ChatGPT 数据泄露是指敏感或机密信息在与 ChatGPT 平台交互时意外泄露。此类泄露可能源于用户操作失误、后端漏洞或插件权限缺陷。如果没有适当的安全措施，此类泄露可能给企业带来严重的数据安全风险，并导致合规违规、知识产权损失和声誉受损。
了解 ChatGPT 数据泄露
当敏感或机密信息通过人工智能平台无意中泄露时，就会发生 ChatGPT 数据泄露。这种情况可能通过三种方式发生：
- 用户侧泄漏：员工可能会将源代码、PII 或内部文档等敏感数据粘贴到 ChatGPT 中，却没有意识到这些数据可能会泄露到公司的受保护环境中。这是 ChatGPT 中最常见的数据泄露类型。
- 平台侧泄漏：虽然很少见，但 ChatGPT 本身的漏洞（例如 2023 年 XNUMX 月的 Redis 漏洞）可能会导致其他用户的数据无意中泄露。
- 存在风险的插件交互： 第三方 ChatGPT 插件可以访问和传输用户提示，从而可能将企业数据暴露给未经审查的外部系统。由于这些插件在企业安全控制之外运行，因此可能带来严重的隐私风险。
随着像 ChatGPT 这样的生成式 AI 工具越来越多地嵌入到企业工作流程中，AI 数据泄露的可能性也随之增大，尤其是在其使用不受监控或管理的情况下。如果没有适当的防护措施，员工可能会在不知不觉中绕过内部安全协议，从而导致 ChatGPT 隐私风险。这凸显了治理、安全的 AI 使用策略以及了解这些工具中数据处理方式的重要性。
ChatGPT 数据泄露的常见原因
1. 用户无意输入敏感数据
员工经常将机密或敏感数据粘贴到 ChatGPT 中以加快工作速度。这些数据可能包括个人身份信息 (PII)、内部文档、客户记录、专有代码或财务数据。很多情况下，这种行为并非恶意，而是因为缺乏对生成式 AI 平台如何处理、存储或潜在地重复使用输入数据的认识。
例如：:
一位市场经理将下一季度的产品路线图粘贴到 ChatGPT 中，以帮助她将其改写成一份客户公告。这些数据现在被输入到外部工具中，不再受公司政策的保护，并且可能在 IT 部门的监控范围之外存储或处理。
企业风险:
这些输入可能在合规边界之外存储、处理，甚至被第三方基础设施记录。这些用户端操作可能导致违反法规（例如 GDPR、HIPAA）和 IP 泄露。大多数传统的 DLP 系统无法检测到此类使用，使其成为一种隐蔽的生成性 AI 数据风险。
2. ChatGPT 会话泄露
ChatGPT 会话泄露是指平台端漏洞意外地将一个用户的对话记录或数据泄露给另一个用户。这类事件尤其危险，因为它们是在用户无意中发生的，而且通常不被察觉。
例如：:
2023年XNUMX月，ChatGPT 中的一个 Redis 漏洞导致一些用户在历史记录中看到其他人的聊天标题和部分对话。同一漏洞还暴露了支付数据，包括电子邮件地址和信用卡号的后四位数字。
企业风险：
如果公司员工的会话泄露了客户记录或内部文件等信息，即使只是短暂且无意的泄露，也可能导致严重的法律和合规后果。此类事件凸显了平台级审查的必要性，尤其是在使用共享或多租户 LLM 服务时。
3. 有风险的第三方插件
插件通过允许访问网络、内部文件或第三方系统来扩展 ChatGPT 的功能，但也带来了严重的安全风险。一旦启用，插件就可以读取提示内容，并可能将其发送到外部 API 或存储系统，而用户通常对此毫不知情。
例如：:
一位财务分析师使用插件来分析销售电子表格。该插件将文件上传到自己的服务器进行处理。在分析师不知情的情况下，服务器记录并保留了该文件，这违反了数据驻留和隐私政策。
企业风险:
大多数插件由第三方创建，可能无法像内部工具那样接受相同的安全审查。未经审查的插件使用可能导致不受控制的数据泄露，并将受监管的信息暴露给未知的参与者，这对企业而言是一个重大的生成性人工智能数据风险。
