Il DLP basato sull'IA (prevenzione della perdita di dati) si riferisce a strumenti DLP che utilizzano automazione, machine learning o analisi contestuale per decidere come debbano essere gestiti i dati sensibili. Invece di affidarsi solo a regole fisse, questi sistemi possono combinare l'ispezione dei contenuti con segnali come il ruolo dell'utente, l'app, la destinazione e il contesto del flusso di lavoro per classificare i dati in modo più accurato.
Questo è importante perché le moderne fughe di dati non avvengono solo tramite email o condivisione di file; si verificano anche nelle app cloud, negli strumenti di collaborazione e negli assistenti IA. In difesa, il DLP basato sull'IA può ridurre la revisione manuale, adattare più rapidamente le policy e scegliere azioni come avviso, blocco, quarantena o registrazione. Negli attacchi o nei comportamenti rischiosi, può individuare un prompt che contiene testo riservato, un incolla in un chatbot esterno o un'integrazione eccessivamente permissiva. Il termine è un'etichetta di mercato, non uno standard formale, e la sua efficacia dipende da una buona progettazione delle policy e dai test.