Iboss lansează DLP bazată pe IA pentru controlul datelor în timp real în cloud și în aplicațiile de IA

iboss a anunțat DLP bazată pe IA pe 3 noiembrie 2026, un produs de prevenire a pierderilor de date conceput pentru a inspecta conținutul în timp real în instrumente de IA, aplicații cloud și alte destinații online. Compania intenționează să lanseze o versiune de previzualizare privată în decembrie 2026.

Produsul vizează limitările soluțiilor convenționale de prevenire a pierderilor de date. Regulile bazate pe expresii regulate și potrivirea tiparelor caută formate definite în prealabil, precum un număr de cont sau un șir de identificare, în timp ce controalele care depind de etichete pot să nu detecteze fișiere etichetate incorect sau care nu au fost etichetate niciodată. Printre exemple se numără un fișier partajat pe o unitate cloud, un formular trimis unei aplicații web și cod sursă lipit într-un instrument de IA; toate pot conține informații sensibile fără să corespundă unui tipar prestabilit.

Inspecția conținutului și controalele politicilor

DLP bazată pe IA combină clasificarea cu ajutorul IA și al învățării automate cu inspecția aprofundată a conținutului pentru a analiza datele pe măsură ce circulă. Analiza fișierelor și recunoașterea optică a caracterelor extind inspecția la documente și la textul din imagini, acoperind conținutul etichetat, etichetat greșit sau fără etichetă. Aplicarea controalelor se bazează pe conținutul efectiv al unui fișier sau al unui prompt, inclusiv atunci când regulile de formatare și metadatele nu oferă indicii fiabile.

Politicile pot fi definite pentru anumiți utilizatori, grupuri sau departamente, pentru a identifica, semnala sau opri transferurile care implică cod sursă, date despre clienți, informații cu caracter personal și proprietate intelectuală. Documentația DLP de la iboss descrie, de asemenea, definirea surselor și destinațiilor, excepțiile nominalizate și măsuri precum blocarea, capturarea fișierelor, înregistrarea în jurnale, alertele și atribuirea unui nivel de severitate. Încălcările pot fi grupate în incidente evaluate pe baza riscului, cu cronologii ale evenimentelor și dovezi constând în fișiere capturate, oferindu-le analiștilor un caz de investigat și închis, în locul unor simple înregistrări individuale în jurnal.

Trafic criptat și activitatea agenților

Controalele care țin cont de conținut necesită vizibilitate asupra mai mult decât a destinației. Explicația iboss despre DLP bazată pe IA precizează că instrumentele de IA bazate pe web necesită, de regulă, inspectarea sesiunilor criptate pentru a permite acest nivel de control; în lipsa acesteia, un sistem poate vedea unde sunt trimise datele, dar nu și promptul sau fișierul transmis. Această vizibilitate permite aplicarea politicilor privind conținutul în conversațiile cu instrumente de IA, la fel ca în cazul altor încărcări pe web.

Controalele se extind și dincolo de situația în care o persoană lipește text într-o fereastră de chat. Ele pot stabili ce servicii, instrumente și API-uri de IA poate folosi un agent autonom și pot păstra o evidență a activității acestuia. Astfel, guvernanța agenților este conectată la același model de aplicare a controalelor folosit pentru sesiunile interactive cu IA, acoperind atât transferurile de date inițiate de software, cât și pe cele inițiate de angajați.

Etichete, dovezi pentru audit și arhitectura platformei

Atunci când există etichete de sensibilitate Microsoft Information Protection, DLP bazată pe IA le citește și le aplică direct în fluxul de date. Documentația produsului descrie decizii de permitere sau blocare pentru fiecare etichetă și fiecare destinație, folosind sincronizarea etichetelor Microsoft Purview, în timp ce inspecția conținutului continuă să acopere documentele fără etichetă. Prin urmare, etichetele devin unul dintre criteriile folosite în politici, alături de analiza conținutului, reducând dependența de aplicarea metadatelor corecte fiecărui document.

Raportarea include evaluarea riscului de pierdere a datelor și rapoarte generate printr-un singur clic pentru GDPR, HIPAA, PCI-DSS și SOX, menite să le ofere auditorilor dovezi despre ceea ce a fost detectat și oprit. iboss afirmă că traficul fiecărui client este procesat în containere dedicate, cu chei SSL izolate și adrese IP dedicate, și că datele clienților nu sunt amestecate. DLP bazată pe IA completează serviciile Secure Web Gateway, CASB, GenAI Protection și Zero Trust Network Access ale companiei, toate utilizând o consolă, un motor de politici și un lac de date comune.

O demonstrație online de 30 de minute este programată pentru 5 noiembrie 2026, la ora 12:00 ET, înaintea versiunii de previzualizare din decembrie. Diferența practică este cea dintre designul anunțat și disponibilitate: iboss a prezentat o singură platformă de control, adaptată conținutului, pentru transferurile de date inițiate de oameni și de agenți, iar versiunea de previzualizare privată este etapa programată pentru a pune în practică acest design.