AI 使用管控是一项安全与治理能力，可帮助企业发现、了解并管控企业内部的 AI 使用情况，通过对用户、应用、身份和环境之间的实时交互实施治理，实现全面管控。
核心要点
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影子 AI 会导致治理可见性存在严重盲区。
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未受管控的 AI 工具会使企业面临数据泄露风险，因此需要持续发现 AI 使用情况，确保每一次交互都得到安全防护。
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静态安全架构无法有效遏制动态 AI 交互带来的风险。
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传统的边界防御无法检测浏览器和 SaaS 应用中的活动，因此，实时交互管控对于完善安全防护至关重要。
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全面禁止使用 AI 会促使用户转而采用存在风险、未经管控的替代方案。
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限制访问会加剧影子 AI 的使用，而基于上下文实施管控，则有助于安全、高效地采用 AI。
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缺乏有效执行的政策会使企业面临合规风险。
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仅有政策文件而缺乏技术管控措施，可能导致审计处罚，因此需要在交互发生时自动实施安全护栏。
常见问题
常见问题
Gartner 将 AI 使用管控定义为 AI 信任、风险与安全管理 (AI TRiSM) 的基础组成部分，旨在发现 AI 使用情况、动态评估风险、执行策略并检测异常行为。
传统安全架构依赖网络边界路径或事后数据检查，而 AI 交互往往绕过网络路径，因此需要在交互发生时实施实时治理。
缺乏管控的 AI 使用会导致可见性缺失、政策无法有效执行、身份与上下文信息脱节、提示操纵或异常行为未被发现，以及严重的合规漏洞。
全面封禁并不能阻止 AI 的使用，反而会促使员工转而使用个人设备和未经管控的影子 AI 工具，使相关活动脱离企业的可见性范围，从而带来固有的安全风险。
有效的解决方案应提供灵活、分级的管控措施，包括允许、监控、警告、提供理由后绕过限制、阻止和内容脱敏。
企业需要持续发现各类 AI 使用场景，包括基于浏览器的工具、SaaS 应用内嵌功能、浏览器扩展程序、桌面应用和智能体工作流，并将这些使用活动关联到企业身份和个人身份。
Akamai Workforce Protector 作为一款末端 AI 安全平台，可在交互发生的确切位置管控提示、智能体操作和数据交换，无需更改网络架构，也不会影响用户体验。