Copilot וסיווג נתונים: אבטחת מידע ב-Microsoft 365

By Mirko Peters · 2026-03-17 · Updated 2026-03-24

גלו כיצד בינה מלאכותית משפרת את הגנת הנתונים באמצעות Copilot ב-Microsoft 365. למדו על סיווג נתונים, בקרת גישה ותכונות Microsoft 365 Copilot.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

כשמביאים את Microsoft 365 Copilot לארגון, השאלה אינה רק "מה הוא יכול לעשות לפרודוקטיביות?" אלא גם "איך נשמור על הנתונים שלנו מוגנים בזמן השימוש בו?" ככל שארגונים ממהרים לאמץ כלים מבוססי בינה מלאכותית, הקשר בין Copilot לבין סיווג נתונים הוא בחזית העניין. למה? מכיוון ש-Copilot שואב מהמידע של הארגון, אבטחה, סיווג ו-ממשל הדוק אינם אופציונליים עוד; הם הבסיס להצלחה.

בהמשך נראה כיצד סיווג נתונים מהווה את עמוד השדרה של אימוץ מאובטח של Copilot: קביעת מי יכול לראות מה, אופן תיוג המידע וניהול הסיכונים. נעבור על הכול, מהיכולות של Copilot ומחויבויות הציות, דרך מלכודות אבטחה בבינה מלאכותית, ועד לפרטיות, בקרות גישה ומנגנוני הגנה מתקדמים בסביבות Microsoft 365 אמיתיות. אם המטרה שלכם היא להגביר פרודוקטיביות בעזרת Copilot מבלי להרפות מהשליטה במידע רגיש, אתם במקום הנכון.

1. Copilot יכול להסיק הקשרים של מידע רגיש בלי תוויות מפורשות: עוזרים מודרניים משתמשים ברמזים הקשריים כדי לזהות מידע רגיש סביר, גם כאשר תגי סיווג רשמיים חסרים.
2. הצעות אוטומטיות יכולות לעזור ולפגוע בדיוק הסיווג: הצעות של Copilot מאיצות את התיוג, אך עלולות להעביר הטיות מנתוני האימון אל תוכנית סיווג הנתונים שלכם.
3. מודלים של Copilot מסוגלים לזהות חולשות באנונימיזציה: לעיתים הם מאתרים סיכוני זיהוי מחדש במערכי נתונים "אנונימיים" על ידי זיהוי דפוסים שמסווגים רגילים מפספסים.
4. שימוש ב-Copilot לסיווג מפחית את עומס העבודה האנושי, אך מגביר את הצורך בממשל: בדיקה אנושית נותרת חיונית, משום ש-Copilot עלול לסווג בצורה שגויה נתונים חדשים או ייעודיים לתחום.
5. Copilot יכול ללמוד במהירות כללי סיווג ייחודיים לארגון: עם מספר דוגמאות בלבד הוא מתאים את עצמו להגדרות רגישות מותאמות אישית, ומאיץ את פריסת מדיניות סיווג הנתונים.
6. Copilot רב-מודאלי יכול לסווג נתונים בטקסט, בתמונות ובקוד: זה מאפשר צינורות סיווג נתונים מאוחדים שמזהים בו-זמנית תוכן רגיש בפורמטים מרובים.
7. מתפתחות תכונות Copilot שמשמרות פרטיות: טכניקות כמו הסקה על המכשיר, פרטיות דיפרנציאלית ו-secure enclaves מאפשרות ל-Copilot לסייע בסיווג תוך צמצום החשיפה של הנתונים הרגישים הגולמיים.

הבנת Microsoft 365 Copilot וסיווג נתונים

כדי להבין באמת את השפעתו של Microsoft 365 Copilot, צריך להתרחק קצת ולהסתכל על מה שמניע אותו: הגישה לנתוני הארגון. אבל לא כל המידע שווה באותה מידה, וכאן נכנס סיווג הנתונים לתמונה. השילוב הזה אינו רק פרט טכני; זו האסטרטגיה שמגנה על העסק מפני דליפות, כשלי ציות ואפילו טעויות בתום לב.

