Keselamatan AI
Melindungi data sensitif di era alat AI dan GenAI
27 artikel
Pencegahan PII Masa Nyata Jimat $2.2 Juta
IBM menemui perbezaan kos $2.2 juta antara pencegahan dan pengesanan. Inilah matematik yang menjadikan pemintas PII masa nyata tidak boleh dinafikan untuk pasukan keselamatan.
Artikel 32 GDPR: Pemantauan PII Alat AI
Pasukan pematuhan perusahaan memerlukan bukti kuantitatif kawalan PII alat AI. DLP rangkaian terlepas interaksi AI pelayar.
Pencegahan PII Masa Nyata untuk Kebocoran Data AI
Apabila pekerja menaip nama pelanggan ke dalam ChatGPT, data tersebut terkeluar daripada kawalan organisasi secara serta-merta. DLP pasca-kejadian tidak dapat membatalkan perkara ini.
GDPR AI Sokongan: Pengecam Tersuai
AI sokongan pelanggan menerima mesej pelanggan dengan nama, e-mel, DAN ID pesanan. Alat PII standard menyingkirkan alamat e-mel tetapi meninggalkan ID pesanan utuh.
Adakah Alat Privasi AI Anda Mencuri Data Anda?
67% sambungan Chrome AI mengumpul data pengguna. Insiden Disember 2025 menyaksikan 900K pengguna terjejas oleh sambungan yang menyamar sebagai alat privasi.
3.8 Pendedahan PII Harian dalam Pasukan Sokongan
Setiap ejen sokongan yang menggunakan ChatGPT membuat purata 3.8 tampal data sensitif sehari. Untuk pasukan 100 orang, itu bersamaan 380 insiden pendedahan GDPR setiap hari.
Selepas Insiden Sambungan 900K Pengguna
Pada Januari 2026, dua sambungan Chrome berniat jahat yang dipasang oleh 900K+ pengguna mengeksfiltrasi perbualan ChatGPT dan DeepSeek sepenuhnya setiap 30 minit.
Mengapa Dasar Gagal Menghentikan Kebocoran PII ChatGPT
77% pengguna AI perusahaan menyalin dan menampal data ke dalam pertanyaan chatbot. Hampir 40% fail yang dimuat naik mengandungi data PII atau PCI. Kemas kini Peraturan Keselamatan HIPAA dicadangkan.
AI Perusahaan: Akses Pembangun Tanpa Risiko
Bank-bank mengharamkan ChatGPT. Pembangun mereka menggunakannya dari rumah juga. 27.4% daripada semua kandungan yang dimasukkan ke dalam chatbot AI perusahaan mengandungi data sensitif (Zscaler).
Menggunakan Cursor & Claude Tanpa Bocorkan Kod
Cursor memuatkan fail .env ke dalam konteks AI secara lalai. Sebuah firma perkhidmatan kewangan kehilangan $12 juta selepas algoritma dagangan proprietari dihantar ke pembantu AI.
Dasar AI Tanpa Kawalan Teknikal Gagal
77% pekerja berkongsi data kerja sensitif dengan alat AI walaupun dasar melarangnya. Seorang kontraktor kerajaan menampal data pemohon bantuan banjir FEMA.
IDE vs Pelayar: Keselamatan AI Pembangun
Pembangun menggunakan AI dalam dua persekitaran: IDE (Cursor, VS Code) dan pelayar (Claude.ai, ChatGPT). Setiap satu memerlukan kawalan yang berbeza.
83% Sambungan AI Tidak Pernah Diaudit
83% sambungan Chrome dengan kebenaran luas tidak pernah diaudit dari segi keselamatan (USENIX 2025). 45% pekerja perusahaan menggunakan sambungan yang tidak diluluskan.
39 Juta Kebocoran GitHub: Risiko Pengekodan AI
67% pembangun telah tersalah dedahkan rahsia dalam kod (GitGuardian 2025). 39 juta rahsia bocor di GitHub pada 2024, meningkat 25% berbanding tahun sebelumnya.
