防範 AI 資料外流:打造兼顧資安與生產力的管理策略

當員工開始把文件、合約、客戶資料、程式碼與內部報表丟進 AI 工具時,企業的機密外流風險,可能已經不在傳統資安邊界內。 在 AI 工具快速普及的時代,企業一方面期待員工善用 ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude 等工具提升效率,另一方面卻也面臨新的治理難題:哪些資料被上傳了?誰在使用外部 AI?敏感資訊是否被複製、貼上或作為附件丟進 AI 平台?這些行為往往不會觸發傳統防火牆或郵件防護,卻可能讓企業機密在不知不覺中悄悄外流。 企業不能只靠「全面禁止 AI」來降低風險,因為這往往會影響工作效率,也可能讓員工轉向更隱蔽的使用方式。真正關鍵在於:如何建立一套可視、可控、可稽核的 AI 使用管理機制,在保留生產力的同時,避免敏感資料暴露在外部平台之中。

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資料外洩風險解析:揭露企業最脆弱的三大短板與高效修補方案

在數位化與雲端服務普及的時代,企業資料外洩事件層出不窮。 有些來自外部威脅──駭客滲透、釣魚郵件、惡意連線; 更多時候,卻是來自內部風險──權限控管鬆散、雲端設定錯誤、員工誤觸機密資料。 看似微小的疏忽,往往成為資料外洩的破口。本場研討會將從實務角度出發,帶您全面解析資料外洩的三大來源與脆弱環節,並以「短板改進 → 結構改善 → 長期規劃」三階段模型,帶您一步步掌握資料防護的優化路徑。 我們也將分享真實企業的防護改善案例,並提供活動限定的改善起手方案,協助您以最有效率的資源投入,快速補齊關鍵缺口、提升整體防護成熟度。💡您將收穫:了解企業最常見的內外部資料外洩風險掌握可落地的資料防護改善路徑與優先順序以合理預算補強環境缺口、強化資料安全體系一、內外夾擊的資料風險:企業最容易忽略的外洩管道 二、從補洞到防洩:三階段資料防護改善路徑​​三、啟動改善行動:用最有效的資源補上防護缺口

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