4. 缺乏治理的影子人工智能使用
影子人工智能是指员工在未经IT部门批准或监督的情况下使用人工智能工具。这些工具可能未经审查、监控，或与内部合规政策不符，这使其成为安全和数据保护团队的盲点。
例如：:
销售团队开始使用 ChatGPT 的消费者版本起草客户提案。随着时间的推移，他们开始输入定价策略、合同条款和内部绩效指标——所有这些都不受企业 DLP 工具的保护。
企业风险:
影子人工智能深深嵌入工作流程，造成了锁定和合规性问题。由于缺乏集中控制，组织无法了解哪些数据正在被共享、数据流向何处以及是否被用于训练第三方模型。
5.人工智能网络钓鱼
攻击者现在正在使用人工智能钓鱼策略，例如创建虚假的 ChatGPT 界面或工具，诱骗员工泄露敏感信息。这些类似的工具通常会要求用户“提交提示”或“测试 ChatGPT 安全性”，然后收集输入。
例如：:
一名员工收到一个网站的链接，标题为 “ChatGPT Pro 安全沙盒”该虚假界面模仿了 OpenAI 的 UI，并鼓励用户粘贴敏感内容以测试其安全性。攻击者现在可以访问输入的任何内容，通常是机密文档或凭证。
企业风险:
这种技术模糊了社会工程学和技术利用之间的界限。它利用了用户对人工智能工具的信任，并利用了用户对 ChatGPT 界面的熟悉度。这些骗局尤其危险，因为它们看似合法，并且能够绕过常见的电子邮件或 URL 过滤器。
6. 内部 AI 集成配置错误
一些公司通过内部工具或 API 部署 ChatGPT 或其他 LLM。如果访问控制、提示边界或数据清理措施执行不当，这些集成可能会出现漏洞或过于宽松。
例如：:
基于 ChatGPT 构建的内部知识助理已连接到公司的人力资源系统。由于缺乏严格的访问控制，任何用户都可以要求 AI 返回其他员工的工资数据，从而导致隐私泄露。
企业风险:
配置错误会导致过度曝光。在复杂的企业环境中，LLM 会集成到聊天机器人、应用程序或 CRM 中，因此很容易无法确定哪些人可以在何时看到哪些信息。
ChatGPT 数据泄露和安全事件
现实世界中涉及 ChatGPT 的事件凸显了生成式人工智能工具日益增长的数据安全风险。其中最引人注目的事件之一是 2023 年 XNUMX 月 OpenAI 安全事件， ChatGPT 使用的 Redis 库中的一个错误导致了数据泄露。此次 ChatGPT 数据泄露事件导致部分用户查看其他用户的部分聊天记录，并泄露了敏感的账单信息，包括全名、电子邮件地址和信用卡号的后四位。虽然该问题很快得到了修复，但它暴露了共享 AI 平台中会话隔离的脆弱性，并凸显了对强大的多租户安全控制的必要性。
除了核心平台漏洞之外， 人工智能漏洞 通过插件引入的漏洞日益令人担忧。许多第三方开发的 ChatGPT 插件可以访问用户提示内容并将其传输到外部服务。如果设计不当或缺乏透明度，这些插件可能会无意中将企业数据泄露到受控环境之外，从而绕过现有的 DLP 和合规机制。
进一步加剧风险的是 影子人工智能多项研究发现，各行各业的员工都在使用公共生成式人工智能工具来处理敏感的业务任务，例如起草法律文件或分析客户数据。这种未经批准的使用通常对IT部门不可见，造成了严重的数据治理漏洞，并增加了数据泄露的可能性。
总之，这些事件清楚地表明，企业必须重新考虑其生成人工智能的安全态势，优先考虑可见性、使用控制、插件治理和人工智能感知数据丢失预防工具。
ChatGPT 数据泄露的商业风险
虽然像 ChatGPT 这样的工具可以提高生产力，但未经批准或不安全的使用可能会带来重大且深远的业务风险。以下是对关键业务风险和实际场景的分析，说明了此类风险如何在法律、运营和声誉层面损害企业。
