Ano ang GenAI Security?

Ang seguridad ng GenAI ay tumutukoy sa pagprotekta sa mga kapaligiran ng enterprise mula sa mga umuusbong na panganib ng mga generative AI tool tulad ng ChatGPT, Gemini, at Claude. Habang pinagtibay ang mga tool na ito, ipinakilala nila ang data leakage, pagsunod, at mga panganib sa AI. Tinutukoy ng artikulong ito ang seguridad ng GenAI at binabalangkas ang mga diskarte sa enterprise para matiyak ang ligtas at responsableng paggamit ng AI.

Ipinaliwanag ng GenAI

Ang seguridad ng GenAI ay ang kasanayan ng pagtukoy at pagpapagaan ng mga panganib na ipinakilala ng mga generative AI tool gaya ng ChatGPT, Copilot, at Claude sa loob ng mga workflow ng enterprise. Ang mga tool na ito ay nagpapahusay sa kahusayan at pagbabago ngunit nagpapakilala rin ng bago at mabilis na umuusbong na ibabaw ng pag-atake ng AI na kadalasang hindi sinasaklaw ng mga tradisyunal na solusyon sa cybersecurity. Tinutugunan ng seguridad ng GenAI ang puwang na ito sa pamamagitan ng pamamahala ng sensitibong pagkakalantad ng data, pagpapatupad ng mga patakaran sa paggamit ng AI sa buong organisasyon, at pagtukoy ng hindi ligtas, hindi sumusunod, o nakakahamak na gawi ng AI. Pinagsasama nito ang mga teknikal na pag-iingat tulad ng pag-iwas sa pagkawala ng data (DLP), pagsubaybay na nakabatay sa browser, at mga kontrol sa pag-access sa mga matatag na framework ng pamamahala ng AI na nakaayon sa mga patakaran ng kumpanya at mga pamantayan sa regulasyon. Hindi tulad ng AI development security, na nakatutok sa pag-secure ng model training at infrastructure, ang GenAI security ay pinoprotektahan ang usage layer, kung saan ang mga empleyado ay nakikipag-ugnayan sa mga external na AI tool, na tinitiyak ang ligtas, nakaayon sa patakaran, at responsableng enterprise AI na proteksyon.

Pangunahing Mga Panganib ng GenAI sa Enterprise

Habang pinabilis ng mga organisasyon ang paggamit ng mga generative AI tool, dapat din nilang tugunan ang isang bagong kategorya ng mga banta. Ang mga panganib na ito ay lumalabas hindi lamang mula sa mga malisyosong aktor, ngunit mula sa paraan ng pakikipag-ugnayan ng generative AI sa data, mga user, at mga panlabas na kapaligiran. Nasa ibaba ang mga pinakapinipilit na kahinaan ng AI at mga panganib sa seguridad na kailangang pamahalaan ng mga negosyo.

1. Intellectual Property at Confidential Data Exposure

Ang isa sa mga pinaka-kaagad at kritikal na panganib sa GenAI ay Pag-leakage ng data ng AI. Kadalasang nagpe-paste ang mga empleyado ng kumpidensyal na impormasyon tulad ng PII ng customer, source code, mga plano sa negosyo, o mga projection sa pananalapi sa mga tool ng GenAI tulad ng ChatGPT nang hindi nalalaman ang mga implikasyon. Ang mga prompt na ito ay maaaring itago, iproseso, o gamitin para sa karagdagang pagsasanay, na lumilikha ng permanenteng pagkawala ng kontrol sa data na iyon. Kahit na sinasabi ng mga vendor na hindi nagsasanay sa data ng pag-input, ang data ay maaari pa ring i-cache o naka-log in sa history ng session na nag-iiwan sa pinto na bukas para sa mga paglabag o maling paggamit.

halimbawa: Gumagamit ang isang miyembro ng finance team ng ChatGPT upang bumuo ng executive summary at mag-paste ng spreadsheet ng Q4 na data ng kita sa prompt. Ang impormasyong pampinansyal na iyon ay maaari na ngayong i-store ng provider ng modelo o posibleng ilantad sa mga query sa hinaharap ng ibang mga user.

2. Mga Paglabag sa Regulasyon at Pagsunod

Ang hindi sinusubaybayang paggamit ng GenAI ay madaling magresulta sa mga paglabag sa mga regulasyon sa proteksyon ng data tulad ng GDPR, HIPAA, Ang PCI-DSS, O CCPA. Ang mga batas na ito ay nangangailangan ng mahigpit na pangangasiwa ng personal, kalusugan, o data ng pagbabayad, isang bagay na karamihan sa mga tool ng AI ng third-party ay hindi nakahanda ayon sa kontrata o arkitektura upang matiyak.

halimbawa: Gumagamit ang isang healthcare provider ng AI writing assistant para mag-draft ng buod ng pangangalaga sa pasyente, kabilang ang medikal na kasaysayan. Kahit na ang isang prompt na naglalaman ng PHI (Protected Health Information) na ibinahagi sa isang panlabas na tool ng AI ay maaaring maiulat na paglabag sa HIPAA, nanganganib sa mga multa sa regulasyon at pinsala sa reputasyon. Sa mga sektor na lubos na kinokontrol, isa lang sa naturang insidente ang maaaring mag-imbita ng patuloy na pagsisiyasat mula sa mga regulator at auditor.

Dapat tratuhin ng mga negosyo ang mga prompt ng AI tulad ng mga papalabas na komunikasyon at ilapat ang pareho patakaran ng AI at pamamahala ng data mahigpit na manatiling sumusunod.

