2025 年的 AI 安全：为什么必须内置数据保护，而不是附加数据保护
快速阅读: 《安保大道》消息，生成式AI和带代理能力的AI正改变企业运作方式，但敏感数据输入可能带来安全隐患。研究显示，超四成AI提示包含客户数据。为确保AI安全，需在数据进入模型前进行保护和清理。Votiro提供的主动数据屏蔽和高级CDR技术能有效防范数据泄露，保障AI工作流安全，同时不影响员工生产力和法规遵循。
生成式人工智能（生成AI）和具有代理能力的人工智能正在彻底改变企业如何利用数据、推动创新、优化运营并大幅提升效率。但这里有一个问题：当敏感数据被输入到人工智能模型中，例如客户记录、员工数据、财务细节，甚至是安全凭证时，你不仅仅是在优化工作流程；你可能正在将王国的大门钥匙交出去，把一个强大的工具变成潜在的安全噩梦。
问题的范围令人震惊。最近的一项研究表明，45.77% 的敏感AI提示包含客户数据，而27% 包含内部员工记录。虽然法律和财务数据暴露较少，但仍占所有泄露数据的14.88%，而与安全相关的信息几乎占所有泄露数据的13%。风险显而易见：基于敏感输入训练的人工智能模型可能会无意间暴露机密信息，使企业在监管罚款、声誉损害和竞争劣势方面面临风险。
但解决方案不是禁止人工智能工具或限制创新——而是要在敏感数据进入人工智能工作流之前对其进行保护和清理。企业必须在充分利用人工智能潜力的同时确保敏感数据在每个阶段都受到保护。让我们深入探讨：
**你的数据在哪里？实现人工智能安全的第一步**
为了保障人工智能的使用，首先需要识别敏感数据的位置、谁可以访问它以及它是如何流入人工智能模型的。如果没有清晰的可见性，机密数据可能在人工智能交互过程中被暴露或在模型训练期间被纳入。
在数据与人工智能互动之前，先进行映射、保护和管理数据访问。
1. **映射数据访问**
人工智能模型依赖于数据，但并非所有数据都应该自由地供人工智能处理。组织必须识别所有结构化和非结构化数据来源，这些数据来源正在为人工智能平台提供数据，无论这些数据来自数据库、SaaS应用程序、协作工具还是云存储。这需要对数据分类和组织有一个基本的了解。建立严格的访问控制，以确保只有授权用户能够与人工智能相关的数据集进行交互。
2. **确保敏感数据政策到位**
人工智能无法自动知道哪些数据是受限的——它依赖于组织提前定义这些界限。这就是为什么企业必须实施明确的政策来规定人工智能如何处理敏感信息。定义可接受的数据输入、分类框架和专门针对人工智能的安全规则，有助于防止员工无意中与人工智能系统共享个人身份信息（PII）、财务记录、医疗信息或专有商业策略。强有力的可接受使用政策（AUP）确保由人工智能生成的洞见能够在安全且符合合规要求的情况下生成。
3. **明确数据安全责任**
人工智能的采用不仅仅是安全问题——这是整个公司的责任。安全团队必须了解人工智能如何与数据交互，以确保符合法规。同时，业务部门和IT领导者必须执行适当的数据治理政策。作为最终使用人工智能的员工，他们需要持续接受有关不当处理数据、数据泄露、由人工智能产生的错误信息和安全盲点的风险教育，以避免无意中的暴露。
4. **启用安全的人工智能使用——不要仅仅阻止它**
人工智能可以加速业务效率，这意味着阻止它的使用并不总是可持续的。如果它用于自动化客户服务和账户管理等应用，安全性应集中在通过实施清理和遮盖处理来促进人工智能的应用上。与其限制其使用，企业必须在数据层面消除安全风险，以便员工可以在没有数据泄露或违反合规风险的情况下安全地使用人工智能。
**了解数据的位置、移动方式以及谁可以访问它是实现人工智能驱动操作安全的第一步。但仅靠意识是不够的。组织必须在数据进入人工智能模型之前主动清理和保护数据。一旦数据被摄取到大型语言模型中，控制意外曝光可能是一项长期甚至有时不可能完成的任务。**
**在人工智能处理数据之前准备你的数据**
在将数据集成到人工智能模型之前，采取积极措施来保护、清理和降低敏感信息的风险。使用适当的控制措施，以避免产生合规性和安全挑战。
1. **获取数据来源的可见性**
并非所有的数据集都应被用于人工智能工作流，然而许多组织缺乏对其人工智能模型所需的数据来源的清晰了解。如果没有对数据访问的明确认识，未经授权的技术使用会形成盲点，使得难以追踪敏感信息的处理方式。安全团队必须确保人工智能平台只与经过批准且管理良好的数据来源进行交互，以防止不受控制的数据暴露。
2. **在数据被使用前识别并移除敏感数据**
