Pievienojieties RSAC vadības paneļa sesijai 24. martā — “Mākslīgā intelekta aģenti ir klāt!” Vai esat tam gatavs?”.

Microsoft ceļvedis mākslīgā intelekta lieluzņēmuma aizsardzības nodrošināšanā: datu pārvaldība un drošība

Apskats

Organizācijām steidzoties ieviest mākslīgo intelektu plašā mērogā, datu pārvaldība un datu drošība kļūst par savstarpēji atkarīgiem uzņēmuma noturības pīlāriem. Lai Frontier Firms — uzņēmumi, kas virza mākslīgā intelekta vadītu transformāciju — spētu nodrošināt mākslīgā intelekta sistēmām spēju analizēt milzīgus datu apjomus, nepieciešama cieša sadarbība starp informācijas tehnoloģiju direktoriem (CIO), informācijas drošības direktoriem (CISO) un viņu datu speciālistiem. Bez kopīgas atbildības un vienotas izpildes tādi riski kā datu noplūde, pārmērīga koplietošana un neatbilstoša mākslīgā intelekta izmantošana pieaug eksponenciāli.

Šis ceļvedis turpina iepriekšējās tēmas Mākslīgā intelekta lieluzņēmuma aizsardzības nodrošināšana sērijā, lai palīdzētu jums droši ieviest mākslīgo intelektu un maksimāli izmantot ieguldījumus.

Pārvaldības plaisa

Dažās organizācijās mākslīgais intelekts tiek ieviests ātrāk, nekā tradicionālās pārvaldības struktūras spēj tam pielāgoties. Saskaņā ar Microsoft Datu drošības indeksutikai 47% organizāciju dažādās nozarēs ziņo, ka tās ievieš specifiskus ģeneratīvā mākslīgā intelekta drošības kontroles mehānismus,¹ uzsverot iespēju organizācijām iegūt skaidru pārredzamību drošai mākslīgā intelekta ieviešanai. Vēl svarīgāk, saskaņā ar Microsoft pasūtīto Hypothesis Group veiktu daudzvalstu aptauju, kurā piedalījās vairāk nekā 1700 datu drošības speciālistu, jau 29% darbinieku izmanto neautorizētus mākslīgā intelekta aģentus darba uzdevumu veikšanai.² Tā rezultātā organizācijas saskaras ar jauniem izaicinājumiem datu apstrādē, drošības pārredzamībā un atbilstībā, jo īpaši, kad ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki mijiedarbojas ar sensitīviem vai nestrukturētiem datiem.

Tajā pašā laikā uzņēmumu vadītāji reaģē: arvien vairāk organizāciju ievieš specializētus ģeneratīvā mākslīgā intelekta drošības mehānismus un paātrina ieguldījumus tehniskajos un darbības aizsardzības risinājumos. Vēstījums ir skaidrs — mākslīgā intelekta inovācijas nevar attīstīties bez pārvaldības, kas tās atbalsta un nodrošina.

Vienots atbildības modelis: klasifikācija, marķēšana, aizsardzība, pārvaldība

Efektīvai datu pārvaldībai ir nepieciešama skaidra atbildības sadale starp informācijas tehnoloģiju direktora (CIO), informācijas drošības direktora (CISO), datu direktora (CDO) un privātuma direktora (CPO) lomām. Tomēr daudzās organizācijās atbildība joprojām ir sadrumstalota. Lai pārvarētu šo plaisu, iesakām ieviest kopīgu modeli: klasifikācija, marķēšana, aizsardzība un pārvaldība.

The governance interconnection

1. Klasifikācija: novērojamības un atbildības noteikšana

Pārvaldības ceļš sākas ar skaidru izpratni par jūsu datu resursiem. Organizācijām jānodrošina pilnīga pārredzamība pār strukturētiem, nestrukturētiem un mākslīgā intelekta ģenerētiem datiem, tostarp spēja izsekot jaunajiem mākslīgā intelekta aģentiem. Klasifikācijai nepieciešams tālāk norādītais.

