【微软】2025智御安全-AI时代的数据安全之道报告_62页_10mb

Microsoft Purview数据安全解决方案总结

当前企业面临严峻的数据安全挑战，83%的企业在其生命周期内经历过多次数据泄露事件，且120%的数据泄露由内部人员造成，平均处理成本达1540万美元。生成式AI技术的普及进一步加剧了担忧，超过80%的领导者将其视为主要风险点。

核心问题与挑战

1. 数据泄露风险普遍且复杂：数据分布于云、本地设备及应用，管理碎片化导致重复副本、分类混乱及操作成本高企。
2. 内部威胁多样化：包括恶意窃取、误操作、离职后泄密等，传统防护手段难以有效识别和应对。
3. AI技术引入新风险：敏感数据可能通过AI模型被过度共享或泄露，如用户无意中上传文件至生成式AI应用，或AI生成内容包含机密信息。

Microsoft Purview解决方案
Microsoft Purview作为一体化数据保护平台，旨在通过统一策略降低风险并提升效率。其核心功能包括：

• 自适应防护：动态评估用户风险等级，基于AI技术自动发现、分类和标记敏感数据，阻止未经授权的使用（如高风险用户操作）。
• 数据丢失防护（DLP）：集成机器学习模型和风险信号，监控AI应用交互内容，防止敏感数据被处理或共享。例如，阻止Copilot副驾驶®使用标记文档生成回答，或拦截用户将数据粘贴至外部AI工具。
• 内部风险管理：利用现成指标和策略模板，识别屡犯者并关联通信合规性信号，提升调查效率。
• 数据生命周期管理：自动保留高风险用户敏感数据，减少人工干预。

案例验证有效性

• 小丽的案例：通过Purview的DLP策略和风险分析，系统可动态阻止高风险用户复制敏感信息至外部设备，同时记录违规行为以支持调查。
• Contoso的案例：未标记的敏感文件（如“Project Obsidian”）被员工泄露至公开AI工具，导致公司声誉和财务损失。Purview通过自动标记和策略控制可预防此类事件，例如通过默认敏感度标签和加密措施保护文件，限制AI工具对机密内容的访问。

技术优势与实施效果

1. AI驱动安全性：Purview内置智能Copilot副驾驶®、机器学习分类器及风险检测模型，实现对AI应用的动态监控与防护。
2. 统一平台整合：覆盖云、本地及生成式AI应用，减少多工具部署的复杂性，提升数据治理效率。
3. 成本与效率优化：据Forrester报告，采用Purview可降低30%-40%的违规风险，节省40%-50%成本，并提高运营效率（如85%时间减少敏感数据识别与标记）。

客户反馈与市场认可

• Rabobank：通过Purview简化数据安全流程，提升云迁移速度35%及问题解决效率180%。
• NTT Communications：利用标签权限管理区分内部与外部数据访问，避免敏感文件泄露。
• EY：结合Purview与内部风险分析，优化合规性策略并增强安全控制。

实施建议
企业需采取分步策略：

1. 快速启动：利用内置工具（如自定义敏感信息类型、可训练分类器）发现数据并制定策略。
2. 动态调整：基于用户风险级别优化DLP策略，启用自适应防护模式（阻止/替代使用）。
3. 持续优化：通过数据资产洞见和合规性管理器，定期审查策略并改进数据保护措施。

关键结论
Microsoft Purview以AI技术为核心，提供端到端数据保护，解决传统方案的碎片化问题。其集成化功能（如数据发现、分类、合规性管理）可有效识别AI应用中的内部风险，平衡安全与生产力需求，同时降低管理成本和合规风险。对于依赖生成式AI的企业，Purview是应对数据安全挑战的综合解决方案。