Aug 29, 2025  Las plataformas de IA generativas de seguridad de inteligencia / inteligencia artificial de Hacker NewsEnterprise, como ChatGPT, Gemini, Copilot y Claude, son cada vez más comunes en las organizaciones. Si bien estas soluciones mejoran la eficiencia en todas las tareas, también presentan una nueva prevención de fugas de datos para desafíos generativos de IA. La información confidencial se puede compartir a través de las indicaciones de chat, los archivos cargados para resumir la IA o los complementos del navegador que evitan los controles de seguridad familiares. Los productos DLP estándar a menudo no registran estos eventos. Las soluciones como la detección y respuesta de Fidelis Network® (NDR) introducen la prevención de pérdida de datos basada en la red que pone en control la actividad de IA. Esto permite a los equipos monitorear, hacer cumplir las políticas y auditar el uso de Genai como parte de una estrategia más amplia de prevención de pérdidas de datos. Por qué la prevención de la pérdida de datos debe evolucionar para la prevención de la pérdida de datos de Genai para la IA generativa requiere un enfoque cambiante desde los puntos finales y los canales aislados hasta la visibilidad en toda la ruta del tráfico. A diferencia de las herramientas anteriores que se basan en escanear correos electrónicos o acciones de almacenamiento, las tecnologías NDR como Fidelis identifican las amenazas a medida que atraviesan la red, analizando los patrones de tráfico incluso si el contenido está encriptado. La preocupación crítica no es solo quién creó los datos, sino cuándo y cómo deja el control de la organización, ya sea a través de cargas directas, consultas conversacionales o funciones de IA integradas en los sistemas comerciales. Monitoreo El uso generativo de IA de manera efectiva Las organizaciones pueden usar soluciones DLP Genai basadas en la detección de redes en tres enfoques complementarios: los indicadores basados ​​en URL y las alertas en tiempo real Los administradores pueden definir indicadores para plataformas Genai específicas, por ejemplo, ChatGPT. Estas reglas se pueden aplicar a múltiples servicios y adaptarse a departamentos o grupos de usuarios relevantes. El monitoreo puede cumplir con la web, el correo electrónico y otros sensores. Proceso: cuando un usuario accede a un punto final de Genai, Fidelis NDR genera una alerta si se desencadena una política de DLP, la plataforma registra una captura de paquetes completos para análisis posteriores en la web y los sensores de correo pueden automatizar acciones, como redirigir el tráfico de usuarios o aislar mensajes de ventajas sospechosas: las notificaciones en tiempo real en la respuesta a la respuesta rápida de seguridad. Las reglas actualizadas son necesarias, ya que los puntos finales de IA y los complementos cambian el uso de alto género de Genai puede requerir un ajuste de alerta para evitar el monitoreo de metadatos de sobrecarga solo para la auditoría y los entornos de bajo ruido, no todas las organizaciones necesitan alertas inmediatas para toda la actividad de Genai. Las políticas de prevención de pérdidas de datos basadas en la red a menudo registran la actividad como metadatos, creando una pista de auditoría de búsqueda con una interrupción mínima. Las alertas se suprimen, y todos los metadatos de sesión relevantes son sesiones retenidas de registro de registro y IP de destino, protocolo, puertos, dispositivos y marcas de tiempo Los equipos de seguridad pueden revisar todas las interacciones de Genai históricamente por anfitrión, grupo o marco de tiempo beneficios: reducen los positivos falsos y la fatiga operativa para los equipos de SOC permiten el análisis de la tendencia de la tendencia de la tendencia de la sesión de la sesión de la sesión de larga duración. Y la captura completa de paquetes solo está disponible si una alerta específica se intensifica en la práctica, muchas organizaciones usan este enfoque como línea de base, agregando monitoreo activo solo para departamentos o actividades de mayor riesgo. La detección y prevención de la carga de archivos riesgosos de carga de archivos de carga a las plataformas Genai introduce un mayor riesgo, especialmente al manejar datos PII, PHI o de propiedad. Fidelis NDR puede