Skaidra, intuitīva shēma, kas sasaistīta ar biznesa riskiem
Nosaukti datu īpašnieki un pārziņi biznesa vienībās
Nepārtraukta inventarizācija, ko atbalsta CIO vadītas atklāšanas iniciatīvas

Klasifikācija nosaka pamatu visām turpmākajām darbībām.

2. Marķēšana: pārvaldības praktiska īstenošana

Ja klasifikācija nosaka nolūku, tad marķēšana to īsteno. Sensitivitātes marķējumi sasaista politiku ar reālo lietošanu, nodrošinot informāciju drošības sistēmām, piekļuves vadīklām un pat ietekmējot darbinieku mijiedarbību ar mākslīgā intelekta aģentu rezultātiem.

Galvenie elementi ietver tālāk norādīto.

Tehnoloģiju izvietošana, kas palīdz īstenot marķēšanu, nodrošinot, ka marķējumi aktīvi aktivizē drošības un datu zudumu novēršanas (DLP) politikas
Riska analīzē balstīta marķēšanas stratēģija, kas atspoguļo uzņēmējdarbības ietekmi
Darbinieku apmācība, kas skaidri nosaka, kad un kā pareizi lietot marķējumus

3. Aizsardzība: drošības operacionāla īstenošana

Aizsardzība ir brīdis, kad politikas pārvēršas par drošības vadlīnijām. Tā ietver tālāk norādīto.

Politikas īstenošana, izmantojot piekļuves vadīklas, piemēram, uz lomām balstītu piekļuves kontroli (RBAC), tieši laikā piešķirtu (JIT) piekļuvi un datu zuduma novēršanu (DLP)
Datu šifrēšana gan glabāšanas laikā, gan pārsūtīšanas procesā
Automatizēta pārraudzība, lai novērstu pārmērīgu datu koplietošanu un politikas pārkāpumus
Strukturēti incidentu reaģēšanas plāni, kas pilnībā atbilst privātuma regulām

Šie kontroles mehānismi nodrošina sensitīvo datu aizsardzību pat tad, kad mākslīgā intelekta rīki piekļūst datiem un apstrādā tos plašā mērogā.

4. Pārvaldība: pilna datu dzīves cikla pārvaldība

Pārvaldība ir nepārtraukts process. Organizācijām jānodrošina tālāk norādītais.

Datu saglabāšanas un dzēšanas politikas, kas atbilst minimizācijas principiem
Pastāvīga pārraudzība, lai atklātu datu novirzes, nepareizu marķēšanu un piekļuves anomālijas
Automatizēta datu īpašumtiesību atkārtota apstiprināšana
Mākslīgā intelekta aģentu pārredzamība un pārvaldība IT, izstrādes un drošības komandās

Dzīves cikla pārvaldība samazina uzbrukumu tvērumu un nodrošina ilgtermiņa saskaņotību starp datu izmantošanu un uzņēmējdarbības vērtību.

Nākotnes perspektīva: cilvēku un mākslīgā intelekta aģentu darbaspēka pārvaldība

Tā kā mākslīgā intelekta aģenti sāk veikt arvien sarežģītākas darbplūsmas, pārvaldībai ir jāattīstās un jāpielāgojas. Frontier Firms ievieš jēdzienu aģenta priekšnieks — jaunu lomu, kas piešķir katram darbiniekam atbildību par digitālajiem darbiniekiem, ko viņš pārvalda.

Šī pārmaiņa nosaka jaunas prasības tehnoloģiju vadībai:

Informācijas tehnoloģiju direktoriem (CIO):

Izveidot ārēju mākslīgā intelekta ekosistēmu, kurā biznesa vienības var droši veidot un izvietot aģentus, izmantojot apstiprinātas veidnes, ko pārvalda mākslīgā intelekta izcilības centrs.

Informācijas drošības direktoriem (CISO):

Paplašināt nulles uzticamības principu ārpus cilvēkiem — lietotājiem, iekļaujot arī autonomos aģentus. Tas nozīmē tālāk norādīto.

