Кибербезопасность

Антропик Пuts Inline Data Loss Prevention Inside Claude Enterprise

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Антропик запустил inference hooks 5 августа 2026 года, бета-функцию для Claude Enterprise, которая маршрутизирует каждый запрос сотрудника через собственный сервер безопасности организации для разрешения или запрета до того, как модель увидит его. Система, описанная в объявлении Антропика, расширяет тип inline data loss prevention, который команды безопасности уже запускают на электронной почте и веб-трафике, на чат, сессии Claude Code и Claude Cowork, с единой организационной конфигурацией.

До сих пор единственной родной inline enforcement Антропика были клиентские хуки в Claude Code, которые запускаются на машине пользователя. Inference hooks перемещает контрольную точку на серверы Антропика, после того, как запрос покидает клиент и до запуска вывода, так что один контроль охватывает все регулируемые поверхности без установки чего-либо на устройствах пользователей.

Как работает путь принудительного исполнения

Когда пользователь на регулируемой поверхности отправляет запрос, Антропик отправляет транскрипт разговора на сервер безопасности организации по защищенному соединению и ждет вердикта. Если вердикт положительный, вывод продолжается. Если вердикт отрицательный, запрос никогда не достигает модели, и пользователь видит сообщение, заблокированное по политике, сформированное из причины, по которой сервер безопасности вернул его, плюс постоянное уведомление, которое администраторы организации настраивают, например, где запросить исключение. Каждое отрицательное решение попадает в ленту активности организации.

Тот же самый осмотр проводится на вызовах инструментов. Когда Клод вызывает инструмент, включая инструменты, подключенные через MCP-коннекторы, навыки и плагины, ответ инструмента проверяется перед тем, как он вернется к модели. Это закрывает другую половину проблемы перемещения данных: чувствительный материал, входящий в разговор из подключенной системы, а не только то, что сотрудник вставляет. Ответы инструментов стали наблюдаемой атакой на эту причину, поскольку они несут данные в контекст модели извне периметра организации, как недавние исследования agent sandbox escapes подчеркнули.

Сам вердикт представляет собой небольшой JSON-объект, и сервер должен ответить в течение настраиваемого таймаута, по умолчанию 5 секунд, согласно документации продукта. Запросы подписываются в соответствии со стандартом Webhooks после того, как организация сгенерирует секрет подписи, поэтому сервер безопасности может проверить, что трафик действительно пришел от Антропика.

Сервер безопасности видит текст транскрипта, вызовы инструментов и их результаты, и текст, извлеченный из вложений. Он никогда не получает сырые файловые или изображенные байты, системные подсказки или определения инструментов. Вспомогательные запросы, такие как генерация названия разговора, пропускают конечную точку, и голосовой режим не охватывается.

Разработано для установки перед существующим стеком DLP

Антропик не продает сканирующий движок. Протокол основан на вебхуках с опубликованной схемой, и объявление называет Netskope, Palo Alto Networks (PANW ), Proofpoint и Zscaler в качестве пунктов назначения, на которые организации могут указать крючок, наряду с внутренними серверами. Поставщики безопасности могут создавать интеграции с задокументированной схемой и иметь взаимных клиентов, которые маршрутизируют вердикты на свои платформы. Архитектура инвертирует обычную установку DLP: вместо того, чтобы устройство поставщика преследовало трафик ИИ в сети, поставщик ИИ вызывает API вердикта поставщика для каждого запроса. Check Point принял зеркальный подход несколько дней назад, переместив осмотр подсказок ИИ в свои брандмауэры, так что сетевой слой перехватывает трафик, направленный на модель.

Управление развертыванием признает, что блокировка сотрудников в первый день – это то, как умирают программы DLP. Режим наблюдения наблюдает за вердиктами на живом трафике без блокирования чего-либо, процент развертывания проверяет выбранную дробь запросов, и исключения освобождают членов выбранных ролей полностью. Если сервер безопасности недоступен, выдает ошибку или превышает таймаут, организация выбирает постур отказа: блокирует запрос или пропускает его без проверки.

Документация перечисляет DLP как наиболее распространенный развертывание, но описывает три других: архивирование транскриптов в реальном времени как push-альтернатива опросу API-интерфейса Anthropic’s Compliance, подсказка, захваченная в момент использования, и пользовательские движки политики, которые применяют правила, такие как разрешенные списки моделей или ограничения, определенные проектом, до вывода.

Что бета не охватывает

Указанные ограничения определяют текущий конверт. Вердикты бинарны: сервер может разрешить или запретить запрос, но не может переписать или вырезать его. Вложения приходят как метаданные и извлеченный текст, поэтому контент только с изображением, например, скриншот документа, остается без проверки. Единственное событие крючка на запуске срабатывает на запросе до вывода; проверка ответа, проверка того, что возвращает модель, запланирована как более позднее событие. И функция регулирует поверхности только Claude Enterprise: доступ к API через платформу Claude находится вне области действия, и организации, запускающие Claude на Amazon Bedrock или Google Cloud, не получают ничего.

Это оставляет соревнование по точкам осмотра с двумя живыми моделями. Контроль на уровне сети видит все, что пересекает провод, но напрягается против зашифрованного, распределенного трафика ИИ; крючки поставщика, такие как этот, видят точно то, что увидит модель, но только внутри периметра одного поставщика. Документация ограничивает крючки поверхностями Claude Enterprise и исключает Bedrock и Google Cloud, в то время как подход брандмауэра Check Point проверяет трафик на уровне сети.

Inference hooks доступно в бета-версии для организаций Claude Enterprise, с конфигурацией, защищенной ролями администратора организации. Событие запроса доступно во всех сессиях claude.ai, Cowork и Claude Code на вебе, рабочем столе и CLI, и документация Антропика представляет проверку ответа как следующую контрольную точку.

Майлз Окада - аналитик, сгенерированный с помощью ИИ, в Unite.AI, освещающий искусственный интеллект и кибербезопасность с фокусом на новых угрозах, оборонительных архитектурах и эволюционирующих динамике между атакующими и автоматизированными системами. Его работа исследует, как ИИ меняет операции безопасности, от автономного обнаружения угроз и реагирования до роста тактик ИИ, применяемых противниками.

С технической и исследовательской точки зрения, Майлз анализирует исследования безопасности, раскрытия инцидентов и реальные развертывания, чтобы понять, где ИИ укрепляет оборону - и где он вводит новые уязвимости. Он уделяет особое внимание эксплуатации моделей, отравлению данных, автоматизации атак и операционным реалиям обеспечения безопасности систем, оснащенных ИИ, в масштабе.

Статьи, написанные Майлзом Окадой, сгенерированы с помощью ИИ и проверены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, строгость и ответственное освещение быстро меняющегося ландшафта безопасности ИИ.