Wo können wir AonaBackend hosten?

In Ihrer Cloud, vor Ort oder auf von Aona verwalteten Servern. Wählen Sie das Backend-Hosting getrennt von dem Ort, an dem Aona Prompts verarbeitet, und vereinbaren Sie Betriebsverantwortlichkeiten, Speicherung, Aufbewahrung und unterstützte Integrationen.

Kann Aona Prompts auf dem Benutzergerät verarbeiten?

Ja. Aona Prompt-Verarbeitungsoptionen sind das Benutzergerät/on-edge, Kunden-Cloud oder On-Premises sowie von Aona verwaltete Server. Bestätigen Sie die unterstützte Konfiguration, Kontrollen, Dateipfade und Telemetrie für Ihren Rollout; die Optionen implizieren keine identischen Fähigkeiten oder dass alle bestehenden Clients bereits On-Edge-Verarbeitung nutzen. Die Datenverarbeitung des Ziel-KI-Anbieters bleibt separat.

Wie setzen wir eine KI-Akzeptanzrichtlinie durch?

Übersetzen Sie die relevante Anforderung in konfigurierte Kontrollen für ein definiertes Tool, eine Datenbedingung, eine Mitarbeitergruppe und eine unterstützte Aktion. Testen Sie diese Kontrollen und die Endpunktreaktion. Aona wandelt ein Akzeptanzdokument nicht automatisch in eine durchgesetzte Richtlinie um.

Was ist der Unterschied zwischen Blockieren, Schwärzen, Warnen und Markieren?

Blockieren stoppt eine unterstützte Interaktion; Schwärzen ändert sensible Inhalte auf unterstützten Pfaden; Warnen ist eine nicht blockierende Mitarbeiterwarnung; Markieren zeichnet Beweise auf, ohne dieselbe Mitarbeiterintervention. Die Verfügbarkeit hängt vom eingesetzten Endpunkt und Workflow ab.

Beweist ein erfolgreicher Playground-Test die Endpunkt-Durchsetzung?

Nein. Er hilft, die Reaktion der konfigurierten Regel auf eine Testeingabe zu prüfen. Sie sollten auch die Aktion im Browser oder der nativen App, die Mitarbeiterbenachrichtigung und das aufgezeichnete Ergebnis in der spezifischen Version und dem Workflow verifizieren, den Sie bereitstellen wollen.

Können wir unterschiedliche Regeln für verschiedene Teams anwenden?

Aona unterstützt Richtlinien für Tools und Teams. Die Demo bestätigt die Gruppenzuordnung und unterstützte Mitarbeiter-Workflows für Ihre Implementierung.

Was sollen Mitarbeitende sehen, wenn eine KI-Anfrage blockiert wird?

Die gemeinsame Meldung erklärt, dass die Anfrage nicht gesendet werden kann, zeigt die erkannte Information und führt die Intervention auf die Unternehmensrichtlinie zurück. Eine strikte Blockierung bietet keine Fortsetzungsoption. Validieren Sie die Nachricht und das Verhalten des unterstützten Endpunkts mit einer synthetischen Anfrage.

Deckt die Durchsetzung jedes KI-Tool ab?

Die Abdeckung hängt vom Tool, der Nutzeroberfläche und der Aktion ab. Prüfen Sie den Abdeckungsleitfaden und bestätigen Sie Ihre erforderlichen Workflows in der Demo.

Können wir eine Regel für sensible Daten testen?

Beginnen Sie mit einem synthetischen Beispiel der zu schützenden Informationen und dem gewünschten Ergebnis. Wir bestätigen den unterstützten Testpfad für diesen Anwendungsfall.

Lösungen / Richtliniendurchsetzung

Auf dieser Seite

Für IT- und Sicherheitsverantwortliche, die für die KI-Nutzung der Mitarbeitenden zuständig sind.

KI-Politikdurchsetzung for employee AI use.