ChatGPT 数据丢失最严重的后果之一是可能违反合规性。当员工将个人身份信息 (PII)、受保护的健康信息 (PHI)、财务数据或客户记录输入 ChatGPT 时，这些数据可能会离开安全环境，最终进入不符合 GDPR、HIPAA、CCPA 等法规或行业特定要求的外部系统。
例如：:
一家医疗机构的一名员工使用 ChatGPT 汇总患者病历。输入内容包括姓名和病史，这违反了 HIPAA 的要求，并触发了违规披露流程。
â€<A <业务影响:
罚款、审计和违规通知会侵蚀信任，并带来沉重的行政成本。在监管严格的行业，一次事故就可能引发监管机构和审计师的持续关注。
ChatGPT 经常用于编写、审查或分析内部内容，涵盖法律合同、并购文件、专有代码和研究等。如果这些内容在缺乏安全措施的情况下被粘贴到 ChatGPT 中，企业可能会失去对其知识产权的控制。
例如：:
一位软件工程师使用 ChatGPT 优化专有机器学习模型，但在提示中包含了完整的源代码。如果该模型使用不当或在处理过程中被拦截，这可能会使宝贵的知识产权面临未来的风险。
业务影响:
企业人工智能知识产权的泄露不仅会削弱竞争优势，还可能导致投资者信心的丧失。这可能导致市场地位被稀释，创新优势丧失，如果违反合同保密条款，甚至可能引发诉讼。
即使是涉及 ChatGPT 的轻微数据泄露，也可能升级为公众信任问题，尤其是在涉及敏感的客户、员工或合作伙伴信息时。公众对人工智能伦理、隐私和透明度的审查日益严格，加剧了人工智能声誉面临的威胁。
例如：:
一家新闻媒体揭露，一家银行的员工将客户的财务数据输入 ChatGPT 系统，用于生成投资摘要。尽管实际数据损失可能有限，但公众的强烈反应促使人们更加严格地审查其数据处理方式。
业务影响:
这可能导致客户信任的丧失，其长期影响远远超过最初的违规行为。在监管严格或品牌敏感的行业中，声誉受损可能造成毁灭性打击，其成本可能远远超过最初预防事件的成本。
通过 ChatGPT 泄露数据可能引发法律诉讼、审计和内部调查，从而导致资源浪费和运营中断。法律团队可能需要评估责任、追踪数据路径，并防范集体诉讼或违约行为。
例如：:
一家制造公司发现敏感的供应商条款被输入到 ChatGPT 中，并可能被泄露。采购团队被迫重新协商合同，而法务部门则负责处理供应商问询和责任评估。
业务影响:
除了交易失败造成的经济损失外，组织还可能面临法律索赔、罚款条款或仲裁程序。这些中断还会影响日常运营、项目延误，并在寻求问责和缓解措施的团队之间造成内部摩擦。
不受监控的人工智能使用会削弱企业的整体安全态势。当员工通过不受管理的浏览器或个人账户使用公共人工智能工具时，敏感数据会绕过防火墙、端点保护或云数据泄露防护 (DLP) 等传统安全控制措施。
例如：:
在个人设备上使用 ChatGPT 的员工共享的客户数据永远不会接触公司基础设施，因此 IT 和合规团队无法看到这些数据。
业务影响:
安全团队无法了解数据的处理方式和位置。久而久之，这会削弱组织检测漏洞、维护审计准备和执行安全策略的能力，使企业容易受到内部和外部威胁。
ChatGPT 数据丢失的风险不仅限于技术层面，还会波及业务的各个层面。从 ChatGPT 合规风险和知识产权盗窃，到声誉受损的 AI 威胁和法律后果，企业必须采取积极主动的措施来管理生成式 AI 工具的使用方式。只有这样，企业才能充分释放 AI 的优势，同时保护企业免受其带来的意外后果的影响。
LayerX 如何防止 ChatGPT 数据泄露