3. Paggamit ng Shadow AI

Ang mga empleyado ay madalas na gumagamit ng mga personal na account o hindi awtorisadong mga tool sa AI nang walang kaalaman sa IT na lumilikha ng mga shadow AI na kapaligiran. Bagama't ang Shadow AI ay madalas na mahusay ang intensyon at naging malalim na naka-embed sa mga daloy ng trabaho upang mapahusay ang pagiging produktibo, nauuwi ang mga ito sa labas ng mga patakaran sa seguridad at kulang sa pagsubaybay o pag-log, na ginagawa silang mayamang lugar para sa mga paglabag sa pagsunod at pagtagas ng data ng AI at isang blind spot para sa mga pangkat 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 pagganap, wala sa mga ito ang pinoprotektahan ng mga tool ng enterprise DLP.

4. Mapanganib na Mga Plugin at Extension ng Third-Party

Ang mga extension at plugin ng browser na pinapagana ng AI ay nagpapakilala ng seryoso Mga kahinaan sa AI dahil sa mga over-permissive na disenyo. Marami ang may access sa lahat ng aktibidad sa pagba-browse, data ng clipboard, o cookies ng session upang gumana, na ginagawa silang mga kaakit-akit na target para sa pagsasamantala. 

Kasama sa mga panganib ang:

• Mga Pag-atake ng AI Injection: Ang mga nakakahamak na website o script ay nagmamanipula ng mga prompt ng plugin upang mag-extract o mag-leak ng data.
• Pag-Hijack sa Session: Ang mga plugin na may access sa mga token ng session ay maaaring gamitin upang magpanggap na mga user.
• Tahimik na Pag-aani ng Data: Maaaring magbasa o magpadala ng data ang mga extension nang hindi nalalaman ng user.

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.

halimbawa: Ang isang AI summarizer extension na na-install ng isang user ay may mga pahintulot na basahin ang bawat tab. Sinasamantala ng isang umaatake ang isang depekto sa plugin upang kunin ang sensitibong data ng CRM na tiningnan ng user nang hindi nagti-trigger ng tradisyonal na DLP o antivirus na alerto.

5. Pagguho ng Panloob na Seguridad na Postura

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. 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 ito mga blind spot ng seguridad bigyan ang mga umaatake o walang ingat na tagaloob ng landas upang pagsamantalahan ang data nang hindi nagti-trigger ng mga karaniwang depensa—paggawa generative na seguridad ng AI isang kagyat na priyoridad.

halimbawa:

Ang mga empleyadong gumagamit ng mga tool ng GenAI tulad ng ChatGPT sa mga personal na device ay nagbabahagi ng data ng customer na hindi kailanman naaapektuhan ang imprastraktura ng korporasyon, na ginagawa itong hindi nakikita ng mga IT at mga team ng pagsunod.

6. Operasyon at Legal na Pagkagambala

Ang pagkakalantad ng data sa pamamagitan ng mga tool ng GenAI ay maaaring mag-trigger ng mga legal na paglilitis, pag-audit, at panloob na pagsisiyasat, paglilipat ng mga mapagkukunan at pag-abala sa pang-araw-araw na operasyon sa pamamagitan ng pagkaantala sa mga proyekto, at paglikha ng panloob na alitan sa pagitan ng mga koponan na naghahanap ng pananagutan at pagpapagaan. Higit pa sa mga pagkalugi sa pananalapi mula sa nasirang deal, maaari ding harapin ng organisasyon ang mga legal na paghahabol, mga sugnay ng parusa, o mga paglilitis sa arbitrasyon. 

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.

Itinatampok ng mga panganib na ito kung bakit hindi na sapat ang tradisyonal na mga kontrol sa seguridad sa edad ng generative AI. Mula sa pag-leak ng data ng AI at pag-shadow sa AI hanggang sa mga paglabag sa regulasyon at pagbabanta na nakabatay sa plugin, dapat pag-isipang muli ng mga organisasyon kung paano nila sinusubaybayan, pinamamahalaan, at sinisigurado ang paggamit ng AI sa buong enterprise. Upang mas malalim ang pag-alam sa mga umuusbong na banta na ito at kung paano tugunan ang mga ito, basahin ang buong artikulo sa Mga Panganib sa Generative AI.

Ano ang Nagtutulak sa Pagpapalawak ng AI Attack Surface sa Mga Negosyo

Ang mabilis na pagtaas ng generative AI ay panimula na muling nahubog ang landscape ng pagbabanta ng enterprise. Ang dating malinaw na tinukoy na perimeter ay nabali na ngayon ng dumaraming konstelasyon ng mga tool, plugin, at cloud-based na workflow na pinapagana ng AI. Pinapalakas ng mga teknolohiyang ito ang pagiging produktibo—ngunit kapansin-pansing pinalawak din nila ang Ibabaw ng pag-atake ng AI, na nagpapakilala ng mga nobelang blind spot sa seguridad na hindi kailanman idinisenyong hawakan ng mga tradisyonal na depensa.

Pagsabog ng AI Tools at AI Integrated SaaS Apps

Ang GenAI ay hindi katumbas ng ChatGPT. Sa katunayan, marami ang nagbago mula noong inilabas ang ChatGPT noong Nobyembre 2022. Mula noon, ang GenAI ecosystem ay umuunlad sa hindi pa nagagawang bilis. Ang mga bagong modelo at tool na pinapagana ng AI ay lumilitaw sa lingguhan at buwanang batayan, bawat isa ay nag-aalok ng higit pang mga kakayahan at pagsulong kaysa sa nakaraan. Ang pagbabago ay napakabilis na, ayon kay Gartner, ito ay higit na nahihigitan ang bilis ng anumang iba pang teknolohiya. 