Vibe Coding dan Kebocoran PII: Risiko Keselamatan yang Tidak Diperkatakan
Kod yang dijana AI jarang menyertakan pengendalian PII. 73% aplikasi vibe-coded memproses data sensitif tanpa anonimasi. Inilah yang perlu diketahui pembangun.
Keselamatan Pelayan MCP 2026: 8,000 Terdedah, 492 Tanpa Pengesahan
8,000+ pelayan Model Context Protocol terdedah secara awam. 492 mempunyai sifar pengesahan. 36.7% terdedah kepada SSRF. Lindungi PII dalam alat MCP anda.
DLP Pelayar: Pendekatan Penyekatan vs. Penganoniman 2026
Dua pendekatan DLP pelayar: penyekatan mencegah penyerahan PII kepada alat AI; penganoniman mengubah data sebelum dihantar. Perbandingan objektif.
Samsung Bocorkan Kod Sumber ke ChatGPT 3 Kali
Tiga pasukan kejuruteraan Samsung yang berbeza menampal kod proprietari dan data sulit ke dalam ChatGPT pada April 2023. Setiap kejadian mendedahkan kelemahan yang berbeza dalam kawalan AI perusahaan.
Larangan AI Perusahaan: Produktiviti vs Risiko
27.4% kandungan chatbot AI perusahaan mengandungi data sensitif - peningkatan 156% berbanding tahun sebelumnya. Namun 71.6% akses AI perusahaan berlaku melalui akaun bukan korporat. Larangan mendorong AI ke bawah tanah.
Sambungan Privasi AI yang Selamat pada 2026
Pada Januari 2026, dua sambungan Chrome berniat jahat dengan 900,000+ pengguna didapati mengeluarkan perbualan ChatGPT dan DeepSeek setiap 30 minit.
DLP Pelayar untuk ChatGPT, Claude, dan Gemini
DLP perusahaan tradisional dibina untuk pemindahan fail dan e-mel, bukan chatbot AI. Panduan ini merangkumi pencegahan kehilangan data berasaskan pelayar untuk ChatGPT.
Tampal dan Lupa: Penyerlahan PII Automatik vs Latihan Pematuhan
62% pekerja yang menggunakan alat AI untuk data pelanggan 'kadang-kadang' terlupa untuk membuang PII dahulu. Inilah sebab penyerlahan automatik menghapuskan risiko pematuhan.
PII Tangkapan Skrin: Kebocoran dalam Alat Dalaman
Slack, Teams, Jira, dan e-mel kerap menerima tangkapan skrin yang mengandungi PII pelanggan. Pelanggaran kawalan akses ini memintas setiap alat DLP.
PII Wiki Dalaman: Data Pelanggan Confluence
Pasukan sokongan mendokumentasikan proses dengan tangkapan skrin akaun pelanggan. Selama 3 tahun, itu adalah ribuan pelanggaran minimisasi data GDPR dalam wiki anda.
Pembantu Pengekodan AI Membocorkan PII Pengeluaran
Lekapan ujian unit dengan rekod pelanggan sebenar. Fail log dengan data pengeluaran untuk penyahpepijatan. GitHub menemui 39 juta rahsia yang dibocorkan pada 2024.
900K Pengguna Perbualan AI Mereka Dicuri
Dua sambungan Chrome berniat jahat mencuri perbualan ChatGPT daripada lebih 900,000 pengguna. Satu mempunyai lencana 'Featured' Google.
AI: Vektor Eksfiltasi Data #1
77% pekerja menampal data sensitif ke dalam alat AI. GenAI kini menyumbang 32% daripada semua eksfiltasi data korporat. Ketahui cara melindungi organisasi anda.
Mulakan Melindungi Data Anda Hari Ini
285+ jenis entiti, 48 bahasa, keselamatan tahap perusahaan pada harga permulaan.
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.