Des articles courts pour les équipes réglementées qui évaluent des contrôles de confidentialité pour l'IA générative.
La prochaine fuite ne commencera pas nécessairement par une intrusion spectaculaire. Elle peut commencer par un employé bien intentionné qui colle un dossier client, un jeton d’accès ou une note patient dans une fenêtre d’IA générative. Les contrôles IA résidents dans le navigateur ferment cette brèche au point d’utilisation, avant que les données sensibles quittent le terminal.
Lire ConformitéLes politiques de confidentialité disent souvent la bonne chose : ne pas partager de renseignements personnels, données de paiement, secrets ou dossiers réglementés avec des systèmes d’IA non autorisés. Le problème opérationnel est que les employés travaillent plus vite que les politiques ne peuvent être relues.
Lire Architecture de sécuritéLe caviardage est brutal. Il retire le risque en retirant le sens. La pseudonymisation est plus disciplinée : elle remplace les identifiants sensibles par des valeurs synthétiques réalistes afin que le système d’IA puisse encore raisonner sur les rôles, formats, relations et contextes de travail.
Lire Stratégie DLPLes programmes DLP d’invites les plus efficaces commencent par les données recherchées par les attaquants et surveillées par les régulateurs : identifiants d’accès, données financières, renseignements personnels, détails d’infrastructure et termes commerciaux confidentiels.
Lire OpérationsLa sécurité IA d’entreprise réussit lorsque le contrôle atteint l’endroit où les employés travaillent réellement. Pour de nombreuses organisations, cet endroit est le navigateur géré.
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Context Security