Pinagsasama ng mga negosyo ang generative AI sa bawat layer ng stack. Mula sa mga AI copilot na naka-embed sa mga developer environment hanggang sa mga automated na assistant sa mga CRM platform, ang karaniwang empleyado ay maaari na ngayong makipag-ugnayan sa maraming AI system araw-araw. Ang mga provider ng SaaS mula sa Notion at Slack hanggang sa Salesforce at Microsoft 365 ay inilunsad na lahat Mga tampok na pinagsama-sama ng AI idinisenyo upang mapahusay ang kahusayan sa daloy ng trabaho. Para sa mga user, ang mga pagpapahusay na hinimok ng AI ay nagiging isang karaniwang inaasahan sa halip na isang maginhawang add-on. Ang GenAI ay naging isang mahalagang bahagi ng lugar ng trabaho. Ngunit ang parehong mga pagsasamang ito ay kadalasang may malawak na access sa panloob na data, mga dokumento, kalendaryo, at mga pag-uusap.

Ang paglaganap na ito ng Mga tool sa SaaS AI nangangahulugan na ang mga organisasyon ay dapat na ngayong mag-secure ng magkakaibang hanay ng mga panlabas na platform na madalas na kumukuha ng sensitibong impormasyon nang walang pare-parehong pag-log, kontrol sa pag-access, o visibility. Ang bawat bagong pagsasama ay lumilikha ng isang potensyal na vector para sa Pagkalantad ng data ng AI, lalo na kapag inuuna ng mga default na setting ang kakayahang magamit kaysa sa seguridad.

Ang Mga Browser ay ang Bagong AI Workspaces

Hindi tulad ng mga tradisyunal na application ng enterprise na gumagana bilang mga dedikadong desktop application, karamihan sa mga pakikipag-ugnayan ng GenAI ay nagaganap sa pamamagitan ng mga web browser. Karamihan sa mga tool ng AI tulad ng ChatGPT, Claude, at Gemini ay ina-access sa pamamagitan ng browser. Bagama't maginhawa, ang modelong ito na nakabatay sa browser ay nagpapakilala ng kakaiba mga panganib sa browser AI tulad ng Pag-atake ng Man-in-the-Middle (MITM), Ang pagnanakaw ng token, o maging ang pagsasamantala ng extension ng browser ay magiging posible kung ang session ay hindi maayos na nakahiwalay.

Ang mga tradisyunal na tool sa seguridad, na idinisenyo para sa mga legacy na application ng enterprise at kinokontrol na kapaligiran, ay hindi sapat sa kagamitan upang suriin o kontrolin ang mga pakikipag-ugnayan ng AI sa mga dynamic na session ng browser. Hindi nila matukoy ang pagkakaiba sa pagitan ng ligtas at hindi ligtas na mga input, personal kumpara sa paggamit ng corporate account, o matukoy ang sensitibong data na kinokopya at i-paste sa mga prompt ng LLM. Halimbawa, madaling mai-paste ng mga user ang sensitibong data ng kumpanya sa pananalapi sa ChatGPT o mag-upload ng pinagmamay-ariang source code nang hindi nagti-trigger ng mga alerto sa seguridad. Ang kakulangan ng real-time, context-aware na visibility at kontrol sa antas ng browser ay lumilikha ng malalaking panganib, na pumipilit sa mga negosyo na pag-isipang muli ang kanilang mga diskarte sa seguridad sa isang lugar ng trabaho na una sa AI.

Mga Extension ng Produktibidad na Pinapatakbo ng AI

Ang mga extension ng browser na pinapagana ng generative AI, gaya ng AI summarizers, writing assistant, o meeting note-takers, ay kadalasang humihiling ng labis na pahintulot. Kabilang dito ang pag-access sa nilalaman ng pahina, cookies, at kung minsan ay mga keystroke. Marami ang nilikha ng mga third-party na developer na may limitado o walang pangangasiwa sa seguridad.

Binubuksan ng mga extension na ito ang pinto sa Mga pag-atake ng AI injection, silent data scraping, O pag-hijack ng session, lalo na kapag naka-install sa mga hindi pinamamahalaang endpoint. Kapag na-install na, tahimik silang gumagana, nakikipag-ugnayan sa data ng user nang real time at ipinapadala ito sa mga external na API na madalas na hindi maaabot ng mga tradisyunal na tool sa seguridad.

Mga Workflow na Nakakonekta sa API sa Cloud

Sa mga cloud-native na kapaligiran, ang mga kakayahan ng AI ay lalong naka-embed sa mga automated na workflow sa pamamagitan ng mga API. Maaaring i-wire ng mga developer ang mga LLM sa mga pipeline ng CI/CD, mga daloy ng serbisyo sa customer, o mga pipeline sa pagproseso ng data, na kadalasang nagpapasa ng structured o unstructured na data sa mga third-party na modelo ng AI para sa pagbubuod, pagsasalin, o pag-uuri.

Lumilikha ito ng higit na hindi nakikita Ibabaw ng pag-atake ng AI, kung saan dumadaloy ang sensitibong data papunta at mula sa mga serbisyo ng AI nang hindi na-scan o na-filter nang maayos. Ang mga endpoint ng API ay maaari ding pagsamantalahan upang mag-inject ng mga adversarial input, mag-exfiltrate ng panloob na data, o magsagawa ng mga pagsasamantala sa seguridad ng AI kung hindi wastong napatunayan.

