Nangyayari ang pagtagas ng data ng ChatGPT kapag hindi sinasadyang nalantad ang sensitibo o kumpidensyal na impormasyon sa pamamagitan ng mga pakikipag-ugnayan sa platform ng ChatGPT. Ang mga pagtagas na ito ay maaaring magmula sa mga error ng user, mga paglabag sa backend, o mga may depektong pahintulot sa plugin. Kung walang tamang mga hakbang sa seguridad, ang mga pagtagas na ito ay maaaring humantong sa mga seryosong panganib sa seguridad ng data para sa mga negosyo at magresulta sa mga paglabag sa pagsunod, pagkawala ng IP, at pinsala sa reputasyon.
Pag-unawa sa ChatGPT Data Leak
Nangyayari ang pagtagas ng data ng ChatGPT kapag hindi sinasadyang nalantad ang sensitibo o kumpidensyal na impormasyon sa pamamagitan ng AI platform. Ito ay maaaring mangyari sa tatlong paraan:
- Mga tagas sa gilid ng gumagamit: Maaaring mag-paste ang mga empleyado ng sensitibong data tulad ng source code, PII, o mga panloob na dokumento sa ChatGPT nang hindi nalalaman na maaaring umalis ang data na ito sa protektadong kapaligiran ng kumpanya. Ito ang pinakakaraniwang uri ng pagtagas ng data sa ChatGPT.
- Mga pagtagas sa gilid ng platform: Bagama't bihira, ang mga kahinaan sa ChatGPT mismo (tulad ng March 2023 Redis bug) ay maaaring humantong sa hindi sinasadyang pagkakalantad ng data ng ibang mga user.
- Mapanganib na mga pakikipag-ugnayan sa plugin: Ang mga third-party na plugin ng ChatGPT ay maaaring mag-access at magpadala ng mga senyas ng user, na posibleng maglantad ng data ng enterprise sa hindi pa nasuri na mga external na system. Habang tumatakbo ang mga ito sa labas ng mga kontrol sa seguridad ng kumpanya, ang mga plugin na ito ay maaaring magdulot ng malubhang panganib sa privacy
Habang ang mga generative na tool ng AI tulad ng ChatGPT ay lalong naka-embed sa mga workflow ng enterprise, lumalaki ang potensyal para sa AI data exposure, lalo na kapag hindi sinusubaybayan o hindi pinamamahalaan ang paggamit. Kung walang wastong mga guardrail, maaaring hindi namamalayan ng mga empleyado ang mga panloob na protocol ng seguridad, na humahantong sa mga panganib sa privacy ng ChatGPT. Itinatampok nito ang kahalagahan ng pamamahala, secure na mga patakaran sa paggamit ng AI, at visibility sa kung paano pinangangasiwaan ang data sa loob ng mga tool na ito.
Mga Karaniwang Dahilan ng ChatGPT Data Leaks
1. Hindi Sinasadyang Input ng Sensitibong Data ng Mga User
Ang mga empleyado ay madalas na naglalagay ng kumpidensyal o sensitibong data sa ChatGPT upang mapabilis ang kanilang trabaho. Maaaring kabilang dito ang personally identifiable information (PII), mga panloob na dokumento, mga rekord ng kliyente, proprietary code, o data sa pananalapi. Sa maraming mga kaso, ang pag-uugali na ito ay hindi nakakapinsala, ngunit nagmumula ito sa isang kakulangan ng kamalayan tungkol sa kung paano nagpoproseso, nag-iimbak, o potensyal na muling gamitin ng mga platform ng AI ang input data.
halimbawa:
Ang isang marketing manager ay nag-paste ng roadmap ng produkto sa susunod na quarter sa ChatGPT upang matulungan siyang muling isulat ito sa isang anunsyo ng customer. Ang data, na ipinasok na ngayon sa isang panlabas na tool, ay hindi na protektado ng mga patakaran ng kumpanya at maaaring itago o iproseso sa labas ng visibility ng IT.
