Iboss推出AI数据丢失防护，实现云端与AI场景下的实时数据管控

iboss于2026年11月3日宣布推出AI数据丢失防护产品，旨在实时检查流经AI工具、云应用及其他在线目的地的内容。公司计划于2026年12月开放私人预览。

该产品旨在解决传统数据丢失防护方案的局限。基于正则表达式和模式匹配的规则会查找预先定义格式的数据，例如账号号码或ID字符串；而依赖标签的管控措施则可能漏掉标签错误或从未添加标签的文件。例如，分享至云盘的文件、提交到网络应用的表单，以及粘贴到AI工具中的源代码，都可能包含敏感材料，却不符合任何固定模式。

内容检查与策略管控

AI数据丢失防护结合AI和机器学习分类与深度内容检查，在数据传输过程中进行检查。文件分析和光学字符识别将检查范围扩展至文档和图像中的文字，涵盖已添加标签、标签错误以及未添加标签的内容。该方案依据文件或提示词的实际内容实施管控，即使格式规则和元数据无法提供可靠依据，也能发挥作用。

策略可按用户、群组或部门设定范围，以识别、标记或阻止涉及源代码、客户数据、个人身份信息和知识产权的传输。iboss数据丢失防护文档还介绍了源端和目的地范围设定、指定例外项，以及包括阻止、捕获文件、记录日志、发送警报和指定严重程度在内的响应措施。违规行为可汇总为经过风险评分的事件，并附上事件时间线和捕获的文件作为证据，让分析人员能够调查并结案，而不只是查看单条日志。

加密流量与代理活动

要实施内容感知型管控，必须了解的不只是数据去向。iboss对AI数据丢失防护的说明指出，要达到这种管控水平，基于网络的AI工具通常需要检查加密会话；如果不进行这类检查，系统或许能看到数据发往何处，却无法查看所发送的提示词或文件。具备这种可见性后，内容策略便能像管控其他网络上传内容一样，应用于AI聊天。

这些管控措施的适用范围也不止于个人将文本粘贴到聊天窗口的情形。它们可以规定自主代理能够使用哪些AI服务、工具和API，并保留代理活动记录。这样一来，代理治理便与交互式AI会话采用同一套执行模式，既涵盖员工发起的数据移动，也涵盖软件发起的数据移动。

标签、审计证据与平台架构

如果已设置Microsoft Information Protection敏感度标签，AI数据丢失防护会在数据流转过程中读取并执行这些标签。产品文档介绍了通过Microsoft Purview标签同步，按标签和目的地分别作出允许或阻止的决定；同时，内容检查仍会覆盖未添加标签的文档。因此，标签会与内容分析一同成为策略依据，降低对每份文档都带有正确元数据的依赖。

报告功能包括数据丢失风险评分，以及可一键生成的GDPR、HIPAA、PCI-DSS和SOX报告，旨在为审计人员提供有关发现和拦截内容的证据。iboss表示，每位客户的流量都在专用容器中处理，使用隔离的SSL密钥和专用IP地址，且客户数据不会混合存放。AI数据丢失防护与公司的Secure Web Gateway、CASB、GenAI Protection和Zero Trust Network Access服务并列运行，共用一个控制台、策略引擎和数据湖。

线上演示时长30分钟，定于2026年11月5日美国东部时间中午12:00举行，早于12月的预览。实际应用中的关键区别在于方案已宣布与产品可用并非一回事：iboss已阐述一套统一的内容感知型控制平面，用于管控由人和代理发起的数据移动；而定于届时开放的私人预览，则是将该方案付诸实践的下一步。