Copilot משתמש בבינה מלאכותית כדי לאחד עובדות, מסמכים והקשר בתוך האפליקציות המוכרות לכם, אבל העוצמה שלו תלויה לחלוטין במידע שאליו הוא יכול להגיע. והנה התפס: אם הקבצים וההודעות שלכם אינם מתויגים ומנוהלים כראוי, Copilot עלול לשקף ולהגביר את הפערים האלה. לכן סיווג נתונים חכם אינו "נחמד שיהיה", אלא מעקה הבטיחות שמאפשר להשתמש ב-Copilot בביטחון.

נתחיל בסקירה של Copilot עצמו, ואז נתעמק בכך מדוע סיווג נתונים, הגדרת תוויות רגישות וביסוס ממשל תקין הם קריטיים. היסודות האלה מניחים את התשתית לכל גישות האבטחה, הציות והאוטומציה שתזדקקו להן כדי ש-Copilot יעבוד בשביל הארגון ולא נגדו.

Microsoft 365 Copilot: יכולות ואינטגרציה

Microsoft 365 Copilot מספק תכונות מבוססות בינה מלאכותית שמשנות את אופן העבודה באפליקציות כמו Word, Excel, Outlook ו-Teams. על ידי ניתוח הנחיות משתמשים ושימוש בנתוני הארגון, Copilot מבצע משימות חוזרות אוטומטית, חושף תובנות, מציע תוכן ואף מנסח טיוטות של הודעות דוא"ל ותיעודי פגישות.

Copilot פועל בתוך מודל האבטחה הקיים של Microsoft 365, ומכבד את ההרשאות, הגדרות הציות והמדיניות שכבר הוגדרו. התכנון שלו מבטיח ש-Copilot מתקשר רק עם התוכן שמשתמש נתון כבר יכול לגשת אליו. האינטגרציה מתבססת על ממשקי Microsoft Graph API, ומחברת את Copilot לנתוני הארגון שלכם, תוך שמירה על גבולות האמון ועל נתיבי הביקורת לאורך כל השירותים שלכם.

יסודות סיווג נתונים לסביבות Copilot

סיווג נתונים ב-Microsoft 365 הוא התהליך של שיוך מידע לרמות, כגון Confidential, Internal או Public, על בסיס הרגישות וההשפעה העסקית שלו. כאשר מסווגים נתונים, מחילים כללים שקובעים כיצד המידע מוגן, משותף ונבדק.

זה הרבה יותר מתיבת סימון טכנית; זהו לב הממשל החכם על הנתונים. סיווג מיושם היטב מגביל מי יכול לראות או להשתמש במידע, מבטיח עמידה ברגולציה ומעניק בהירות לגבי חובות הטיפול בנתונים. אם Copilot מונח מעל קבצים מפוזרים ולא מסווגים, אתם מסתכנים בהתפשטות בלתי נשלטת של מידע או בחשיפה בטעות. להעמקה בגישה לנתונים, בבעלות עליהם ובממשל נתונים בר־קיימא המתיישר עם Copilot, ראו הסקירה הזו על אתגרי ממשל הנתונים ב-Microsoft 365.

תוויות רגישות וטיפול מאובטח בנתונים

תוויות רגישות הן הדרך של הארגון לומר ל-Copilot (ולשאר חלקי Microsoft 365) כיצד לטפל במידע מסוים. כאשר מחילים תווית, כמו "Highly Confidential", מגדירים הצפנה, מגבלות שיתוף ואף סימן מים, באופן אוטומטי, כך שהנתונים מוגנים מפני עיניים לא מורשות.

לדוגמה, מסמך עם תווית "Confidential" לא יכול להישלח מחוץ לרשת שלכם, וCopilot מכבד זאת. התוויות האלה נעות יחד עם התוכן בדואר, בקבצים, ב-Teams ועוד, ופועלות לצד DLP וביקורת כדי לשמור על אבטחת המידע גם כשאנשים משתפים פעולה או כשהמידע מועבר.

כדי להבין כיצד תוויות רגישות משתלבות עם Microsoft Purview וניהול מחזור החיים של מסמכים כדי לשמור על סדר, כדאי לצפות בהפרק הזה על עצירת כאוס המסמכים באמצעות Purview.

