生成式 AI 時代的資料安全與管理

在生成式 AI 快速發展的時代，企業在資料安全與管理上面臨獨特挑戰。我們最新白皮書提出了一套整合方案，結合可觀測性（Observability）、數據安全態勢管理（DSPM）與資料檢測及響應（DDR），以應對這些挑戰，確保合規性、建立信任並推動創新。

 

引言

生成式 AI 已成為跨產業的變革引擎，助力企業自動化複雜任務、產出深刻洞察並生成精細內容。然而，其應用也為數據安全與管理帶來顯著挑戰。這些模型仰賴大量敏感資料運作，因而引發資料私隱、法規遵循與潛在濫用的隱憂。

 

生成式 AI 下的資料安全與管理挑戰

1. 資料規模與複雜性：生成式 AI 依賴龐大資料集，涵蓋敏感與個人資訊，管理和保護如此海量資料極具挑戰。
2. 自主決策風險：AI 系統能在無人監督下自主決策，可能導致意外資料外洩或違規行為。
3. 資料流透明度不足：追蹤資料在 AI 模型中的流動並理解其決策邏輯困難重重，阻礙風險識別與管控。
4. 法規遵循壓力：GDPR、CCPA 等法規對資料保護要求嚴格，企業必須確保 AI 應用符合相關規範。
5. 內部威脅與未授權存取：AI 系統的導入可能為內部威脅開闢新途徑，例如員工濫用敏感資料存取權。
6. 威脅格局的演進：網絡攻擊日益精進，AI 系統既是潛在目標，也可能成為攻擊者的工具。

 

解決之道：整合式策略

為因應這些挑戰，企業需採取全面安全策略，融合以下三大支柱：

1. 可觀測性（Observability）

可觀測性通過監控系統輸出，洞悉其內部運作。在生成式 AI 場景中：

• 即時監控：持續追蹤 AI 模型，發現異常或意外行為以提示潛在安全問題。
• 透明性：揭示資料流與決策過程，提升合規性並便於審計。
• 效能監測：關注效能指標，識別可能指向安全漏洞的異常變化。

2. 數據安全態勢管理（DSPM）

DSPM 聚焦於掌握並強化企業資料的安全狀態：

• 資料發現與分類：定位敏感資料並依風險等級分類。
• 政策執行：制定並落實資料存取與使用規範，確保 AI 模型合規運作。
• 風險評估：定期檢視安全態勢，主動修補潛在漏洞。

3. 資料檢測及響應（DDR）

DDR 致力於檢測資料威脅並迅速應對：

• 威脅識別：運用進階分析即時發現資料洩露或濫用跡象。
• 事件應對：建立快速反應機制，減輕安全事件影響。
• 修復行動：採取矯正措施，例如修補漏洞或更新政策，預防問題重演。

 

三大支柱的協同運作

整合可觀測性、DSPM 與 DDR，企業可構建強健的安全框架：

• 元件互助：可觀測性為 DSPM 與 DDR 提供關鍵資料支援。
• 動態回饋：DDR 的洞察協助 DSPM 策略，DSPM 的政策則強化可觀測性成效。
• 全面防護：從預防到檢測與應對，涵蓋數據安全的各個面向。

 

論述核心

若欠缺完善的安全策略便推行生成式 AI，無異於建造無基之屋。資料洩露、合規失誤與聲譽損害的風險不容小覷。整合方法能實現：

• 落實管理：政策不僅是紙上談兵，而是透過技術切實執行。
• 風險預防：持續監控與評估，及早發現並化解問題。
• 合規保障：確保符合法規要求，避免法律風險。
• 信任奠基：讓客戶與合作夥伴對企業的資料管理能力深具信心。

 

結語

隨著生成式 AI 日益融入企業營運，保護與管理其所用資料不僅是技術必需，更是策略要務。企業需採納整合可觀測性、數據安全態勢管理與資料檢測及響應的策略，方能有效管控風險。如此，不僅能守護資產與聲譽，更能釋放生成式 AI 的全部潛力，以安全合規的方式驅動創新與競爭優勢。