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课程介绍
随着生成式 AI 技术在企业中的广泛应用，数据安全与治理正成为 IT 决策者关注的核心议题。AI 技术带来了前所未有的创新潜力，同时也引入了新的数据风险与管理挑战。
本课程将围绕如何在 AI 技术驱动的环境中构建安全、合规、可控的数据体系展开，结合微软的产品能力与实践经验，帮助企业在推动 AI 应用的同时，强化数据治理基础。
核心看点：
- AI 转型带来的新型数据风险与攻击面
生成式 AI 技术引入了提示注入、模型漏洞、数据泄露等新型风险，传统安全体系难以全面覆盖。课程将解析这些风险如何影响企业的数据资产与运营稳定性。
- 统一的数据安全与治理平台，提升可视性与控制力
通过 Microsoft Purview （全球版）与 Microsoft Defender（全球版），企业可实现对结构化与非结构化数据的统一分类、标签、访问控制与 DLP 策略，覆盖智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® 、Azure、SaaS 应用及 AI 智能体。
- AI 使用可视化与风险评估能力，助力“看得见、管得住”
借助 DSPM for AI，企业可识别 AI 应用与代理的使用情况、数据流向与敏感信息暴露风险，并基于用户行为与应用风险动态调整访问策略。
- 现场演示：从数据分类到 AI 交互审计的全流程治理能力
课程将展示如何通过 Microsoft 平台实现从数据准备、风险发现、策略防护到交互审查的完整流程，支持企业在 AI 技术应用过程中实现更高水平的数据管理。
立即报名，构建面向 AI 技术时代的数据安全与治理能力！
课程介绍
随着生成式 AI 技术在企业中的广泛应用，数据安全与治理正成为 IT 决策者关注的核心议题。AI 技术带来了前所未有的创新潜力，同时也引入了新的数据风险与管理挑战。
本课程将围绕如何在 AI 技术驱动的环境中构建安全、合规、可控的数据体系展开，结合微软的产品能力与实践经验，帮助企业在推动 AI 应用的同时，强化数据治理基础。
核心看点：
- AI 转型带来的新型数据风险与攻击面
生成式 AI 技术引入了提示注入、模型漏洞、数据泄露等新型风险，传统安全体系难以全面覆盖。课程将解析这些风险如何影响企业的数据资产与运营稳定性。
- 统一的数据安全与治理平台，提升可视性与控制力
通过 Microsoft Purview （全球版）与 Microsoft Defender（全球版），企业可实现对结构化与非结构化数据的统一分类、标签、访问控制与 DLP 策略，覆盖智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® 、Azure、SaaS 应用及 AI 智能体。
- AI 使用可视化与风险评估能力，助力“看得见、管得住”
借助 DSPM for AI，企业可识别 AI 应用与代理的使用情况、数据流向与敏感信息暴露风险，并基于用户行为与应用风险动态调整访问策略。
- 现场演示：从数据分类到 AI 交互审计的全流程治理能力
课程将展示如何通过 Microsoft 平台实现从数据准备、风险发现、策略防护到交互审查的完整流程，支持企业在 AI 技术应用过程中实现更高水平的数据管理。
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讲师
Herain Oberoi
