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AI를 위한 데이터 보안
AI 데이터 보안 컨트롤을 사용하여 민감한 데이터 보호
승인된 AI 도구 및 섀도우 AI 도구에서 GenAI 프롬프트, 업로드 및 응답의 민감한 데이터를 모니터링하고 제어합니다.
AI 데이터 노출 감소 및 데이터 사용 방식 제어
AI를 위한 데이터 보안은 새로운 접근 방식을 요구합니다. GenAI는 승인된 AI 도구와 섀도우 AI 도구 모두에서 데이터 노출과 내부자 위험을 확대하고 있습니다. 통합된 AI 데이터 보안 솔루션은 보안팀에게 가시성과 제어를 제공하여 혁신을 늦추지 않으면서 위험을 줄이고 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다.
위험이 높은 사용자 및 위험한 행동을 포함하여 섀도우 및 승인된 AI 앱에서 민감한 데이터가 어떻게 사용되고 오용되는지 파악할 수 있습니다.
프롬프트, 업로드 및 응답을 실시간으로 검사하여 오용을 신속하게 탐지하고 의도하지 않은 데이터 노출을 방지합니다.
프롬프트, 업로드 및 붙여넣기 작업에서 중요한 데이터를 차단하거나 수정하여 생산성을 저하시키지 않고 데이터 손실을 방지합니다.
AI는 데이터 위험과 보안상의 사각지대를 확대합니다.
생성형 AI의 도입은 새로운 공격 표면과 새로운 유형의 보안 문제를 야기합니다. 섀도우 도구와 승인된 AI 도구를 통제 없이 사용하면 프롬프트나 응답을 통해 지적 재산권, 고객 데이터 및 자격 증명을 비롯한 민감한 데이터가 노출될 수 있습니다.
전통적인 데이터 거버넌스 및 보안 조치는 AI 시스템이 액세스하고 노출하는 데이터를 충분히 파악하지 못합니다. 결과적으로, 기업은 규정 준수와 거버넌스 격차가 커지고 있으며, 타사 AI 시스템이 규제된 데이터를 처리, 공유 및 저장하는 방식을 감사하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
섀도우 AI 데이터 사용을 통제하고 안전한 AI 채택 가속화
Proofpoint Data Security for AI는 승인된 AI 데이터 사용 및 섀도우 AI 데이터 사용에 대한 가시성을 제공함으로써 AI를 안전하게 채택할 수 있도록 지원합니다. 모니터링, 데이터 제어 및 AI 활동 통찰력을 통합하여 노출을 줄이고 안전하고 확장 가능한 AI 채택을 가능하게 합니다.
AI 데이터 사용에 대한 가시성
위험이 높은 사용자, 민감한 데이터 노출, AI 기반 도구가 데이터와 상호 작용하는 방식을 포함하여 환경 전반의 AI 활동을 확인하고 이해합니다.
승인된 AI 모니터링 및 수정
AI 프롬프트, 업로드 및 응답을 모니터링하여 민감한 데이터 노출 및 오용에 대해 모니터링합니다. 조사 및 감사를 위한 전체 신속 및 응답 작업을 캡처하고 관리 및 파일 소유자 워크플로우를 통해 과도한 공유 데이터를 수정합니다.
섀도우 AI 데이터 보안
승인되지 않은 웹 및 데스크톱 AI 앱에서 데이터 사용을 제어합니다. 프롬프트, 업로드 및 붙여넣기 작업에서 민감한 데이터를 차단하거나 수정하여 생산성을 저해하지 않고 위험을 줄일 수 있습니다.
Proofpoint Data Security for AI와 전통적인 데이터 보안 솔루션
| Proofpoint Data Security for AI | Traditional Data Security | |
|---|---|---|
| 승인된 AI와 섀도우 AI 데이터 위험에 대한 통합 뷰 |
Yes
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No
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| 통합 데이터 보안 플랫폼을 통해 일관된 AI 전용 데이터 제어 |
Yes
|
No
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| 민감한 데이터 및 활동 볼륨에 대한 AI 프롬프트, 업로드 및 응답 모니터링 |
Yes
|
No
|
| 감사 및 조사를 위한 AI 프롬프트 및 응답 전체 캡처 |
Yes
|
No
|
| 데이터 액세스 수정을 위한 파일 소유자 워크플로우 |
Yes
|
No
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FAQ
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조직이 적절한 데이터 보안이 부족할 때 생성형 AI는 어떤 위험을 초래합니까?
