ISC2：人工智能与数据安全（22页）.pdf

1、ChatDLP人工智能与数据安全DLP 是在大模型时代保护敏感数据的最佳安全工具。当DLP 结合了人工智能和数据安全技术，能够有效的保护企业在使用人工智能的过程中的数据安全，同时通过人工智能可以增强企业的数据防泄漏保护能力，成功实现数字化转型。天空卫士：彭 晓 雷AI对于我们今天代表什么意义狩猎时代30万年农耕文明1万年工业文明300年AI文明10年？Next？什么是生成式AI通用环境通用模型专用模型专用环境深蓝Alpha Go1997、2016ITM波士顿动力 机器狗自动驾驶智能客服多媒体领域AIGC生成式AIOpenAI ChatGPTAnthropic ClaudeGoogle Gemi

2、ni生成式人工智能普及正在加速数字化转型AI）是一种模拟和扩展人类的智能能力的技术，它通过让机器学习和解析数据，模拟人类的认知过程，以此完成各种复杂的任务。Transformation）是指企业利用数字技术来改进、改变或创建新的业务过程、文化、和客户体验以满足市场和业务的变化。人工智能的最大优势在于它能处理和分析大量数据，发现其中的模式和趋势，为决策者提供有价值的洞数字化转型的目标是通过利用数字技术来提高企业的竞争力。这可以通过提高效率、创新产品和服务、改善客户体人工智能兴起后的数据安全挑战/人工智能的快速发展带来了前所未有的机遇，但也引发了新的数据安全挑战。/传统的数据安全措施难以应对人工智

3、能带来的复杂性，如数据隐私泄露风险、恶意攻击等。01生成式AI带来的新挑战数据隐私（42%）：首要关注点，AI处理和存储敏感数据时可能存在隐私泄露风险。需要加强数据保护措施。幻觉（14%）：AI可能生成误导性输出，影响决策。需严格监控和验证AI输出。安全性（13%）：AI系统可能成为网络攻击目标或被滥用。需要强化安全措施。滥用（12%）：AI技术可能被恶意使用。需制定和实施严格的使用政策。偏见和不公平性（10%）：AI模型可能存在偏见，影响决策公正。需持续监控和调试AI模型。黑箱响应（7%）：AI决策过程难以解释，降低信任度。需开发可解释的AI模型，提高透明度。其他（2%）：其他未明确列出的担

4、忧。CISO们对AI安全的顾虑数据泄露风险增加知识产权及敏感信息获取更加容易生成式AI可以轻松生成和复制敏感信息，如商业秘密和个人信息，导致知识产权泄露和数据隐私问题。人为错误的可能性增加AI应用的复杂化和新技术的使用可能会导致人为操作失误，加剧数据泄露风险。提高员工的数据安全意识和培训至关重要。数据流动的通路不断增加数据在不同AI系统之间的频繁流动增加了数据泄露的可能性。建立完善的数据安全策略和流程，加强数据安全防护措施至关重要。人工智能与数据安全关系AI数据安全 人工智能引入新的数据安全风险敏感数据泄露的安全风险。数据投毒带来安全隐患。数据跨境流通带来的合规风险。人工智能助力数据安全发展自

5、动化威胁检测和响应联动行为分析及自适应预测分析数据分类分级自动化及关联 人工智能与数据安全未来新兴技术和趋势。潜在的挑战和机遇。AI和数据安全在数字化转型中的作用。传统网络安全无法有效解决问题，DLP成为了最佳选择传统DLP厂家新兴DLP厂家为什么这些传统安全厂商不约而同的加入了DLP技术传统网络安全设备的不足1.对复杂数据类型的处理能力有限2.无法适应AI应用的动态特性3.缺乏针对数据保护的细粒度控制DLP技术的优势1.数据分类和分级2.数据流监控和控制3.多模态数据保护4.实时防护和响应传统网络安全设备主要基于规则和签名，难以处理AI应用涉及的复杂数据类型和动态特性。相比之下，DLP技术提

6、供了更细致的数据保护措施。它能对数据进行分类分级，全面监控数据流，处理多种数据形式，并实时响应潜在的泄露事件。这些特性使DLP成为保护AI应用数据安全的关键技术，能够更好地满足AI应用对数据保护的高要求。AI 时代，数据的大规模流动已经不可避免，无论是在内部、还是和互联网、第三方互联交互等大模型应用也给DLP带来了很多的压力新的数据快速涌现，给DLP的识别方式带来了巨大挑战。1新的数据不断快速出现生成式AI的技术演进不断更新，带来新的安全风险。2GenAI模式不断更新数据流动的多样化给DLP带来了新的挑战，需要制定