Seguridad ng AI
Pagprotekta sa sensitibong data sa panahon ng mga tool ng AI at GenAI
27 mga artikulo
Nakakatipid ng $2.2M ang Real-Time na PII Prevention
Nakahanap ang IBM ng $2.2M na pagkakaiba sa gastos sa pagitan ng prevention at detection. Narito ang matematika na nagpapagawa sa real-time na PII interception na hindi opsyonal para sa mga security team.
GDPR Art. 32: Pagmamasid sa PII ng AI Tool
Ang mga enterprise compliance team ay nangangailangan ng quantitative na katibayan ng mga kontrol sa PII ng AI tool. Hindi naaabot ng Network DLP ang mga browser AI na pakikipag-ugnayan.
Real-Time na Pag-iwas sa PII para sa AI Data Leaks
Kapag nag-type ang isang empleyado ng pangalan ng customer sa ChatGPT, agad na nawawala ang kontrol ng organisasyon sa datos. Hindi na mababago ng post-hoc na DLP ang nangyari.
GDPR Support AI: Mga Custom Identifier
Ang suporta ng customer AI ay tumatanggap ng mga mensahe ng customer na may mga pangalan, email, AT mga order ID. Inaalis ng mga karaniwang tool ng PII ang mga email address ngunit nag-iiwan ng mga order ID nang buo.
Nangungunakaw ba ang Iyong AI Privacy Tool ng Iyong Data?
67% ng mga AI Chrome extension ay nangongolekta ng data ng gumagamit. Sa mga insidente noong Disyembre 2025, 900K na gumagamit ang nakompromiso ng mga extension na nagpapanggap bilang mga kasangkapan sa privacy.
3.8 Araw-araw na PII Exposure sa mga Koponan ng Support
Bawat ahente ng support na gumagamit ng ChatGPT ay gumagawa ng average na 3.8 sensitive na pag-paste ng data bawat araw. Para sa isang koponan ng 100 tao, iyon ay 380 insidente ng GDPR exposure araw-araw.
Pagkatapos ng Insidente ng 900K-User na Extension
Noong Enero 2026, dalawang malisyosong Chrome extension na naka-install ng 900K+ na mga gumagamit ay nag-exfiltrate ng mga kumpletong pakikipag-usap sa ChatGPT at DeepSeek bawat 30 minuto.
Bakit Nabibigo ang Patakaran sa Pagpigil ng PII Leak sa ChatGPT
77% ng mga enterprise AI user ang nag-copy-paste ng data sa mga chatbot query. Halos 40% ng mga na-upload na file ay naglalaman ng PII o PCI data. Iminungkahi ang update sa HIPAA Security Rule.
Enterprise AI: Developer Access Nang Walang Panganib
Nagbawal ang mga bangko ng ChatGPT. Ginamit pa rin ito ng kanilang mga developer mula sa bahay. 27.4% ng lahat ng nilalaman na ipinasok sa mga enterprise AI chatbot ay naglalaman ng sensitibong data (Zscaler).
Paggamit ng Cursor at Claude Nang Hindi Naglalabas ng Code
Naglo-load ang Cursor ng mga .env file sa AI context bilang default. Nawalan ng $12M ang isang financial services firm pagkatapos maipadala ang mga proprietary trading algorithm sa isang AI assistant.
Nabibigo ang AI Policy Nang Walang Teknikal na Kontrol
77% ng mga empleyado ang nagbabahagi ng sensitibong data sa trabaho sa mga AI tool kahit ipinagbabawal ito ng mga patakaran. Nag-paste ng FEMA flood-relief applicant data ang isang government contractor.
IDE vs Browser: Seguridad ng Developer AI
Gumagamit ang mga developer ng AI sa dalawang kapaligiran: IDE (Cursor, VS Code) at browser (Claude.ai, ChatGPT). Ang bawat isa ay nangangailangan ng iba't ibang kontrol.
83% ng Mga AI Extension ay Hindi Kailanman Na-audit
83% ng mga Chrome extension na may malawak na pahintulot ay hindi kailanman na-audit sa seguridad (USENIX 2025). 45% ng mga empleyado ng enterprise ay gumagamit ng mga extension na hindi aprubado.
