Iboss prezentuje AI DLP do kontroli danych w czasie rzeczywistym w chmurze i środowiskach AI

iboss ogłosiła wprowadzenie AI DLP 3 listopada 2026 r. To rozwiązanie zapobiegające utracie danych, zaprojektowane do analizowania treści w czasie rzeczywistym w narzędziach AI, aplikacjach chmurowych i innych usługach online. Firma planuje rozpocząć prywatne testy przedpremierowe w grudniu 2026 r.

Produkt ma rozwiązać problemy związane z ograniczeniami tradycyjnych rozwiązań do zapobiegania utracie danych. Reguły oparte na wyrażeniach regularnych i dopasowywaniu wzorców wyszukują z góry określone formaty, takie jak numer konta lub ciąg identyfikacyjny, natomiast mechanizmy zależne od etykiet mogą nie wykryć plików nieprawidłowo oznaczonych lub pozbawionych etykiety. Przykłady obejmują plik udostępniony na dysku w chmurze, formularz przesłany do aplikacji internetowej oraz kod źródłowy wklejony do narzędzia AI — wszystkie te elementy mogą zawierać wrażliwe materiały, nie pasując przy tym do ustalonego wzorca.

Inspekcja treści i kontrola zasad

AI DLP łączy klasyfikację opartą na AI i uczeniu maszynowym z dogłębną inspekcją treści, aby analizować dane w trakcie ich przesyłania. Analiza plików i optyczne rozpoznawanie znaków rozszerzają tę inspekcję na dokumenty oraz tekst na obrazach, obejmując treści oznaczone etykietami, błędnie oznaczone lub nieoznaczone. Mechanizm egzekwowania zasad opiera się na rzeczywistej zawartości pliku lub promptu, także wtedy, gdy reguły formatowania i metadane nie dostarczają wiarygodnych wskazówek.

Zasady można określać dla użytkownika, grupy lub działu, aby wykrywać, oznaczać lub blokować przesyłanie kodu źródłowego, danych klientów, danych osobowych umożliwiających identyfikację oraz własności intelektualnej. Dokumentacja DLP iboss opisuje również określanie zakresu według źródła i miejsca docelowego, nazwane wyjątki oraz działania obejmujące blokowanie, przechwytywanie plików, rejestrowanie zdarzeń, alerty i przypisywanie poziomu ważności. Naruszenia mogą być grupowane w incydenty oceniane pod kątem ryzyka, wraz z chronologią zdarzeń i dowodami w postaci przechwyconych plików, dzięki czemu analitycy otrzymują sprawę do zbadania i zamknięcia, a nie tylko pojedyncze wpisy w dzienniku.

Szyfrowany ruch i aktywność agentów

Kontrola uwzględniająca treść wymaga wglądu w coś więcej niż tylko miejsce docelowe. W wyjaśnieniu działania AI DLP iboss podaje, że internetowe narzędzia AI zazwyczaj wymagają inspekcji szyfrowanych sesji, aby zapewnić taki poziom kontroli; bez niej system może widzieć, dokąd trafiają dane, ale nie widzi wysyłanego promptu ani pliku. Taki wgląd pozwala stosować zasady dotyczące treści w czatach AI tak samo jak w przypadku innych przesyłanych plików internetowych.

Kontrola obejmuje również sytuacje, w których ktoś wkleja tekst do okna czatu. Może określać, z których usług AI, narzędzi i interfejsów API może korzystać autonomiczny agent, a także zachowywać rejestr jego aktywności. Dzięki temu zarządzanie agentami podlega temu samemu modelowi egzekwowania zasad co interaktywne sesje AI, obejmując przepływ danych inicjowany zarówno przez oprogramowanie, jak i przez pracowników.

Etykiety, dowody audytowe i architektura platformy

Jeśli stosowane są etykiety poufności Microsoft Information Protection, AI DLP odczytuje je i egzekwuje zasady na bieżąco. Dokumentacja produktu opisuje podejmowanie decyzji o zezwoleniu lub blokadzie dla poszczególnych etykiet i miejsc docelowych z wykorzystaniem synchronizacji etykiet Microsoft Purview, przy jednoczesnym dalszym obejmowaniu inspekcją treści dokumentów bez etykiet. Etykiety stają się zatem jednym z elementów zasad, obok analizy treści, co zmniejsza zależność od prawidłowych metadanych w każdym dokumencie.

Raportowanie obejmuje ocenę ryzyka utraty danych oraz raporty tworzone jednym kliknięciem na potrzeby GDPR, HIPAA, PCI-DSS i SOX, które mają dostarczać audytorom dowodów na to, co wykryto i zablokowano. iboss informuje, że ruch każdego klienta jest przetwarzany w odrębnych kontenerach, z izolowanymi kluczami SSL i dedykowanymi adresami IP, a dane klientów nie są łączone. AI DLP uzupełnia ofertę firmy obejmującą Secure Web Gateway, CASB, GenAI Protection i Zero Trust Network Access; wszystkie te usługi korzystają ze wspólnej konsoli, silnika zasad i jeziora danych.

30-minutowa prezentacja online odbędzie się 5 listopada 2026 r. o 12:00 czasu wschodniego (ET), przed grudniowymi testami przedpremierowymi. W praktyce kluczowa różnica dotyczy zapowiedzianego projektu i dostępności: iboss przedstawiła jedną platformę kontroli uwzględniającą treść, obejmującą przepływ danych inicjowany przez ludzi i agentów, a zaplanowane prywatne testy przedpremierowe stanowią kolejny krok w kierunku wdrożenia tego rozwiązania.