在不暴露敏感数据的情况下保护GenAI
AI工具加速生产力。Netwrix确保它们不会暴露您的敏感数据。
受信任的
生成性人工智能超越传统权限的限制，重用敏感数据，极大地扩展了企业风险表面，使组织面临无法控制的访问和数据丢失。
对敏感数据的无控制AI访问
GenAI 工具可以访问和重用云和本地环境中的受监管和机密数据，通常没有明确的可见性或政策保护措施。
身份扩张加剧了人工智能风险
Over-permissioned users, guest accounts, service accounts and stale identities dramatically expand the blast radius when AI tools surface data.
遗留权限并不是为GenAI构建的
隐藏的访问路径、配置错误和过多的权限使得AI能够暴露比最初预期的更多数据。
对AI驱动活动没有可见性
如果没有对提示、数据使用和异常行为的实时监控，敏感信息可能会在安全团队反应之前被暴露、共享或外泄。
用例
通过减少敏感数据暴露来确保AI安全
在AI之前发现敏感数据
持续扫描文件服务器和云存储库，以识别受监管的、机密的和对业务至关重要的数据，防止协同驾驶员或LLM访问和重用这些数据。
使用AI意识上下文对数据进行分类
应用高保真分类以检测语义敏感性、法律策略、知识产权和受监管内容，以便AI系统尊重商业和合规边界。
减少过度曝光的数据访问
识别各个存储库中过多、继承的和过时的权限，然后修复风险访问路径，以在AI放大暴露之前缩小爆炸半径。
对AI数据实施最小权限
根据业务需求调整访问权限，使用自动化的权限审查、及时特权和身份上下文，以防止敏感数据集被广泛或意外地访问AI。
防止敏感数据在LLM提示中丢失
检测并阻止粘贴到公共AI工具中的受监管或机密内容，从而减少意外泄漏、影子AI滥用和AI驱动的数据外泄。
监控并应对由AI驱动的风险
关联数据敏感性、身份活动和异常访问模式，以便及早检测到风险AI行为，并触发自动化的隔离和修复工作流程。
提供AI治理的功能
Netwrix 方法
在人工智能放大风险之前控制敏感数据
为什么选择Netwrix进行AI治理？
生成性人工智能正在改变企业IT，但它也以遗留权限从未设计的方式重用敏感数据。结果是CISO面临的风险表面大幅扩大。Netwrix通过暴露敏感和影子数据、揭示风险访问并在AI放大之前减少数据暴露，确保了GenAI的采用。
准确了解GenAI可以访问的内容
在本地和云环境中发现、分类和编目敏感和受监管的数据（PII、PCI、PHI、IP），并应用标签和政策，以便GenAI仅使用经过批准的数据。
理解和控制由AI驱动的风险
清晰地了解身份的有效访问，理解GenAI的爆炸半径，并在数据暴露之前准确定位高风险用户和账户。
识别过多的权限、错误配置和隐藏的访问路径，并减少不必要的访问，以便GenAI无法显示超过预期的数据。
持续监控并停止风险AI使用
实时监控GenAI交互和身份活动。在提示或外部共享中标记和阻止敏感数据，并对大规模访问、横向移动或风险权限等异常情况发出警报。