随着企业纷纷采用 ChatGPT 和其他 GenAI 工具，保护敏感数据免遭意外泄露的挑战变得愈发紧迫。传统的安全工具并非专为 GenAI 交互的动态、基于浏览器的特性而构建。LayerX 应运而生——提供专用的浏览器原生防御方案，在不影响生产力的情况下，提供实时可见性、控制力和保护，防止 ChatGPT 数据泄露。
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实时聊天GPT DLP
LayerX 解决方案的核心是其 DLP（数据丢失防护）功能。与在网络或终端级别运行的传统 DLP 工具不同，LayerX 直接集成到浏览器（ChatGPT 等 AI 工具的主要界面）。这使得它能够在数据离开企业边界之前实时检查和控制用户输入。当用户尝试将 PII、源代码、财务详细信息或机密文档等敏感数据粘贴或输入到 ChatGPT 中时，LayerX 会检测到这些数据。然后，它会强制执行基于策略的操作，例如编辑、警告提示或直接阻止。
成果：敏感数据在源头被阻止，防止意外或未经授权的泄露，同时不会中断用户的工作流程。
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生成式 AI 监控和影子 AI 可见性
LayerX 持续监控托管和非托管 Web 应用之间的 AI 交互。它可以识别哪些 AI 工具正在被使用、由谁使用以及使用何种数据——无论是编写提示、粘贴客户数据还是上传文件，从而为 IT 和安全团队提供切实可行的洞察。它还能检测影子 AI 的使用情况，即通过个人账户或非托管设备未经授权使用 ChatGPT 或其他 LLM 工具。
成果：组织重新获得对 AI 使用模式的可见性，使他们能够识别高风险行为并在数据事件发生之前采取纠正措施。
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细粒度、情境感知的策略执行
借助 LayerX，企业可以针对 AI 用例定制情境感知策略。这些策略可以根据用户角色、应用情境、数据类型和会话属性在浏览器级别强制执行。例如，策略可以允许营销团队使用 ChatGPT 生成内容，同时阻止提交客户数据或内部文档。开发人员可以测试代码片段，但不能共享源代码存储库。LayerX 会强制执行基于策略的操作，例如编辑、在用户即将违反策略时发出警告提示，或直接阻止。
成果：人工智能支持和企业人工智能保护确保负责任地使用而不限制创新。
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插件和扩展治理
LayerX 还可以防范高风险的 ChatGPT 插件交互，这些交互可能会悄无声息地将提示内容泄露给第三方 API。它可以根据风险级别、来源和功能识别和分类浏览器扩展程序和 ChatGPT 插件。它还可以监控和管理插件行为，使管理员能够根据其数据处理实践批准、阻止或限制插件。
成果：企业减少了基于插件的漏洞的暴露，并在整个组织内实施更强有力的人工智能数据治理。
结论：通过 LayerX 在整个企业范围内实现安全、可扩展的 AI
生成式人工智能 (Generic AI) 已深入人心，并正在重塑每个组织的工作方式。然而，如果没有适当的保障措施，像 ChatGPT 这样的工具很快就会从生产力提升工具变成数据泄露的风险。LayerX 赋能企业，使其能够自信地拥抱人工智能，并提供所需的可视性、控制力和保护措施，确保敏感数据安全、使用合规，并控制风险。
无论您是在对抗影子人工智能、执行人工智能使用政策，还是防止实时数据泄露，LayerX 都能为安全且可扩展的人工智能采用提供安全基础。
不要让 AI 创新超越您的安全策略。立即采用 LayerX，将 AI 从风险转化为竞争优势。
请求演示以查看 LayerX 的实际运行。
