Anthropic Inför Inline Data Loss Prevention I Claude Enterprise

Anthropic lanserade inference hooks den 5 augusti 2026, en betafunktion för Claude Enterprise som dirigerar varje anställds prompt till organisationens egen säkerhetsserver för ett tillåt-eller-förbudbeslut innan modellen ens ser det. Systemet, som beskrivs i Anthropics tillkännagivande, utökar den typ av inline data loss prevention som säkerhetsteam redan kör på e-post och webbtrafik till chatt, Claude Code och Claude Cowork-sessioner, med en enda organisationsnivåkonfiguration.

Hittills har Anthropics enda native inline enforcement levt i Claude Codes klient-sidiga hooks, som körs på användarens maskin. Inference hooks flyttar kontrollpunkten till Anthropics servrar, efter att en begäran har lämnat klienten och innan inferens körs, så att en kontroll täcker varje styrda yta utan att något installeras på användarens enheter.

Hur verkställighetsvägen fungerar

När en användare på en styrda yta skickar in en prompt, skickar Anthropic konversations-transkriptet till organisationens säkerhetsserver via en signerad anslutning och väntar på ett beslut. Om det är tillåtet, fortsätter inferensen. Om det är förbjudet, når begäran aldrig modellen, och användaren ser ett meddelande som blockerats av policyn, som byggs från orsaken till varför säkerhetsservern returnerade det, plus ett standardmeddelande som organisationens administratörer konfigurerar, till exempel var man kan begära ett undantag. Varje avslag hamnar i organisationens Aktivitetsflöde.

Samma inspektion körs på verktygsanrop. När Claude anropar ett verktyg, inklusive verktyg som är anslutna via MCP-anslutningar, färdigheter och tillägg, kontrolleras verktygets svar innan det skickas tillbaka till modellen. Det stänger den andra halvan av data-rörelseproblemet: känsligt material som kommer in i en konversation från ett anslutet system, inte bara vad en anställd klistrar in. Verktygs-svar har blivit en övervakad attack-yta just för detta skäl, eftersom de bär data in i modellens sammanhang från utanför organisationens perimeter, som nylig forskning om agent-sandbox-escapes har understrukit.

Beslutet i sig är ett litet JSON-objekt, och servern måste svara inom en konfigurerbar tidsgräns, fem sekunder som standard, enligt produkt-dokumentationen. Begäranden är signerade enligt Standard Webhooks-specifikationen när organisationen genererar en signeringshemlighet, så att säkerhetsservern kan verifiera att trafiken verkligen kom från Anthropic.

Säkerhetsservern ser transkript-text, verktygsanrop och deras resultat, och text som extraheras från bilagor. Den tar aldrig emot råa fil- eller bildbyte, systemprompt eller verktygsdefinitioner. Hjälp-begäranden som konversations-titelgenerering hoppar över slutpunkten, och röstläge är inte täckt.

Byggt för att sitta framför den befintliga DLP-stacken

Anthropic säljer inte skanningsmotorn. Protokollet är webhook-baserat med en publicerad schema, och tillkännagivandet nämner Netskope, Palo Alto Networks (PANW ), Proofpoint och Zscaler som destinationer som organisationer kan peka på, tillsammans med interna servrar. Säkerhetsleverantörer kan bygga integreringar mot den dokumenterade schemat och ha gemensamma kunder som dirigerar beslut till deras plattformar. Arkitekturen inverterar den vanliga DLP-distributionen: istället för att leverantörens appliance jagar AI-trafik på nätverket, anropar AI-leverantören leverantörens verdict-API på varje begäran. Check Point tog den spegel-bildade approachen dagar tidigare, flyttade AI-prompt-inspektion in i sina brandväggar så att nätverkslagret fångar modell-bunden trafik.

Rullningskontroller erkänner att blockering av anställda på dag ett är hur DLP-program dör. Skuggläge observerar beslut på live-trafik utan att blockera något, en rullningsprocent inspekterar en vald bråkdel av begäranden, och undantag undantar medlemmar i valda roller helt. Om säkerhetsservern är otillgänglig, felar eller överskrider tidsgränsen, väljer organisationen feletthållningen: blockera begäran eller låt den passera oinspekterad.

Dokumentationen listar DLP som den vanligaste distributionen, men beskriver tre andra: realtids-transkript-arkivering som en push-baserad alternativ till polling Anthorics Compliance-API, prompt-telemetri som fångas vid användningstillfället, och anpassade policy-motorer som tillämpar regler som modell-tillåtelselistor eller projekt-omfattande begränsningar före inferens.

Vad betan inte täcker

Dokumentationens angivna begränsningar definierar den aktuella omfattningen. Beslut är binära: servern kan tillåta eller förbjuda en prompt, men kan inte skriva om eller redigera en. Bilagor anländer som metadata och extraherad text, så bildendast-innehåll, till exempel en skärmdump av ett dokument, går oinspekterat. Endast en hook-händelse vid lanseringen utlöses på prompten före inferens; svars-sidan enforcement, som kontrollerar vad modellen returnerar, planeras som en senare händelse. Och funktionen styr endast Claude Enterprise-ytor: API-åtkomst via Claude-plattformen är utanför omfattningen, och organisationer som kör Claude på Amazon Bedrock eller Google Cloud får ingenting.

Det lämnar inspektion-punkts-tävlingen med två levande modeller. Nätverks-lag-kontroller ser allt som korsar tråden, men anstränger sig mot krypterad, spridd AI-trafik; leverantörs-sidiga hooks som denna ser exakt vad modellen skulle se, men endast inom en leverantörs perimeter. Dokumentationen begränsar hooks till Claude Enterprise-ytor och exkluderar Bedrock och Google Cloud, medan Check Points brandväggs-approach inspekterar trafik på nätverkslaget.

Inference hooks är tillgänglig i beta till Claude Enterprise-organisationer, med konfiguration som är begränsad bakom organisationens admin-roller. Prompt-händelsen är live över claude.ai, Cowork och Claude Code-sessioner på webben, skrivbordet och CLI, och Anthropics dokumentation rammar svars-sidan enforcement som den nästa kontrollpunkten som ska anlända.