אבטחת נתונים וממשל בפריסות Copilot

כדי להפיק את המירב מ-Copilot, צריך גם לקחת ברצינות את אבטחת הנתונים והממשל. Copilot לא מרחיב את הגישה של המשתמשים; הוא משקף את תנוחת האבטחה הנוכחית שלכם, לטוב ולרע. לכן מסגרות אבטחה ומודלי ממשל אינם רק ניירת, אלא עמוד השדרה של שילוב בינה מלאכותית בטוח ופרודוקטיבי.

בניית ממשל תקין מתחילה בתיעוד של מי הבעלים של הנתונים, כיצד הם מוגנים לאורך מחזור החיים שלהם, ואילו מדיניות מסדירה את השימוש בהם על ידי Copilot. אתם רוצים להעצים את העובדים בלי לחשוף תוכן רגיש או להפר דרישות ציות. בקרות אבטחה, גישה לפי עיקרון ההרשאה המינימלית וביקורות תהליכים פועלים יחד כדי לזהות התנהגות מסוכנת לפני שהיא הופכת לאירוע.

בהמשך נעמיק בפרטים על האופן שבו Copilot מתיישר עם חובות רגולטוריות, נסקור כלי ציות ונדגים כיצד גישה יזומה לממשל יכולה לשמור על שביעות רצון של מבקרים ושל משתמשי הקצה. אם תרצו להפעיל את הממשל של Microsoft 365 באמצעות אוטומציה ולמידה, גם כשחסרים מדריכים, עיון בדיונים האחרונים בפודקאסט על Copilot וארכיטקטורה ארגונית יכול להיות נקודת פתיחה מעשירה.

הבטחת ציות ודרישות רגולטוריות

ציות פירושו לוודא שהשימוש שלכם ב-Copilot תואם לדרישות החוק ולתקני התעשייה, כמו GDPR, HIPAA ו-SOX. Microsoft 365 Copilot תוכנן לפעול בתוך גבול הציות של הארגון, ומשתמש בבקרות של Microsoft Purview, בתוויות רגישות ובמדיניות שמירה של נתונים כדי לעזור לכם לעמוד בחובות.

הדבר כולל הגדרה נכונה של מקום אחסון הנתונים, ביקורת וכללי DLP, כך ש-Copilot לא יציג או יעבד נתונים שלא אמורים להיחשף. לדוגמה, ציות ל-GDPR דורש שנתונים אישיים יטופלו בהסכמת המשתמש ובהגנה ברורה. Copilot מנצל את יומני הביקורת וההצפנה של Microsoft 365 כדי להוכיח ציות ולאפשר חקירות בעת הצורך.

ניהול סחיפה בתאימות (compliance drift) – כמו מה שקורה עם הגדרות שמירה מורכבות או שיתוף פעולה מהיר – דורש הערכה סדירה. התובנות מהמבט הזה על סחיפה בתאימות ב-Microsoft 365 מסבירות מדוע חשוב למדוד לא רק את קיומה של מדיניות, אלא גם את התנהגות המשתמשים ואת תוצאות בקרת הגרסאות.

ניטור תאימות רציף – באמצעות כלים כמו Microsoft Defender for Cloud – מאפשר לזהות, לדווח ולתקן בעיות ברגע שהן צצות, ואוטומטית לחסוך חלק גדול מהעבודה הידנית והטרחה. מידע נוסף על ניהול תאימות יזום מופיע במדריך הזה ל-Defender for Cloud.

סיכוני אבטחה של AI ושימוש אחראי ב-Copilot

אם אתם מטמיעים את Copilot, חשוב להיות מודעים לדרכים חדשות שבהן מידע עלול להיחשף או לשמש לרעה בזכות AI. Copilot הוא כלי חזק, אך גם האיומים שמחפשים סדקים בחומת ההגנה שלכם חזקים לא פחות. דליפת מידע, prompt injection ו-Shadow AI אינם רק מילות באז – אלה סיכונים שמתממשים אם לא נוקטים זהירות.

כדי להשתמש ב-Copilot בבטחה, לא מספיק להסתמך על בקרות טכניות חזקות; נדרשים עקרונות של AI אחראי ופיקוח בזמן אמת. הנחיות אתיות לבינה מלאכותית, כמו הוגנות ושקיפות, פועלות רק כאשר הן מוטמעות בתהליכים ונבדקות בפועל. בנוסף, יש צורך בתוכניות ניטור ותגובה מוכנות, כדי לזהות ולבלום אירועים לפני שהם מתפשטים.