Ang Hamon sa Pagmamasid

Ang isang malaking hamon sa pag-secure ng bagong AI-driven na landscape ay ang kakulangan ng real-time na pagmamasid. Ang mga tradisyunal na tool sa seguridad ay hindi katutubong nakakakita ng mga prompt ng AI, sinusubaybayan ang paggamit ng tool ng AI, o tinutukoy ang konteksto ng mga daloy ng data sa loob ng mga session ng browser o mga pakikipag-ugnayan ng API. Bilang resulta, ang mga organisasyon ay bulag sa kung paano, saan, at kailan pumapasok o lumabas ang data sa AI layer. 

Upang maprotektahan laban sa modernong Mga panganib sa seguridad ng AI, ang mga organisasyon ay nangangailangan ng visibility sa bawat pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga user at AI—mangyayari man ito sa isang tab ng browser, isang SaaS integration, o isang cloud API call. Kung walang patuloy na pagsubaybay, pamamahala, at pagpapatupad, ang AI layer ay nagiging isang hindi sinusubaybayang gateway para sa sensitibong data na tumagas, lumipat, o pinagsamantalahan

Browser-Based DLP at Insecure Plugin Design sa GenAI Ecosystems

Habang bumibilis ang pagpapatibay ng enterprise ng generative AI, ang browser ay naging isang sentral na access point kung saan nakikipag-ugnayan ang mga empleyado sa mga tool tulad ng ChatGPT, Microsoft Copilot, at daan-daang mga extension na pinapagana ng AI. Ngunit sa paglilipat na ito ay dumating ang isang pagpindot sa pangangailangan na muling pag-isipan ang tradisyonal na data loss prevention (DLP). Browser DLP ay umuusbong bilang isang mahalagang layer ng seguridad para sa pagsubaybay at pagkontrol sa paggamit ng AI sa mga kapaligiran na lalong umaasa sa mga extension ng Chrome, SaaS app, at mga plugin na pinagsama-sama sa web.

Bakit Mahalaga ang DLP sa Antas ng Browser sa Panahon ng GenAI

Hindi tulad ng mga tradisyunal na application, ang mga tool ng GenAI ay higit na nakabatay sa web at kadalasang ina-access sa labas ng mga sanction na platform. Ang mga empleyado ay madalas na gumagamit ng mga extension ng browser o web app upang bumuo ng code, nilalaman, o mga insight. Ang paggamit na ito ay lumalampas sa mga legacy na tool ng DLP na tumutuon sa mga endpoint, email, o paggawa ng trapiko sa network blind spot sa proteksyon ng data ng AI.

Tinutugunan ng mga solusyon sa DLP na nakabatay sa browser ang mga puwang na ito sa pamamagitan ng pagsisiyasat ng mga pakikipag-ugnayan ng user sa loob ng browser nang real-time. Nagbibigay-daan ito sa mga organisasyon na matukoy kapag ang sensitibong data gaya ng source code, mga talaan ng kliyente, o mga dokumentong pinansyal ay kinopya, na-type, o na-upload sa AI na nag-prompt. Kasama ng pagpapatupad ng patakaran, binibigyang-daan nito ang mga organisasyon na i-block, i-redact, o alerto sa peligrosong gawi bago malantad ang data.

Ang Nakatagong Panganib ng Mga Insecure na AI Plugin at Extension

Mga extension ng AI Browser na nagpapagana o nagpapahusay sa pagpapagana ng AI ay lalong may problema. Marami ang idinisenyo na may malawak na mga pahintulot upang ma-access ang data ng clipboard, manipulahin ang nilalaman ng pahina, o maharang ang mga input. Nang walang wastong pagsusuri, ipinakilala ang mga extension na ito leakage ng data na nakabatay sa plugin at iba pang mga panganib na may mataas na kalubhaan, tulad ng:

• Pag-hijack ng session – Ang mga nakakahamak na plugin ay maaaring mag-ani ng cookies sa pagpapatotoo, na nagbibigay sa mga umaatake ng access sa mga SaaS app o panloob na system.
• Mga pag-atake ng AI injection – Maaaring baguhin ng mga extension ang mga prompt input o tugon, pag-inject ng mga nakakahamak na command o pagbabago ng output sa mga paraan na hindi napapansin.
• Silent data exfiltration – Ang ilang mga plugin ay nagla-log ng mga pakikipag-ugnayan ng user o nag-prompt na nilalaman at ipinapadala ito sa mga third-party na server nang hindi nalalaman ng user.

Ang panganib ay hindi hypothetical. Noong 2023, isang sikat na extension ng ChatGPT na may mahigit 10,000 na pag-install ang natagpuang nagnanakaw ng mga token ng session sa Facebook, na nagpapakita kung paano Mga panganib sa extension ng GenAI maaaring umakyat sa ganap na mga insidente sa seguridad.

Inter-Plugin Data Leakage

Ang mga plugin ng AI browser ay kadalasang nangangailangan ng malawak na pahintulot upang ma-access ang nilalaman ng page, mga input field, clipboard, o mga proseso sa background. Kapag maraming extension ang tumakbo sa iisang browser, maaaring mag-overlap ang mga pahintulot na ito, na lumilikha hindi sinasadyang mga landas para sa pagkakalantad ng data.

Halimbawa, maaaring iproseso ng isang writing assistant ang mga input ng dokumento habang ina-access ng hiwalay na plugin ang parehong DOM o lokal na storage. Nang walang mahigpit na paghihiwalay ng data, ang sensitibong nilalaman ay maaaring hindi sinasadyang dumaloy sa pagitan ng mga plugin kahit na walang malisya. 

Lumalaki ang panganib na ito sa mga proseso sa background at mga nakabahaging API, kung saan maaaring kumilos ang isang plugin bilang tulay upang magsipsip ng data mula sa isa pa. Samakatuwid, ang magkakasamang umiiral na mga extension ng GenAI ay nagpapalabo ng mga hangganan ng data, na ginagawang mahalaga ang paghihiwalay ng plugin at DLP na nakabatay sa browser.

