当企业引入了AI编程工具、AI客服、AI数据分析平台等应用时，必须采取新的数据安全防护措施，在AI通道上部署专门设计的防护工具，与原有DLP形成互补，防范敏感数据泄露。无论是提示词（Prompt）注入，还是敏感信息泄露，都能及时识别并精准阻断，大幅降低AI交互中敏感数据泄露与恶意注入的风险，为企业提供DLP无法实现的语义级安全检测能力，有效防范客户信息、核心代码等企业敏感数据以“提示词”的形式泄露

芯盾时代基于零信任理念，助力企业构建AI安全基础设施，帮助企业在复杂的“人机协同”环境中，打造动态、自适应的防御体系，让AI在安全、可控的轨道上释放效能，让企业在数智化浪潮中行稳致远。《白皮书》的核心观点直指当前企业AI安全痛点：随着大语言模型（LLM）进化为拥有系统访问权、能自主执行操作的智能体（AI Agent），企业必须摒弃传统的安全理念，将零信任架构作为Agent的安全底座，通过持续的身份

芯盾时代基于零信任理念，助力企业构建AI安全基础设施，帮助企业在复杂的“人机协同”环境中，打造动态、自适应的防御体系，让AI在安全、可控的轨道上释放效能，让企业在数智化浪潮中行稳致远。《白皮书》的核心观点直指当前企业AI安全痛点：随着大语言模型（LLM）进化为拥有系统访问权、能自主执行操作的智能体（AI Agent），企业必须摒弃传统的安全理念，将零信任架构作为Agent的安全底座，通过持续的身份

芯盾时代基于零信任理念，助力企业构建AI安全基础设施，帮助企业在复杂的“人机协同”环境中，打造动态、自适应的防御体系，让AI在安全、可控的轨道上释放效能，让企业在数智化浪潮中行稳致远。《白皮书》的核心观点直指当前企业AI安全痛点：随着大语言模型（LLM）进化为拥有系统访问权、能自主执行操作的智能体（AI Agent），企业必须摒弃传统的安全理念，将零信任架构作为Agent的安全底座，通过持续的身份

方案通过全生命周期身份管理、细粒度权限管控、标准化认证鉴权、全链路操作审计，助力企业构建适配Agent的身份与权限管理体系，像管理人类员工一样管理“数字员工”，让Agent的每一次交互都可监控、可校验、可追溯。芯盾时代IAM AI Agent身份与访问管理方案，为企业AI智能体应用构建合规、安全、可控的身份安全底座，构筑人机协同信任基石，助力企业在充分发挥AI潜力的同时，大幅降低安全风险，确保业务

随着智能体（AI Agent）的全面普及，企业的AI应用正大步迈进多智能体（Multi-Agent）协同的新阶段。软件开发、数据分析、智能客服流转……一个个“数字员工”各司其职，推动企业的业务效率持续提升。新的安全挑战随之而来。试想一下这样的场景，在企业内部的DevOps流水线中，“代码Agent”按照产品经理的指令完成了核心逻辑的编写，随后自主调用“测试Agent”进行漏洞扫描，确认无误后，又向

先看清钱花在哪，再把请求分层路由，最后用预算和预警把成本管住。

它为企业员工提供了统一的AI应用入口，让员工能够统一使用经过严格审查的可信AI应用与插件，有效避免了员工私下乱用AI工具引发的供应链投毒与污染风险，还能整合多种模型、插件资源，一站式满足员工对AI应用的各种需求。芯盾时代作为领先的业务安全产品方案提供商，以零信任理念为指导，基于丰富的AI研发与应用经验，推出了智域·AI安全治理平台、IAM AI Agent身份与访问管理方案等AI安全产品方案，致力

芯盾时代作为领先的业务安全产品方案提供商，基于丰富的AI研发与应用经验，推出了智域·AI安全治理平台、IAM AI Agent身份与访问管理方案等AI安全产品方案，助力企业构建覆盖全场景、全链路的AI安全体系，将监管合规压力转化为稳健的业务驱动力。面对严格的监管要求，金融机构如何在守住合规红线的同时，不阻断业务创新，最大化释放AI的商业价值？平台能够为金融机构构建大模型动态安全护栏，在不影响业务响

本文转载自数世咨询公众号，为闫志坤编译，原文地址：https://securitybrief.asia/story/sensitive-data-exposure-rises-with-employee-use-of-genai-tools。“我们的客户并未因这些敏感上传而发生真正泄露，浏览器层面的防护及时阻止了数据传出。报告数据来自Harmonic的浏览器扩展插件，记录用户在SaaS和GenAI