AI-säkerhet
Skydd av känslig data i AI- och GenAI-verktygens tidsålder
27 artiklar
Realtidsförebyggande sparar 2,2 miljoner dollar
IBM fann en kostnadsskillnad på 2,2 miljoner dollar mellan prevention och detektion. Här är matematiken som gör realtidsinterception av personuppgifter oumbärlig för säkerhetsteam.
GDPR Art. 32: Övervaka PII-exponering i AI-verktyg
Enterprise compliance-team behöver kvantitativa bevis på kontroller för personuppgifter i AI-verktyg. Nätverks-DLP missar webbläsarbaserade AI-interaktioner.
Realtidsskydd för personuppgifter vid AI-dataläckor
När en anställd skriver ett kundnamn i ChatGPT lämnar datan organisationens kontroll i realtid. Efterhandsdetektering via DLP kan inte ta tillbaka det som redan skickats.
GDPR och support-AI: anpassade identifierare spelar roll
Kundsupport-AI tar emot meddelanden med namn, e-post OCH order-ID:n. Standard-PII-verktyg tar bort e-postadresser men lämnar order-ID:n orörda.
Stjäl ditt AI-integritetsverktyg dina data?
67 % av AI Chrome-tillägg samlar in användardata. Incidenterna i december 2025 komprometterade 900 000 användare via tillägg som marknadsfördes som integritetsverktyg.
3,8 oavsiktliga PII-exponeringar per dag i supportteam
Varje supporthandläggare som använder ChatGPT klistrar i genomsnitt in känslig data 3,8 gånger per dag. För ett team på 100 personer innebär det 380 GDPR-exponeringsincidenter dagligen.
Efter incidenten med 900 000 användare: hur du verifierar AI-tillägg
I januari 2026 exfiltrerade två skadliga Chrome-tillägg installerade av över 900 000 användare kompletta AI-konversationer var 30:e minut från ChatGPT och DeepSeek.
Varför policy misslyckas med att stoppa ChatGPT-PII-läckor
77 % av AI-användare i företag kopierar och klistrar in data i chatbot-frågor. Nästan 40 % av uppladdade filer innehåller PII- eller PCI-data. Uppdatering av HIPAA Security Rule föreslagen.
Företags AI-förbud: Åtkomst utan risk
Banker förbjöd ChatGPT. Deras utvecklare använde det hemifrån ändå. 27,4 % av allt innehåll som matas in i företags-AI-chatbotar innehåller känsliga data (Zscaler).
Använd Cursor & Claude utan att läcka kod
Cursor laddar .env-filer i AI-kontext som standard. Ett finansiellt företag förlorade 12 miljoner dollar efter att egna handelsalgoritmer skickats till en AI-assistent.
AI-policy utan tekniska kontroller misslyckas
77 % av anställda delar känsliga arbetsuppgifter med AI-verktyg trots policies som förbjuder det. En statlig underleverantör klistrade in FEMA-katastrofofferdata.
IDE vs webbläsare: AI-säkerhet för utvecklare
Utvecklare använder AI i två miljöer: IDE (Cursor, VS Code) och webbläsare (Claude.ai, ChatGPT). Varje miljö kräver olika kontroller.
83 % av AI-tillägg granskas aldrig
83 % av Chrome-tillägg med breda behörigheter har aldrig säkerhetsgranskats (USENIX 2025). 45 % av företagsanställda använder icke-godkända tillägg.
39 miljoner GitHub-läckor: AI-kodningsrisk
67 % av utvecklare har av misstag exponerat hemligheter i kod (GitGuardian 2025). 39 miljoner hemligheter läckte på GitHub under 2024, upp 25 % år-över-år.
Vibe-kodning och PII-läckage: Säkerhetsrisken ingen pratar om
AI-genererad kod inkluderar sällan PII-hantering. 73 % av vibe-kodade appar bearbetar känsliga data utan anonymisering. Här är vad utvecklare behöver veta.
MCP-serversäkerhet 2026: 8 000 exponerade, 492 utan autentisering
8 000+ Model Context Protocol-servrar är offentligt exponerade. 492 har noll autentisering. 36,7 % är sårbara för SSRF. Skydda PII i dina MCP-verktyg.
Webb-DLP: Blockering vs. anonymisering 2026
Två metoder för webb-DLP: blockering hindrar inlämning av PII till AI-verktyg; anonymisering transformerar data innan den skickas. En objektiv jämförelse.
Samsung läckte källkod till ChatGPT 3 gånger
Tre separata Samsung-ingenjörsteam klistrade in proprietär kod och konfidentiell data i ChatGPT i april 2023. Varje incident avslöjade en annan sårbarhet.
Företags AI-förbud: Produktivitet kontra risk
27,4 % av innehållet i företags AI-chattbotar innehåller känslig data — en ökning med 156 % år för år. Ändå kringgår 71,6 % av AI-åtkomsten nu företagspolicyer via privata konton.
Säkra AI-integritetsförlängningar 2026
I januari 2026 fångades två skadliga Chrome-tillägg med 900 000+ användare när de exfiltrerade ChatGPT- och DeepSeek-konversationer var 30:e minut.
Webb-DLP för ChatGPT, Claude och Gemini
Traditionell enterprise-DLP byggdes för filöverföringar och e-post, inte AI-chattbotar. Den här guiden täcker webbläsarbaserad dataförlustförebyggning för ChatGPT.
Klistra och glömma: Automatisk PII-markering ger efterlevnad
62 % av anställda som använder AI-verktyg för kunddata glömmer "ibland" att ta bort personuppgifter innan de skickar till AI. Automatisk markering tar bort compliancebördan.
Skärmdump-PII: Läckor i interna verktyg
Slack, Teams, Jira och e-post tar regelbundet emot skärmdumpar med kundernas personuppgifter. Denna åtkomstkontrollöverträdelse kringgår alla DLP-verktyg.
Intern wiki-PII: Confluence och kunddata
Supportteam dokumenterar processer med skärmdumpar av kundkonton. Under 3 år är det tusentals GDPR-överträdelser mot dataminimering i din kunskapsbas.
AI-kodassistenter läcker produktions-PII
Enhetstestfixtures med riktiga kunduppgifter. Loggfiler med produktionsdata för felsökning. GitHub hittade 39 miljoner läckta hemligheter år 2024.
900 000 användares AI-chattar stals
Två skadliga Chrome-tillägg stals ChatGPT-konversationer från 900 000+ användare. Ett hade Googles 'Featured'-märke.
AI: Den #1 kanalen för dataexfiltrering
77 % av anställda klistrar in känsliga data i AI-verktyg. GenAI står nu för 32 % av all företagsdataexfiltrering. Lär dig hur du skyddar din organisation.
Börja Skydda Din Data Idag
285+ entitetstyper, 48 språk, företagsklassad säkerhet till startpriser.
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.