セキュリティを犠牲にすることなく、AI を活用した生産性に向けて組織を準備しましょう
生成 AI が企業の IT を再構築する中で、Microsoft 365 Copilot は、大規模言語モデルを、機密データが保存されている協働・コミュニケーションのプラットフォームに直接組み込むことで最前線を走っています。CISO やセキュリティリーダーにとって、これは重要な転換点です。過去のデジタルトランスフォーメーションとは異なり、Copilot は人がシステムとやり取りする方法を変えるだけでなく、システムが機密情報を解釈し、統合し、再配布する方法そのものを変えます。
この包括的なガイドは、AI によって新たに生み出されるリスクの状況を把握し、Copilot を安全かつ確信をもって有効化するための実践的な枠組みを提供します。
このガイドが重要な理由
Copilot は、大規模なデータ リポジトリから要約、レポート、コンテンツを生成できるため、新しい効率性をもたらす一方で、データ露出、コンプライアンス違反、インサイダー脅威のリスクも高めます。従来のセキュリティモデルは AI のために設計されていません。Netwrix 1Secure for MSPs を使えば、Copilot が提示する前に過度に露出しているデータを発見し、最小特権アクセスを強制し、AI の動作をリアルタイムで監視して、過剰共有によるリスクを抑えられます。このガイドは、今日の現実に合わせてガバナンスを適応させるのに役立ちます。
eBook の内容
- 現実のリスクシナリオ： 権限の設定が一致していない、または分類のギャップがあることで、Copilot が機密の HR（人事）、財務、または報酬データを意図せずに表出してしまう仕組みを学びます。
- AI と従来のガバナンス： Copilot が人間のユーザーとどう異なる振る舞いをするのか、そして既存のセキュリティ対策だけでは不十分になり得る理由を理解します。
- 安全な Copilot 展開の 4 つの柱： 対処すべき重要な領域を見つけましょう：アクセス、分類、監視、対応。
- 30 日間の導入計画： Copilot の活動を評価し、強制し、監視し、対応するために段階的なアプローチを取り入れ、導入のスピードを落とさないようにします。
- Netwrix DSPM の統合： Netwrix 1Secure for MSPs が AI を前提としたガバナンスを可能にし、データ分類を自動化し、最小特権のアクセスを強制することで、Microsoft Copilot をどのように補完するかをご覧ください。
重要なポイント
- Copilot は権限、分類、ユーザー行動が交わる領域で動作するため、整合性が取れないことがリスクになります。
- 適切にラベル付けされていない場合、AI生成コンテンツは従来の DLP やアクセス ポリシーを回避する可能性があります。
- プロンプトインジェクションとセマンティックリークは新たに台頭している脅威であり、これには新しいセキュリティ対策が必要です。
- AI による露出には手動介入では遅すぎるため、自動化されたレスポンス（対応）ワークフローが不可欠です。
無料eBookをダウンロード：Secure Copilotの準備—セキュリティリーダーのための実践ガイド
Microsoft Copilot を安全かつ効果的に導入するために必要な洞察とツールを、チームに提供しましょう。
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