Безбедност на вештачка интелигенција
Заштита на чувствителни податоци во ерата на алатките за вештачка интелигенција и GenAI
27 статии
Превенцијата на лични податоци во реално време штеди 2,2 милиони долари
IBM откри разлика во трошоци од 2,2 милиони долари меѓу превенцијата и откривањето. Еве ја математиката која го прави пресретнувањето на лични податоци во реално време неопционално за безбедносните тимови.
GDPR Член 32: Следење на изложеноста на лични податоци при употреба на ВИ алатки
Тимовите за усогласеност во претпријатија бараат квантитативни докази за контролите на ВИ алатките за лични податоци. Мрежниот DLP ги пропушта ВИ-интеракциите преку прелистувачот.
Заштита од протекување лични податоци при употреба на ВИ во реално време
Кога вработен го внесува името на клиент во ChatGPT, податоците го напуштаат организациското управување во реално време. Последователниот DLP не може да го поврати она што веќе е изгубено.
GDPR AI за поддршка: Прилагодени идентификатори
AI за поддршка на клиенти прима пораки на клиенти со имиња, е-пошти И ID на нарачки. Стандардните PII алатки ги отстрануваат адресите за е-пошта, но ги остава ID на нарачките нетакнати.
Дали вашата AI алатка за приватност ги краде вашите податоци?
67% од AI Chrome додатоците собираат кориснички податоци. Инцидентите во декември 2025 виделе 900K корисници компромитирани од додатоци кои се претставуваат за алатки за приватност.
3,8 дневни изложувања на PII кај тимовите за поддршка
Секој агент за поддршка кој користи ChatGPT прави просечно 3,8 лепења на чувствителни податоци дневно. За тим од 100 лица, тоа се 380 GDPR инциденти на изложување дневно.
По инцидентот со 900.000 корисници на додатокот
Во јануари 2026 година, два злонамерни Chrome додатока инсталирани кај 900.000+ корисници ги ексфилтрирале целосните разговори на ChatGPT и DeepSeek на секои 30 минути.
Зошто политиките не успеваат да ги спречат протекувањата на лични податоци преку ChatGPT
77% од корпоративните корисници на ВИ ги копираат и лепат податоците во прашалниците на чатботовите. Скоро 40% од прикачените датотеки содржат лични или PCI податоци. Предложено е ажурирање на Правилото за безбедност на HIPAA.
Enterprise AI: пристап за програмери без ризик
Банките го забранија ChatGPT. Нивните програмери го користеле дома. 27,4% од сета содржина внесена во деловни AI chatbot-ови содржи чувствителни податоци (Zscaler).
Користење на Cursor и Claude без истекување на код
Cursor ги вчитува .env фајловите во AI контекст по стандард. Финансиска фирма изгуби 12 милиони долари откако сопствените алгоритми за тргување беа испратени до AI асистент.
AI политиките без технички контроли не функционираат
77% од вработените споделуваат чувствителни деловни податоци со AI алатки и покрај политиките кои го забрануваат тоа. Владин изведувач вметна податоци на апликантите за поплавна помош на FEMA.
IDE наспроти прелистувач: Безбедност на AI за програмери
Програмерите користат AI во две средини: IDE (Cursor, VS Code) и прелистувач (Claude.ai, ChatGPT). Секоја бара различни контроли.
83% од AI додатоците никогаш не се ревидираат
83% од Chrome додатоците со широки дозволи никогаш не биле безбедносно ревидирани (USENIX 2025). 45% од корпоративните вработени користат неодобрени додатоци.
39 милиони протекувања на GitHub: ризик на AI кодирање
67% од програмерите случајно изложиле тајни во код (GitGuardian 2025). 39 милиони тајни протекоа на GitHub во 2024 година, зголемување за 25% на годишно ниво.
Vibe Coding и протекување на лични податоци: Безбедносниот ризик за кој никој не зборува
Кодот генериран од вештачка интелигенција ретко вклучува ракување со лични податоци. 73% од vibe-coded апликациите обработуваат чувствителни податоци без анонимизација. Она што програмерите треба да го знаат.
Безбедност на MCP сервер 2026: 8.000 изложени, 492 без автентикација
8.000+ Model Context Protocol сервери се јавно изложени. 492 немаат никаква автентикација. 36,7% се ранливи на SSRF. Заштитете личните податоци во вашите MCP алатки.
Browser DLP: Блокирање vs. Анонимизација во 2026
Два пристапи кон browser DLP: блокирањето спречува испраќање лични податоци до AI алатки; анонимизацијата ги трансформира податоците пред испраќање. Објективна споредба.
Samsung изгуби изворен код преку ChatGPT три пати
Три одделни инженерски тимови на Samsung залепиле сопственички код и доверливи податоци во ChatGPT во април 2023 година. Секој инцидент откри различен аспект на ризикот.
Забрани за вештачка интелигенција во претпријатијата: продуктивност наспроти ризик
27.4% од содржината во корпоративните AI чет-ботови содржи чувствителни податоци - зголемување од 156% на годишно ниво. Сепак, 71.6% од корпоративниот пристап до AI се одвива преку приватни сметки.
Безбедни AI приватносни екстензии во 2026 година
Во јануари 2026 година, две злонамерни Chrome екстензии со 900.000+ корисници биле фатени дека ги ексфилтрираат разговорите на ChatGPT и DeepSeek на секои 30 минути.
Browser DLP за ChatGPT, Claude и Gemini
Традиционалниот корпоративен DLP е изграден за преноси на датотеки и е-пошта, не за AI четбот-чатови. Овој водич ги покрива нативните за прелистувач превентивни мерки за губење на податоци за ChatGPT.
Лепи и заборави: Зошто автоматското означување ги надминува обуките за усогласеност
62% од вработените кои ги користат ВИ алатките за податоци на клиенти 'понекогаш' заборавуваат прво да ги отстранат личните податоци. Еве зошто автоматското означување ја отстранува потребата од усогласеност во тек на работа.
Лични податоци во скриншоти: Протекување во интерни алатки
Slack, Teams, Jira и е-поштата редовно примаат скриншоти кои содржат лични податоци на клиентите. Ова нарушување на контролата на пристап ги заобиколува сите DLP алатки.
Лични податоци во интерна вики: Confluence и клиентски податоци
Тимовите за поддршка документираат процеси со скриншоти на сметките на клиентите. Во текот на 3 години, тоа значи илјадници прекршувања на принципот за минимизирање на податоци согласно GDPR во вашата вики.
AI помошниците за програмирање протекуваат лични податоци од продукцијата
Фиксатори за единечни тестови со реални клиентски записи. Евиденциски датотеки со продукциски податоци за дебагирање. GitHub откри 39 милиони протечени тајни во 2024 година.
900.000 корисници им биле украдени ВИ разговорите
Две злонамерни Chrome екстензии украле ChatGPT разговори од 900.000+ корисници. Едната имала ознака 'Featured' на Google.
ВИ: Главниот канал за извлекување податоци
77% од вработените вметнуваат чувствителни податоци во ВИ алатки. GenAI сега сочинува 32% од сите корпоративни протекувања на податоци. Дознајте како да ја заштитите вашата организација.
Започнете да ги заштитите вашите податоци денес
285+ типови на ентитети, 48 јазици, безбедност на ниво на претпријатие по стартна цена.
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.