생성형 AI는 거버넌스가 약한 경우 데이터 노출을 증가시킵니다. AI 시스템은 사용자가 보통 직접 찾지 못하는 민감한 데이터를 대규모로 접근, 결합, 그리고 노출할 수 있습니다. 따라서 우발적인 공개 및 데이터 유출 위험이 증가합니다. AI 활동에 대한 가시성이 없으면 이러한 위험은 빠르게 증가하고 지속적인 노출을 만듭니다.생성형 AI는 거버넌스가 약한 경우 데이터 노출을 증가시킵니다. AI 시스템은 사용자가 보통 직접 찾지 못하는 민감한 데이터를 대규모로 접근, 결합, 그리고 노출할 수 있습니다. 따라서 우발적인 공개 및 데이터 유출 위험이 증가합니다. AI 활동에 대한 가시성이 없으면 이러한 위험은 빠르게 증가하고 지속적인 노출을 만듭니다.
일반적인 위험 영역은 다음과 같습니다.
- 사용자의 통제를 벗어난 프롬프트나 업로드된 데이터를 저장하는 섀도우 AI 도구
- 공공 또는 소비자 AI 플랫폼에 민감한 데이터를 입력하는 사용자
- 대량 검색, 요약 또는 데이터 집합 간 분석과 같은 대량 AI 작업
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Proofpoint Data Security for AI은 전통적인 데이터 보안 도구와 어떻게 다른가요?
Proofpoint Data Security for AI은 사용자가 AI 시스템과 상호 작용하는 방법과 AI 시스템이 실시간으로 데이터에 액세스, 처리 및 노출하는 방법에 중점을 둡니다. 반면 전통적인 보안 조치는 정적 규칙에 의존하며 AI 기반 데이터 사용에 대한 가시성을 제공하지 않습니다.Proofpoint Data Security for AI은 사용자가 AI 시스템과 상호 작용하는 방법과 AI 시스템이 실시간으로 데이터에 액세스, 처리 및 노출하는 방법에 중점을 둡니다. 반면 전통적인 보안 조치는 정적 규칙에 의존하며 AI 기반 데이터 사용에 대한 가시성을 제공하지 않습니다.
Proofpoint Data Security for AI의 주요 차이점은 다음과 같습니다.
- 민감한 데이터와 관련된 프롬프트, 업로드 및 응답의 실시간 모니터링
- 승인된 AI 도구와 섀도우 AI 도구 전반에 걸친 통합 가시성
- AI 상호 작용 전반에 걸친 일관된 데이터 보호 제어
이 접근 방식은 AI 사용이 증가 및 변화함에 따라 조직이 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
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Proofpoint Data Security for AI은 조직이 섀도우 AI 및 무단 AI 도구 사용을 줄이는 데 어떻게 도움이 됩니까?
Proofpoint Data Security for AI은 민감한 데이터에 액세스하는 승인되지 않은 도구를 식별하고, AI 상호 작용을 모니터링하며, 안전하지 않은 사용을 차단하거나 수정하기 위한 명확한 조치를 제공함으로써 그림자 AI 위험을 감소시킵니다. 이 솔루션은 보안 팀에게 직원들이 승인된 시스템이든 그렇지 않든 프롬프트, 업로드 및 붙여넣기 활동을 포함하여 AI 시스템과 상호 작용하는 방식을 보여줍니다.Proofpoint Data Security for AI은 민감한 데이터에 액세스하는 승인되지 않은 도구를 식별하고, AI 상호 작용을 모니터링하며, 안전하지 않은 사용을 차단하거나 수정하기 위한 명확한 조치를 제공함으로써 그림자 AI 위험을 감소시킵니다. 이 솔루션은 보안 팀에게 직원들이 승인된 시스템이든 그렇지 않든 프롬프트, 업로드 및 붙여넣기 활동을 포함하여 AI 시스템과 상호 작용하는 방식을 보여줍니다.
