概要
人工知能 (AI) がビジネス プロセスに統合される時代に、データセキュリティの確保は複雑なタスクになります。
このシナリオを想像してみてください。ジェネレーティブ AI テクノロジの導入により、効率と生産性が向上しました。 これらの進歩により、AI システムが処理および処理する機密情報を保護する方法に関する懸念が高まっています。 データのセキュリティを確保し、プライバシーの問題に対処することがこれまで以上に重要になりました。 このデータを効果的に保護する方法 ジェネレーティブ AI に関連するリスクを軽減するために使用できる戦略は何ですか?
このモジュールでは、Microsoft Purview を使用してこれらの課題を解決する方法について説明します。 これらのソリューションは、organizationがどこにあっても、データの管理、保護、管理に役立ちます。 AI 強化環境でデータを監視、保護、管理するための効果的な戦略について学習します。
学習目標
このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。
- データ セキュリティのために、Microsoft 365 Copilotに秘密度ラベルを適用します。
- DLP 戦略を使用して AI の脅威からデータを保護します。
- Insider Risk Management を使用して AI の使用リスクを検出します。
- 進化する AI の脅威に対してアダプティブ保護を実装します。
前提条件
- Microsoft Purview での秘密度ラベルの基本的な理解
- Microsoft Purview でのデータ損失防止 (DLP) に関する基本的な知識
- Microsoft Purview でのインサイダー リスク管理 (IRM) の理解
- Microsoft Purview のアダプティブ保護に関する知識