Konfigurieren Sie Regeln für sensible Daten für unterstützte KI-Tools und Teams. Prüfen Sie die Reaktion der Mitarbeitenden. Überprüfen Sie das Ergebnis.

Demo zur Richtlinie buchen

Überprüfen Sie eine Regel für sensible Daten, die Mitarbeiterreaktion und die Passung zur Bereitstellung.

Probieren Sie das Richtlinienbeispiel

RAHMENWERKE → LEITPLANKENKONFIGURATION

Eine Regel. Eine klare Mitarbeiterreaktion.

GESCHWÄRZT

Wir haben Ihre Daten geschützt

Sensible Identifikatoren werden in diesem Beispiel entfernt. Sehen Sie sich die unten illustrierten Änderungen an.

Zensiert vor dem Versand

Personennamen: 1
E-Mail-Adressen: 1

Geschwärzt Aufgrund der Unternehmenspolitik

Das Plugin und die App teilen dieses Notice-Design. Die Abdeckung hängt weiterhin vom bereitgestellten Endpunkt und der Aktion ab.

Grundlegende Informationen

LeitplankennameKundenkennungen

Beschreibung

Schützen Sie Beispielnamen und E-Mail-Adressen in Mitarbeiter-KI-Prompts.

SYNTHETISCHER PROMPT

Fassen Sie die Anmerkungen zusammen für Beispiel Taylor. Kontakt taylor@example.ungültig.

Illustrierte Antwort: Identifikatoren geschwärzt

Rekonstruiert aus der gemeinsamen Durchsetzungs-Notice-Komponente von Aonamit erfundenen Daten. Es wird keine Eingabeaufforderung gesendet, keine Datei verarbeitet und keine Geräterichtlinie geändert.

Umfang zur BestätigungBrowser- und native Abdeckung variiert je nach Tool, Betriebssystem und Aktion.

Abdeckungs- und Einsatzdetails

Kontrollen hängen vom KI-Tool, der Nutzeroberfläche und der Aktion ab. Abdeckung durch Entdeckung bedeutet nicht, dass jedes Tool Durchsetzung unterstützt.

Regeln müssen konfiguriert und implementiert werden. Ein Richtliniendokument wird nicht automatisch in Kontrollen umgesetzt.

Validieren Sie erforderliche Aktionen und Dateiverarbeitungspfad mit synthetischen Testdaten, bevor Sie die Einführung ausweiten.

Für deine Entscheidung gebaut

Beginnen Sie mit dem Mitarbeiter-Workflow.

Sensible Prompts, Team-Regeln oder Endpoint-Rollout: Wählen Sie die Entscheidung, die Sie treffen müssen.

Sicherheitsverantwortliche

Schützen Sie sensible Informationen in Mitarbeiter-KI-Eingaben

Ein Mitarbeiter gibt eine sensible Kundenkennung in einem KI-Prompt ein.

Synthetisches Beispiel

KI-Eingabeaufforderung · Testeingabe

Fasse die Verlängerung zusammen für Demo-Kunden-ID 48291.

Erfundene Eingabe

Bedingte AntwortSchwärzung

Die Identifikatorin wurde entfernt, bevor dieser unterstützte Prompt-Pfad gesendet wurde.

Im Blick behaltenVerwenden Sie erfundene Daten und überprüfen Sie den spezifischen Endpunkt-Workflow.

Szenariodetails

Inspizieren

Datenbedingung
Guardrail-Reaktion
Mitarbeiterbenachrichtigung

Nächste Entscheidung

Wählen Sie die unterstützte Aktion, die Ihrer Richtlinienanforderung entspricht.

Definieren Sie die Informationen, die eine Reaktion auslösen sollen, z. B. eine sensible Kundenkennung, und bestätigen Sie den unterstützten Eingabepfad. Die Mitarbeiterbenachrichtigung sollte den nächsten Schritt verständlich machen. Testen Sie die Regel mit erfundenen Beispielen, bevor Sie sie in einem realen Workflow einsetzen.

