ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude 等生成式 AI 平台在企业中的应用日益普遍。这些工具虽能提升各类任务的效率，却也为生成式 AI 的数据防泄漏（Data Loss Prevention，DLP）带来了新挑战：敏感信息可能通过聊天提示词、为 AI 驱动总结而上传的文件，或能绕过常见安全控制措施的浏览器插件外泄。而传统 DLP 产品往往无法识别这类事件。
Fidelis Network® 网络检测与响应（Network Detection and Response，NDR）等解决方案，通过基于网络的数据防泄漏技术，将 AI 活动纳入管控范围。这使得安全团队能够监控生成式 AI 的使用情况、执行相关政策，并将其作为整体数据防泄漏策略的一部分进行审计。
生成式 AI 的数据防泄漏，需要将关注点从终端和孤立渠道，转向对整个流量路径的可见性。与依赖扫描电子邮件或存储共享的早期工具不同，Fidelis 等 NDR 技术能在威胁于网络中传输时对其进行识别 —— 即便内容已加密，也能分析流量模式。
当前的核心关切不仅在于 “谁创建了数据”，更在于 “数据何时、以何种方式脱离企业管控”—— 无论是通过直接上传、对话查询，还是业务系统中集成的 AI 功能。
企业可通过基于网络检测的生成式 AI DLP 解决方案，采用以下三种互补方法实现监控：
管理员可针对特定生成式 AI 平台（如 ChatGPT）定义监控指标，这些规则可应用于多个服务，并根据相关部门或用户群体进行定制。监控范围可覆盖网页、电子邮件及其他传感器。
- 当用户访问生成式 AI 端点时，Fidelis NDR 会生成警报；
- 若触发 DLP 策略，该平台会记录完整的数据包捕获，以供后续分析；
- 网页和邮件传感器可自动执行操作，例如重定向用户流量或隔离可疑消息。
- 实时通知支持及时的安全响应；
- 可根据需要开展全面的取证分析；
- 能与事件响应手册、安全信息与事件管理（SIEM）或安全运营中心（SOC）工具集成。
- 由于 AI 端点和插件会不断变化，需持续更新规则；
- 若生成式 AI 使用率较高，需对警报进行优化，避免信息过载。
并非所有企业都需要对所有生成式 AI 活动发出即时警报。基于网络的数据防泄漏策略通常会将活动记录为元数据，生成可搜索的审计轨迹，同时将干扰降至最低。
- 抑制警报，保留所有相关的会话元数据；
- 会话会记录源 IP、目标 IP、协议、端口、设备及时间戳；
- 安全团队可按主机、用户组或时间段，回顾所有生成式 AI 交互的历史记录。
- 减少 SOC 团队的误报率和工作疲劳；
- 支持长期趋势分析以及审计或合规报告。
- 若不定期审查，可能会遗漏重要事件；
- 仅当特定警报升级时，才能获取会话级取证数据和完整数据包捕获。
实际上，许多企业将此方法作为基础监控手段，仅对高风险部门或活动额外启用主动监控。
向生成式 AI 平台上传文件会带来更高风险，尤其是涉及个人身份信息（PII）、受保护的健康信息（PHI）或专有数据时。Fidelis NDR 可实时监控此类上传行为。有效的 AI 安全与数据保护，离不开对这类数据流动的密切监控。
- 系统识别文件正上传至生成式 AI 端点的行为；
- DLP 策略自动检查文件内容，识别敏感信息；
- 当规则匹配时，即使无用户登录，也会捕获会话的完整上下文；同时通过设备溯源明确责任归属。
- 检测并阻断未授权的数据外泄事件；
- 提供完整的事务上下文，支持事后审查。
- 仅能监控受管网络路径中可见的上传行为；
- 若缺乏用户身份验证，仅能实现资产或设备级别的溯源。
- 优点：支持快速干预和取证调查，可用于事件分类和自动化响应；
- 缺点：在高使用率环境中可能增加信息干扰和工作量；需随端点变化定期维护规则。
- 优点：运营成本低，适用于审计和事后审查；能让安全团队聚焦于真正的异常事件；
- 缺点：不适用于即时威胁应对，需事后开展调查。
- 优点：针对性监控实际数据外泄事件，为合规和取证提供详细记录；
- 缺点：无登录情况下仅能实现资产级映射；无法监控网络外或未受管渠道的上传行为。
一套全面的生成式 AI DLP 解决方案需包含以下内容：
- 维护生成式 AI 端点的实时列表，并定期更新监控规则；
- 根据风险和业务需求，为不同场景指定监控模式（仅警报、仅元数据，或两者结合）；
- 定义内容规则时，与合规和隐私负责人协作；
- 将网络检测结果与 SOC 自动化系统及资产管理系统集成；
- 向用户普及政策合规知识，告知其生成式 AI 使用行为处于监控范围。
企业应定期审查政策日志，并更新系统以应对新的生成式 AI 服务、插件及新兴的 AI 驱动型业务应用。
成功部署生成式 AI DLP 解决方案需遵循：
- 清晰的平台清单管理和定期的政策更新；
- 根据组织需求定制的基于风险的监控方法；
- 与现有 SOC 工作流程及合规框架的集成；
- 推广负责任 AI 使用的用户教育项目；
- 对不断发展的 AI 技术进行持续监控和调整。
以 Fidelis NDR 为代表的现代基于网络的数据防泄漏解决方案，能帮助企业在采用生成式 AI 的同时，确保强有力的 AI 安全与数据保护。通过结合基于警报、元数据和文件上传的控制措施，企业可构建兼顾生产力与合规性的灵活监控环境：安全团队能掌握应对新型 AI 风险所需的背景信息和管控范围，而用户则可继续享受生成式 AI 技术带来的价值。
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