杰西·格林德兰德（Jesse Grindeland）拥有二十多年的创新领导经验，跨越全球销售、渠道和市场战略，使他成为当今不断演变的行业领导者。目前，杰西担任Skyhigh Security的全球渠道联盟副总裁，负责推动公司合作伙伴生态系统的演变，以加速市场执行和全球客户成功。杰西此前曾在微软、VMware和Zscaler担任过职务，在那里他领导了跨市场、销售、工程和联盟的全球团队。
生成式人工智能（GenAI）解决方案不再只是企业员工“测试”的东西。它们正在被采用和整合到日常工作中，速度越来越快。根据一份报告，40%的组织报告称，他们在过去一年中在日常工作流程中使用了GenAI，而且超过80%的组织报告称，他们的用户每周都在使用这些工具。但是，虽然AI的采用率正在上升，visibility和控制却没有跟上。随着GenAI嵌入电子邮件收件箱、代码编辑器、协作套件、虚拟助手和其他工具中，它们可以访问越来越多的敏感数据，通过提示、上传和复制粘贴操作——所有这些操作都可能绕过传统的控制措施。结果是，影子数据池正在增长：企业关键信息正在跨SaaS、云和本地服务流动，具有有限的可见性、治理或保留保障。为了可持续和安全地采用AI解决方案，现代企业必须了解这一采用-控制差距，并在影子数据失去控制之前学会解决它。生成式人工智能的广泛阴影影子数据的核心挑战源于缺乏上下文。影子IT挑战仅限于静态文件、批准的应用程序和已知的出口点，而AI驱动的影子数据的边界则没有那么明确。团队不能仅仅发现和保护未知工具；他们还需要监视集成到批准应用程序中的AI模型，例如电子邮件平台、云存储解决方案和CRM系统。这颠覆了他们一直在合作和监控的“安全”解决方案，并扩大了他们的威胁格局。生成式人工智能还改变了敏感数据在企业架构中移动的方式。与传统SaaS解决方案的基于应用程序和文件的工作流不同，它在一个连续的对话层上运行，鼓励用户共享上下文以获得更好的结果。这导致用户执行常规的复制粘贴操作和上传操作，这些操作可能包含源代码片段、客户记录、内部文档等，所有这些都缺乏适当的数据共享治理。更重要的是，生成式人工智能的采用往往不遵循清晰的集中模式。没有两个企业数据用户是完全相同的，他们为了优化工作流和节省时间，可能会利用多个AI解决方案，从而创建更多的分散数据路径。在整个企业工作人员中，这个阴影变得非常广泛。为什么阻止生成式人工智能行不通面对这些威胁，许多组织的第一反应是完全阻止或严格限制访问生成式人工智能工具。虽然这种方法可以理解，但往往不如预期那么有效。一旦生成式人工智能的“魔鬼”从瓶子里出来，想要把它重新塞回去就非常困难。许多员工使用这些工具来简化日常工作流程，将生成式人工智能深深融入到任务规划和执行中。当从上面限制访问时，使用并不会停止；它只会转入地下。如果员工切换到个人或未经管理的账户，企业将失去对哪些数据被应用程序共享和保留的可见性。事实上，一份报告发现，44%的员工已经以违反政策和指南的方式使用了AI，而另一项研究报告称，75%的员工使用未经批准的AI工具，并承认与这些工具共享了可能敏感的信息。当员工在不知不觉中绕过安全措施并为敏感数据创造机会，使其离开受管环境并进入控制不明确的系统时，这将产生重大内部风险，这可能会使组织每年损失平均19.5百万美元。通过将用户活动推入未经管理的浏览器、个人云账户或小众AI工具，企业将创建更多的威胁向量，这些威胁向量可能永远不会被安全团队发现。这种方式，影子数据并不是仅仅由鲁莽的员工和AI工具引起的。它是生成式人工智能的可访问设计、对上下文的需求和整体普遍性的结构结果。直到企业能够重新获得对影子数据流动的可见性，生成式人工智能的采用将继续超越他们管理风险的能力。通过可见性和保护消除影子数据虽然完全阻止生成式人工智能解决方案不太可能奏效，但企业可以通过采取三个核心行动来支持AI创新，同时阻止影子数据的传播：1. 建立端到端可见性企业需要在保护数据生态系统之前，准确了解他们面临的挑战。这从绘制一幅完整的图景开始，包括哪些GenAI应用程序正在被员工使用，包括嵌入到批准工具中的应用程序。它还扩展到共享给这些应用程序的数据类型，包括金融、知识产权、个人可识别信息、受保护的健康信息或其他受监管信息，以及数据在本地、SaaS和云网络中流动的路径。没有这些关键信息，安全和合规团队将被迫根据假设进行治理，而不是准确的、现实世界的员工行为。2. 应用上下文感知数据保护政策可见性本身是不够的，如果控制措施不能适应生成式人工智能的使用方式。传统的“允许或阻止”政策对于需要连续、对话式数据交换的AI工作流来说太过僵化。为了有效地保护这些解决方案，团队必须创建上下文感知的政策，这些政策可以实时评估用户、数据和目的地。这使得团队能够对用户行为采取现实的和适当的行动，例如阻止风险上传、在数据离开环境之前编辑敏感信息或指示员工尝试更安全的替代方案。这些自动化的防护措施可以比完全中断或手动干预更有效地融入日常任务中，使生成式人工智能的使用更加安全，而不会阻碍生产力。3. 确保一致的政策执行企业必须在数据和用户流动的任何地方执行一致的数据保护政策，而不强迫团队放弃他们依赖的工具。他们不应该“撕裂和替换”现有的工具，因为这将严重扰乱生产力。相反，他们应该建立统一的政策，这些政策可以在云存储、协作平台、SaaS应用程序和生成式人工智能助手中跟随数据和用户。这种一致性将降低风险和摩擦，允许安全团队避免管理分散的控制措施，并使员工能够在可预测的防护措施中工作，而不是面临意外的禁令。最终，主动和一致的回应将比被动和分散的回应更有效。支持安全和可持续的采用生成式人工智能工具已经深深融入到日常工作流程中，组织不能将其视为一种小众或实验性的风险。它们不能被忽视，也不能被完全根除。相反，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。成功不会来自于抑制采用，而是通过在数据流动的任何地方提供连续、上下文感知和一致的数据保护来安全地实现采用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。成功不会来自于抑制采用，而是通过在数据流动的任何地方提供连续、上下文感知和一致的数据保护来安全地实现采用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这条道路可以在避免敏感数据在数据生态系统中未经保护地移动的同时，实现创新的人工智能使用。因此，企业必须找到一条前进的道路，这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