Von der Richtlinie zur Logik

Wie man eine KI-Akzeptable-Use-Richtlinie durchsetzt.

Eine schriftliche Regel ist der Ausgangspunkt. Verbinden Sie die Daten, die Mitarbeitergruppe und die unterstützte Antwort in einem testbaren Beispiel.

Wählen Sie ein Beispiel für eine Richtlinie

Illustrative Logik · keine gespeicherte Konfiguration

Die Regel zum Testen

Sensible Kundenkennungen

When: Kunden-E-Mail-Adresse
Für: Finanzen
In: Unterstützter Browser-Prompt

Dann, wenn es unterstützt wirdSchwärzungEntfernen Sie eine Kunden-E-Mail-Adresse, bevor der Beispielprompt gesendet wird.

Synthetischer Prompt: [Identifikator geschwärzt]

Validierungsprüfungen

Illustrierter Browser-Prompt · Finanzgruppe

Test: Synthetische Kennung löst die konfigurierte Regel aus
Test: Review-Exemplar enthält keine Quellkennung

Richtlinienübersicht

Reduzierte Bewegung · Schritt wählen

Bestätigen Sie Endpunkt und Aktion vor einem Piloten. Blocken, Schwärzen und Warnen hängen von eingesetzter Unterstützung ab; Flagge ist nur auditbasiert.

Bringen Sie eine akzeptable Nutzungsanforderung und den Mitarbeiter-Workflow, den sie schützen muss.

Verwenden Sie die Demo-Checkliste

DEINE BEWERTUNG, PRAKTISCH GEMACHT

Fang mit einem Test an.
Geh mit Beweisen.

Verwenden Sie ein synthetisches Beispiel, stimmen Sie dem gewünschten Ergebnis zu und dokumentieren Sie dann, was tatsächlich passiert ist.

Ein Tool · ein Team · eine RegelSynthetischer Eingang

Die gleiche Regel, eine Antwort, die Ihr Team versteht.

Draft a customer update for Morgan Hale at morgan.hale@example.com.

Testprotokoll herunterladen

WAS MAN ÜBERPRÜFEN SOLLTE

01
Weisen Sie einer dedizierten Testgruppe eine synthetische E-Mail-Regel zu.
02
Führen Sie Blockieren und Schwärzen als separate, explizit konfigurierte Tests durch.
03
Protokollieren Sie den versuchten Versand, die Mitarbeiterreaktion und die Ereignis-ID.

Verwenden Sie eine Nicht-Kunden-Umgebung. Ein kontrollierter Client-Antwort-Test stellt keine Richtlinienzuweisung oder Live-Durchsetzung dar.

Hol dir die Annahme-Checkliste (PDF)

Vertragsprüfungen des Kunden 2026-09-19

Diese Prüfungen führen echte Client-Funktionen mit simulierten Abhängigkeiten aus. Sie beweisen nicht die Erkennungsgenauigkeit, Upload-Abdeckung, eine installierte Version oder eine durchgängige Sentinel-Ingestion.

Richtlinienaktionsverarbeitung

Blockierpriorität, Schwärzungsantworten und stille Flags mit bereitgestellten Richtlinienantworten.

12/12 Prüfungen bestanden

ChatGPT-Dokumentenanfrage

DOCX-Wiederherstellungsanfrage verwendet den zustandslosen Ersatzvertrag.

1/1 Prüfungen bestanden

Claude-Dokumentenanfrage

DOCX-Wiederherstellungsanfrage verwendet den zustandslosen Ersatzvertrag.

1/1 Prüfungen bestanden

Laden Sie den Scoped Check Record herunter

Keine Kundendaten erforderlich. Kein Formular zum Zugriff auf das Kit.Überprüfung des Einsatzes Rezensionsberichterstattung

Wie es in Aona funktioniert

Von der Richtlinie zur klaren Mitarbeiterreaktion.

