企业AI治理聚焦员工实际工作场景

快速阅读: 最新消息显示，企业加速部署AI协作者引发数据安全风险，敏感信息易在浏览器界面层泄露。专家建议通过角色分级、本地内容识别与合规通道，在提升效率的同时满足GDPR等法规要求。

企业正加速引入人工智能协作者与浏览器助手，但员工在实际使用中暴露出的治理难题日益突出。敏感数据被随意上传、提示词泄露战略信息、高风险扩展程序未经审查即运行——这些行为往往游离于传统网络或应用层安全管控之外。

专家指出，随着软件即服务（SaaS）和AI协作者深度嵌入工作流程，用户界面已成为最关键的安全控制点。人员、数据与应用在此交汇，多数高风险操作——如将机密文本粘贴至聊天机器人、向AI助手拖入电子表格、接受代码建议或安装“便捷”扩展——均发生在界面层。若安全机制无法识别用户输入、粘贴内容、文件上传或输出结果，便难以应对当前真实风险。

传统安全体系依赖网络层与应用层防护，包括安全Web网关、代理、API控制及云访问安全代理等。然而，如今大量流量采用端到端加密，并基于HTTP/3、QUIC等协议传输。同时，AI并非独立应用，而是内嵌于各类办公与业务系统界面中，原有防护模型已显不足。

更严峻的是，风险行为多发生于屏幕操作阶段，而非数据传输途中。例如，复制源代码至聊天窗口、将受保护健康信息输入摘要工具，或授权扩展程序无限制访问浏览器标签页——此类操作在抵达网络层前，数据可能已被泄露或加密封装。此外，非人类身份（如机器人、服务账号、API密钥及自主AI代理）激增，进一步超出传统边界防御与规则型身份管理系统的实时研判能力。

专家建议，企业应提供合规的AI使用通道，并基于角色、上下文、设备状态与数据敏感度实施分级管控。例如，销售团队可获准使用特定模型处理客户关系管理数据，法务部门则启用具备严格脱敏策略的AI助手，而外部人员仅限访问非敏感功能。当用户尝试使用未授权工具时，系统可自动引导至合规选项并说明原因。

此类策略强调实时、透明且可解释的干预机制，既保障员工高效安全地应用AI，又避免陷入“全面禁止”或“放任自流”的两难困境。

企业正通过在浏览器端实施策略控制，有效平衡人工智能应用中的生产力、合规性与创新需求。在数据离开设备前，系统可实时拦截键盘输入、剪贴板操作或文件上传行为，并对源代码、客户信息、财务数据等敏感内容进行本地分类。随后，策略引擎将依据身份与上下文决定处理方式：例如，法务人员无法将合同草案粘贴至公共聊天机器人，而工程师提交代码前须关联工单编号。

在结果呈现前，系统亦可对输出内容进行检查与管控。如识别到社会安全号码等敏感信息，将自动脱敏；若摘要引用未公开的财务数据，则触发预警提示；一旦输出违反策略，内容将被完全阻断。

针对浏览器扩展和嵌入式助手带来的额外风险，企业可维护经审核的扩展白名单，限制其权限，并监测屏幕抓取等高危行为。相关策略还可结合用户身份动态调整：正式员工权限通常宽于外包人员，个人设备使用规则严于公司配发终端。所有操作与决策均在保障隐私前提下完整记录，为审计与调查提供细粒度依据。

此举使企业无需在效率与安全之间二选一。员工可在清晰、可预期的规则下高效使用AI工具，如文档摘要、草拟邮件或数据分析；合规层面则实现基于内容本身的精准管控，满足HIPAA、PCI、GDPR等法规要求；管理层亦能更有信心推动创新，加速试点新工具与流程。网络与应用层防护依然必要，但已不足够。浏览器作为关键终端，正成为观察用户意图、执行策略、赋能安全创新的核心阵地。

(以上内容均由Ai生成)

引用自：BetaNews科技媒体