Microsoft Purview-databeskyttelse til AI-agenter og Copilot 

AI-agenter bruger ikke data på samme måde som mennesker gør.

De læser, opsummerer, genererer og flytter information på tværs af systemer med maskinhastighed. Men de fleste databeskyttelseskontroller er designet til medarbejdere, dokumenter og traditionelle applikationer, ikke til autonome agenter, Copiloter og AI-drevne arbejdsgange.

Fortytwo hjælper organisationer med at etablere en Microsoft Purview-databeskyttelses- og compliance-model for AI-interaktioner, så følsomme oplysninger, der bruges af Copilot, agenter og virksomheds-AI-apps, bliver synlige, styrbare og reviderbare.

Realitetstjekket

"Vi har Purview" er ikke længere et komplet svar, når først AI-agenter er blevet indviet.

Microsoft Purview tilbyder måske allerede etiketter, DLP, revisionslogfiler og compliance-værktøjer, men AI ændrer risikomodellen.

Følsomme data kan eksponeres via prompts, opsummeringer, genereret output, plugins, connectors eller overdelt indhold, der bliver lettere for Copilot og agenter at opdage.

Kan du bevise, hvad der skete, da AI rørte ved den?

Hvilke følsomme data var tilgængelige for Copilot eller en agent?
Hvilke AI-interaktioner omfattede regulerede eller fortrolige oplysninger?
Hvilke prompter, svar, filer, brugere og systemer var involveret?
Blev eksponeringen forhindret, detekteret, logget, opbevaret og undersøgt korrekt?
Er huller i platformdækningen dokumenteret som governance-risici?

Løsningen

Overholdelse af regler, der følger dataene. 

Fortytwo hjælper dig: 

Definer taksonomi for følsomhedsetiketter, der er tilpasset AI-brugsscenarier. 
Konfigurer etiketter og etikettepolitikker for AI-relevante arbejdsbelastninger. 
Design og implementering af DSPM (Data Security Posture Management) til AI, hvor det er relevant (start med opdagelse, vurdering og overvågning først). 
Aktivér AI-interaktionsopdagelse og risikoindsigt, hvor det understøttes. 
Design DLP-politikker for AI-interaktioner (Copilot, agenter, understøttede kanaler). 
Definer håndtering af bevismateriale for AI-interaktion (RBAC, opbevaring, undersøgelse, adgang, eksportregler).
Etabler en tilgang til afhjælpning af overdeling, der er passende for AI-skalering. 
Integrer Purview-signaler med SIEM/undersøgelsesarbejdsgange (overordnet niveau). 
Registrer kendte platformbegrænsninger og huller som styringsrisici.  

Hvad vi leverer


En Microsoft Purview-driftsmodel til AI-overholdelse

Brug af følsomme data i AI-interaktioner bliver synlig og målbar, og AI-datarisici styres ved hjælp af revisionsklar dokumentation. Overdeling identificeres, før AI forstærker den, og overholdelse af regler 
Teams kan undersøge AI-interaktioner ved hjælp af native værktøjer. 

AI-databeskyttelsesdesign

Du får et praktisk design til datasikkerhed og -styring til brug af AI, hvor styring af datasikkerhedstilstande introduceres gennem opdagelse, vurdering og overvågning før håndhævelse. 

Etiketter og DLP-kontroller

Følsomhedsetiketter og DLP-politikker er konfigureret for Copilot, agenter og understøttede kanaler, hvilket hjælper med at beskytte AI-relaterede datastrømme, prompter, svar, filer og interaktion.

AI interaktionsbeviser model

Vi definerer, hvordan bevismateriale fra AI-interaktion skal håndteres, herunder RBAC, opbevaring, adgang til undersøgelser, eksport og sikkerhedsgrænser.

Kontrolleret vej fra revision til håndhævelse

Du får en trindelt implementeringsplan, der går fra registrering og udelukkende revisionsovervågning til håndhævelse af politikker på en kontrolleret måde, hvilket reducerer afbrydelser og undgår uventede forretningsmæssige konsekvenser.

AI-risiko og compliance-gennemgang

Purview-risikosignaler er knyttet til din AI-styringsmodel, hvor kendte platformbegrænsninger og huller dokumenteres som styringsrisici for beslutningstagning og opfølgning.

Hvem er dette til?

Denne tjeneste er til sikkerheds-, compliance- og Microsoft 365-teams, der udruller Microsoft 365 Copilot-, Copilot Studio-agenter eller AI-apps til virksomheder, og som har brug for at bevise, at følsomme data forbliver beskyttet, overvåget og kan revideres.

Almindelige anvendelsesscenarier:

Forbereder Microsoft Purview til udrulning af Microsoft 365 Copilot.
Revision af følsomme data i AI-prompter og -svar.
Design af DLP-politikker for Copilot og AI-agenter.
Reducer overdeling, før AI forstærker det.
Opbygning af en undersøgelsesmodel for bevismateriale fra AI-interaktion.
Kortlægning af AI-datarisici i forhold til compliance- og governancekrav.

Hvordan vi arbejder

Vi starter med opdagelsen af ​​den nuværende tilstand.

Fortytwo gennemgår din Microsoft Purview-opsætning, AI-arbejdsbelastningsbeholdning, etiketter, DLP-politikker, revisionskonfiguration og undersøgelseskrav. Vi identificerer, hvor AI-interaktioner skaber nye risici, og hvor dine nuværende kontroller skal justeres.

Derefter designer vi AI-compliancemodellen.

Dette omfatter taksonomi for følsomhedsetiketter, DLP-design, DSPM/DSPM til AI-konfiguration, bevishåndtering, undersøgelsesworkflows og SIEM-integrationsmønstre.

Dernæst implementerer vi i revisionsførst-tilstand.

Du ser eksponering, overdeling og risikable AI-interaktioner, før håndhævelsen indføres. Når strukturen er godkendt, hjælper vi dig med at bevæge dig hen imod håndhævelse på en kontrolleret måde.

Relaterede tjenester

Ledelse og risiko
Agent-ID
Revision og overvågning
AI-landingszone
OFTE STILLEDE SPØRGSMÅL

FAQ

Book et opkald til opdagelse

Tal med os

Book et opkald om AI-compliance, og få et klart overblik over, hvor din nuværende Purview-opsætning er klar til AI, og hvor den skal styrkes. 

Harri Jaakkonen
Chefsikkerhedsingeniør 
oi.owtytrofobfsctd-2cbd85@nenokkaaj.irrah 

Enhver agent efterlader et spor, så sørg for, at det er reviderbart. 

Harri Jaakkonen
Rul til top