企業(yè)應(yīng)牢記的5個(gè)AI數(shù)據(jù)安全治理趨勢(shì)

隨著生成式人工智能重塑行業(yè)和企業(yè)，組織必須保持警惕并確保數(shù)據(jù)安全治理是首要任務(wù)。隨著越來(lái)越多的企業(yè)采用生成式AI的強(qiáng)大功能，數(shù)據(jù)安全治理(DSG)變得前所未有的重要。生成式AI的影響正在加深，促使組織重新評(píng)估與生成式AI應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)安全、隱私和治理策略。

鑒于這一點(diǎn)，隨著人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展，企業(yè)應(yīng)該牢記以下趨勢(shì)。

1.保護(hù)敏感的生成性人工智能數(shù)據(jù)變得至關(guān)重要

隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，組織將越來(lái)越多地利用敏感數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練人工智能模型、大型語(yǔ)言模型(LLM)和矢量數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)嵌入。雖然這開(kāi)啟了新的可能性，但也引發(fā)了對(duì)敏感數(shù)據(jù)泄露的擔(dān)憂。傳統(tǒng)上被鎖定在孤島中的數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以通過(guò)生成式人工智能用例來(lái)利用。雖然商業(yè)價(jià)值很明顯，但如果不妥善管理和保護(hù)，生成式人工智能還可能通過(guò)暴露敏感數(shù)據(jù)使企業(yè)面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。與保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)不同，保護(hù)生成式人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)輸入和輸出，將需要組織調(diào)整其數(shù)據(jù)安全和治理框架以適應(yīng)新的架構(gòu)。

許多企業(yè)已經(jīng)不再局限于實(shí)驗(yàn)，而是越來(lái)越多地使用敏感數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練底層AI和大型語(yǔ)言模型。這種轉(zhuǎn)變只有在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全治理策略下才能成功，數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者必須以一致且可擴(kuò)展的方式對(duì)敏感數(shù)據(jù)和AI進(jìn)行控制。

2.人工智能監(jiān)管和數(shù)據(jù)駐留的全球勢(shì)頭

在歐盟《人工智能法案》等新法規(guī)和GDPR等現(xiàn)有法規(guī)的推動(dòng)下，隱私、數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性成為焦點(diǎn)。人工智能和數(shù)據(jù)的影響不分國(guó)界，因此全球合規(guī)性成為重中之重。組織必須主動(dòng)領(lǐng)先于監(jiān)管變化，以確保其數(shù)據(jù)和人工智能實(shí)踐在全球范圍內(nèi)保持安全和合規(guī)。實(shí)施控制系統(tǒng)以自動(dòng)化保障措施（而不是單純依靠教育人員）并以統(tǒng)一、自動(dòng)化和全球的方式增強(qiáng)信任和安全性至關(guān)重要。

3.多云采用的持續(xù)增長(zhǎng)以及對(duì)全面數(shù)據(jù)治理和安全策略的需求

在創(chuàng)新的推動(dòng)下，多云采用和“最佳組合”方法將繼續(xù)獲得發(fā)展勢(shì)頭。組織將繼續(xù)利用云合作伙伴和服務(wù)來(lái)解決特定用例。微軟與OpenAI的合作已取得先機(jī)。最近，谷歌通過(guò)對(duì)Gemini的最近更改提供了前所未有的功能。除了云提供商之外，開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)也蓬勃發(fā)展，新的LLM和應(yīng)用程序不斷發(fā)布。

在多樣化的世界中，企業(yè)必須全面考慮數(shù)據(jù)治理和安全，以降低有效管理數(shù)據(jù)和AI模型的復(fù)雜性和成本?？蓴U(kuò)展的解決方案對(duì)于支持現(xiàn)代應(yīng)用程序、副駕駛和跨云邊界協(xié)作至關(guān)重要，同時(shí)保持一致的數(shù)據(jù)安全和治理。

4.統(tǒng)一數(shù)據(jù)安全與治理策略的融合

隨著組織越來(lái)越依賴各種工具，對(duì)DSG采取統(tǒng)一方法的需求也從未如此強(qiáng)烈?，F(xiàn)代數(shù)據(jù)和AI中的數(shù)據(jù)安全需要端到端生命周期方法，首先要查找、分類和標(biāo)記敏感數(shù)據(jù)可能位于數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的位置。然后，必須全面保護(hù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)，并持續(xù)審核和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)安全狀況。統(tǒng)一方法不是在每個(gè)工具中構(gòu)建數(shù)據(jù)治理和安全，而是確保在整個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中一致應(yīng)用安全和治理控制，無(wú)論組織的規(guī)?；驍?shù)據(jù)如何。這種方法通過(guò)識(shí)別敏感數(shù)據(jù)、部署強(qiáng)大的數(shù)據(jù)策略和確保大規(guī)模訪問(wèn)透明度，提供了滿足不斷變化的合規(guī)性和安全性要求的靈活性。

5.從集中指揮和控制轉(zhuǎn)向聯(lián)合數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)不斷向云端和AI轉(zhuǎn)移，對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和新AI應(yīng)用的需求不斷增長(zhǎng)，改變了IT作為組織中主要技術(shù)管理者和運(yùn)營(yíng)商的典型模式。一種新的模式正在出現(xiàn)，它將IT中的中央數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)與業(yè)務(wù)部門內(nèi)的數(shù)據(jù)，和分析管理員之間的適當(dāng)管理職責(zé)聯(lián)合起來(lái)。DSG解決方案必須采用并支持這種共同所有權(quán)模式，以提供組織實(shí)現(xiàn)其負(fù)責(zé)任和可信的數(shù)據(jù)使用要求所需的分析速度以及集中治理和監(jiān)督。

人工智能和DSG的當(dāng)前形勢(shì)至關(guān)重要。隨著生成式人工智能重塑行業(yè)和企業(yè)，組織必須保持警惕和適應(yīng)能力。這些趨勢(shì)和預(yù)測(cè)可作為應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)和機(jī)遇的規(guī)劃圖。

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