AI 的采用速度已经超出了大多数安全计划的设计预期。团队已经在将大语言模型和 AI 代理连接到敏感数据，而保护这些系统的规则仍在形成之中。
没有哪一份清单能涵盖所有 AI 法律。加州 SB 53、欧盟 AI 法案和 NIST AI RMF 等法律与框架适用于不同的组织，所用措辞也各不相同。但在我们审阅的十项中，有两项安全要求反复出现：保护 AI 模型免遭未经授权的访问和窃取，以及保护训练数据和模型逻辑免遭投毒。这两项都依赖于安全团队已在管理的身份、访问和数据控制。
本电子书将这些要求与其背后的安全控制联系起来，并说明 Netwrix 身份与数据安全产品如何支持每一项控制，让您在监管机构、审计人员和客户询问您如何管理 AI 风险时有据可答。
本电子书将探讨的内容
- AI 法律和框架如何将透明度、问责制等原则转化为可操作的安全控制。
- 为什么模型窃取和模型投毒始终是核心技术要求。
- AI 放大现有风险的三种方式：权限蔓延、高价值特权身份，以及通过新渠道流动的敏感数据。
- 支持 AI 监管合规准备的六项安全控制，从数据发现到事件调查。
- Netwrix Auditor、Access Analyzer、Data Classification、Privilege Secure、Endpoint Protector 和 Change Tracker 如何对应每一项控制。
- 一份五步路线图，以及安全负责人应当能够回答的七个问题。
为什么下载本电子书
- 围绕六项控制构建您的计划，即使法律不断变化也依然适用。
- 找出过度访问和长期特权在哪些环节让 AI 模型和训练数据暴露于风险之中。
- 在监管机构或审计人员发问之前，用七个问题检验您的准备情况。
- 为安全、GRC 和 AI 平台团队提供一套可共同使用的控制框架。
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