于减少误报，而误报是传统数据防泄漏系统应用于对话式人工智能时常见的痛点。
9. 见证人工智能
Witness AI 专注于人工智能应用中的合规性和监管方面，使其尤其适用于金融和医疗保健等高度监管的行业。该平台提供行为风险和监管敞口分析，帮助企业将人工智能的使用与内部政策进行比对。它通过分析一段时间内的对话模式来检测内部威胁。
该解决方案为人工智能交互创建专门的审计跟踪，这对于在审计过程中证明合规性至关重要。Witness AI 专注于“安全使用”，帮助组织应对快速技术应用与严格的内部规定之间错综复杂的交汇点。它提供必要的监督，确保人工智能战略不会违反数据治理规则。
10. 门洛安保公司
Menlo Security 利用其远程浏览器隔离 (RBI) 技术，在用户和 GenAI 应用之间创建安全缓冲区。其“Menlo for GenAI”解决方案提供精细的复制粘贴控制，确保用户无法在聊天机器人界面中输入敏感代码或个人身份信息 (PII)。这种方法本质上是将 AI 应用视为不受信任的目标，通过隔离交互来防止数据丢失。
除了隔离功能外，Menlo 还提供浏览取证功能，可以精确记录与 AI 平台共享的数据。这种可视性有助于安全团队审核使用模式并强制执行合规性，而无需在每个端点上部署代理。对于已经依赖隔离来保障网络安全的组织而言，Menlo 是一个理想的选择。
11. 天使般的安全
Seraphic Security 提供企业级浏览器安全平台，可在任何标准浏览器上运行，专注于漏洞利用预防和运行时保护。其“浏览器内数据防泄漏 (DLP)”功能可监控用户与 AI 工具的交互，实时阻止敏感数据共享。Seraphic 的技术在浏览器会话中注入安全层，以控制 JavaScript 的执行，从而有助于防止针对浏览器本身的高级攻击。
该解决方案能够深入洞察员工如何使用人工智能，记录提示和响应，从而确保符合数据治理策略。Seraphic 通过在浏览器引擎层面阻止攻击，有效抵御可能绕过传统检测方法的复杂威胁。它设计轻巧，并可与现有企业工作流程兼容。
如何选择最佳的人工智能使用控制提供商
- 评估该解决方案是否提供浏览器级别的可见性，以捕获网络代理可能因加密而遗漏的 Shadow AI 使用情况。
- 寻找能够根据用户角色和具体数据上下文来改变访问规则的身份感知策略。
- 评估部署模型，确保其适合您的基础架构，无论是轻量级浏览器扩展还是完整的浏览器替代品。
- 验证该工具能否实时检测并阻止诸如提示注入和越狱之类的对抗性威胁。
- 检查与现有 SIEM 和 IdP 系统的集成能力，以确保统一的安全工作流程。
常见问题
AI 使用控制与传统 DLP 有什么区别？
传统的数据防泄漏 (DLP) 方案通常针对基于文件的保护而设计，缺乏理解对话式 AI 提示所需的上下文信息。而 AI 使用控制工具则专门用于分析与 LLM 交互的意图和内容，从而能够阻止特定的风险操作（例如粘贴代码），而无需阻塞整个应用程序。
这些工具能否发现“影子AI”应用？
是的，大多数人工智能使用控制平台都包含发现功能，可以记录员工访问的所有人工智能应用程序。它们提供的仪表盘会显示哪些工具正在被使用、使用频率以及使用者，从而帮助安全团队识别可能构成风险的未经授权的应用程序。
我需要使用特殊的浏览器才能使用这些工具吗？
不一定。虽然像 Island 和 Palo Alto Networks 这样的一些解决方案需要专用的企业浏览器，但像 LayerX 和 Reco 这样的其他解决方案则以扩展程序或 API 集成的形式运行，可以与您现有的标准浏览器（Chrome、Edge）和 SaaS 环境配合使用。
这些工具如何处理加密流量？
像 LayerX 和 Island 这样的基于浏览器的解决方案可以在数据加密并通过网络发送之前，在浏览器内部检查数据。这使得它们能够看到提示和响应的完整内容，从而提供基于网络的工具通常缺乏的可见性。
如果我们奉行“无人工智能”政策，这些解决方案还有必要吗？
是的，因为如果没有技术控制措施，“禁止使用人工智能”的政策很难执行。员工经常使用个人设备或寻找变通方法来访问有用的人工智能工具。人工智能使用控制提供了验证合规性的可见性，以及有效执行该政策的技术手段。
