Сигурност на AI
Защита на чувствителни данни в ерата на AI и GenAI инструменти
27 статии
Превенцията на лични данни в реално време спестява 2,2 млн. долара
IBM установи разлика от 2,2 млн. долара в разходите между превенцията и засичането. Ето математиката, която прави прехващането на лични данни в реално време задължително за екипите по сигурност.
GDPR чл. 32: Наблюдение на ИИ инструменти за излагане на лични данни
Екипите по корпоративно съответствие се нуждаят от количествени доказателства за контролите за лични данни при ИИ инструменти. Мрежовият DLP пропуска ИИ взаимодействията в браузъра.
Защита от изтичане на лични данни чрез ИИ в реално време
Когато служител въведе клиентско име в ChatGPT, данните напускат организационния контрол мигновено. Последващият DLP не може да върне нещата назад.
GDPR и AI за поддръжка: Персонализирани идентификатори
AI за поддръжка получава клиентски съобщения с имена, имейли И ID на поръчки. Стандартните PII инструменти премахват имейл адресите, но оставят ID на поръчките непокрити.
Краде ли данните ви вашият AI инструмент за поверителност?
67% от AI Chrome разширенията събират потребителски данни. При инцидентите от декември 2025 г. 900 хил. потребители бяха компрометирани от разширения, представящи се за инструменти за поверителност.
3,8 дневни PII излагания в екипи за поддръжка
Всеки агент за поддръжка, използващ ChatGPT, прави средно 3,8 поставяния на чувствителни данни на ден. За екип от 100 души това са 380 инцидента с излагане по GDPR дневно.
След инцидента с 900 хил. потребители на разширение
През януари 2026 г. две злонамерени Chrome разширения, инсталирани от 900 000+ потребители, изпращаха пълните разговори в ChatGPT и DeepSeek на всеки 30 минути.
Защо Политиките Не Спират Изтичането на Лични Данни от ChatGPT
77% от корпоративните потребители на AI копират и поставят данни в запитвания към чатботове. Почти 40% от качените файлове съдържат лични данни или данни за платежни карти. Предложена актуализация на правилото за сигурност по HIPAA.
Корпоративен AI: Достъп за разработчици без риск
Банките забраниха ChatGPT. Разработчиците им го използваха от вкъщи. 27,4% от цялото съдържание, подавано в корпоративни AI чатботове, съдържа чувствителни данни (Zscaler).
Cursor и Claude без изтичане на код
Cursor зарежда .env файлове в AI контекста по подразбиране. Финансова фирма загуби 12 милиона долара, след като фирмени алгоритми за търговия бяха изпратени до AI асистент.
AI политиката без технически контроли се проваля
77% от служителите споделят чувствителни работни данни с AI инструменти, въпреки забраняващи политики. Изпълнител на правителствен договор постави данни на кандидати за помощ при наводнения на FEMA в ChatGPT.
IDE срещу браузър: AI сигурност за разработчици
Разработчиците използват AI в две среди: IDE (Cursor, VS Code) и браузър (Claude.ai, ChatGPT). Всяка изисква различни контроли.
83% от AI разширенията никога не са одитирани
83% от разширенията за Chrome с широки разрешения никога не са преминавали проверка за сигурност (USENIX 2025). 45% от служителите в предприятия използват неодобрени разширения.
39 млн. изтичания от GitHub: Риск от AI кодиране
67% от разработчиците са изложили случайно тайни в код (GitGuardian 2025). 39 милиона тайни са изтекли в GitHub през 2024 г., ръст от 25% на годишна база.
Vibe Coding и изтичане на лични данни: рискът за сигурността, за който никой не говори
Генерираният от ИИ код рядко включва обработка на лични данни. 73% от приложенията, разработени чрез vibe coding, обработват чувствителни данни без анонимизация. Ето какво трябва да знаят разработчиците.
Сигурност на MCP сървъри 2026: 8 000 изложени, 492 без автентикация
8 000+ Model Context Protocol сървъра са публично достъпни. 492 нямат никаква автентикация. 36,7% са уязвими на SSRF. Защитете личните данни в MCP инструментите си.
Browser DLP: Блокиране срещу анонимизация 2026
Два подхода към browser DLP: блокирането предотвратява изпращането на лични данни до AI инструменти; анонимизацията трансформира данните преди изпращането. Обективно сравнение.
Samsung загуби изходен код за ChatGPT 3 пъти
Три отделни инженерни екипа на Samsung поставиха собствен код и поверителни данни в ChatGPT през април 2023 г. Всеки инцидент разкри различен аспект от риска.
Корпоративни забрани за AI: Производителност срещу риск
27,4% от корпоративното съдържание в AI чатботове съдържа чувствителни данни - ръст от 156% спрямо предходната година. Въпреки това 71,6% от корпоративния AI достъп преминава чрез лични акаунти, заобикаляйки всички контроли. Анонимизирането е по-добро решение от забраните.
Безопасни AI разширения за поверителност през 2026 г.
През януари 2026 г. бяха открити две злонамерени Chrome разширения с над 900 000 потребители, ексфилтриращи разговори от ChatGPT и DeepSeek на всеки 30 минути.
Browser DLP за ChatGPT, Claude и Gemini
Традиционният корпоративен DLP е създаден за прехвърляне на файлове и имейл, а не за AI чатботове. Това ръководство обхваща предотвратяването на загуба на данни, вградено в браузъра, за ChatGPT.
Маркиране на лични данни срещу обучение за съответствие
62% от служителите, използващи ИИ инструменти за клиентски данни, понякога забравят да премахнат личните данни. Ето защо автоматичното маркиране премахва зависимостта от съответствието от паметта.
Снимки на екрана с лични данни: течове в корпоративни инструменти
Slack, Teams, Jira и имейлът редовно получават снимки на екрана, съдържащи лични данни на клиенти. Това нарушение на контрола на достъпа заобикаля всеки DLP инструмент.
Лични данни в корпоративни wiki: клиентски данни в Confluence
Екипите за поддръжка документират процеси със снимки на клиентски акаунти. За 3 години това са хиляди нарушения на принципа за минимизиране на данните по GDPR в базата ви от знания.
AI асистентите за програмиране изтичат производствени лични данни
Тестови фиксатури с реални клиентски записи. Лог файлове с производствени данни за отстраняване на грешки. GitHub откри 39 милиона изтекли тайни през 2024 г.
900 хил. потребители са им откраднати ИИ чатове
Два злонамерени Chrome Extension откраднаха ChatGPT разговори от над 900 000 потребители. Единият носеше значката 'Featured' на Google.
ИИ: Векторът за изтичане на данни номер 1
77% от служителите поставят чувствителни данни в инструменти за ИИ. GenAI вече е отговорен за 32% от всички корпоративни изтичания на данни. Научете как да защитите организацията си.
Започнете да защитавате данните си днес
285+ типа субекти, 48 езика, сигурност на ниво предприятие на стартиращи цени.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We track recall and precision on a labelled set.
Bad runs block the deploy.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
You can top up at any time.
Unused credits roll over each month.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.