Microsoft Purview-databeskyttelse for AI-agenter og Copilot 

AI-agenter bruker ikke data på samme måte som mennesker gjør.

De leser, oppsummerer, genererer og flytter informasjon på tvers av systemer i maskinhastighet. Men de fleste databeskyttelseskontrollene ble utviklet for ansatte, dokumenter og tradisjonelle applikasjoner, ikke for autonome agenter, Copiloter og AI-drevne arbeidsflyter.

Fortytwo hjelper organisasjoner med å etablere en Microsoft Purview-modell for databeskyttelse og samsvar for AI-interaksjoner, slik at sensitiv informasjon som brukes av Copilot, agenter og AI-apper for bedrifter blir oppdagbar, styrbar og reviderbar.

Realitetssjekken

«Vi har Purview» er ikke lenger et komplett svar når AI-agenter er i loopen.

Microsoft Purview kan allerede gi deg etiketter, DLP, revisjonslogger og samsvarsverktøy, men AI endrer risikomodellen.

Sensitive data kan eksponeres gjennom ledetekster, sammendrag, generert utdata, programtillegg, koblinger eller overdelt innhold som blir enklere for Copilot og agenter å oppdage.

Kan du bevise hva som skjedde da AI berørte den?

Hvilke sensitive data var tilgjengelige for Copilot eller en agent?
Hvilke AI-interaksjoner inkluderte regulert eller konfidensiell informasjon?
Hvilke ledetekster, svar, filer, brukere og systemer var involvert?
Ble eksponeringen forhindret, oppdaget, loggført, bevart og undersøkt på riktig måte?
Er hull i plattformdekningen dokumentert som styringsrisikoer?

The Solution

Samsvar som følger dataene. 

Fortytwo hjelper deg: 

Definer taksonomi for følsomhetsetiketter tilpasset bruksscenarier for AI. 
Konfigurer etiketter og etikettpolicyer for AI-relevante arbeidsbelastninger. 
Design og distribuer DSPM (Data Security Posture Management) for AI der det er aktuelt (start med oppdagelse, vurdering og overvåking først). 
Aktiver oppdagelse av AI-interaksjoner og risikoinnsikt der det støttes. 
Utform DLP-policyer for AI-interaksjoner (Copilot, agenter, støttede kanaler). 
Definer håndtering av bevis for AI-interaksjon (RBAC, oppbevaring, etterforskning, tilgang, eksportregler).
Etabler en tilnærming til utbedring av overdeling som er passende for utskalering av AI. 
Integrer Purview-signaler med SIEM-/etterforskningsarbeidsflyter (overordnet nivå). 
Fang opp kjente plattformbegrensninger og hull som styringsrisikoer.  

Hva vi leverer


En Microsoft Purview-driftsmodell for samsvar med AI

Bruk av sensitive data i AI-interaksjoner blir synlig og målbar, og risikoer for AI-data styres ved hjelp av revisjonsklare bevis. Overdeling identifiseres før AI forsterker det, og samsvar 
Team kan undersøke AI-interaksjoner ved hjelp av innebygde verktøy. 

AI-databeskyttelsesdesign

Du får en praktisk design for datasikkerhet og styring for bruk av AI, med styring av datasikkerhetstilstand introdusert gjennom oppdagelse, vurdering og overvåking før håndheving. 

Etiketter og DLP-kontroller

Sensitivitetsetiketter og DLP-policyer er konfigurert for Copilot, agenter og støttede kanaler, noe som bidrar til å beskytte AI-relaterte dataflyter, ledetekster, svar, filer og interaksjon.

AI interaksjonsbevis modell

Vi definerer hvordan bevis fra AI-interaksjon skal håndteres, inkludert RBAC, oppbevaring, tilgang til etterforskning, eksport og sikkerhetsgrenser.

Kontrollert vei fra revisjon til håndheving

Du får en trinnvis utrullingsplan som går fra oppdagelse og kun revisjonsovervåking til kontrollert håndheving av retningslinjer, noe som reduserer avbrudd og unngår uventede forretningsmessige konsekvenser.

Gjennomgang av risiko og samsvar med AI

Risikosignaler fra Purview er kartlagt til din AI-styringsmodell, med kjente plattformbegrensninger og hull dokumentert som styringsrisikoer for beslutningstaking og oppfølging.

Hvem er dette for?

Denne tjenesten er for sikkerhets-, samsvars- og Microsoft 365-team som ruller ut Microsoft 365 Copilot-, Copilot Studio-agenter eller AI-bedriftsapper og trenger å bevise at sensitive data forblir beskyttet, overvåket og reviderbare.

Vanlige brukstilfeller:

Forbereder Microsoft Purview for utrulling av Microsoft 365 Copilot.
Revisjon av sensitive data i AI-forespørsler og -svar.
Utforming av DLP-policyer for Copilot og AI-agenter.
Redusere overdeling før AI forsterker det.
Bygge en etterforskningsmodell for bevis for AI-interaksjon.
Kartlegging av risikoer for AI-data i forhold til samsvars- og styringskrav.

Hvordan vi jobber

Vi starter med oppdagelsen av nåværende tilstand.

Fortytwo gjennomgår Microsoft Purview-oppsettet ditt, AI-arbeidsbelastningsinventar, etiketter, DLP-policyer, revisjonskonfigurasjon og undersøkelseskrav. Vi identifiserer hvor AI-interaksjoner skaper nye risikoer og hvor dine nåværende kontroller må justeres.

Deretter utformer vi AI-samsvarsmodellen.

Dette inkluderer taksonomi for sensitivitetsetiketter, DLP-design, DSPM/DSPM for AI-konfigurasjon, bevishåndtering, etterforskningsarbeidsflyter og SIEM-integrasjonsmønstre.

Deretter distribuerer vi i revisjonsførst-modus.

Du ser eksponering, overdeling og risikable AI-interaksjoner før håndheving innføres. Når strukturen er godkjent, hjelper vi deg med å gå videre mot håndheving på en kontrollert måte.

Relaterte tjenester

Styring og risiko
Agent-ID
Revisjon og overvåking
AI-landingssone
OFTE STILTE SPØRSMÅL

FAQ

Bestill en introduksjonssamtale

Snakk med oss

Bestill en samtale om samsvar med regelverket for AI, og få et klart bilde av hvor ditt nåværende Purview-oppsett er klart for AI, og hvor det må styrkes. 

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

Hver agent etterlater seg et spor, så sørg for at det er reviderbart. 

Harri Jaakkonen
Rull til toppen