Blogg

AI-sikkerhet i tre steg. 3: Protection

AI skaper nye muligheter, men også nye risikoer. For å bruke teknologien trygt i stor skala trenger organisasjoner sentrale guardrails som styrer bruken, beskytter data og sikrer etterlevelse – uten å bremse innovasjonen.

Protection: styr AI med sentrale guardrails

Når organisasjonen har fått innsikt i hvordan AI brukes (Discover) og begynner å forstå hvilke atferdsmønstre som innebærer risiko (Detection), gjenstår det avgjørende steget: å faktisk styre AI-bruken i praksis.

Protection er det tredje steget, og handler ikke om å skrive flere retningslinjer. Det handler om å innføre tekniske beskyttelsesmekanismer, guardrails, som gjør det mulig å bruke AI i stor skala uten å miste kontroll, sikkerhet eller etterlevelse.

Det er her mange organisasjoner trår feil. De prøver å sikre det enkelte AI-verktøyet for seg. Et regelverk her, en innstilling der, et leverandørkrav et annet sted. Det fungerer ikke når AI brukes parallelt i nettleseren, via API-er, av utviklere, av forretningen og i økende grad av AI-agenter som handler på egen hånd.

Beskyttelsen må derfor være sentral, konsekvent og arkitektonisk. Ikke verktøyspesifikk.

Hva mener vi egentlig med AI-guardrails?

AI-guardrails er tekniske og organisatoriske mekanismer som sørger for at AI brukes innenfor definerte rammer, også når bruken endrer seg, skaleres eller automatiseres.

I praksis handler det om å:

• Beskytte data før den når AI-tjenester
• Begrense hva AI får se, gjøre og agere på
• Skape sporbarhet og ansvar for interaksjoner og beslutninger
• Muliggjøre AI-bruk uten at det går på bekostning av sikkerhet og etterlevelse

Mange AI-tjenester har egne beskyttelsesmekanismer. Problemet er ikke at beskyttelsesmekanismene mangler, men at organisasjonen ikke styrer dem sentralt. Når flere AI-verktøy brukes samtidig, med ulike beskyttelser og ulik logikk, oppstår fragmentert kontroll og uklart ansvar.

Derfor må guardrails flyttes ut av verktøyene og inn i egen arkitektur.

Browserbaserte guardrails for menneskelig AI-bruk

En stor del av dagens AI-bruk skjer der arbeidet faktisk utføres: i nettleseren. Det gjør nettleseren til et av de mest effektive stedene å innføre guardrails, spesielt for menneskelig AI-bruk. Når beskyttelsen ligger i, eller tett på nettleseren, kan organisasjonen styre AI-interaksjoner før data krypteres og forlater brukerens arbeidsflate.

Det gjør det mulig å:

• Kontrollere hvilke AI-tjenester som kan brukes
• Styre hvilke typer interaksjoner som er tillatt
• Beskytte sensitiv informasjon ved opplasting, kopiering og deling
• Håndheve regler i sanntid basert på bruker, rolle og kontekst

Den store fordelen er presisjon. Guardrails kan brukes direkte i arbeidsflyten, uten bred dekryptering av trafikk og uten å være avhengig av analyser i etterkant. Det gir bedre brukeropplevelse, færre personvernutfordringer og raskere effekt.

For menneskelig AI-bruk er dette ofte det mest kraftfulle beskyttelseslaget.

Whitepaper

Prisma Access Browser: Effektiv sikkerhet – rett i nettleseren

Les mer

Sentrale guardrails når AI ikke går via nettleseren

Ikke all AI-interaksjon skjer i et kontrollert nettlesermiljø. Det gjelder blant annet API-kall til eksterne modeller, interne AI-plattformer og AI-agenter som kommuniserer med andre systemer. Denne bruken krever beskyttelse som fungerer uavhengig av grensesnitt. Her må guardrails ligge i nettverk, identitet og dataveier.

En praktisk tilnærming er at all AI-relatert kommunikasjon, enten den kommer fra mennesker eller maskiner, skal kunne passere felles kontrollpunkter.

