Blogg

AI säkerhet i 3 steg – 3: Protection 

Nu när AI används på bred front räcker det inte längre med insyn och varningssignaler. Det avgörande blir förmågan att styra användningen i praktiken. Att bygga tekniska skydd som gör det möjligt att använda AI säkert, konsekvent och i stor skala, utan att bromsa innovationen.

Protection styr AI med centrala guardrails 

När organisationen har skaffat sig insyn (Discover)i hur AI används och börjat förstå vilka beteenden och mönster som innebär risk (Detection), återstår det avgörande steget: att faktiskt styra AI-användningen i praktiken. 

Protection är det tredje steget och handlar inte om att skriva fler policyer. Det handlar istället om att införa tekniska skyddsräcken, guardrails, som gör det möjligt att använda AI i stor skala utan att förlora kontroll, säkerhet eller efterlevnad. 

Det är här många organisationer går fel. Man försöker säkra varje AI-verktyg för sig. Ett regelverk här, en inställning där, ett kontrakt hos leverantören. Det fungerar inte när AI används parallellt i webbläsaren, via API:er, av utvecklare, av verksamheten och i allt högre grad av AI-agenter som agerar på egen hand. 

Skyddet måste därför vara centralt, konsekvent och arkitekturellt. Inte verktygsspecifikt. 

Vad menar vi egentligen med AI-guardrails? 

AI-guardrails är tekniska och organisatoriska mekanismer som ser till att AI används inom definierade ramar, även när användningen förändras, skalar eller automatiseras. 

I praktiken handlar det om att: 

• skydda data innan den når AI-tjänster. 
• begränsa vad AI får se, göra och agera på. 
• skapa spårbarhet och ansvar för interaktioner och beslut. 
• möjliggöra AI-användning utan att kompromissa med säkerhet och regelefterlevnad. 

Många AI-tjänster har egna skyddsmekanismer. Problemet är inte att de saknas, utan att organisationen inte styr dem centralt. När flera AI-verktyg används parallellt, med olika skydd och olika logik, uppstår fragmenterad kontroll och otydligt ansvar. 

Därför behöver guardrails flyttas ut från AI-verktygen och in i den egna arkitekturen. 

Browserbaserade guardrails för mänsklig AI-användning 

En stor del av dagens AI-användning sker där arbetet faktiskt utförs: i webbläsaren. Det gör webbläsaren till en av de mest effektiva platserna att införa guardrails, särskilt för mänsklig AI-användning. När skyddet finns i eller nära webbläsaren kan organisationen styra AI-interaktioner innan data krypteras och lämnar användarens arbetsyta. 

Det möjliggör: 

• kontroll av vilka AI-tjänster som får användas. 
• styrning av vilka typer av interaktioner som är tillåtna. 
• skydd av känslig information vid uppladdning, kopiering och delning. 
• tillämpning av regler i realtid, baserat på användare, roll och sammanhang. 

Den stora fördelen är precision. Guardrails kan tillämpas direkt i användarens arbetsflöde, utan bred dekryptering av all trafik och utan att förlita sig på efterhandsanalys. Det ger bättre användarupplevelse, färre integritetsutmaningar och snabbare tid till effekt. 

För mänsklig AI-användning är detta ofta det mest kraftfulla skyddslagret. 

Whitepaper

Effektiv och enkel säkerhet direkt i din webbläsare

Läs

Centrala guardrails när AI inte går via webbläsaren 

Alla AI-interaktioner sker dock inte i en kontrollerad webbläsarmiljö. Till exempel API-anrop till externa modeller, interna AI-plattformar och AI-agenter som kommunicerar med andra system. Denna AI-användning kräver skydd som fungerar oavsett gränssnitt. Här behöver guardrails ligga i nätverk, identitet och datavägar. 

En praktisk utgångspunkt är att all AI-relaterad kommunikation, mänsklig eller maskinell, ska kunna passera gemensamma kontrollpunkter. 