Panganib sa Enterprise:
Ang input na ito ay maaaring iimbak, iproseso sa labas ng mga hangganan ng pagsunod, o kahit na i-log ng third-party na imprastraktura. Ang mga pagkilos sa panig ng user na ito ay maaaring humantong sa mga paglabag sa regulasyon (hal., GDPR, HIPAA) at IP leakage. Karamihan sa mga legacy na DLP system ay hindi nakakakita ng ganoong paggamit, na ginagawa itong isang tahimik na generative AI data risk.
2. Mga Paglabas ng Session ng ChatGPT
Nangyayari ang pagtagas ng session ng ChatGPT kapag hindi sinasadyang nalantad ng isang platform-side bug ang history ng pag-uusap o data ng isang user sa isa pang user. Ang mga insidenteng ito ay partikular na mapanganib dahil nangyayari ang mga ito nang walang layunin ng gumagamit at madalas na hindi napapansin.
halimbawa:
Noong Marso 2023, isang Redis bug sa ChatGPT ang humantong sa ilang user na makita ang mga pamagat ng chat at bahagyang pag-uusap ng iba sa kanilang kasaysayan. Ang parehong bug ay naglantad ng data ng pagbabayad, kabilang ang mga email address at ang huling apat na digit ng mga credit card.
Panganib sa Enterprise:
Kung ang session ng empleyado ng kumpanya ay nag-leak ng impormasyon tulad ng mga rekord ng customer o mga panloob na dokumento, maaari itong humantong sa malubhang epekto sa legal at pagsunod, kahit na ang pagkakalantad ay maikli at hindi sinasadya. Itinatampok ng mga naturang insidente ang pangangailangan para sa pagsusuri sa antas ng platform, lalo na kapag gumagamit ng mga serbisyo ng LLM na nakabahagi o maraming nangungupahan.
3. Mapanganib na Third-Party na Plugin
Pinapalawak ng mga plugin ang mga kakayahan ng ChatGPT sa pamamagitan ng pagpayag sa pag-access sa web, mga panloob na file, o mga third-party na system, ngunit nagpapakilala rin ng mga makabuluhang panganib sa seguridad. Kapag na-enable na, mababasa ng isang plugin ang prompt na content at posibleng ipadala ito sa mga external na API o storage system, kadalasan nang hindi namamalayan ng user.
halimbawa:
Gumagamit ang isang financial analyst ng isang plugin para tumulong sa pag-analisa ng isang sales spreadsheet. Ina-upload ng plugin ang file sa sarili nitong server para sa pagproseso. Nang walang kaalaman ng analyst, ini-log ng server ang file at pinapanatili ito, na lumalabag sa data residency at mga patakaran sa privacy.
Panganib sa Enterprise:
Karamihan sa mga plugin ay nilikha ng mga ikatlong partido at maaaring hindi sumailalim sa parehong pagsisiyasat sa seguridad tulad ng mga panloob na tool. Ang hindi na-verify na paggamit ng plugin ay maaaring magresulta sa hindi makontrol na pag-exfiltration ng data at ilantad ang regulated na impormasyon sa mga hindi kilalang aktor, na kumakatawan sa isang malaking generative AI data risk para sa enterprise.
4. Gumamit ng Shadow AI nang Walang Pamamahala
Ang Shadow AI ay tumutukoy sa mga empleyado na gumagamit ng mga tool ng AI nang walang pag-apruba o pangangasiwa ng IT. Ang mga tool na ito ay maaaring hindi masuri, masubaybayan, o maiayon sa mga panloob na patakaran sa pagsunod, na ginagawa silang blind spot para sa mga team ng seguridad at proteksyon ng data.
halimbawa:
Ang isang sales team ay nagsimulang gumamit ng isang consumer na bersyon ng ChatGPT upang mag-draft ng mga panukala ng kliyente. Sa paglipas ng panahon, nagsisimula silang mag-input ng mga diskarte sa pagpepresyo, mga tuntunin ng kontrata, at mga sukatan ng panloob na performance—wala sa mga ito ang pinoprotektahan ng mga tool ng enterprise DLP.
