简介

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

一、AI时代的数据安全风险在加速叠加

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

• 人为误操作

• 弱口令与权限滥用

• 云资源配置错误

• AD 环境老化与脆弱性

● AI带来的新兴风险快速增加

• 员工将敏感内容输入 ChatGPT 等公共AI

• AI 模型训练数据误泄露

• AI生成内容的版权与治理争议

• 大模型接口连接带来的供应链安全风险

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。

二、企业应采取的 AI 数据防泄漏核心策略

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：

• PII/个人隐私数据

• 商业机密与知识产权

• 财务及法律文件

• 研发资料与源代码

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。

2. 强化访问控制与零信任治理

采用 RBAC + 零信任模型，持续收紧高风险权限，包括：

• 强制 MFA + SSO

• 微隔离策略阻断横向移动

• 按需赋权（Just-In-Time Access）

• 全量记录权限变更日志

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。

3. AI工具准入与治理体系建设

为 AI 工具建立完整治理流程，包括：

• 安全评估与供应商审计

• 加密传输要求

• 日志留存要求

• 接入流程与审批机制

• 私有化部署优先处理敏感信息场景

建议企业建设 受批准的 AI 工具目录（AI Allowlist）。

4. 影子AI检测与策略执行

影子AI是2024–2025年增长最快的安全威胁之一。

企业应：

• 制定《AI 使用规范》

• 网络层识别与阻断未授权 AI 服务

• 建立异常使用监测机制（例如：大量复制粘贴文本到AI工具）

5.增强型生成式AI防泄漏（Next-Gen DLP）

下一代 DLP 需重点应对以下风险：

• 提示词注入攻击（Prompt Injection）

• 训练数据提取攻击

• 向量数据库（Vector DB）泄露

• 大模型接口暴露风险

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。

6. 全生命周期审计与风险评估

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：

• 异常下载量

• 异常访问敏感文件夹

• 高风险权限的频繁操作

• 用户越权访问模式

每半年进行一次 AI 风险专项评估，持续优化策略。

7. 员工培训与安全文化

构建 AI 使用安全文化：

• 专项 AI 安全意识课程

• 《AI 数据红线清单》

• 跨部门经验分享会

• 通过案例强化“不能输入到AI中的数据”意识

典型案例：

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。

三、Lepide：AI安全时代的智能化数据与权限治理平台

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。

1. 智能数据资产发现：为AI治理先建立“可见性”

Lepide 通过专利扫描技术自动识别：

• 文件服务器、NAS、SharePoint、M365 的敏感数据

• 未授权存放的源代码、设计文件、PII

• 敏感数据的访问频率、拥有者与暴露范围

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。

2. 高效权限治理：为AI安全打下“最小权限”基础

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：

• 冗余权限

• 开放共享

• “全域可读”风险

• 高权限账户异常

• AD 中的危险委派与特权漂移

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。

3. 实时行为分析：在AI运行过程中持续“可控”

Lepide UEBA 模型可：

• 监控 AD 和 M365 中的关键操作

• 捕获异常数据导出行为

• 检测向 AI 工具大量复制敏感内容的可疑模式

• 追踪试图规避访问控制的操作行为

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。

4. 自动化合规审计：满足 ISO27001、GDPR 等监管要求

Lepide 可一键生成 AI 时代所需的关键报告：

• 权限暴露报告

• 数据敏感度报告

• AD 关键操作审计

• 风险评分与整改建议

• 合规映射报告（ISO、GDPR、HIPAA 等）

大幅降低 IT 与安全团队的手工审计工作量。

5. AI风控专用能力：预警插件/API接入带来的风险

针对越来越多企业通过插件、API 接入大模型，Lepide 可：

• 监控第三方集成后数据的访问模式变化

• 分析 AI 工具调用后是否增加敏感数据访问

• 识别异常调用链条与跨系统数据流扩散

• 在风险系数升高时触发主动防护策略

帮助企业提前识别隐藏在“看不见的数据流”中的 AI 风险。

四、总结：用Lepide构建AI时代的自适应数据安全体系

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。

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：

• 在部署 AI 之前完成安全基线治理

• 在 AI 使用过程中实现持续监控与预警

• 在 AI 集成扩展时提前识别潜在风险

• 在合规方面保持长期可持续性

帮助企业在不牺牲安全的前提下，更安心地拥抱 AI。

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。

常见问题解答（FAQs）

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。

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？ 以下是几种常见情况：

1. 在未经过合规性测试的情况下使用AI生成的工作成果；

2. 请求AI设备分析或协助处理私人电子邮件；

3. 分享未经去标识化的客户或个人数据；

4. 将敏感和/或私人文档复制到AI对话中。

Q3. 如果怀疑发生数据泄漏，应该怎么办？ 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。