Proteggi i dati sensibili grazie a Proofpoint AI Data Governance

L’IA generativa crea importanti rischi di esposizione quando la governance dei dati è debole, perché i sistemi di IA possono recuperare e combinare informazioni sensibili alla velocità della macchina. Quando i repository sono condivisi in modo eccessivo o le regole di accesso sono troppo permissive, gli strumenti di IA possono portare alla luce dati che gli utenti non troverebbero mai da soli. Questo aumenta il rischio di divulgazione accidentale e rende le piccole lacune in termini di autorizzazioni molto più pericolose. 

Le principali aree di rischio sono le seguenti: 

• Contenuto condiviso in modo eccessivo e autorizzazioni troppo permissive che consentono all’IA di estrarre file sensibili da vasti repository 
• Shadow AI e strumenti di terze parti non gestiti che memorizzano prompt o dati caricati al di fuori del controllo dell’azienda 
• Errori degli utenti come l’inserimento di informazioni confidenziali su piattaforme di IA destinate al grande pubblico 
• Modelli di recupero di grandi volumi in cui gli agenti di IA eseguono accessi in massa, analisi trasversali di set di dati o sintesi senza alcuna limitazione 

Senza un monitoraggio attivo dell’attività dell’IA e dell’accesso ai dati, questi problemi si amplificano rapidamente e creano percorsi di esposizione persistenti. 

Proofpoint AI Data Governance si contraddistingue dagli strumenti tradizionali perché monitora continuamente l’attività dell’IA in tempo reale e collega tale attività ai rischi legati all’accesso ai dati, all’uso di strumenti di IA non approvati e agli errori di configurazione del sistema. I modelli di governance più vecchi si basano su regole statiche e non possono tenere traccia di come i moderni sistemi di IA recuperano, elaborano e trasformano le informazioni su grandi set di dati. 

Le principali differenze includono: 

• Visibilità in tempo reale sull’IA, inclusi i prompt, i caricamenti di file e le risposte che implicano dati sensibili 
• Informazioni unificate sugli strumenti di IA approvati e non approvati, mettendo in evidenza gli strumenti a rischio, gli utenti ad alto rischio e le integrazioni non sicure 
• Flussi di lavoro di remediation dei proprietari di file, concepiti per limitare le autorizzazioni eccessive su larga scala 
• Controlli delle applicazioni di IA di terze parti, inclusa la possibilità di rilevare e revocare gli accessi non sicuri 
• Protezione continua dei dati a livello di piattaforma coerenti invece di soluzioni singole isolate 

Questo design supporta gli ambienti in cui i carichi di lavoro di IA cambiano rapidamente e richiedono un monitoraggio costante. 

La governance dei dati dell’IA riduce la Shadow AI identificando gli strumenti non approvati, monitorando le interazioni con l’IA e fornendo misure chiare per bloccare o correggere gli usi pericolosi. Mostri ai team della sicurezza come i collaboratori interagiscono con i sistemi di IA, inclusi prompt, caricamenti e flussi di dati, indipendentemente dal fatto che tali sistemi siano autorizzati o meno. 

Ecco come la governance dei dati dell’IA riduce la Shadow AI: 

• Rilevamento di strumenti di IA non autorizzati grazie all’analisi dell’attività di rete e SaaS 
• Monitoraggio dei prompt e dei caricamenti di file per rilevare quando i dati sensibili sono esposti all’IA generativa
• Rilevamento delle integrazioni di terze parti rischio che richiedono permessi estesi o memorizzano dati aziendali
• Attività di remediation mirate, inclusa la revoca dell’accesso o l’applicazione di policy
• Identificazione degli utenti ad alto rischio che si affidano a strumenti di IA non supportati per le attività quotidiane 

Combinando rilevamento, monitoraggio e remediation, le aziende possono imporre un uso responsabile dell’IA senza rallentare l’innovazione. 

Puoi valutare il livello di preparazione all’IA verificando se i modelli di sicurezza e accesso ai dati sono in grado di supportare il recupero su larga scala delle macchine, la correlazione tra repository e il monitoraggio in tempo reale delle attività dell’IA. La preparazione all’IA dipende va ben oltre la classificazione e le autorizzazioni; richiede visibilità sul modo in cui i sistemi di IA interagiscono con i dati sensibili, nonché controlli in grado di adattarsi a modelli di accesso in rapida evoluzione. 

Una valutazione strutturata del livello di preparazione dovrebbe includere: 

• Revisione dell’accesso ai dati per identificare contenuti condivisi in modo eccessivo, autorizzazioni scadute e repository ad alto rischio
• Verifiche della qualità della classificazione per confermare che i dati sensibili siano etichettati, accurati e applicati in modo coerente 
• Funzionalità di monitoraggio dell’attività dell’IA, garantendo che prompt, caricamenti e risposte possano essere ispezionati per rilevare eventuali esposizioni 
• Governance delle applicazioni di IA di terze parti, incluse verifiche degli ambiti di applicazione di OAuth e del comportamento dell’integrazione 
• Rilevamento della Shadow AI per determinare in che misura l’utilizzo dell’IA si verifica al di fuori dei sistemi autorizzati 
• Analisi del comportamento degli utenti per individuare modelli di rischio interno basati sull’IA 

Una chiara visibilità su questi diversi aspetti indicherà se il tuo ambiente è pronto per un’adozione sicura dell’IA.