בהמשך: התמקדות מדויקת בדפוסי התקיפה הנוכחיים, כיצד להנחות את Copilot בצורה אחראית, ומה לעשות ברגע שמזהים AI שחורג מהמסלול. לסיפורים אמיתיים ולאסטרטגיות להתמודדות עם סיכוני Shadow IT וסוכני AI, הדיון הזה צולל לעומק אל תוך הממשל המתפתח של AI ב-Microsoft 365. ולמדריך שלב אחר שלב להטמעת Copilot עם הרשאות מינימליות ו-DLP, ראו הפירוט המקיף הזה על אבטחת Copilot.

סיכוני אבטחה נפוצים של AI: דליפת מידע ו-Shadow AI

• דליפת מידע: Copilot עלול בלי כוונה להציג או לשתף מידע סודי אם סיווג המידע ובקרות הגישה חלשים, מה שעלול לגרום להפרות רגולטוריות וסיכון עסקי.
• Shadow AI: פתרונות AI לא רשמיים ולא מאושרים בארגון (“Shadow IT עם AI”) עלולים להוביל לגישה לא מנוטרת, לרישום לקוי ולשימוש לא מעקב במידע, ולהגביר סיכונים סמויים. מידע נוסף על סיכוני Shadow IT וממשל זמין כאן.
• Prompt Injection: תוקפים או גורמים פנימיים עלולים לתמרן הנחיות ל-AI כדי לגשת למידע שאינו מיועד להם, או לדרבן את Copilot לעקוף גבולות מדיניות.
• סיכוני אינטגרציה עם צד שלישי: אינטגרציות עם אפליקציות ומחברים שאינם של Microsoft או שאינם מנוהלים כראוי עלולות לפתוח פתחים חדשים לחשיפת מידע.
• נקודות עיוורון בתאימות: כאשר אוטומציות מונעות בינה מלאכותית פועלות “מחוץ לטווח הראייה”, קיים סיכון להחמיץ דרישות לגבי משמורת מידע, שמירה או ביקורת – בעיות שמחריפות בפלטפורמות לא מנוהלות, כפי שנדון כאן.

יישום שיטות AI אחראיות

1. אכיפת שקיפות: הפכו את הפעולות של Copilot לגלויות באמצעות רישום ברור ו-גילויים קבועים למשתמשים. הדבר מאפשר ביקורות מוכנות ומגביר את אמון המשתמשים.
2. הטלת אחריותיות: הקצו אחריות לממשל AI לתפקידים ייעודיים, תוך מעקב לא רק אחר מה ש-Copilot עושה, אלא גם אחר מי קבע את הכללים.
3. קידום הוגנות ופרטיות: השתמשו בתוויות רגישות חזקות ובמדיניות DLP כדי למנוע מ-Copilot ליצור או לשתף מידע מזיק, מוטה או פרטי.
4. פריסת מסנני תוכן: הטמיעו סינון תוכן יזום, כך שתוצרי Copilot ייבדקו לפני פרסום לאיתור הפרות תאימות ומדיניות.
5. שליטה בנקודת ההחלטה: הפרידו בין מישור חוויית המשתמש לבין מישור הבקרה, כפי שמוצע בדיון הזה על ממשל בטוח של סוכני AI. כך תוכלו לאכוף מדיניות ברגע הפעולה עצמה, ולא רק בדיעבד.

