Microsoft Purview Data Protection för AI-agenter och Copilot 

AI-agenter använder inte data på samma sätt som människor gör.

De läser, sammanfattar, genererar och flyttar information mellan system i maskinhastighet. Men de flesta dataskyddskontroller är utformade för anställda, dokument och traditionella applikationer, inte för autonoma agenter, Copiloter och AI-drivna arbetsflöden.

Fortytwo hjälper organisationer att etablera en Microsoft Purview-modell för dataskydd och efterlevnad för AI-interaktioner, så att känslig information som används av Copilot, agenter och företags-AI-appar blir upptäckbar, styrbar och granskningsbar.

Verklighetskontrollen

”Vi har Purview” är inte längre ett komplett svar när AI-agenter väl är informerade.

Microsoft Purview kanske redan ger dig etiketter, DLP, granskningsloggar och verktyg för efterlevnad, men AI förändrar riskmodellen.

Känslig data kan exponeras via uppmaningar, sammanfattningar, genererad utdata, plugin-program, kopplingar eller överdelat innehåll som blir lättare för Copilot och agenter att upptäcka.

Kan du bevisa vad som hände när AI rörde vid den?

Vilka känsliga uppgifter var tillgängliga för Copilot eller en agent?
Vilka AI-interaktioner inkluderade reglerad eller konfidentiell information?
Vilka prompter, svar, filer, användare och system var inblandade?
Förebyggdes, upptäcktes, loggades, bevarades och utreddes exponeringen korrekt?
Är luckor i plattformstäckningen dokumenterade som styrningsrisker?

Lösningen

Efterlevnad som följer data. 

Fortytwo hjälper dig: 

Definiera taxonomi för känslighetsetiketter anpassad till AI-användningsscenarier. 
Konfigurera etiketter och etikettpolicyer för AI-relevanta arbetsbelastningar. 
Designa och driftsätt DSPM (Data Security Posture Management) för AI där så är tillämpligt (börja med identifiering, utvärdering och övervakning först). 
Aktivera identifiering av AI-interaktioner och riskinsikter där det stöds. 
Utforma DLP-policyer för AI-interaktioner (Copilot, agenter, kanaler som stöds). 
Definiera hantering av bevis för AI-interaktion (RBAC, lagring, utredning, åtkomst, exportregler).
Upprätta en metod för åtgärdande av överdelning som är lämplig för AI-skalning. 
Integrera Purview-signaler med SIEM/utredningsarbetsflöden (övergripande). 
Registrera kända plattformsbegränsningar och luckor som styrningsrisker.  

Vad vi levererar


En Microsoft Purview-operativmodell för AI-efterlevnad

Användning av känslig data i AI-interaktioner blir synlig och mätbar, och risker med AI-data styrs med hjälp av revisionsklara bevis. Överdelning identifieras innan AI förstärker det, och efterlevnad 
Team kan undersöka AI-interaktioner med hjälp av inbyggda verktyg. 

AI-dataskyddsdesign

Du får en praktisk design för datasäkerhet och styrning för AI-användning, med hantering av datasäkerhetsställning introducerad genom identifiering, bedömning och övervakning före tillämpning. 

Etiketter och DLP-kontroller

Känslighetsetiketter och DLP-policyer konfigureras för Copilot, agenter och stödda kanaler, vilket hjälper till att skydda AI-relaterade dataflöden, prompter, svar, filer och interaktion.

AI interaktionsbevis modell

Vi definierar hur bevis från AI-interaktion ska hanteras, inklusive RBAC, lagring, utredningsåtkomst, export och säkerhetsgränser.

Kontrollerad väg från revision till verkställighet

Du får en etappvis distributionsplan som går från identifiering och endast granskningsbaserad övervakning till policytillämpning på ett kontrollerat sätt, vilket minskar störningar och undviker oväntade affärspåverkan.

Granskning av AI-risk och efterlevnad

Risksignaler från Purview mappas till er AI-styrningsmodell, med kända plattformsbegränsningar och luckor dokumenterade som styrningsrisker för beslutsfattande och uppföljning.

Vem är det här för?

Den här tjänsten är för säkerhets-, efterlevnads- och Microsoft 365-team som lanserar Microsoft 365 Copilot-, Copilot Studio-agenter eller AI-appar för företag och behöver bevisa att känsliga data förblir skyddade, övervakade och granskningsbara.

Vanliga användningsområden:

Förbereder Microsoft Purview för utrullning av Microsoft 365 Copilot.
Granskning av känsliga data i AI-uppmaningar och svar.
Utforma DLP-policyer för Copilot och AI-agenter.
Minska överdelning innan AI förstärker det.
Bygga en utredningsmodell för bevis för AI-interaktion.
Kartläggning av risker för AI-data mot efterlevnads- och styrningskrav.

Hur vi jobbar

Vi börjar med upptäckten av nuvarande tillstånd.

Fortytwo granskar din Microsoft Purview-konfiguration, AI-arbetsbelastningsinventering, etiketter, DLP-policyer, granskningskonfiguration och utredningskrav. Vi identifierar var AI-interaktioner skapar nya risker och var dina nuvarande kontroller behöver justeras.

Sedan utformar vi AI-efterlevnadsmodellen.

Detta inkluderar taxonomi för känslighetsetiketter, DLP-design, DSPM/DSPM för AI-konfiguration, bevishantering, utredningsarbetsflöden och SIEM-integrationsmönster.

Därefter driftsätter vi i revisionsförst-läge.

Du ser exponering, överdelning och riskabla AI-interaktioner innan tillämpningen införs. När strukturen är godkänd hjälper vi dig att gå vidare mot tillämpning på ett kontrollerat sätt.

Relaterade tjänster

Styrning och risk
Agent-ID
Revision och övervakning
AI-landningszon
VANLIGA FRÅGOR

FAQ

Boka ett upptäcktssamtal

Prata med oss

Boka ett samtal om efterlevnad av AI-regler och få en tydlig bild av var er nuvarande Purview-installation är redo för AI och var den behöver stärkas. 

Harri Jaakkonen
Chefssäkerhetsingenjör 
oi.owtytrofobfsctd-526534@nenokkaaj.irrah 

Varje agent lämnar ett spår, så se till att det är granskningsbart. 

Harri Jaakkonen
Bläddra till början