与其事后试图减轻暴露，企业必须在数据到达人工智能模型之前主动过滤敏感数据。主动数据屏蔽工具可以自动发现、识别和遮盖属于个人身份信息（PII）、支付卡信息（PCI）和受保护健康信息（PHI）范畴的数据，并对每条记录进行遮盖处理，以防止未经授权的暴露。这确保了人工智能工具仍能生成洞见，同时保护敏感数据不会被滥用。
3. **清理文件以去除恶意内容**
人工智能模型处理大量数据，但组织很少验证这些数据是否安全。然而，将数据输入人工智能模型的风险并不比员工下载未知文档、点击未验证的URL或在网络钓鱼攻击中泄露敏感信息的风险小。恶意行为者可以在文档、图像和电子表格中嵌入威胁，从而危及人工智能驱动的工作流程。隐藏的恶意软件、嵌入的脚本或基于隐写术的漏洞可能会污染人工智能模型，可能导致数据损坏或未经授权的访问。先进的内容消毒与重建（CDR）技术在文件级别中和这些威胁，确保只有干净、安全的数据进入人工智能数据输入管道。
**日常业务无需阻断安全团队**
实际上无法阻止员工使用人工智能工具。然而，挑战是明确的：安全团队如何在确保组织的敏感数据得到保护的同时允许人工智能的应用？
1. **接受敏感数据会被使用的事实**
员工不可避免地会以包括敏感数据的方式与人工智能进行交互，无论他们是否意识到这一点。与其在发生泄露后做出反应，组织必须在数据被分享之前主动移除敏感数据。这就像在保龄球馆设置护板；你让比赛继续进行，同时确保有护栏。通过在入口处整合数据检测与响应（DDR）技术，组织可以在不增加工作流摩擦的情况下防止受管制数据的暴露。
2. **安全必须与业务运营合作，而不是对抗**
传统的数据丢失防护（DLP）解决方案常常完全阻止人工智能工具，这让依赖它们提高效率的员工感到沮丧。这导致了未经授权的技术使用，即员工在没有安全监督的情况下使用未经授权的人工智能服务。与其制造障碍，安全团队必须通过主动的风险缓解来启用安全的人工智能应用。像Votiro这样的纵深防御解决方案通过在数据到达人工智能模型之前清理文件和屏蔽敏感数据，提供了一种替代方案，使员工可以自由工作，同时确保持续遵守复杂且不断变化的数据法规。
**Votiro 如何保持人工智能安全**
为了企业能够全面拥抱人工智能，安全不能成为事后考虑的问题。传统的安全策略侧重于应对数据泄露，但在生成式人工智能中，预防是唯一可行的方法。敏感数据已经输入到人工智能模型中——通常整个组织都不知道这些风险。这要求从被动防御转向主动安全，以防止数据泄露。
1. **主动数据屏蔽**
Votiro 自动发现、识别并遮盖未结构化的数据，即使这些数据仍在传输中。这种方法允许安全团队防止客户记录、员工数据和专有业务信息在多个渠道中意外暴露，也可以在这些数据被摄取到人工智能模型之前进行遮盖。所有这些操作都是通过为每个组织提供细粒度的安全控制来实现的。
2. **高级CDR**
同时，Votiro 使用其专有的文件清理技术主动中和文件传播的威胁。这消除了零日恶意软件、嵌入式脚本和漏洞，使其在被人工智能模型处理之前就被消除。Votiro 的智能重构过程还保留了文件的功能，以确保用户生产力不会因此而丧失。
当安全从被动转向主动时，人工智能就从一种负担转变为业务加速器。使用 Votiro 确保人工智能工作流的企业可以在没有监管违规、声誉损害或意外数据暴露的担忧下自信地解锁人工智能驱动的创新。
**使用 Votiro 进行数据准备的关键业务优势**
人工智能将长期存在，但企业不能忽视它带来的安全风险。随着员工越来越多地使用生成式人工智能工具进行客户互动、员工工作流和敏感业务流程，组织必须在数据进入人工智能模型之前做好准备。
– **最小化数据泄露风险**
在数据传输过程中屏蔽数据，可以防止敏感数据在人工智能提示中被暴露，从而限制潜在的滥用。
– **保护人工智能工作流**
CDR 确保所有进入人工智能模型的文件都没有恶意软件、勒索软件和零日威胁。
– **不间断的生产力**
员工可以自由使用人工智能工具，而不用担心泄露机密数据或受到安全限制的阻碍。
– **法规遵从性**
在启用人工智能采用的同时，保持对GDPR、CCPA和行业特定数据安全标准的合规。
– **更强的人工智能信任**
高管和安全领导可以放心部署人工智能，因为他们知道数据隐私和安全问题得到了充分解决。
安全不应成为创新的障碍。有了 Votiro，企业可以利用人工智能的力量而不暴露敏感数据。今天就预约演示，发现 Votiro 如何让人工智能的数据准备变得无缝体验。
(以上内容均由Ai生成)