Detta omfattar: 

• användares åtkomst till publika AI-tjänster. 
• API-anrop till externa LLM:er. 
• interna modeller och RAG-lösningar. 
• AI-agenter som anropar andra system eller AI-tjänster. 

Åtkomst- och trafikbaserade skydd 

En grundläggande byggsten är att kunna styra och inspektera trafiken till och från AI-tjänster. 

I praktiken innebär det ofta: 

• tillåtelse eller blockering av AI-tjänster baserat på risk och klassificering. 
• krav på hanterade enheter och stark identitet. 
• konsekvent styrning via webbgateways eller motsvarande. 
• samma skydd oavsett var användaren befinner sig. 

När insyn i krypterad trafik används där det är motiverat skapas möjlighet att förstå vad som faktiskt skickas till AI-tjänsterna, inte bara att de används. Det är en förutsättning för att kunna tillämpa dataskydd och policyer på ett meningsfullt sätt. 

Skyddet ska följa användaren och arbetsflödet, inte nätverket.

Dataskydd som en integrerad del av AI-guardrails 

När AI används för att bearbeta information blir dataskydd en central del av arkitekturen, inte ett tillägg. DLP-funktionalitet blir här ett nyckelverktyg, inte som statiska regler, utan som dynamisk kontroll av vilken information som faktiskt lämnar organisationen. 

Det handlar om att: 

• identifiera känslig information i realtid. 
• förhindra att skyddsvärd data skickas till otillåtna AI-tjänster. 
• maskera eller tokenisera information innan den används av AI. 
• styra vilka datatyper som får användas i olika sammanhang. 

I miljöer där AI-agenter agerar autonomt blir detta särskilt viktigt. Skyddet kan inte förutsätta mänsklig eftertanke i varje steg. 

Guardrails för egen AI och agentbaserade system 

Skyddet slutar inte vid publika AI-tjänster. När organisationen bygger egna modeller, interna copilots eller agentbaserade flöden måste samma principer gälla.  

Det innebär bland annat: 

• kontroll över vilken data som används vid träning och inferens. 
• insyn i vilka externa källor, API:er och verktyg som anropas. 
• loggning av interaktioner, beslut och åtkomst. 
• tydlig separation mellan test, träning och produktion. 

AI-system som agerar på organisationens data måste vara lika spårbara och styrbara som andra affärskritiska system, oavsett om besluten fattas av kod, modell eller agent. 

Spårbarhet som grund för ansvar och förbättring 

När AI påverkar beslut, processer och kundupplevelser blir spårbarhet avgörande. 

Det innebär: 

• att interaktioner och beslut kan följas upp i efterhand. 
• att avvikelser kan analyseras. 
• att efterlevnad kan visas vid revision eller tillsyn. 

Central loggning och analys är här inte till för övervakning, utan för transparens, ansvar och kontinuerlig förbättring.  

Utan spårbarhet går det inte att förstå varför något hände, eller att bygga nästa version bättre.

Sida

18. oktober 2024

Observabilitet

Läs

AI-skydd som möjliggör, inte blockerar 

Det verkliga testet för fungerande guardrails är inte hur mycket de stoppar, utan hur väl de möjliggör säker användning. 

Organisationer som lyckas: 

• erbjuder säkra alternativ till osanktionerade AI-verktyg. 
• gör rätt val enklare än genvägar. 
• bygger skydd som är konsekventa, förutsägbara och tekniskt förankrade. 

När skyddet är centralt och tydligt flyttas AI-användningen från Shadow IT till kontrollerade former. 

Protection bygger på discover och detect 

Protection fungerar bara om de tidigare stegen är på plats. Utan insyn skyddar du blint. Utan riskförståelse skyddar du fel saker. Men när guardrails baseras på faktisk användning och validerade risker kan AI styras på ett sätt som både är säkert och affärsmässigt hållbart. 

I nästa och avslutande del i denna bloggserie knyts allt detta ihop till en helhet. Hur organisationer kan använda discover, detect och protect för att bygga en AI-styrning som håller även när användningen fortsätter att accelerera. 

Om författaren