Generatieve AI -platforms zoals Chatgpt, Gemini, Copilot en Claude komen steeds vaker voor in organisaties. Hoewel deze oplossingen de efficiëntie tussen taken verbeteren, presenteren ze ook nieuwe gegevenslekpreventie voor generatieve AI -uitdagingen. Gevoelige informatie kan worden gedeeld via chatprompts, bestanden geüpload voor AI-gedreven samenvatting of browserplug-ins die bekende beveiligingscontroles omzeilen. Standaard DLP -producten registreren deze evenementen vaak niet.
Oplossingen zoals Fidelis -netwerk® Detectie en respons (NDR) introduceren netwerkgebaseerde gegevensverliespreventie die AI-activiteit onder controle brengt. Dit stelt teams in staat om het beleid te controleren, te handhaven en het gebruik van Genai als onderdeel van een bredere strategie voor gegevensverliespreventie.
Waarom het preventie van gegevensverlies moet evolueren voor Genai
Gegevensverliespreventie voor generatieve AI vereist het verschuiven van de focus van eindpunten en stilte kanalen naar zichtbaarheid over het hele verkeerspad. In tegenstelling tot eerdere tools die afhankelijk zijn van het scannen van e -mails of opslagaandelen, Like NDR -technologieën Fidelis Identificeer bedreigingen tijdens het doorkruisen van het netwerk en analyseer verkeerspatronen, zelfs als de inhoud is gecodeerd.
De cruciale zorg is niet alleen wie de gegevens heeft gemaakt, maar wanneer en hoe het de controle van de organisatie verlaat, hetzij door directe uploads, conversatie -vragen of geïntegreerde AI -functies in bedrijfssystemen.
Het effectief monitoren van generatief AI -gebruik
Organisaties kunnen GenAI DLP -oplossingen gebruiken op basis van netwerkdetectie over drie complementaire benaderingen:
URL-gebaseerde indicatoren en realtime meldingen
Beheerders kunnen indicatoren definiëren voor specifieke GenAI -platforms, bijvoorbeeld chatgpt. Deze regels kunnen worden toegepast op meerdere services en afgestemd op relevante afdelingen of gebruikersgroepen. Monitoring kan op internet, e -mail en andere sensoren lopen.
Proces:
- Wanneer een gebruiker toegang heeft tot een Genai -eindpunt, Fidelis NDR genereert een waarschuwing
- Als een DLP -beleid wordt geactiveerd, registreert het platform een volledige pakketopname voor latere analyse
- Web- en e -mailsensoren kunnen acties automatiseren, zoals het omleiden van gebruikersverkeer of het isoleren van verdachte berichten
Voordelen:
- Real-time meldingen maken een snelle beveiligingsreactie mogelijk
- Ondersteunt uitgebreide forensische analyse indien nodig
- Integreert met Playbooks en SIEM- of SOC -tools voor incidenten.
Overwegingen:
- Het handhaven van up-to-date regels is noodzakelijk omdat AI-eindpunten en plug-ins veranderen
- High GenAI -gebruik kan alert afstemmen vereisen om overbelasting te voorkomen
Metadata-alleen-monitoring voor audit- en lage-ruisomgevingen
Niet elke organisatie heeft onmiddellijke waarschuwingen nodig voor alle genai -activiteiten. Netwerkgebaseerd beleid voor het preventeren van gegevensverlies registreert vaak activiteit als metadata, waardoor een doorzoekbaar auditspoor wordt gecreëerd met minimale verstoring.
- Waarschuwingen worden onderdrukt en alle relevante sessie -metagegevens worden behouden
- Sessies Logbron en bestemming IP, protocol, poorten, apparaat en tijdstempels
- Beveiligingsteams kunnen alle Genai -interacties historisch bekijken per gastheer, groep of tijdsbestek
Voordelen:
- Vermindert valse positieven en operationele vermoeidheid voor SOC -teams
- Schakelt langetermijntrendanalyse en audit- of nalevingsrapportage in
Limieten:
- Belangrijke gebeurtenissen kunnen onopgemerkt blijven, zo niet regelmatig worden beoordeeld
- Op sessieniveau forensisch onderzoek en volledige pakketopname zijn alleen beschikbaar als een specifieke waarschuwing escaleert
In de praktijk gebruiken veel organisaties deze aanpak als basislijn, waarbij actieve monitoring alleen wordt toegevoegd voor afdelingen met een hoger risico of activiteiten.