Dette inkluderer:

• Brukeres tilgang til offentlige AI-tjenester
• API-kall til eksterne språkmodeller
• Interne modeller og RAG-løsninger
• AI-agenter som kaller andre systemer eller AI-tjenester

Tilgangs- og trafikkbasert beskyttelse

En grunnleggende byggestein er å kunne styre og inspisere trafikken til og fra AI-tjenester.

I praksis innebærer det ofte å:

• Tillate eller blokkere AI-tjenester basert på risiko og klassifisering
• Stille krav om håndterte enheter og sterk identitet
• Styre trafikk konsekvent via webgateways eller tilsvarende
• Gi samme beskyttelse uansett hvor brukeren befinner seg

Når innsyn i kryptert trafikk brukes der det er nødvendig, blir det mulig å forstå hva som faktisk sendes til AI-tjenestene, ikke bare at de brukes. Dette er en forutsetning for å kunne håndheve databeskyttelse og retningslinjer på en meningsfull måte.

Beskyttelsen skal følge brukeren og arbeidsflyten, ikke nettverket.

Databeskyttelse som en integrert del av AI-guardrails

Når AI brukes til å behandle informasjon, blir databeskyttelse en integrert del av arkitekturen, ikke et tillegg. DLP-funksjonalitet blir et nøkkelverktøy, ikke som statiske regler, men som dynamisk kontroll av hvilken informasjon som faktisk forlater organisasjonen.

Det handler om å:

• Identifisere sensitiv informasjon i sanntid
• Forhindre at beskyttelsesverdig data sendes til uautoriserte AI-tjenester
• Maskere eller tokenisere informasjon før den brukes av AI
• Styre hvilke datatyper som kan brukes i ulike sammenhenger

I miljøer der AI-agenter handler autonomt, blir dette spesielt viktig. Beskyttelsen kan ikke basere seg på menneskelig ettertanke i hvert steg.

Guardrails for egen AI og agentbaserte systemer

Beskyttelsen stopper ikke ved offentlige AI-tjenester. Når organisasjonen bygger egne modeller, interne copilots eller agentbaserte prosesser, må de samme prinsippene gjelde.

Det betyr blant annet:

• Kontroll over hvilken data som brukes i trening og inferens
• Innsikt i hvilke eksterne kilder, API-er og verktøy som brukes
• Logging av interaksjoner, beslutninger og tilgang
• Tydelig skille mellom test, trening og produksjon

AI-systemer som opererer på organisasjonens data må være like sporbare og styrbare som andre forretningskritiske systemer, uansett om beslutningene tas av kode, modell eller agent.

Sporbarhet som grunnlag for ansvar og forbedring

Når AI påvirker beslutninger, prosesser og kundeopplevelser, blir sporbarhet helt avgjørende.

Det innebærer at:

• Interaksjoner og beslutninger kan følges opp
• Avvik kan analyseres
• Etterlevelse kan dokumenteres ved revisjon eller tilsyn

Sentral logging og analyse handler ikke om overvåkning, men om transparens, ansvar og kontinuerlig forbedring.

Uten sporbarhet er det umulig å forstå hvorfor noe skjedde, eller å forbedre neste versjon.

AI-beskyttelse som muliggjør, ikke hindrer

Den virkelige testen på gode guardrails er ikke hvor mye de stopper, men hvor godt de muliggjør trygg bruk.

Organisasjoner som lykkes:

• Tilbyr sikre alternativer til usanksjonerte AI-verktøy
• Gjør riktige valg enklere enn snarveier
• Bygger beskyttelse som er konsekvent, forutsigbar og teknisk forankret

Når beskyttelsen er sentral og tydelig, flyttes AI-bruken fra shadow IT til kontrollerte rammer.

Protection bygger på discover og detection

Protection fungerer bare når de tidligere stegene er på plass. Uten innsikt beskytter du i blinde. Uten risikoforståelse beskytter du feil ting. Men når guardrails bygger på faktisk bruk og validerte risikoer, kan AI styres på en måte som både er trygg og forretningsmessig bærekraftig.

I neste og siste del av denne bloggserien knyttes alt sammen til en helhet. Hvordan organisasjoner kan bruke discover, detection og protection til å bygge en AI-styring som holder, også når bruken fortsetter å akselerere.

Om forfatteren