重新思考人工智能数据安全：买家指南

在短短几年内，生成式人工智能已经从一种新奇事物变成了企业生产力的基石。从嵌入办公套件的辅助工具到专用的大型语言模型（LLM）平台，如今员工们依赖这些工具进行编码、分析、起草和决策。但对于首席信息安全官（CISO）和安全架构师而言，这种快速的采用速度却带来了一个矛盾：工具的功能越强大，企业的边界就变得越脆弱。

而这里有个反直觉的点：最大的风险并非员工在提示词使用上不够谨慎，而是企业在评估解决方案时采用了错误的思维模式，试图将传统的控制措施套用到一个它们从设计之初就未曾覆盖的风险层面上。一份新指南（点击此处下载）正试图填补这一空白。

当今供应商格局中的隐藏挑战

人工智能数据安全市场已然拥挤不堪。从传统的数据泄露防护（DLP）到下一代安全服务边缘（SSE）平台，每一家供应商都在围绕“人工智能安全”进行品牌重塑。理论上，这似乎能带来清晰度。但实际上，它反而混淆了视听。

事实是，大多数为文件传输、电子邮件或网络网关设计的传统架构，无法有效地检查或控制当用户将敏感代码粘贴到聊天机器人中，或向个人人工智能工具上传数据集时所发生的情况。从过去的风险角度评估解决方案，这导致许多组织购买了闲置软件。

这就是为什么需要重新构建人工智能数据安全的买家旅程。不应问“哪家供应商的功能最多？”，真正的问题是：哪家供应商了解人工智能在最后一公里的实际使用方式：在浏览器内，以及在受认可和不受认可的工具之间？

买方旅程：一条反直觉的路径

大多数采购流程都始于可见性。但在人工智能数据安全领域，可见性并非终点，而是起点。发现阶段能让你了解各部门中人工智能工具的普及情况，但真正能产生差异的是，解决方案如何在不影响生产力的前提下，实时解读并执行政策。

买家的购买旅程通常分为四个阶段：

1. 发现——识别正在使用的人工智能工具，无论是经批准的还是影子工具。传统观念认为，做到这一点就足以界定问题范围。但实际上，脱离背景的发现会导致对风险的高估和生硬的应对（比如直接禁止）。
2. 实时监控——了解这些工具是如何被使用的，以及哪些数据会流经它们。令人惊讶的发现是：并非所有人工智能的使用都存在风险。如果没有监控，你就无法区分无害的文档起草和源代码的无意泄露。
3. 执行——这是许多买家陷入二元思维的地方：允许或阻止。但违反直觉的事实是，最有效的执行存在于灰色地带——修订、即时警告和有条件批准。这些措施不仅能保护数据，还能在当下对用户进行教育。
4. 架构适配性——这或许是最不起眼但却最为关键的阶段。买家常常忽视部署的复杂性，认为安全团队可以将新的智能体或代理简单添加到现有架构中。但实际上，那些需要改变基础设施的解决方案最有可能陷入停滞或被弃用。

有经验的买家真正应该问什么

安全负责人都清楚标准清单：合规覆盖范围、身份整合、报告仪表盘。但在人工智能数据安全领域，一些最重要的问题反而最不显眼：

• 该解决方案是否可以在不依赖端点代理或网络重定向的情况下运行？
• 它能否在大量影子人工智能存在的非托管或自带设备环境中执行政策？
• 它提供的控制功能是否不止“屏蔽”这一种？例如，它能否编辑敏感字符串，或者在上下文环境中向用户发出警告？
• 它对尚未发布的新AI工具的适应性如何？

这些问题与传统的供应商评估格格不入，但却反映了人工智能采用的实际运营情况。

平衡安全性与生产力：虚假的二元对立

最顽固的误解之一是，首席信息安全官必须在推动人工智能创新和保护敏感数据之间做出选择。屏蔽像ChatGPT这样的工具或许能满足合规清单的要求，但这会促使员工转而使用个人设备，而这些设备上根本没有任何管控措施。实际上，禁令恰恰催生了它们本想解决的“影子人工智能”问题。

更具可持续性的方法是精细化监管：允许在受认可的场景中使用人工智能，同时实时拦截危险行为。通过这种方式，安全将成为生产力的助推器，而非阻碍者。

技术因素与非技术因素考量

虽然技术适配至关重要，但非技术因素往往决定着人工智能数据安全解决方案的成败：

• 运营开销——它能在几小时内部署，还是需要数周的端点配置？
• 用户体验——控制是否透明且干扰最小，还是会产生变通方法？
• 面向未来——供应商是否有适应新兴人工智能工具和合规制度的路线图？还是说，你在一个动态领域购买了一款静态产品？

这些考量与其说是关于“清单”，不如说是关于可持续性——确保解决方案能够随着组织的采用以及更广泛的人工智能领域共同发展。

底线

安全团队在评估人工智能数据安全解决方案时面临一个矛盾：这个领域看似选择繁多，但真正契合特定需求的方案却寥寥无几。买家的决策过程不仅需要比较功能，还需要重新审视关于可见性、执行力度和架构的固有假设。

违反直觉的经验是什么？最佳的人工智能安全投资并非那些承诺能阻挡一切的投资，而是那些能让企业安全地利用人工智能、在创新与管控之间取得平衡的投资。

本《人工智能数据安全买家指南》将这一复杂领域提炼为清晰、循序渐进的框架。该指南专为技术买家和经济买家设计，引导他们完成整个过程：从认识生成式人工智能的独特风险，到评估涵盖发现、监控、执行和部署等环节的解决方案。通过剖析各种权衡因素、揭示反直觉的考量点，并提供实用的评估清单，本指南帮助安全负责人排除供应商的干扰信息，做出平衡创新与管控的明智决策。