Panganib sa Enterprise:
Ang Shadow AI ay nagiging malalim na naka-embed sa mga workflow, na lumilikha ng parehong mga isyu sa lock-in at pagsunod. Dahil walang sentralisadong kontrol, nawawalan ng visibility ang mga organisasyon sa kung anong data ang ibinabahagi, kung saan ito pupunta, at kung ginagamit ba ito para sanayin ang mga third-party na modelo.
5. AI Phishing
Gumagamit na ngayon ang mga attacker ng mga taktika ng AI phishing, tulad ng paggawa ng mga pekeng interface o tool ng ChatGPT, para linlangin ang mga empleyado na magbunyag ng sensitibong impormasyon. Ang mga katulad na tool na ito ay madalas na humihiling sa mga user na "magsumite ng mga prompt" o "subukan ang seguridad ng ChatGPT" at pagkatapos ay mag-harvest ng mga input.
halimbawa:
Ang isang empleyado ay tumatanggap ng isang link sa isang site na pinamagatang “ChatGPT Pro Security Sandbox”. Ginagaya ng pekeng interface ang UI ng OpenAI at hinihikayat ang mga user na mag-paste ng sensitibong content para subukan ang seguridad nito. Ang umaatake ay may access na ngayon sa anumang ipinasok, kadalasang mga kumpidensyal na dokumento o kredensyal.
Panganib sa Enterprise:
Ang diskarteng ito ay nagpapalabo ng linya sa pagitan ng social engineering at teknikal na pagsasamantala. Sinasamantala nito ang tiwala ng user sa mga tool ng AI at ginagamit ang pagiging pamilyar ng interface ng ChatGPT. Ang mga scam na ito ay partikular na mapanganib dahil lumalabas ang mga ito na lehitimo at nilalampasan ang karaniwang mga filter ng email o URL.
6. Maling na-configure na Internal AI Integrations
Nagde-deploy ang ilang kumpanya ng ChatGPT o iba pang LLM sa pamamagitan ng mga internal na tool o API. Kung ang mga kontrol sa pag-access, maagap na mga hangganan, o data sanitization ay hindi naipapatupad nang maayos, ang mga pagsasamang ito ay maaaring maging leaky o labis na pinahihintulutan.
halimbawa:
Ang isang panloob na assistant ng kaalaman na binuo sa ChatGPT ay konektado sa HR system ng kumpanya. Kung walang mahigpit na kontrol sa pag-access, maaaring hilingin ng sinumang user sa AI na ibalik ang data ng payroll para sa isa pang empleyado, na humahantong sa isang paglabag sa privacy.
Panganib sa Enterprise:
Ang maling configuration ay humahantong sa labis na pagkakalantad. Sa mga kumplikadong kapaligiran ng enterprise, kung saan isinama ang mga LLM sa mga chatbot, app, o CRM, madaling mawala sa pagsubaybay kung sino ang makakakita kung ano at kailan.
ChatGPT Data Leaks at Mga Insidente sa Seguridad
Ang mga pangyayari sa totoong mundo na kinasasangkutan ng ChatGPT ay na-highlight ang lumalaking panganib sa seguridad ng data na nauugnay sa mga generative AI tool. Ang isa sa mga pinaka-high-profile na kaganapan ay ang Marso 2023 Insidente sa seguridad ng OpenAI, kung saan ang isang bug sa Redis library na ginamit ng ChatGPT ay nagdulot ng paglabag sa data. Ang paglabag sa data ng ChatGPT na ito ay nagbigay-daan sa ilang mga user na makita ang mga bahagi ng mga kasaysayan ng chat ng ibang mga user at nakalantad na sensitibong impormasyon sa pagsingil, kabilang ang mga buong pangalan, email address, at ang huling apat na digit ng mga credit card. Bagama't mabilis na na-patch ang isyu, inilantad nito ang kahinaan ng session isolation sa mga nakabahaging AI platform at binibigyang-diin ang pangangailangan para sa matatag na kontrol sa seguridad ng multi-tenant.