Mga Limitasyon ng Mga App Store ng Browser

Priyoridad ng mga tindahan ng extension ng Chrome at Edge ang pag-access ng consumer, hindi ang seguridad ng enterprise. Wala silang malalim na pag-audit ng pahintulot, secure na mga pamantayan sa pag-unlad, at pagsubaybay pagkatapos ng pag-publish. Ito ay nagpapahintulot nakakahamak o labis na pinahihintulutan na mga plugin ng GenAI upang manatiling live hanggang sa ma-flag ng mga user o mananaliksik. Marami ang binuo ng mga hindi kilalang developer na may mga opaque na kasanayan sa data, ngunit nakakakuha ng access sa mga kritikal na daloy ng trabaho. Ang mga tindahan ng browser app ay hindi isang pinagkakatiwalaang gatekeeper. Ang mga negosyo ay dapat pre-vet, kontrolin, at subaybayan Mga plugin ng AI mismo.

Ilapat ang Zero Trust Principles sa AI Extensions

Paglalapat ng a ZeroTrust Ang mindset sa mga extension ng browser ay mahalaga, lalo na sa mga kapaligiran na may matinding paggamit ng GenAI. Kung paanong sinusuri ng mga negosyo ang mga app, user, at device, dapat ituring ang mga plugin bilang hindi pinagkakatiwalaan bilang default.

Ibig sabihin nito:

• Pagpapatunay sa pagiging tunay ng publisher bago i-install
• Mga saklaw ng pahintulot sa pag-audit para maiwasan ang overreach (hal., clipboard, DOM, access sa background)
• Patuloy na sinusubaybayan ang gawi ng plugin, kahit na pagkatapos ng pag-apruba

Sa mga workflow ng GenAI, kung saan madalas na ina-access ng mga plugin ang mga sensitibong text input, nakakatulong ang diskarteng ito na maiwasan ang silent data exfiltration at pag-abuso sa pribilehiyo. Walang plugin ang dapat na pinagkakatiwalaan nang tahasan ng mga negosyo. Sa halip, dapat nilang ituring ang bawat isa bilang isang potensyal na panganib at ipatupad pinakakaunting pribilehiyo, pag-access na na-verify ng pagkakakilanlan. Tinitiyak ng layered na diskarteng ito sa seguridad na maaaring tanggapin ng mga negosyo ang mga nadagdag sa produktibidad ng GenAI nang hindi nagbubukas ng pinto sa kompromiso na nakabatay sa plugin o hindi awtorisadong paglipat ng data.

Bakit Ang Pamamahala ng AI ay Sentro sa Seguridad

Habang naka-embed ang mga generative AI tool sa pang-araw-araw na daloy ng trabaho sa negosyo, ang hamon para sa mga pinuno ng seguridad ay hindi na kung papayagan ba ang AI, ngunit kung paano ito kontrolin nang responsable. Ito ay kung saan Pamamahala ng AI nagiging sentro sa seguridad ng enterprise at nagbibigay ng balangkas upang matiyak secure na paggamit ng AI, pagbabalanse ng pagbabago sa pamamahala sa peligro, at pagpapagana ng pagiging produktibo nang hindi nakompromiso ang integridad, pagsunod, o tiwala ng data.

Sa kaibuturan nito, inihanay ng pamamahala ng AI ang mga pangkat ng seguridad, legal, at pagsunod sa isang nakabahagi patakaran ng AI na nagbibigay ng estratehiko at operational na balangkas na kailangan upang kontrolin kung paano ina-access, ginagamit, at sinusubaybayan ang mga tool ng AI, na tinitiyak ang kahandaan ng enterprise bilang mga scale ng AI adoption. Dapat kasama sa balangkas ang: 

1. Paglikha ng Patakaran para sa Paggamit ng AI

Ang epektibong pamamahala sa AI ay nagsisimula sa isang malinaw Patakaran sa paggamit ng AI na tumutukoy kung aling mga tool ang naaprubahan, anong data ang maaaring gamitin, at kung saan naaangkop o pinaghihigpitan ang AI. Inaalis nito ang kalabuan, inihanay ang mga stakeholder, at itinatakda ang pundasyon para sa secure, sumusunod na AI adoption sa mga team.

2. Role-Based Access sa AI Tools

Tinitiyak ng mga Role-based na access control (RBAC) na ginagamit lang ng mga empleyado ang mga tool ng AI na naaangkop sa kanilang mga tungkulin, na nagbibigay-daan sa pagiging produktibo habang pinoprotektahan ang sensitibong data. Umaasa ito sa prinsipyo na hindi lahat ng empleyado ay nangangailangan o dapat magkaroon ng access sa parehong mga kakayahan ng AI o mga dataset para sa kanilang saklaw ng trabaho. Ang mga developer, marketer, at legal na koponan, atbp, ay nakakakuha ng iniangkop na pag-access, binabawasan ang panganib at pinipigilan ang maling paggamit. Pinipigilan ng mga kontrol na ito ang hindi sinasadyang maling paggamit habang sinusuportahan ang mga lehitimong pangangailangan sa pagiging produktibo batay sa function ng negosyo at profile ng panganib.

