AI Saugumas
Jautrių duomenų apsauga AI ir GenAI įrankių eroje
27 straipsniai
Tikralaike AV prevencija sutaupo 2,2 mln. USD
IBM nustate 2,2 mln. USD kainu skirtuma tarp prevencijos ir aptikimo. Cia yra matematika, padaranti tikralaiki AV peremeima nezalternatyvu saugos komandoms.
BDAR 32 str.: AI irankiu AV stebejimas
Imoniu atitikties komandoms reikia kiekybinių irodymu apie AI irankiu AV valdiklius. Tinklo DLP praleidzia narsykléje veikiancias AI sesijas.
Realaus laiko AV duomenu nutekejimo prevencija
Kai darbuotojas iveda kliento varda i ChatGPT, duomenys akimirksniu palieka organizacijos kontrole. Vielesni DLP sprendimai sio varpo atgal nebesugraza.
BDAR ir palaikymo DI: pasirinktiniai identifikatoriai svarbūs
Palaikymo DI gauna klientų pranešimus su vardais, el. paštais IR užsakymų ID. Standartiniai ADA įrankiai pašalina el. pašto adresus, bet palieka užsakymų ID nepaliestus.
Ar jūsu AI privatumo irankis vagia jūsu duomenis?
67 % AI Chrome pleciniams renka naudotoju duomenis. 2025 m. gruodžio incidentai paveike 900 000 naudotoju, kai pleciniams apsimetė privatumo irankiais.
3,8 atsitiktinio ADA atskleidimo atvejis per dieną paramos komandose
Kiekvienas paramos agentas, naudojantis ChatGPT, vidutiniskai iklijuoja jautrius duomenis 3,8 karto per dieną. 100 žmoniu komandai tai sudarytų 380 BDAR atskleidimo incidentu kasdien.
Po incidento su 900 000 naudotoju plėtiniu
2026 m. sausio menesj du kenkejišku Chrome plėtiniai, kuriuos naudojo daugiau nei 900 000 vartotoju, kas 30 minuciu siuste visus ChatGPT ir DeepSeek pokalbius i tolimo serverio.
Kodėl politika nesustabdo ChatGPT AII nutekėjimų
77 % įmonių AI naudotojų nukopijuoja ir įklijuoja duomenis į pokalbių robotų užklausas. Beveik 40 % įkeltų failų turi AII arba PCI duomenų. Siūlomas HIPAA saugumo taisyklės atnaujinimas.
Imones DI: Kuretojo Prieiga Be Rizikos
Bankai uzdraudze ChatGPT. Ju kurejjai namuose naudojo ji bet kokiu atveju. 27,4% viso turinio, paduodamo i imones DI pokalbiu robots, turi jautriu duomenu (Zscaler).
Cursor ir Claude Naudojimas Nenutekejus Kodo
Cursor pagal numatytuosius parametrus ikelia .env failus i DI konteksta. Finansiniu paslaugu imone prarado 12 mln. USD, kai saviti prekybos algoritmai buvo issiusti DI asistentui.
DI Politika Be Technines Kontroles Nepavyksta
77% darbuotoju dalinasi jautriomis darbo duomenimis su DI priemonemis, nepaisant draudianciu politiku. Vyriausybes rangovas ikelejo FEMA potvynio paraisku duomenis.
IDE vs naršyklė: kūrėjų DI saugumas
Kūrėjai naudoja DI dviejose aplinkose: IDE (Cursor, VS Code) ir naršyklėje (Claude.ai, ChatGPT). Kiekvienai reikalingi skirtingi valdikliai.
83 % DI plėtinių niekada nebuvo audituoti
83 % "Chrome" plėtinių su plačiomis leidimais niekada nebuvo saugos audituoti (USENIX 2025). 45 % įmonių darbuotojų naudoja nepatvirtintus plėtinius.
39 mln. GitHub nutekėjimų: dirbtinio intelekto kodavimo rizika
67 % kūrėjų netyčia atskleidė paslaptis kode (GitGuardian 2025). 2024 m. GitHub nutekėjo 39 milijonai paslapčių – tai 25 % daugiau nei pernai.