Higit pa sa mga pangunahing kahinaan sa platform, Mga kahinaan sa AI na ipinakilala sa pamamagitan ng mga plugin ay naging isang lumalagong alalahanin. Maraming mga plugin ng ChatGPT na binuo ng mga third party ang maaaring ma-access ang nilalaman ng prompt ng user at ipadala ito sa mga panlabas na serbisyo. Kung hindi maayos na idinisenyo o walang transparency, ang mga plugin na ito ay maaaring hindi sinasadyang mag-leak ng data ng enterprise sa labas ng mga kinokontrol na kapaligiran, na lumalampas sa mga kasalukuyang DLP at mga mekanismo ng pagsunod.
Ang karagdagang pagpapalakas ng panganib ay ang pagtaas ng Shadow AI. Nalaman ng maraming pag-aaral sa pananaliksik na ang mga empleyado sa iba't ibang industriya ay gumagamit ng mga pampublikong generative AI na tool upang pangasiwaan ang mga sensitibong gawain sa negosyo, tulad ng pag-draft ng mga legal na dokumento o pagsusuri ng data ng kliyente. Ang hindi sanction na paggamit na ito, na kadalasang hindi nakikita ng IT, ay lumilikha ng malalaking gaps sa pamamahala ng data at pinapataas ang posibilidad ng pagkakalantad.
Sama-sama, nililinaw ng mga insidenteng ito na dapat pag-isipang muli ng mga negosyo ang kanilang postura sa seguridad para sa generative AI sa pamamagitan ng pagbibigay-priyoridad sa visibility, mga kontrol sa paggamit, pamamahala ng plugin, at AI-aware na mga tool sa pag-iwas sa pagkawala ng data.
Mga Panganib sa Negosyo ng ChatGPT Data Exposure
Bagama't maaaring mapabilis ng mga tool tulad ng ChatGPT ang pagiging produktibo, ang hindi sinanction o hindi secure na paggamit ay maaaring magresulta sa makabuluhan at malalayong panganib sa negosyo. Nasa ibaba ang isang breakdown ng mga pangunahing panganib sa negosyo at mga totoong sitwasyon sa mundo na naglalarawan kung paano maaaring makapinsala sa mga negosyo ang naturang exposure sa mga legal, operational, at reputasyon na dimensyon.
Ang isa sa mga pinaka-kritikal na kahihinatnan ng pagkawala ng data ng ChatGPT ay ang potensyal para sa mga paglabag sa pagsunod. Kapag nag-input ang mga empleyado ng personally identifiable information (PII), protected health information (PHI), financial data, o mga tala ng customer sa ChatGPT, maaaring umalis ang data na iyon sa mga secure na kapaligiran at mauwi sa mga external na system na hindi sumusunod sa mga regulasyon tulad ng GDPR, HIPAA, CCPA, o mga utos na partikular sa industriya.
halimbawa:
Gumagamit ang isang empleyado sa isang healthcare provider ng ChatGPT upang ibuod ang mga tala ng kaso ng pasyente. Kasama sa input ang mga pangalan at kasaysayang medikal, lumalabag sa mga kinakailangan ng HIPAA at nagti-trigger ng proseso ng pagsisiwalat ng paglabag.
â € <â € <Epekto sa negosyo:
Ang mga multa, pag-audit, at mga abiso ng paglabag ay nakakasira ng tiwala at nagpapataw ng mabibigat na gastos sa pangangasiwa. Sa lubos na kinokontrol na mga sektor, ang isang insidente ay maaaring mag-imbita ng patuloy na pagsisiyasat mula sa mga regulator at auditor.