monitorear tales cargas a medida que ocurren. La seguridad efectiva de la IA y la protección de datos significa inspeccionar de cerca estos movimientos. Proceso: el sistema reconoce cuándo se están cargando los archivos en las políticas de DLP de Genai, inspeccionan automáticamente el contenido del archivo para obtener información confidencial cuando una regla coincide, el contexto completo de la sesión se captura, incluso sin inicio de sesión del usuario, y la atribución del dispositivo proporciona ventajas de responsabilidad: las obras de la red de la red de la ruta de los datos no autorizados no tienen en cuenta los eventos de la red de la red de la red de la red de la red de la red de la red de la red de los que se sobreproducen las obras de la red de la red sobre el Monitoreo de la red sobre el Monitoreo: La atribución se encuentra a nivel de activo o dispositivo a menos que la autenticación del usuario esté presente que sopesen sus opciones: lo que funciona mejor alertas de URL en tiempo real PROS: Permite una intervención rápida y una investigación forense, admite el registro de incidentes y la respuesta automatizada Conspuesta: puede aumentar el ruido y la carga de trabajo en los entornos de alto uso, necesita un mantenimiento de reglas de rutina a medida que los puntos finales evolucionan los metadatos, el modo de modo de metadata un solo operador operativo, fuerte para los entornos postales y la revisión postalvent, la revisión de los puntos de atención de los puntos finales, los puntos finales de los puntos finales de la seguridad de los puntos de seguridad de la Seguridad de la Seguridad de los puntos de seguridad. Anomalías Contras: No se adaptan a las amenazas inmediatas, la investigación requerida Pros de monitoreo de carga de archivos posteriores al factum: se dirige a los eventos de exfiltración de datos reales, proporciona registros detallados para el cumplimiento y los consumo forense: la asignación de niveles de activo solo cuando el inicio de sesión está ausente, ciego a la red o los canales no meditados para la protección de datos de AI, la protección de los datos de AI, el programa de soluciones de GenaAi comprensiva involucra: se mantiene en vivo de los canales de la red o que se realiza la protección de los puntos de venta de AI de la AI. Las reglas de monitoreo asignan regularmente el modo de monitoreo, alertas, metadatos o ambas, por riesgo y negocios, necesitan colaborar con los líderes de cumplimiento y privacidad al definir las reglas de contenido que integran los resultados de detección de redes con los sistemas de gestión de activos y automatización de SOC que educan a los usuarios de los usuarios sobre el cumplimiento de políticas y la visibilidad de las organizaciones de uso de Genai deben revisar periódicamente los registros de políticas y actualizar su sistema para abordar los nuevos servicios de Genai y los placeres y los usos comerciales emergentes. Las mejores prácticas para la implementación de la implementación exitosa requieren: la gestión de inventario de plataforma clara y las actualizaciones de políticas regulares de los enfoques de monitoreo basados ​​en el riesgo adaptados a las necesidades organizacionales integración con flujos de trabajo de SoC existentes y marcos de cumplimiento de los programas de educación de los usuarios que promueven el uso de la IA de la IA IA Continua y la adaptación a la evolución de las tecnologías IA IA IAI Takeaways Key Modern La pérdida de datos Solutiones de prevención de datos, según lo promocionan la Fidelis NDR, la ayuda de la participación de la AI de la AI de la AI de la AI AI de la adopción de la generación de la red de la red. Seguridad y protección de datos. Al combinar controles basados ​​en alertas, metadatos y archivos, las organizaciones crean un entorno de monitoreo flexible donde la productividad y el cumplimiento coexisten. Los equipos de seguridad conservan el contexto y el alcance necesario para manejar nuevos riesgos de IA, mientras que los usuarios continúan beneficiándose del valor de la tecnología Genai. ¿Encontró este artículo interesante? Este artículo es una pieza contribuida de uno de nuestros valiosos socios. Síguenos en Google News, Twitter y LinkedIn para leer más contenido exclusivo que publicamos.