Het detecteren en voorkomen van risicovolle uploads van bestanden
Het uploaden van bestanden naar GenAI -platforms introduceert een hoger risico, vooral bij het hanteren van PII-, PHI- of eigen gegevens. Fidelis NDR kan dergelijke uploads volgen zoals ze gebeuren. Effectieve AI -beveiliging en gegevensbescherming betekent nauwkeurig inspecteren van deze bewegingen.
Proces:
- Het systeem herkent wanneer bestanden worden geüpload naar genai -eindpunten
- DLP -beleid inspecteert automatisch bestandsinhoud op gevoelige informatie
- Wanneer een regel overeenkomt, wordt de volledige context van de sessie vastgelegd, zelfs zonder gebruikersaanmelding, en Apparaat -toeschrijving biedt verantwoordelijkheid
Voordelen:
- Detecteert en onderbreekt ongeoorloofde gegevens. Egress -gebeurtenissen
- Schakelt post-incident review in met volledige transactionele context
Overwegingen:
- Monitoring werkt alleen voor uploads zichtbaar op beheerde netwerkpaden
- Attributie is op activa- of apparaatniveau, tenzij gebruikersauthenticatie aanwezig is
Uw opties afwegen: wat werkt het beste
Real-time URL-meldingen
- Voordelen: Maakt snelle interventie en forensisch onderzoek mogelijk, ondersteunt incident triage en geautomatiseerde respons
- Nadelen: Kan het geluid en de werklast in omgevingen voor hoog gebruik vergroten, heeft routinematig onderhoud nodig naarmate eindpunten evolueren
Metadata-alleen-modus
- Voordelen: Lage operationele overhead, sterk voor audits en review na het evenement, houdt de aandacht van de veiligheid gericht op echte anomalieën
- Nadelen: Niet geschikt voor onmiddellijke bedreigingen, onderzoek vereiste postfactum
Bestand upload monitoring
- Voordelen: Doelt de richt op daadwerkelijke gegevens van gegevens, biedt gedetailleerde records voor naleving en forensisch onderzoek
- Nadelen: Mapping op activa-niveau alleen wanneer inloggen afwezig is, blind voor off-netwerk of niet-gemonitoring kanalen
Uitgebreide AI -gegevensbescherming bouwen
Een uitgebreid Genai DLP -oplossingsprogramma omvat:
- Live lijsten bijhouden van genai -eindpunten en het regelmatig bijwerken van monitoringregels
- Monitoringmodus, alarmering, metagegevens of beide toewijzen door risico’s en zakelijke behoefte
- Werk samen met compliance- en privacyleiders bij het definiëren van inhoudsregels
- Netwerkdetectie -uitgangen integreren met SOC -automatisering en activabeheersystemen
- Gebruikers opleiden over beleidsconformiteit en zichtbaarheid van GenAI -gebruik
Organisaties moeten beleidslogboeken periodiek beoordelen en hun systeem bijwerken om nieuwe Genai-services, plug-ins en opkomende AI-gedreven zakelijke toepassingen aan te pakken.
Best practices voor implementatie
Succesvolle implementatie vereist:
- Duidelijke platformvoorraadbeheer en regelmatige beleidsupdates
- Op risico gebaseerde monitoringbenaderingen op maat gemaakt op organisatorische behoeften
- Integratie met bestaande SOC -workflows en nalevingskaders
- Gebruikerseducatieprogramma’s die verantwoordelijk AI -gebruik bevorderen
- Continue monitoring en aanpassing aan evoluerende AI -technologieën
Belangrijke afhaalrestaurants
Moderne netwerkgebaseerde oplossingen voor het preventie van gegevensverlies, zoals geïllustreerd door Fidelis NDR, helpen ondernemingen om de acceptatie van generatieve AI in evenwicht te brengen met sterke AI-beveiliging en gegevensbescherming. Door op alert gebaseerde, metadata- en bestands-upload-bedieningselementen te combineren, bouwen organisaties een flexibele monitoringomgeving op waar productiviteit en compliance naast elkaar bestaan. Beveiligingsteams behouden de context en het bereik dat nodig is om nieuwe AI -risico’s af te handelen, terwijl gebruikers blijven profiteren van de waarde van Genai -technologie.