Ang ChatGPT ay madalas na ginagamit upang magsulat, magsuri, o magsuri ng panloob na nilalaman mula sa mga legal na kontrata at M&A na dokumento hanggang sa pagmamay-ari na code at pananaliksik. Kapag na-paste ang content na ito sa ChatGPT nang walang mga pananggalang, nanganganib na mawalan ng kontrol ang enterprise sa intelektwal na ari-arian nito.
halimbawa:
Gumagamit ang isang software engineer ng ChatGPT upang i-optimize ang isang proprietary machine learning model ngunit kasama ang buong source code sa prompt. Maaari nitong ilantad ang mahalagang IP sa mga panganib sa hinaharap kung ginamit nang hindi naaangkop ng modelo o naharang sa panahon ng pagproseso.
Epekto sa negosyo:
Ang pagkakalantad ng Enterprise AI ng intelektwal na ari-arian ay hindi lamang nakakasira ng competitive na bentahe ngunit maaari ring magresulta sa pagkawala ng kumpiyansa ng mamumuhunan. Maaari itong humantong sa diluted na posisyon sa merkado, pagkawala ng innovation edge, at kahit na mga demanda kung nilalabag ang mga clause ng contractual confidentiality.
Kahit na ang isang maliit na pagtagas ng data na kinasasangkutan ng ChatGPT ay maaaring umakyat sa isang pampublikong isyu sa pagtitiwala lalo na kapag nagsasangkot ito ng sensitibong impormasyon ng customer, empleyado, o kasosyo. Ang mga banta sa reputational AI ay pinalalakas ng lumalagong pagsisiyasat ng publiko tungkol sa etika, privacy, at transparency ng AI.
halimbawa:
Natuklasan ng isang news outlet na ang mga empleyado ng isang bangko ay nag-input ng data ng pananalapi ng customer sa ChatGPT upang bumuo ng mga buod ng pamumuhunan. Bagama't maaaring limitado ang aktwal na pagkawala ng data, ang pampublikong backlash ay humahantong sa mas mataas na pagsisiyasat sa kung paano pinangangasiwaan ang kanilang data.
Epekto sa negosyo:
Ito ay maaaring humantong sa pagkawala ng tiwala ng customer na may mga pangmatagalang epekto na higit pa sa orihinal na paglabag. Sa mga industriyang lubos na kinokontrol o sensitibo sa tatak, ang pagbagsak ng reputasyon ay maaaring makasira at maaaring lumampas sa halaga ng pagpigil sa insidente sa unang lugar.
Ang pagkakalantad ng data sa pamamagitan ng ChatGPT ay maaaring mag-trigger ng mga legal na paglilitis, pag-audit, at panloob na pagsisiyasat na naglilihis ng mga mapagkukunan at nakakagambala sa mga operasyon. Maaaring kailanganin ng mga legal na koponan na tasahin ang pananagutan, subaybayan ang landas ng data, at ipagtanggol laban sa mga demanda sa pagkilos ng klase o mga paglabag sa kontrata.
halimbawa:
Natuklasan ng isang kumpanya ng pagmamanupaktura ang mga sensitibong tuntunin ng supplier na inilagay sa ChatGPT at posibleng nag-leak. Pinipilit ang mga procurement team na makipag-negosasyon muli sa mga kontrata, habang pinamamahalaan ng legal ang mga pagtatanong ng vendor at pagtatasa ng pananagutan.
Epekto sa negosyo:
Higit pa sa mga pagkalugi sa pananalapi mula sa nasirang deal, maaaring harapin ng organisasyon ang mga legal na paghahabol, mga sugnay ng parusa, o mga paglilitis sa arbitrasyon. Ang mga pagkagambalang ito ay nakakaapekto rin sa pang-araw-araw na operasyon, pagkaantala ng mga proyekto, at lumikha ng panloob na alitan sa pagitan ng mga koponan na naghahanap ng pananagutan at pagpapagaan.
