AI Access Security

核心观点与关键数据

随着人工智能（AI）尤其是生成式 AI（GenAI）的广泛应用，企业面临数据泄露、影子 AI 和新型网络威胁等安全挑战。传统 CASB 和 DLP 工具难以应对这些新兴风险，需要专门针对生成式 AI 的解决方案。

如何解决问题

1. 生成式 AI 安全的关键要求：

   • 控制生成式 AI 的使用范围，实施条件式访问管理。
   • 保护敏感数据，防止未授权访问和泄露。
   • 抵御基于 AI 的现代网络威胁，采用零信任安全框架。

2. AI Access Security 产品功能：

   • 发现和监控：包含 1,800 多个生成式 AI 应用和 70 多个属性的应用字典，实时检查提示和响应。
   • 访问控制：将应用分类为批准、不批准或可以容忍，实施细粒度控制。
   • AI 安全态势管理：检测、监控和补救未经授权的 AI 机器人。
   • 数据丢失防护：利用 LLM 辅助和情境感知的机器学习模型，阻止敏感数据传输。
   • 威胁防护：拦截恶意 URL 和文件，提供高保真警报和报告。
   • 最终用户通知：通过 Slack、Microsoft Teams 和电子邮件通知用户，支持豁免和业务合理性工作流程。
   • 高管报告：提供生成式 AI 使用情况及其风险的可观察性和可解释性报告。
   • 推荐最佳实践：基于行业最佳实践和流量洞察提供情境式推荐。
   • 灵活部署：支持新一代防火墙 (NGFW)、云、安全浏览器/扩展或 SASE 架构。

研究结论

AI Access Security 帮助企业安全地采用和使用托管的生成式 AI 工具，降低数据和安全风险，简化管理，确保敏感数据安全。通过集成 OpenAI Compliance API 和统一控制台，该解决方案提供全面的可视性和防护能力，支持企业在现代数字环境中安全高效地使用生成式 AI。