3. Mga Pag-apruba sa Paggamit at Paghawak ng Exception

Dapat ding kasama sa mga framework ng pamamahala ng AI ang mga workflow para sa pamamahala ng mga exception at mga kaso ng espesyal na paggamit. Kung ang isang empleyado o koponan ay nangangailangan ng access sa isang pinaghihigpitang tool ng AI o kaso ng paggamit:

• Dapat silang magsumite ng pormal na kahilingan.
• Ang kahilingan ay dapat dumaan sa proseso ng pagsusuri sa panganib na kinasasangkutan ng mga stakeholder ng seguridad o pagsunod.
• Ang pansamantalang pag-access ay maaaring ibigay sa ilalim ng mga partikular na guardrail, tulad ng karagdagang pagsubaybay o manu-manong pagsusuri sa output.

Ang sistemang ito ng mga pag-apruba sa paggamit at paghawak ng exception tinitiyak ang kakayahang umangkop nang hindi isinasakripisyo ang pangangasiwa.

4. Sentralisadong Pag-log at Pagsusuri ng Mga Pakikipag-ugnayan sa AI

Ang pamamahala ay hindi lamang tungkol sa pagtukoy kung ano ang pinahihintulutan kundi pati na rin sa pagtiyak ng kakayahang makita kung ano ang aktwal na nangyayari. Sentralisadong pag-log ng AI tool interactions ay nagbibigay ng auditability na kinakailangan para sa parehong panloob na pananagutan at panlabas na pagsunod.

Kabilang dito ang pagre-record ng prompt at history ng pagtugon, pagkuha ng metadata tulad ng user ID, oras ng session, at konteksto ng browser, atbp. Nakakatulong ang mga record na ito sa pagtukoy ng mga maling paggamit, pagsisiyasat ng mga insidente, at pagpino ng patakaran sa paglipas ng panahon.

5. Pagsubaybay para sa Mga Paglabag sa Patakaran o Maanomalyang Pag-uugali

Upang isara ang loop sa pagitan ng patakaran at proteksyon, ang pamamahala ng AI ay dapat na ipares sa real-time na pagsubaybay. Ang mga security team ay nangangailangan ng mga system na maaaring:

• I-detect ang mga prompt na naglalaman ng pinaghihigpitang data (hal., mga keyword, regex pattern).
• I-flag o i-block ang hindi awtorisadong paggamit ng AI tool sa browser o sa mga hindi pinamamahalaang device.
• Kilalanin maanomalyang pag-uugali, tulad ng sobrang dalas ng pag-prompt, hindi pangkaraniwang oras ng pag-access, o hindi inaasahang aktibidad ng plugin.

Sa pamamagitan ng patuloy na pagsubaybay para sa mga paglabag sa patakaran, ang pamamahala ay nagbabago mula sa isang static na dokumento sa isang aktibo, adaptive na layer ng seguridad.

Pag-angkop ng Pamamahala sa isang Mabilis na Umuunlad na AI Landscape

Ang mga umiiral na balangkas ng pamamahala tulad ng ISO/IEC 42001 (AI Management Systems) at AI Risk Management Framework ng NIST ay nagbibigay ng mga kapaki-pakinabang na panimulang punto, ngunit dapat na iangkop ang mga ito upang isaalang-alang ang natatanging bilis at gawi ng mga tool ng GenAI. Ang mga tool na ito ay hindi gumagana tulad ng tradisyonal na software; nagbabago ang mga ito sa real time, nagpoproseso ng mga hindi mahulaan na input, at kadalasang ginagamit sa pamamagitan ng mga interface ng consumer-grade.

Samakatuwid, ang pamamahala ng AI ay dapat na umuulit at pabago-bago. Dapat itong suriin nang madalas, ipakita ang mga pattern ng paggamit sa totoong mundo, at mag-evolve kasabay ng mga kakayahan ng AI at threat intelligence. 

Pamamahala: Ang Tulay sa Pagitan ng Pagpapagana at Proteksyon

Sa buod, ang pamamahala ng AI ay ang connective tissue sa pagitan ng responsableng AI enablement at enterprise-grade na proteksyon. Tinitiyak nito na ang mga tool ng AI ay hindi lamang pinapayagan ngunit ginagamit nang ligtas, etikal, at ganap na sumusunod sa mga panloob at panlabas na utos. Kung walang pormal na istruktura ng pamamahala, nahaharap ang mga negosyo sa isang pira-pirasong kapaligiran kung saan ang mga empleyado ay malayang nag-eeksperimento sa ChatGPT, Copilot, at iba pang mga tool—kadalasan ay nagpe-paste ng sensitibong data sa mga pampublikong modelo o gumagamit ng mga hindi na-verify na plugin. Binubuksan nito ang pinto sa mga paglabag sa pagsunod, pagtagas ng data, at hindi nasusubaybayang paggawa ng desisyon ng AI na maaaring makaapekto sa mga operasyon o legal na katayuan. Samakatuwid, habang patuloy na umuunlad ang GenAI, dapat manatiling flexible, maipapatupad, at malalim na isinama ang pamamahala sa mas malawak na arkitektura ng seguridad ng organisasyon.

Pinakamahuhusay na Kasanayan para sa GenAI Security

• Imapa ang Lahat ng Paggamit ng AI sa Organisasyon

Ang unang hakbang sa pamamahala sa panganib ng GenAI ay ang pagmamapa kung paano ito ginagamit sa buong kumpanya. Bilang bahagi ng proseso ng pagmamapa na ito, dapat subaybayan ng mga organisasyon ang:

• Aling mga tool ng GenAI ang ginagamit? Naa-access ba ang mga ito sa pamamagitan ng web apps, mga extension ng browser, o standalone na software?
• Sino ang gumagamit sa kanila? Nasa R&D ba sila, marketing, finance, o iba pang departamento?
• Ano ang ginagamit nila sa GenAI? Mga gawain tulad ng mga pagsusuri sa code, pagsusuri ng data, at pagbuo ng nilalaman?
• Anong uri ng data ang ipinapasok sa mga tool na ito?  Ang mga empleyado ba ay naglalantad ng code, sensitibong data ng negosyo, o PII?