Ang hindi sinusubaybayang paggamit ng AI ay nagpapahina sa pangkalahatang postura ng seguridad ng enterprise. Kapag ang mga empleyado ay gumagamit ng mga pampublikong tool sa AI sa pamamagitan ng mga hindi pinamamahalaang browser o personal na account, ang sensitibong data ay lumalampas sa mga tradisyonal na kontrol sa seguridad tulad ng mga firewall, endpoint na proteksyon, o cloud DLP.
halimbawa:
Ang mga empleyadong gumagamit ng ChatGPT sa mga personal na device ay nagbabahagi ng data ng customer na hindi kailanman nakakaapekto sa imprastraktura ng kumpanya, na ginagawa itong hindi nakikita ng mga IT at mga team ng pagsunod.
Epekto sa negosyo:
Nawawalan ng visibility ang mga security team sa kung paano at saan pinangangasiwaan ang data. Sa paglipas ng panahon, sinisira nito ang kakayahan ng organisasyon na makakita ng mga paglabag, mapanatili ang kahandaan sa pag-audit, at ipatupad ang mga patakaran sa seguridad, na nag-iiwan sa negosyo na mahina sa parehong panloob at panlabas na mga banta.
Ang mga panganib ng pagkawala ng data ng ChatGPT ay hindi limitado sa teknikal na pagkakalantad, ngunit umaagos ang mga ito sa bawat layer ng negosyo. Mula sa mga panganib sa pagsunod sa ChatGPT at pagnanakaw ng IP hanggang sa mga banta sa reputational AI at legal na pagbagsak, ang mga negosyo ay dapat gumawa ng mga proactive na hakbang upang pamahalaan kung paano ginagamit ang mga generative AI tool. Noon lamang maa-unlock ng mga organisasyon ang mga benepisyo ng AI habang pinoprotektahan ang negosyo mula sa mga hindi inaasahang kahihinatnan nito.
Paano Pinipigilan ng LayerX ang Pag-leak ng Data ng ChatGPT
Habang tinatanggap ng mga negosyo ang ChatGPT at iba pang tool ng GenAI, nagiging apurahan ang hamon sa pagprotekta sa sensitibong data mula sa hindi sinasadyang pagkakalantad. Ang mga tradisyunal na tool sa seguridad ay hindi ginawa para sa dynamic, batay sa browser na katangian ng mga pakikipag-ugnayan sa GenAI. Dito nakikitungo ang LayerX—naghahatid ng layuning binuo, katutubong mga panlaban sa browser na nagbibigay ng real-time na visibility, kontrol, at proteksyon laban sa pagtagas ng data ng ChatGPT nang hindi nakompromiso ang pagiging produktibo.
-
Real-Time ChatGPT DLP
Sa kaibuturan ng solusyon ng LayerX ay ang kakayahan nitong DLP (Data Loss Prevention). Hindi tulad ng mga legacy na tool ng DLP na gumagana sa antas ng network o endpoint, direktang isinasama ang LayerX sa browser—ang pangunahing interface para sa mga tool ng AI tulad ng ChatGPT. Nagbibigay-daan ito upang suriin at kontrolin ang input ng user sa real time, bago umalis ang data sa perimeter ng enterprise. Nakikita ng LayerX ang sensitibong data gaya ng PII, source code, mga detalye sa pananalapi, o mga kumpidensyal na dokumento—kapag sinubukan ng mga user na i-paste o i-type ito sa ChatGPT. Pagkatapos ay ipinapatupad nito ang mga pagkilos na nakabatay sa patakaran, gaya ng redaction, mga senyas ng babala, o tahasang pagharang.
Kalalabasan: Ang sensitibong data ay inihinto sa pinagmulan, na pumipigil sa hindi sinasadya o hindi awtorisadong pagkakalantad nang hindi nakakaabala sa daloy ng trabaho ng user.
-
Generative AI Monitoring at Shadow AI Visibility
Patuloy na sinusubaybayan ng LayerX ang mga pakikipag-ugnayan ng AI sa mga pinamamahalaan at hindi pinamamahalaang web app. Tinutukoy nito kung aling mga tool ng AI ang ginagamit, kanino, at kung anong uri ng data— sumusulat man sila ng mga prompt, nagpe-paste ng data ng customer, o nag-a-upload ng mga file, na nagbibigay ng mga naaaksyunan na insight sa mga IT at security team. Nakikita rin nito ang paggamit ng Shadow AI na hindi sinanksiyong paggamit ng ChatGPT o iba pang tool sa LLM sa pamamagitan ng mga personal na account o hindi pinamamahalaang device.