ניטור הנחיות Copilot ותגובה לאירועים

1. ניטור הנחיות: עקבו באופן מתמיד אחר הנחיות המשתמשים ותשובות Copilot, לאיתור חריגות, תוכן לא הולם או גישה מוגזמת לנתונים. השתמשו בכלים אוטומטיים לסימון ערכים חריגים.
2. הגדרת התראות ורישום: השתמשו ב-Purview Audit או ב-Sentinel לרישום מעמיק של פעולות Copilot. הפעילו מצבי ביקורת מוגברים בסביבות בסיכון גבוה, שמסייעים בחקירות פרואקטיביות. מדריך לשימוש ב-Purview Audit זמין כאן.
3. ספרי הפעלה לתגובה לאירועים: צרו תהליכי עבודה מפורטים למיון אירועים. בכל פעילות חשודה של Copilot, כמו גישה לקבצים מוגבלים, הגדירו תפקידים, מסלולי הסלמה וטכניקות בידוד שמצמצמות את החשיפה.
4. ניתוח פורנזי: תעדו ונתחו את הרצף של ההנחיות ואינטראקציות הנתונים במקרה של חשד לפריצה. שלבו כלי ניתוח פורנזי כדי לעקוב אחר המסלול מהקלט ועד פלט ה-AI.
5. משוב משתמשים: עודדו משתמשים לדווח על שימוש לא נכון ב-Copilot או על תוצאות בלתי צפויות. העבירו את המשוב ישירות לתהליכי הביקורת של האבטחה והציות, לשיפור מתמיד.

אבטחת מידע רגיש עם Microsoft Purview ו-DLP

Microsoft Purview ומניעת אובדן נתונים (DLP) אינם רק שימושיים, הם קריטיים לארגונים שמאפשרים ל-Copilot לפעול בעומסי עבודה רגישים. הפתרונות האלה מאפשרים לראות היכן נמצא מידע חסוי, לאכוף מדיניות הגנה ולזהות התנהגות מסוכנת לפני שהנתונים יוצאים מהארגון, בין אם בשל טעות אנוש ובין אם בתהליך מונע AI.

חשבו על Purview כעל העיניים והמוח של נוף הנתונים שלכם: הוא מאתר, מסווג ועוקב אחר חומר רגיש מהענן ועד לנקודת הקצה, ואילו DLP פועל כמגן, חוסם או מתריע על העברת נתונים לא מורשית, כולל תהליכי עבודה שמופעלים על ידי Copilot או אוטומציות של Power Platform. החפיפה הזו אינה במקרה: ככל ש-Copilot מבין יותר על הנתונים שלכם, צריך לוודא יותר שרק המידע הנכון נגיש לו.

בהמשך נפרק את יכולות הסריקה והסיווג של Purview, ולאחר מכן נבחן אסטרטגיות DLP שסוגרות פערים עבור Copilot, החל מסביבות ברירת המחדל ועד לממשל מחברים. כדי להבין איך DLP ו-Copilot עובדים יחד, הצצה מעמיקה זו על ממשל סוכני Copilot שווה האזנה, במיוחד למפתחים ולארכיטקטים שמחפשים מודלי אבטחה עמידים.

Microsoft Purview לגילוי וסיווג נתונים

Microsoft Purview מספק גילוי וסיווג אוטומטיים ומבוססי מדיניות לכל נכסי Microsoft 365 שלכם. הוא סורק מאגרי נתונים, מזהה מידע רגיש באמצעות מסווגים מובנים או מותאמים אישית, ומחיל תוויות רגישות כדי להבטיח ש-Copilot מעבד רק תוכן שסומן בצורה נכונה.

ניטור מתמיד מדגיש נתונים רגישים חדשים או שהועברו, ומציע לוחות מחוונים לדיווח לצורכי ציות וביקורת. Purview הולך מעבר לסריקות קבצים פשוטות: הוא משתלב עם מערכות ניהול מחזור חיים ומדיניות DLP כדי להבטיח מוכנות לביקורת והתאמה לרגולציה. למידע נוסף על בניית בסיס ציות חזק עם Purview, ראו כיצד לבנות את "מגן Purview" שלכם.