39M GitHub Leak: Panganib ng AI Coding
67% ng mga developer ang aksidenteng nakalantad ng mga secret sa code (GitGuardian 2025). 39 milyong secret ang na-leak sa GitHub sa 2024, tumaas ng 25% taon-taon.
Vibe Coding at Pagtagas ng PII: Ang Panganib sa Seguridad na Hindi Pinag-uusapan ng Sinuman
Bihirang isama ng AI-generated na code ang paghawak ng PII. 73% ng mga app na ginawa sa vibe coding ang nagpoproseso ng sensitibong datos nang walang anonymization. Narito ang kailangan malaman ng mga developer.
Seguridad ng MCP Server 2026: 8,000 Nakalantad, 492 Walang Authentication
Mahigit 8,000 Model Context Protocol server ang nakalantad sa publiko. 492 ay walang authentication. 36.7% ay mahina sa SSRF. Protektahan ang PII sa iyong mga MCP tool.
Browser DLP: Paghahambing ng Blocking at Anonymization noong 2026
Dalawang diskarte sa browser DLP: pinipigilan ng blocking ang pagpapadala ng PII sa mga AI tool; binabago ng anonymization ang datos bago ipadala. Isang layuning paghahambing.
Tatlong Beses Nawala ang Source Code ng Samsung sa ChatGPT
Tatlong magkakahiwalay na koponan ng engineering ng Samsung ang nagpaste ng proprietary code at kumpidensyal na data sa ChatGPT noong Abril 2023. Ang bawat insidente ay nagpakita ng ibang aspeto ng panganib.
Mga Pagbabawal ng AI sa Enterprise: Produktibidad kumpara sa Panganib
Ang 27.4% ng nilalaman ng enterprise AI chatbot ay naglalaman ng sensitibong data -- isang pagtaas ng 156% taon-sa-taon. Ngunit ang 71.6% ng enterprise AI access ay nangyayari na sa pamamagitan ng mga hindi corporate na account.
Mga Ligtas na AI Privacy Extension sa 2026
Noong Enero 2026, dalawang mapanganib na Chrome extension na may 900,000+ na mga gumagamit ay nahuli na nagpapadala ng mga usapan sa ChatGPT at DeepSeek bawat 30 minuto.
Browser DLP para sa ChatGPT, Claude, at Gemini
Ang tradisyonal na enterprise DLP ay itinayo para sa mga paglipat ng file at email, hindi para sa mga AI chatbot. Sinasaklaw ng gabay na ito ang browser-native na pag-iwas sa pagkawala ng datos para sa ChatGPT.
PII Highlighting kumpara sa Compliance Training
62% ng mga empleyado na gumagamit ng AI tool para sa datos ng customer ay 'minsan' nakakalimot na alisin muna ang PII. Narito kung bakit inaalis ng awtomatikong pag-highlight ang compliance na hadlang.
Screenshot PII: Mga Pagtagas sa mga Internal na Tool
Ang Slack, Teams, Jira, at email ay regular na nakatanggap ng mga screenshot na naglalaman ng PII ng customer. Nilalampasan ng paglabag sa access control na ito ang bawat DLP tool.
Internal Wiki PII: Customer Data ng Confluence
Iniidokumento ng mga support team ang mga proseso gamit ang mga screenshot ng mga account ng customer. Sa loob ng 3 taon, iyon ay libu-libong paglabag sa data minimization ng GDPR sa iyong wiki.
Nagtatago ng Production PII ang mga AI Coding Assistant
Mga unit test fixture na may mga totoong rekord ng customer. Mga log file na may production data para sa debugging. Natuklasan ng GitHub ang 39 milyong leaked na lihim noong 2024.
900K Gumagamit ang Nagkaroon ng Ninakaw na AI Chat
Dalawang mapanganib na Chrome extension ang nagnakaw ng mga pag-uusap sa ChatGPT mula sa 900,000+ gumagamit. Isa ang may badge na 'Featured' ng Google.
AI: Ang Pinakamataas na Panganib sa Pagtagas ng Data
77% ng mga empleyado ang nagko-kopya ng sensitibong data sa mga AI tool. Ang GenAI ang dahilan ng 32% ng lahat ng pagtagas ng corporate data. Alamin kung paano protektahan ang inyong organisasyon.
Simulan ang Proteksyon ng Iyong Data Ngayon
285+ uri ng entidad, 48 wika, seguridad na pang-enterprise sa presyo ng startup.
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.