AI Անվտանգություն
Պաշտպանել զգայուն տվյալները AI և GenAI գործիքների դարում
27 հոդվածներ
Irakakan Zhamen PII Kankhargelum Pashpanum $2.2M
IBM-n gtnets $2.2M tzakhsarakutiun kankhargelumi ev haitnaberutian midjhev: Aysteghs e matematikay, vor irakakan zhamen PII grohchutiumy anranjeli e darum anvandasirutiyan khmberi hamar:
GDPR 32-րդ հոդ.: AI գործիքների PII մոնիտորինգ
Ձեռնարկատիրական compliance թիմերը կարիք ունեն AI գործիքի PII վերահսկողությունների քանակական ապացույցի: Ցանցային DLP-ն բաց է թողնում բրաուզ-ի AI փոխազդեցությունները:
Իրական ժամանակի PII կանխարգելում AI տվյալների արտահոսքի դեմ
Երբ աշխատողը հաճախորդի անունը մուտքագրում է ChatGPT-ում, տվյալն անմիջապես հեռանում է կազմակերպության վերահսկողությունից: Հետ-փաստ DLP-ն այս զանգը հետ չի կարող վերցնել:
GDPR Аjakhcrutyany AI. Azgin Nuynakanem ID-nery Karevoru en
Hakhaцord аjakhcrutyany AI-y stanum е hakhaцord haskaryutyunner anunnery, el. haciakannery, EV patvazer ID-nerы: Stantart PII gortsery hayтnaberum el. haciakanner, bayts patvazer ID-nery ambutsut kazen:
Ձեր AI գոpности պաhpanich@n gnhelu՞m e ձer tvyalnery
AI Chrome haveluumner@i 67%-n havaquez e ojtateri tvyalner: 2025 t. dektemb@ri incidentnern@ tseell e 900,000 ojtaterneri, vor kavelvumnner@ pahpanich gortsel en: Imastu e verifyel processing architektura-n, ays hamakarg vashin en hayer:
Աջակցության թիմերում PII-ի 3.8 ամենօրյա բացահայտում
ChatGPT-ն օգտագործող ամեն աջակցության ներկayacுijntk օրական միջինը 3.8 անգամ է զգայուն տվyalnery ort@adjum: 100 hoyagri team-i hamar ays nshanum e orakarg 380 GDPR incidentner:
900,000 օգտատեր ունեցող հավելումի միջադեպից հետո
2026 թ. հունվարին երկու վնասակար Chrome հավելում, 900,000+ օգտատերով, ամեն 30 րոպեն մեկ ChatGPT-ի և DeepSeek-ի ամբողջական խոսակցությունները ուղարկում էր հեռավոր սերվեր: Ահա թե ինչպես IT թիմերը կարող են ստուգել հավելումի անվտանգությունը:
Inchu Kanonakan Skagortsutyan Jatov E Karakelu ChatGPT PII Artekhumnery
Korporativ AI ogtahoghneri 77%-y copy-paste e katum tvalnery chatbot hartsumnerum: Berherd faqleri mоt 40%-y PII kаm PCI tvalnery e pakhum: HIPAA Security Rule-i tharmaкucum arardyunyatsi 2025 marzin:
Entserapetakan AI. Tsragravori Moutk Aranc Riski
Bankery argelouyin ChatGPT-n: Nrantsits tsragravornery miayn yevs tanic ogtagertsooum ein: Entserapetakan AI chatbotneroum moutkagrooum e bovandaloutyan 27.4%-n zgayun tvyal e (Zscaler):
Cursor-i yev Claude-i Ogtagutyounn Aranc Kodi Batsahoutyoun
Cursor-n .env failery AI-i hamtekstoom kankhadervagoyn kerov e bertnoum: Finansakan tsarayoutyoun miak firm $12 mln. vnatk krar, yerp sorovakan algoritmnery AI ashkhatakoghoy servernerun ugharkvetsyin:
Տekhnikakan Verahskoghoutyounits Zourgatsvats AI Quaghaqakanutounydzakhogvum e
Ashkhatakazneri 77%-n AI gortsiknerov kazum e zgayun ashkhatankayin tvyal shabat-ar-shabat, angage argeloch quaghaqakanutounnerun: Petakan kapalary FEMA-i jrhegheloutyan ognutyan dimumneri tvyaln kptstrets:
IDE և Brolser: Ծրագրավորի AI անվաղուչի Երկուշերտ Model
ծրագրավորներին AI ոգտագործում են երկու միջավարկումում: IDE-ում (Cursor, VS Code) և brolser-ում (Claude.ai, ChatGPT). ամեն միջավարկ պետք է ունի տարբերակինկ վերապակհև.
AI Extension-ների 83%-ն երբեք Audit Չի Անցնում
լիռաբար իրավունքներ ունեցող Chrome extension-ների 83%-ն երբեք անվտանգության audit չի անցնում (USENIX 2025). ձեռնակայան անձնակականների 45%-ն IT-ի հոգհովված extension-ներ է ոգտագործում.