Vibe kodavimas ir ADA nutekėjimas: Saugumo rizika, apie kurią niekas nekalba
Dirbtinio intelekto generuotas kodas retai apima ADA tvarkymą. 73% vibe kodu sukurtų programų apdoroja jautrius duomenis be anonimizavimo. Štai ką kūrėjai turi žinoti.
MCP serverio saugumas 2026 m.: 8 000 atskleistų, 492 be autentifikavimo
8 000+ Model Context Protocol serverių yra viešai atskleisti. 492 neturi jokio autentifikavimo. 36,7% yra pažeidžiami SSRF atakoms. Apsaugokite ADA savo MCP įrankiuose.
Narsykles DLP: blokavimo ir anonimizavimo metodai 2026
Du narsykles DLP metodai: blokavimas uzkerta kelia PII perdavimui i DI irankius; anonimizavimas transformuoja duomenis pries siuntima. Objektyvus palyginimas.
Samsung tris kartus prarado šaltinio kodą per ChatGPT
Trys atskiros Samsung inžinerijos komandos 2023 m. balandį įklijavo nuosavybinį kodą ir konfidencialius duomenis į ChatGPT. Kiekvienas incidentas atskleidė skirtingą spragą.
Įmonių DI draudimai: produktyvumas prieš riziką
27,4 % įmonių DI turinio apima jautrius duomenis — 156 % metinis augimas. Tačiau 71,6 % prieigos vyksta per asmenines paskyras, apeinant visas DLP kontrolės priemones.
Saugūs DI privatumo plėtiniai 2026 metais
2026 m. sausį du kenkėjiški Chrome plėtiniai su daugiau nei 900 000 vartotojų buvo užklupti išfiltruojant ChatGPT ir DeepSeek pokalbius kas 30 minučių.
Narsykles DLP ChatGPT, Claude ir Gemini 2026
Tradicinis verslo DLP buvo sukurtas failu perkelimui ir elektroniniam pastui, o ne DI pokalbiu programoms. Sis vadovas apima narsykles lygio duomenu praradimo prevencija ChatGPT.
AV pazymejimas pries atitikties mokymus
62% darbuotoju, naudojanciu AI irankius klientu duomenims, kartais pamirsyta pasalinti AV. Stai kodél automatinis pazymejimas eliminuoja atitikties spragas geriau negu mokymai.
Ekrano kopijų asmens duomenys: nutekėjimai vidiniuose įrankiuose
Slack, Teams, Jira ir el. paštas reguliariai gauna ekrano kopijas su klientų asmens duomenimis. Šis prieigos kontrolės pažeidimas apeina visus DLP įrankius.
Vidinės wiki asmens duomenys: Confluence klientų duomenys
Palaikymo komandos dokumentuoja procesus su klientų paskyrų ekrano kopijomis. Per 3 metus tai yra tūkstančiai BDAR duomenų minimizavimo pažeidimų jūsų wiki.
AI kodavimo asistentai nutekina gamybos asmens duomenis
Vienetinių testų duomenų rinkiniai su realiais klientų įrašais. Žurnalo failai su gamybos duomenimis derinimui. GitHub nustatė 39 milijonus nutekintų paslapčių 2024 m.
900 000 naudotojų DI pokalbiai buvo pavogti
Du kenksmingą veiklą vykdantys "Chrome" plėtiniai pavogė "ChatGPT" pokalbius iš 900 000+ naudotojų. Vienas turėjo "Google" ženkliuką "Featured".
DI: Nr. 1 duomenu isfiltravimo kanalas
77 % darbuotoju ikelia slaptus duomenis i DI irankius. "GenAI" dabar sudaro 32 % visu imoniu duomenu isfiltravimo atveju. Suzinokite, kaip apsaugoti savo organizacija.
Pradėkite Apsaugoti Savo Duomenis Šiandien
285+ subjektų tipai, 48 kalbos, įmonių lygio saugumas už starto kainą.
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.