簡介
在人工智慧 (AI) 逐漸整合到商務程式中，確保數據安全性成為複雜的工作。
想像一下此案例：採用產生的 AI 技術可提升效率和生產力。 隨著這些進展，對於如何保護 AI 系統處理和處理的敏感性資訊，人們越來越擔心。 確保數據安全性和解決隱私權問題現在比以往更重要。 如何有效地保護此數據？ 哪些策略可用來降低與產生 AI 相關聯的風險？
在本課程模組中，您將瞭解如何使用 Microsoft Purview 來巡覽這些挑戰。 這些解決方案可協助您的組織管理、保護及管理數據，無論數據位於何處。 您將瞭解在 AI 增強環境中監督、保護及管理數據的有效策略。
學習目標
完成本單元後，您應該能夠：
- 在數據安全性 Microsoft 365 Copilot 中套用敏感度標籤。
- 使用 DLP 策略來保護數據免於遭受 AI 威脅。
- 使用測試人員風險管理偵測 AI 使用風險。
- 針對不斷演進的 AI 威脅實作自適性保護。
必要條件
- 在 Microsoft Purview 中對敏感度標籤有基本瞭解
- Microsoft Purview 中數據外泄防護 (DLP) 的基本知識
- 瞭解 Microsoft Purview 中的內部風險管理 (IRM)
- 熟悉 Microsoft Purview 中的調適型保護