39 միլլիոն GitHub Արտահոս. AI ծրագրավորի ռիսկ
ծրագրավորների 67%-ն պատահական կերպով բացահայտվել են գաղտնիքներ code-ի մեջ (GitGuardian 2025). 2024-ին GitHub-ում արտահոսվել են 39 միլլիոն գաղտնիքներ, 25% տարեկան ավելացությունով.
Vibe Coding և PII Արտահոսք. Անվտանգության Ռիսկ, Որի Մասին Ոչ Ոք Չի Խոսում
AI-ի կողմից ստեղծված կոդը հազվադեպ է ներառում PII մշակում: Vibe-coded հավելվածների 73%-ը մշակում է զգայուն տվյալներ առանց անանունացման: Ահա ինչ պետք է իմանան ծրագրավորողները:
MCP Serveri Anvandutyoun 2026. 8,000 Batsahaytvats, 492-ě Aranc Authentication
8,000+ Model Context Protocol servernerrě hamaynayin internet-oum batsahaytvats en: 492-ě zeroyakan authentication chounі: 36.7%-ě SSRF-i nkatmamb khocanelouy en: Pashtpaneq PII-ě yor MCP gortsiknerum:
Դիտարկչի DLP. Արգելափակում ընդդեմ Անանունացման 2026
Դիտարկչի DLP-ի երկու մոտեցում. արгhelafakoume karanchum e PII-i otarmanale AI gortsiknerin; anonymizatsia e transformum e tvyannere otarmanelits arаj: Ankoghmnayin hamematum:
Samsung-ն 3 անգամ ChatGPT-ի միջոցով կորցրեց ход-род
2023-ի ապрèлi Samsung-ի ի ч отдельных ç инженерляр-ной команда пайдалана, правообладателей данных ChatGPT-ге ж беріп қойды. Ар бір оқиға жаңа олқылықты анықтады:
Korportivi AI Argelumner. Artyunqarutyun tndem Rishke
Korportivi AI chatbot bovandalutyani 27.4%-ы sensitiv tvyal e nerkayum — taretsagrman 156% augment: Sakanain 71.6%-ы korportivi AI motnalutyan chi myusovayin hesapnerov en katagorcvum:
AI Anvapakayin Havelumner Bravuzerum 2026-in
2026 թ. հունvari-ik erekh khacharcakar Chrome katagatsman havelumner 900000+ ogtakarneri ChatGPT ev DeepSeek zruytsy e ekagortsel amen 30 varkyanin:
Դիtarkchin DLP ChatGPT, Claude ev Gemini-i hamar
Aворакан jermerkayni DLP-е karutz ел файлayru փophokhanchmаn ev elektron. poshti, oc AI chatbot-neri hamar: Ayd oughtecuytsn tsafum е brozeri-bndik tvyannerum kоrostu karotsutyan karanchutyun ChatGPT-i hamar:
Տեգնել և Մորանալ. Ինչու ավտոմատ PII-ի նշումն ավելի արդյունավետ ե, քան կանոնակարգային վարժուտյուն
Աշխատակիցների 62%-ը որոնկ AI գորցիկներ են որձագորձում զամուցհուշի տվյալների հետ մորանում են անձնակային տվյալները հաժլելու արաջ. Ինչու ավտոմատ նշումն հաժլում ե կանոնակարգային հացկումը.
Սքրինշոթներ և անձնական տվյալների արտահոս. ներքին գործիքներ
Slack, Teams, Jira և էլ. փոստ պարբerably ստanuma են հաճախorid անdznakan tvyal patkerutyan screenshoter: Մուtkvelyutyan stgutyun jnetsum e bolor DLP gortseranneree:
Nerkin wiki PII. Confluence ev haghordakayin tvylner
Support teamere documentavorum en processen haghordakayin heshaynerin screenshots-ov: 3 tari yntatsqum ays e hazaravor GDPR Data minimization khokhum zer Confluence-um:
AI coding assistantere mshakvarum en production PII
Unit test fixtures-ner iravakan haghordakayin granvutyunneri het: Debugging-i hamar production tvyalnerov log failner: GitHub-e 2024-in 39 million gaxtniqner ardzanagrec:
900,000 Ogtateri AI Chaty Ganvats e
Erku vnasakar Chrome yndlarjutyunner ChatGPT zruytsner ganatsin 900,000+ ogtateric: Meky ner Google-i 'Featured' nshanum:
AI. Տվյալների արտահոսքի #1 ուղին
Աշխատողների 77%-ը կպցնում է զգայուն տվյալներ AI գործիքներ: GenAI-ն արդեն հաշվում է կորպորատիվ տվյալների արտահոսքի 32%-ը: Իմացեք, թե ինչպես պաշտպանել ձեր կազմակերպությունը:
Սկսեք պաշտպանել ձեր տվյալները այսօր
285+ կազմակերպության տեսակներ, 48 լեզու, ձեռնարկության մակարդակի անվտանգություն սկսնակ գներով:
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.