Kapag mayroon ka nang mga sagot sa mga tanong na ito, maaari kang magsimulang bumuo ng isang malinaw na profile sa paggamit, makita ang mga lugar na may mataas na peligro, at lumikha ng isang plano na nagbibigay-daan para sa pagiging produktibo habang tinitiyak ang proteksyon ng data.

• Ipatupad ang Role-Based Access at Pigilan ang Mga Personal na Account

gamitin mga kontrol sa pag-access na nakabatay sa papel upang limitahan ang pagkakalantad batay sa paggana ng trabaho at panganib sa pagiging sensitibo ng data. Maaaring kailanganin ng mga developer ang access sa mga AI code assistant, habang ang mga legal o finance team ay maaaring mangailangan ng mga paghihigpit dahil sa sensitibong pangangasiwa ng data. Gumamit ng mga daloy ng trabaho sa pag-apruba para sa mga pagbubukod, na nagbibigay-daan sa kakayahang umangkop sa ilalim ng pangangasiwa ng pamamahala. 

Para maiwasan ang sensitibong impormasyon mula sa mga hindi secure na LLM na nangungupahan, dapat i-block ng mga organisasyon ang mga personal na pag-log in at i-utos ang pag-access sa pamamagitan ng mga corporate account na may kasamang mga security feature gaya ng mga pribadong nangungupahan, zero-training commitments, mahigpit na kontrol sa pagpapanatili ng data, at mas malakas na proteksyon sa privacy.

• I-deploy ang Browser-Level AI DLP

Ang mga tool ng Generative AI ay pangunahing naa-access sa pamamagitan ng browser, ginagawa AI DLP sa antas ng browser isang kritikal na control point. Ang mga tool sa pag-iwas sa pagkawala ng data na nakabatay sa browser ay maaaring:

• Alamin kung kailan inilalagay ang sensitibong data sa mga senyas ng AI
• I-block o i-redact ang kinokontrol na impormasyon sa real-time
• Magbigay ng mga pakikipag-ugnayan sa log para sa pagsunod at kahandaan sa pag-audit

Ang mga kontrol sa DLP na nakabatay sa browser ay mahalaga para sa pagsubaybay sa paggamit ng AI na lumalampas sa tradisyonal na endpoint o mga tool sa seguridad ng network.

• Subaybayan at Kontrolin ang Mga Extension ng AI

Ang mga extension ng browser na pinapagana ng AI ay nagpapakilala ng panganib sa pamamagitan ng over-permissive na pag-access sa mga web page, keystroke, at data ng session. Ilapat ang mga patakaran sa kontrol ng extension ng AI na:

• Limitahan ang pag-install ng hindi naaprubahan o hindi kilalang mga plugin
• Ginagamit ang mga extension ng audit at tasahin ang kanilang mga pahintulot
• I-block ang mga extension na may labis na access sa mga enterprise application

Suriin ang gawi ng plugin nang tuluy-tuloy upang matukoy ang maanomalyang aktibidad o silent data capture.

• Turuan ang Mga Empleyado sa Ligtas na Paggamit ng AI

Ang mga programa ng kamalayan sa seguridad sa mga negosyo ay dapat magsama ng mga pagsasanay para sa ligtas na paggamit din ng GenAI. Dapat sanayin ng mga organisasyon ang mga empleyado na:

• Kilalanin kung anong data ang hindi dapat ibahagi sa mga tool ng AI.
• Gumamit ng mga naaprubahang platform at sundin ang mga alituntunin sa patakaran.
• Mag-ulat ng pinaghihinalaang maling paggamit o hindi awtorisadong mga tool.

Gawing bahagi ang seguridad ng AI ng mga regular na cycle ng pagsasanay para mapalakas ang responsableng gawi habang umuunlad ang mga tool ng AI.

Mga Real-World na Epekto ng Mahinang GenAI Security

Bagama't maaaring mapabilis ng mga tool ng GenAI tulad ng ChatGPT ang pagiging produktibo, ang kanilang maling paggamit o hindi secure na deployment ay humantong na sa mga malalaking paglabag, paglabag sa pagsunod, at pinsala sa reputasyon. Ang mahinang pamamahala ng AI, mga sobrang pinahihintulutang extension, at hindi sinanksiyong paggamit ng tool ay napatunayang pangunahing nag-aambag sa mga pagkabigo sa seguridad sa totoong mundo, na nagbibigay-diin kung bakit hindi na opsyonal ang pamamahala sa peligro ng GenAI.

1. Exposure ng Source Code sa Samsung

Noong unang bahagi ng 2023, gumawa ng mga headline ang Samsung pagkatapos na i-paste ng mga inhinyero ang pagmamay-ari na source code sa ChatGPT upang i-debug ang mga error. Bagama't ang layunin ay pahusayin ang pagiging produktibo, ang epekto ay kaagad: mataas na kumpidensyal na code ay potensyal na nakalantad sa mga modelo ng OpenAI at mga sistema ng imbakan. Ang insidenteng ito ay nag-trigger ng panloob na pagbabawal sa ChatGPT at nag-udyok ng pag-audit sa buong kumpanya ng paggamit ng AI tool.

Takeaway: Kahit na ang isang mahusay na layunin na paggamit ng GenAI ay maaaring humantong sa hindi maibabalik na pagkawala ng data kung ang mga tamang hangganan ng paggamit ay hindi tinukoy at ipinapatupad.