Kalalabasan: Nagkakaroon muli ng visibility ang mga organisasyon sa mga pattern ng paggamit ng AI, na nagbibigay-daan sa kanila na tukuyin ang mataas na panganib na gawi at gumawa ng pagwawasto bago mangyari ang isang insidente ng data.
-
Granular, Context-Aware na Pagpapatupad ng Patakaran
Sa LayerX, maaaring tukuyin ng mga negosyo ang mga patakarang may kaalaman sa konteksto na iniayon sa mga kaso ng paggamit ng AI. Maaaring ipatupad ang mga patakaran sa antas ng browser batay sa tungkulin ng user, konteksto ng app, uri ng data, at mga katangian ng session. Halimbawa, maaaring payagan ng mga patakaran ang mga marketing team na gumamit ng ChatGPT para sa pagbuo ng nilalaman habang hinaharangan ang pagsusumite ng data ng customer o mga panloob na dokumento. Maaaring payagan ang mga developer na subukan ang mga snippet ng code ngunit hindi magbahagi ng mga repositoryo ng source code. Ang LayerX ay nagpapatupad ng mga pagkilos na nakabatay sa patakaran, tulad ng redaction, mga senyas ng babala upang alertuhan ang mga user kapag lalabag na sila sa isang patakaran, o tahasang pagharang.
Kalalabasan: AI enablement at enterprise AI protection na tinitiyak ang responsableng paggamit nang hindi nililimitahan ang inobasyon.
-
Pamamahala ng Plugin at Extension
Pinoprotektahan din ng LayerX laban sa mga mapanganib na pakikipag-ugnayan ng plugin ng ChatGPT, na maaaring tahimik na mag-exfiltrate ng prompt na nilalaman sa mga third-party na API. Kinikilala at ikinakategorya nito ang mga extension ng browser at mga plugin ng ChatGPT ayon sa antas ng panganib, pinagmulan, at functionality. Sinusubaybayan at pinamamahalaan din nito ang gawi ng plugin, na nagbibigay sa mga admin ng kakayahang aprubahan, i-block, o paghigpitan ang mga plugin batay sa kanilang mga kasanayan sa pangangasiwa ng data.
Kalalabasan: Binabawasan ng mga negosyo ang kanilang pagkakalantad sa mga kahinaan na nakabatay sa plugin at nagpapatupad ng mas malakas na pamamahala sa data ng AI sa buong organisasyon.
Konklusyon: Paganahin ang Safe, Scalable AI Across the Enterprise na may LayerX
Narito ang Generative AI upang manatili at muling hinuhubog nito kung paano nagagawa ang trabaho sa bawat organisasyon. Ngunit kung walang tamang mga pag-iingat, ang mga tool tulad ng ChatGPT ay maaaring mabilis na lumipat mula sa mga productivity booster sa mga panganib sa pagtagas ng data. Ang LayerX ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga negosyo na yakapin ang AI nang may kumpiyansa, na may kakayahang makita, kontrol, at proteksyon na kailangan para mapanatiling secure ang sensitibong data, sumusunod sa paggamit, at kontrolado ang panganib.
Nakikipaglaban ka man sa shadow AI, nagpapatupad ng mga patakaran sa paggamit ng AI, o pinipigilan ang mga real-time na pagtagas ng data, inihahatid ng LayerX ang pundasyon ng seguridad para sa ligtas at nasusukat na paggamit ng AI.
Huwag hayaang malampasan ng AI innovation ang iyong diskarte sa seguridad. I-adopt ang LayerX ngayon at gawing isang competitive advantage ang AI mula sa isang panganib.
Humiling ng demo upang makita ang LayerX sa pagkilos.