Veikt visu aģentu un to identitāšu inventarizāciju
Ievērot piekļuves ar minimālām privilēģijām principu atbilstoši katra aģenta uzdevumam
Uzraudzīt aģentu darbību un pieņemt iespējamus pārkāpumus, aģentiem mijiedarbojoties ar sensitīviem datiem

Gatavība autonomam uzņēmumam ir atkarīga no šo jauno kontroles mehānismu apvienošanas ar cilvēku atbildību.

Pirmās 180 dienas: kopīga rokasgrāmata informācijas tehnoloģiju direktoriem (CIO) un informācijas drošības direktoriem (CISO)

Apguves process sākas ar strukturētu ceļvedi, kas palīdz IT un drošības vadītājiem ieviest lieluzņēmumu klases mākslīgā intelekta pārvaldību:

Pirmā nedēļa: pamatu saskaņošana

Definēt kopīgu datu klasifikācijas shēmu.
Kartēt kritiskos aktīvus un nepārtrauktības prasības.
Vienoties par standartiem mākslīgā intelekta aģentu izveidei un pārbaudei.

Pirmās 90 dienas: atklāšana un kontroles kartēšana

Veikt mākslīgā intelekta lietošanas gadījumu un saistīto datu avotu inventarizāciju.
Veikt datu zuduma novēršanas (DLP) un kontroles plaisu analīzi.
Izveidot kopīgu riska reģistru un noteikt prioritātes pilotversiju lietošanas gadījumiem.

Pirmās 180 dienas: īstenošana un validācija

Ieviest jaunas marķēšanas un politikas pilotuzņēmumu vienībās.
Ieviest automatizētu datu zuduma novēršanu (DLP) augsta riska scenārijiem.
Izveidot ikmēneša pārvaldības padomi, lai pilnveidotu kontroles mehānismus.

Šī rokasgrāmata palīdz organizācijām pārvērst datu pārvaldību no vienkāršas atbilstības funkcijas par stratēģisku mākslīgā intelekta inovāciju virzītājspēku.

Mākslīgajam intelektam gatava uzņēmuma veidošana

Ceļš uz mākslīgā intelekta nodrošinātu nākotni sākas ar noturīgu, kopīgi pārvaldītu datu pārvaldības un drošības pamatu. Saskaņojot informācijas tehnoloģiju direktora (CIO) un informācijas drošības direktora (CISO) atbildības jomas, izveidojot kopīgu dzīves cikla modeli un sagatavojoties cilvēku un aģentu hibrīdam darbaspēkam, organizācijas var drošāk un pārliecinošāk atklāt visu mākslīgā intelekta potenciālu.

Tagad ir īstais laiks šī pamata veidošanai.

Lejupielādēt ceļvedi

Cyber Pulse: mākslīgā intelekta drošības atskaite

Ieskati mākslīgā intelekta aģentu izaugsmē un ceļā uz atbildīgu, drošu ieviešanu, izmantojot novērojamību, pārvaldību un drošību.

Grāmatas vāks ar tekstu “Microsoft drošības stratēģijas mākslīgā intelekta pārvaldībai” un ilustrāciju — vīrietis zaļā kreklā sēž pie galda ar datoru.

Mākslīgā intelekta pārvaldības stratēģijas

Praktiskas darbības uzticības veidošanai, risku mazināšanai, izmaksu samazināšanai un inovāciju veicināšanai

Balts līniju zīmējums ar papīru aploksnē un uzrakstu Jauns uz zila fona.

Iegūt CISO ziņojumu īssavilkumu

Esiet soli priekšā ar ekspertu ieskatiem, nozares tendencēm un drošības pētījumiem šajā divreiz mēnesī izsūtītā e-pasta sērijā.

[1]
2026. gada Microsoft datu drošības indekss: datu aizsardzības un mākslīgā intelekta inovāciju apvienošana, Microsoft drošība, 2026
[2]
2025. gada jūlija daudzvalstu aptauja, kurā piedalījās vairāk nekā 1700 datu drošības speciālistu, ko Microsoft pasūtīja Hypothesis Group.