2. Ang Maling Paggamit ng ChatGPT ay Humahantong sa Pagsisiyasat sa Pagsunod sa DWS Group

Ang DWS Group, isang asset management subsidiary ng Deutsche Bank, ay inimbestigahan matapos gamitin ng mga empleyado ang ChatGPT para sa pananaliksik sa pamumuhunan at komunikasyon ng kliyente. Na-flag ito ng mga regulator bilang pagkabigo sa pagsunod, na binabanggit na dapat suriin ng mga institusyong pampinansyal ang mga tool ng AI at tiyaking nakakatugon ang mga output sa katumpakan ng regulasyon at mga pamantayan sa pangangasiwa ng data.

Epekto: Pagsusuri sa regulasyon, panganib sa reputasyon, paghihigpit sa patakaran sa pagsunod.

3. Teleperformance – Mga Alalahanin sa Privacy ng Data sa Mga Tool sa Pagsubaybay ng AI

Ang Teleperformance, isang pandaigdigang customer service provider, ay nahaharap sa pagsisiyasat sa paggamit ng AI-driven na mga tool sa pagsubaybay upang subaybayan ang mga empleyado sa bahay. Natagpuan ang mga tool upang kumuha ng personal at sensitibong data, kabilang ang footage ng video, nang walang wastong pahintulot o mga pananggalang ng user. Itinaas ang mga regulator ng proteksyon ng data maling paggamit ng AI at etikal na alalahanin.

Epekto: Pampublikong backlash, pag-audit sa proteksyon ng data, at mga pagbabago sa pagpapatakbo sa pag-deploy ng tool ng AI.

4. Ang AI Hallucination ay Humahantong sa Legal na Panganib

Isang international consulting firm ang humarap sa reputational fallout nang ang isang generative AI tool na ginamit para sa panloob na pananaliksik ay nagbalik ng hindi tumpak na impormasyon sa isang client-facing deliverable. Ang hallucinated na nilalaman, na ipinakita bilang makatotohanan, ay humantong sa isang nasirang relasyon ng kliyente at pagkawala ng kontrata.

Takeaway: Ang epekto ng generative AI ay lumalampas sa seguridad dahil ang mga tool na bumubuo ng mga depekto o mapanlinlang na mga output ay maaaring mag-trigger ng reputational, operational, at legal na pinsala kung gagamitin nang walang wastong pagsusuri.

5. Tumaas na IT Workload mula sa Shadow AI Tool Sprawl

Sa kawalan ng mga sentralisadong kontrol, kadalasang gumagamit ang mga empleyado ng hindi awtorisadong mga tool at plugin ng AI upang palakasin ang pagiging produktibo. Binibigat ng sprawl na ito ang mga IT team ng pagsubaybay, pagsusuri, at pagpapagaan ng hindi kilalang mga panganib.

Halimbawa: Natuklasan ng isang Fortune 500 na kumpanya ang mahigit 40 hindi naaprubahang AI tool na aktibong ginagamit sa mga departamento, bawat isa ay may iba't ibang antas ng pag-access at hindi malinaw na mga kasanayan sa pangangasiwa ng data.

Epekto: Tumaas na IT overhead, pira-pirasong tanawin ng panganib, kagyat na pangangailangan para sa pamamahala.

6. Mga Insidente sa Seguridad sa pamamagitan ng Mga Nakakahamak na Extension o Plugin

Ang mga extension ng browser ng GenAI ay maaaring magpakilala ng AI injection, silent data access, o session hijack risks, lalo na kapag sobrang pinahintulutan o hindi sinusuri ng mga security team.

Halimbawa: Ang isang extension ng ChatGPT sa Chrome Web Store ay natagpuang nagnanakaw ng cookies ng session ng Facebook, na nagbibigay sa mga umaatake ng ganap na access sa account.

Epekto: Mga pagkuha sa account, mga paglabag sa antas ng browser, pagguho ng tiwala ng user.

Kung walang malakas na seguridad at pamamahala ng GenAI, ang mga negosyo ay nanganganib nang higit pa sa mga teknikal na kahinaan. Nahaharap sila sa legal, reputational, at operational na mga kahihinatnan. Ang aktibong pagtugon sa mga panganib na ito gamit ang mga kontrol sa usage-layer, DLP, at pamamahalang nakabatay sa tungkulin ay mahalaga para mapagana ang ligtas at produktibong AI adoption.

Paano Sinisiguro ng LayerX ang Paggamit ng GenAI

Habang tinatanggap ng mga negosyo ang mga 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 hindi sinasadyang pagtagas ng data nang hindi nakompromiso ang pagiging produktibo.

• Real-Time Browser DLP para sa AI Prompts

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

Nagbibigay ang LayerX ng ganap na visibility sa lahat ng GenAI tool, website, at SaaS app na na-access ng mga user, sinanction man o shadow. Sa pamamagitan ng patuloy na pagsubaybay sa aktibidad ng browser, kinikilala nito kung sino ang gumagamit kung aling mga tool ng AI at sa pamamagitan ng kung aling mga account - corporate, SSO, o personal. Nakikita rin nito kung anong uri ng data ang ini-input, kung nagsusulat sila ng mga prompt, nagpe-paste ng data ng customer, o nag-a-upload ng mga sensitibong file. 

Kinalabasan: Nagbibigay-daan ito sa mga security team na makakita ng hindi awtorisadong paggamit, alisin ang shadow AI, subaybayan ang mga sensitibong pakikipag-ugnayan ng data, tukuyin ang mataas na peligrong 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, 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 AI, na maaaring tahimik na mag-exfiltrate ng prompt na content sa mga third-party na API. Tinutukoy at ikinakategorya nito ang mga extension at plugin ng AI browser 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 ng GenAI 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 isang demo upang makita ang LayerX sa pagkilos.