艾体宝方案 | AI时代的数据安全与Lepide智能治理方案
简介 一、AI时代的数据安全风险在加速叠加 ● AI带来的新兴风险快速增加 二、企业应采取的 AI 数据防泄漏核心策略 2.强化访问控制与零信任治理 3.AI工具准入与治理体系建设 4.影子AI检测与策略执行 5.增强型生成式AI防泄漏（Next-Gen DLP） 6.全生命周期审计与风险评估 7.员工培训与安全文化 典型案例： 三、Lepide：AI安全时代的智能化数据与权限治理平台 1.智能数据资产发现：为AI治理先建立“可见性” 2.高效权限治理：为AI安全打下“最小权限”基础 3.实时行为分析：在AI运行过程中持续“可控” 4.自动化合规审计：满足 ISO27001、GDPR 等监管要求 5.AI风控专用能力：预警插件/API接入带来的风险 四、总结：用Lepide构建AI时代的自适应数据安全体系 Lepide 通过数据发现 → 权限治理 → 行为审计 → 风险预警的完整链路，为企业构建自适应数据安全屏障。 采用 Lepide 的企业能够： 帮助企业在不牺牲安全的前提下，更安心地拥抱 AI。 常见问题解答（FAQs） Q2. 员工如何在不知情的情况下使用生成式AI工具导致数据泄漏？ Q3. 如果怀疑发生数据泄漏，应该怎么办？
在生成式AI快速普及的背景下，企业的数据安全体系正遭遇前所未有的冲击。除了传统攻击与人为失误风险之外，AI工具带来的“影子AI使用”、训练数据泄露、提示词注入攻击等新型风险正在重塑数据泄露的威胁版图。本文系统分析AI驱动的数据安全挑战，并提出面向企业的数据安全策略。文末重点介绍了 Lepide 数据安全平台如何通过数据发现、权限治理和持续监控三大能力，为企业构建“可见、可控、可预警”的 AI 安全基础。
关键词
数据安全、AI安全、生成式AI、DLP、UEBA、零信任、影子AI、数据治理、Lepide
根据 IBM《2023年数据泄露成本报告》，全球数据泄露的平均成本已上升至 488万美元，同比增长 10%，达到历史最高水平。这一增长源于 传统风险 与 AI引发的新型风险 的同步扩张：
● 传统风险依然严峻
传统弱点与AI风险的叠加，使得企业需要重新审视数据安全体系的可控性。
1.数据分类与持续监控
建立企业级数据资产清单是 AI 时代的首要任务。
需要重点识别与持续监控的内容包括：
建议利用自动化扫描构建 动态数据地图，并至少每季度更新一次敏感数据资产清单。
采用 RBAC + 零信任模型，持续收紧高风险权限，包括：
特别是在部署 Copilot、ChatGPT 企业版等 AI 工具前，务必确保敏感数据仅对必需人员可见。
为 AI 工具建立完整治理流程，包括：
建议企业建设 受批准的 AI 工具目录（AI Allowlist）。
影子AI是2024–2025年增长最快的安全威胁之一。
企业应：
下一代 DLP 需重点应对以下风险：
DLP 不再仅仅是内容关键字匹配，而是需要支持深度内容检测与 AI 行为分析。
建立从输入提示词 → AI 输出结果的 完整交互审计链。
采用 UEBA（用户行为分析）模型监控：
每半年进行一次 AI 风险专项评估，持续优化策略。
构建 AI 使用安全文化：
三星 2023 年三起因员工将芯片设计代码输入 AI 工具而导致的泄密事件，正是缺少制度与意识教育的直接体现。
Lepide 数据安全平台通过 数据发现、权限治理、持续监控 的三位一体架构，为企业构建 AI 安全基石。以下为优化后的描述，更突出产品核心能力与AI场景适配性。
Lepide 通过专利扫描技术自动识别：
其“数据地图”实时更新，使企业在部署 AI 工具前即可明确哪些数据不可暴露给模型。
Lepide 的权限分析引擎可在秒级完成一次全面权限扫描，自动识别：
在企业部署 Copilot、ChatGPT 企业版之前，这是确保安全基线的关键步骤。
Lepide UEBA 模型可：
对于正在使用 AI 工具的企业，可以在出现“疑似泄密行为”前提前预警。
Lepide 可一键生成 AI 时代所需的关键报告：
大幅降低 IT 与安全团队的手工审计工作量。
针对越来越多企业通过插件、API 接入大模型，Lepide 可：
帮助企业提前识别隐藏在“看不见的数据流”中的 AI 风险。
随着 AI 深度融入企业业务流程，数据泄露风险不再局限于传统攻击面，而是渗透在员工日常使用 AI 工具的每一次交互中。
在数字化转型和AI技术日益普及的今天，确保企业数据安全变得尤为关键。通过部署 Lepide 数据安全平台，企业能够有效应对AI带来的新型数据泄露风险，并在合规与安全方面保持长期可持续性。如果您对Lepide解决方案感兴趣，欢迎联系我们的艾体宝IT团队，了解更多信息。
Q1. 为什么防止生成式AI数据泄漏如此重要？
数据泄漏可能导致财务损失、合规风险（如GDPR、HIPAA等）、公司声誉损害，以及可能的商业机密和知识产权泄露。因此，防止生成式AI的数据泄漏至关重要。
以下是几种常见情况：
立即通知公司安全或合规团队，根据公司的事件响应政策采取行动，并记录泄漏数据的内容以及使用的工具。