Parte 1: Rilevare e prevenire la fuga di dati verso l'IA ombra

L'IA generativa sta avanzando più rapidamente dei team di sicurezza. Di conseguenza, i dati sensibili finiscono in strumenti di IA non autorizzati, spesso con gravi conseguenze. Questa nuova ondata di Shadow AI crea rischi di esposizione dei dati che il DLP tradizionale non è mai stato progettato per gestire..

Unitevi a noi per questa sessione di 30 minuti, durante la quale esamineremo come emerge la Shadow AI, perché è così difficile da rilevare e quali tipi di dati sensibili sono maggiormente a rischio. Imparerete:

> Strategie pratiche per identificare l'uso dell'IA in tutta l'organizzazione

> Best practice per prevenire la fuga di dati in tempo reale e istruire gli utenti senza ostacolare la produttività

> Esempi reali di come le organizzazioni stanno proteggendo i dati negli spazi di lavoro ibridi
 

Parte 2: Fidarsi dell'IA inizia con la fiducia nei dati

Prima di autorizzare l'uso dell'IA, le organizzazioni devono assicurarsi che i dati su cui si basano questi sistemi siano correttamente classificati, protetti e gestiti. Senza le giuste misure di sicurezza, anche le iniziative di IA approvate possono causare lacune di conformità, rischi per la privacy e esposizione involontaria dei dati.

Unitevi a noi per la seconda parte della serie. In questa sessione di 30 minuti, ci concentreremo su come applicare solidi controlli di sicurezza e governance dei dati ai casi d'uso approvati dell'IA. Tratteremo i seguenti argomenti:

> Come identificare i dati critici per la vostra organizzazione e rafforzare la sicurezza dei dati sensibili

> Come governare l'accesso ai dati, applicando le politiche e creando flussi di lavoro per allineare le iniziative di IA ai requisiti normativi e di conformità

> Come monitorare continuamente i dati utilizzati e generati da strumenti di IA approvati come Microsoft Copilot