生成式AI的數據洩露風險主要發生在員工將敏感數據插入這些應用的時候。這些數據會成為AI的訓練集的一部分，也就是說，AI的算法會從這些數據中學習，並將它們納入到生成未來回應的過程中。這樣就有兩個主要的危險：第一，數據立即洩露的風險。敏感信息可能會在生成式AI對另一個用戶的查詢的回應中被暴露出來。例如，一個員工將公司的源代碼貼到生成式AI中進行分析。後來，另一個用戶可能會收到該代碼的一部分作為生成式AI的回應，從而損害了其機密性。
第二，數據長期保留的風險。即使數據沒有立即被暴露，它也可能會在AI的訓練集中存儲不定期。這就涉及到數據存儲的安全性，數據的訪問權限，以及防止數據未來洩露的措施等問題。
根據LayerX的用戶數據研究，員工使用生成式AI應用的比例在2023年增加了44%，其中6%的員工每周將敏感數據貼到這些應用中。這些敏感數據包括業務財務信息，源代碼，業務計劃，以及個人身份信息等。這些數據的洩露可能會對業務策略，內部知識產權，第三方機密性，以及客戶隱私造成不可挽回的損害，甚至導致品牌受損和法律問題。
傳統的數據洩露防護（DLP）解決方案是設計用來防止數據洩露的工具。這些工具多年來成為了網絡安全策略的基石，它們可以保護敏感數據免受未經授權的訪問和傳輸。然而，這些工具對於生成式AI的數據洩露風險卻無能為力，因為它們無法監控或阻止員工將數據貼到生成式AI應用中。
為了解決這個問題，LayerX推出了一種基於瀏覽器擴展的解決方案，它可以在員工將數據貼到生成式AI應用之前，對數據進行分析和分類，並根據預先設定的策略，對數據進行遮蔽，警告，或阻止。這樣，企業就可以在不影響生成式AI應用的生產力的同時，確保數據的安全和合規。
生成式AI是一種具有巨大潛力的技術，但也需要嚴格的安全措施來防止數據洩露風險。通過使用LayerX的瀏覽器擴展解決方案，企業可以充分利用生成式AI的優勢，同時保護自己的數據資產。
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Generative AI Security: Preventing Microsoft Copilot Data Exposure