Proofpoint Data Security for AI이 섀도우 AI를 줄이는 방법은 다음과 같습니다.
- 웹 및 SaaS 활동 분석을 통해 승인되지 않은 AI 데이터 사용을 탐지합니다.
- 민감한 데이터가 GenAI에 노출되는 시점을 감지하기 위해 프롬프트와 파일 업로드를 모니터링하고 제어합니다.
- 액세스 취소 또는 정책 제어 시행을 포함하여 대상 수정을 활성화합니다.
- 일상적인 작업을 위해 지원되지 않는 AI 도구에 의존하는 고위험 사용자를 식별합니다.
탐지, 모니터링 및 시정 조치를 결합함으로써 조직은 혁신을 늦추지 않고도 책임 있는 AI 사용을 시행할 수 있습니다.
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조직은 데이터 보안 모델의 AI 준비 상태를 어떻게 평가할 수 있습니까?
데이터 보안 모델이 실시간 AI 활동 모니터링을 지원할 수 있는지 여부를 평가하여 AI 준비 상태를 평가할 수 있습니다. AI 준비에는 AI 시스템이 민감한 데이터와 어떻게 상호 작용하는지, 그리고 제어 수단이 빠르게 변화하는 데이터 유출 및 접근 패턴에 적응할 수 있는지에 대한 가시성이 필요합니다.데이터 보안 모델이 실시간 AI 활동 모니터링을 지원할 수 있는지 여부를 평가하여 AI 준비 상태를 평가할 수 있습니다. AI 준비에는 AI 시스템이 민감한 데이터와 어떻게 상호 작용하는지, 그리고 제어 수단이 빠르게 변화하는 데이터 유출 및 접근 패턴에 적응할 수 있는지에 대한 가시성이 필요합니다.
구조화된 준비 상태 평가는 다음을 포함해야 합니다.
- AI 활동 모니터링 기능을 통해 프롬프트, 업로드 및 응답을 확인하여 노출을 검사할 수 있습니다.
- 섀도우 AI 데이터 손실 탐지를 통해 승인된 시스템 외부에서 AI 데이터 손실이 얼마나 발생하는지 확인합니다.
- AI 기반 내부자 위험 패턴을 밝히기 위한 사용자 행동 분석.
이러한 영역에 대한 명확한 뷰는 환경이 안전한 AI 데이터 사용을 지원할 수 있는지 여부를 보여줍니다.
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EU AI 법은 AI의 데이터 보안에 어떤 영향을 미칩니까?
EU AI 법은 조직이 AI 시스템을 개발하고 사용하는 방법, 특히 민감한 데이터 또는 규제된 데이터를 처리하는 방식에 대한 새로운 요구 사항을 도입합니다. 위험 관리, 투명성 및 AI 시스템의 작동 방식에 대한 제어에 중점을 둡니다.EU AI 법은 조직이 AI 시스템을 개발하고 사용하는 방법, 특히 민감한 데이터 또는 규제된 데이터를 처리하는 방식에 대한 새로운 요구 사항을 도입합니다. 위험 관리, 투명성 및 AI 시스템의 작동 방식에 대한 제어에 중점을 둡니다.
생성형 AI를 사용하는 조직의 경우 승인된 AI 도구와 섀도우 AI 도구 모두에서 데이터에 액세스, 처리 및 노출되는 방식을 모니터링해야 할 필요성이 증가합니다.
EU AI 법은 개인 데이터가 보호되는 방법을 규정하는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 함께 작동합니다. 이러한 의무는 AI를 위한 데이터 보안을 규정 준수 및 위험 관리의 핵심 부분으로 만들고 조직은 다음을 수행해야 합니다.
- AI 시스템이 데이터에 액세스하고 사용하는 방식에 대한 가시성 유지
- 프롬프트 또는 출력에서 민감하거나 규제된 데이터가 노출되지 않도록 방지
- AI 활동 및 데이터 처리에 대한 감사 기록 보관
- AI 시스템 전반에 걸쳐 데이터 거버넌스 및 데이터 보안 제어 적용