Globaler Administrator · RahmenwerkeAnschauliches Beispiel

RahmenwerkeLeitplanke

Zugewiesene RegelSensibler Bezeichner

Finanzen · Ausgewähltes unterstütztes Werkzeug

Mitarbeiternachricht konfiguriert

Konfigurieren Sie die Aktion und die Mitarbeiter-Nachricht.

Workflow-Details

01 / Globaler Administrator · Rahmenwerke

Konfigurieren Sie die Schutzmaßnahme

Überprüfen Sie den Namen und die Beschreibung der Schutzmaßnahme, konfigurieren Sie dann Aktion und Nachricht im Richtlinienkontext. Blockieren, Schwärzen, Warnen und Markieren drücken unterschiedliche Ergebnisse aus; wählen Sie die unterstützte Reaktion, die der Anforderung entspricht.

02 / Browser-Plugin / Desktop-App

Prüfen Sie die Mitarbeitererfahrung

Validieren Sie die Benachrichtigung bei der spezifischen unterstützten Interaktion. Ein harter Block lässt keine Fortsetzung zu. Eine Warnung ist nicht blockierend; eine Markierung zeichnet Beweise auf, ohne dieselbe Intervention für den Mitarbeiter anzuzeigen.

03 / Playground + Activity & Audits

Validieren vor der Ausweitung

Verwenden Sie synthetische Eingaben, um das Verhalten der Richtlinie zu prüfen, und verifizieren Sie dann die Endpunktaktion separat. Überprüfen Sie das aufgezeichnete Ergebnis und die Zuordnung, bevor Sie die Regel auf weitere Nutzer ausrollen.

Mach die Demo nützlich

Checkliste zur Bewertung der Durchsetzung von KI-Richtlinien

Bringen Sie eine Akzeptanzanforderung, ein KI-Tool und einen repräsentativen Mitarbeiter-Workflow mit. Halten Sie Eingabedurchsetzung und Dateiverarbeitung als getrennte Tests.

Bring ins Gespräch

01Eine schriftliche Anforderung

02Ein Mitarbeiter-Arbeitsablauf

03Der Endpunktbesitzer

RichtlinienabsichtWelche genaue Interaktion soll die Regel auslösen?

Was zu inspizieren ist

Die Datenbedingung, Mitarbeitergruppe und das KI-Tool.

Konfigurierte AktionWas soll der Mitarbeiter als Nächstes tun können?

Was zu inspizieren ist

Blockieren, Schwärzen, Warnen oder Markieren und die Mitarbeiter-Nachricht.

EndpunktunterstützungIst dies in der Version unterstützt, die wir bereitstellen?

Was zu inspizieren ist

Browser- oder native App, Betriebssystem und Aktionspfad.

ErgebnisnachweisKönnen wir sowohl die Regel als auch ihr Endpunktverhalten nachweisen?

Was zu inspizieren ist

Die synthetische Testeingabe, Reaktion und das aufgezeichnete Richtlinienergebnis.

Überprüfen Sie eine Regel für sensible Daten, die Mitarbeiterreaktion und die Passung zur Bereitstellung.

Demo zur Richtlinie buchen

Ein genauerer Blick

Fragen zur Durchsetzung von KI-Richtlinien, beantwortet.

Dein Anwendungsfall. Dein Demo.

Sehen Sie, wie Ihre KI-Richtlinie funktionieren würde.

Bringen Sie ein KI-Tool und eine Regel mit, die Ihr Team anwenden muss. Wir konzentrieren die Demo auf die Kontrolle, die Mitarbeitenderfahrung und Ihre Implementierungsanforderungen.

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Was wir abdecken werden.

Ihr KI-Tool und die Regel für sensible Daten
Richtlinienkonfiguration und Teamzuordnung
Reaktion der Mitarbeitenden und Ergebnis der Richtlinie
Unterstützte Implementierung und nächste Schritte

KI-Sicherheit der Arbeitskräfte

KI-Politikdurchsetzung for employee AI use.