אסטרטגיות יעילות למניעת אובדן נתונים עבור Copilot

1. פילוח מדיניות DLP: צרו מדיניות DLP מפורטת שמכוונת הן למחברים והן לפעולות משתמשים באפליקציות שתומכות ב-Copilot. סווגו מחברים כ-Business, Non-Business או Blocked כדי להגביל נקודות יציאה של נתונים.
2. בקרות לסביבת ברירת המחדל: הקשיחו את סביבות ברירת המחדל של Power Platform ושל Copilot, שפועלות לעיתים קרובות כ"כיור המטבח" של שיתוף נתונים בלתי מבוקר. הגדירו הגבלות והתראות ספציפיות לסביבה כדי לזהות זרימות חריגות.
3. בדיקות ניטור: בצעו בדיקות לפני עלייה לאוויר ובדיקות שליליות על כללי DLP, במיוחד בעת פריסת אוטומציות חדשות של Copilot, כדי למנוע כשלים שקטים ודליפות מידע לא מתוכננות. בדיקות פרואקטיביות עוצרות בעיות בשלב מוקדם.
4. ממשל פרואקטיבי: התייחסו ל-DLP כחלק מארכיטקטורת האבטחה המרכזית שלכם, ולא כתוספת. יישרו את אכיפת המדיניות, ההתראות והסקירות השוטפות עם אופן השימוש המתפתח ב-Copilot. אסטרטגיות כאלה מוסברות לעומק עבור מפתחי Power Platform ונדונות במדריך זה על אסטרטגיות DLP אדפטיביות.

בקרת גישה והרשאות לאבטחת Copilot

בקרת גישה חזקה היא קריטית כדי לוודא ש-Copilot יכול לעשות בדיוק את מה שהוא אמור לעשות, לא יותר ולא פחות. בעולם שבו עוזר AI יכול לבצע משימות בתוך שניות, חייבים להיות ברורים לחלוטין לגבי "מי מקבל גישה למה" ואיך ההרשאות האלה נאכפות ונבדקות.

Microsoft 365 Copilot מכבד מודלים אבטחה קיימים, כלומר Conditional Access, Entra ID והקצאות מבוססות תפקידים הם שקובעים ישירות אילו נתונים הוא יכול לגשת אליהם. גבולות ההרשאות שאתם מגדירים היום הופכים למגבלות על טווח הפעולה של Copilot מחר.

בהמשך נפרט את מנגנוני הבקרה העיקריים, מאימות ועד בקרת גישה מבוססת תפקידים, וכן את אופן היישום של עיקרון הררכיית ההרשאות המינימלית ותחזוקה שוטפת של הרשאות. אם הגדרות Conditional Access שלכם מסובכות, הניתוח הזה על בעיות אמון במדיניות וחוב זהות, או הפירוט הזה על תפקידו של Entra ID באבטחה מתרחבת, יעזרו להבין את ההקשר.

מנגנוני בקרת גישה ב-Microsoft 365 Copilot

1. מדיניות Conditional Access: הגדירו מי יכול להשתמש ב-Copilot ובאילו תנאים. כווננו את הכללים כך שימנעו החרגות רחבות מדי, וטפלו בציות של המכשירים. לתוצאות הטובות ביותר, פעלו לפי ההנחיות כמו אלה בהצלילה המעמיקה הזו לפערים במדיניות Conditional Access.
2. בקרת גישה מבוססת תפקידים (RBAC): התאימו את זכויות השימוש ב-Copilot לתפקידי המשתמשים. הקצו רק את תפקידי Microsoft 365 וההיקפים ההכרחיים כדי לצמצם את הסיכון להצטברות הרשאות מיותרות.
3. שילוב Entra ID: השתמשו ב-Entra ID כדי לנהל זהויות, לאכוף אימות רב-שלבי ולנטר את השימוש בטוקנים. הימנעו מ"חוב זהות" על ידי סקירה ועדכון שוטפים של לוגיקת ההקצאות, כפי שנדון בפודקאסט הזה על ממשל Entra ID.
4. הקשרי אימות: דרשו אימות מוגבר לפעולות Copilot על עומסי עבודה רגישים במיוחד, לשם בקרה נוספת על חשיפה לסיכונים.
5. ניטור רציף: עקבו אחר דפוסי גישה ושינויים, והשתמשו בהתראות ובאנליטיקה כדי לזהות סטיות מקווי הבסיס של האבטחה.

ניהול הרשאות ועיקרון ההרשאה המינימלית ל-Copilot

1. יישום עיקרון ההרשאה המינימלית: הגבילו את הגישה של Copilot לנתונים למה שנדרש בהתאם לתפקיד המשתמש, ומנעו הרשאות מופרזות או מיותרות.
2. סקירות הרשאות תקופתיות: תזמנו ביקורות קבועות במרכז הניהול של Microsoft 365 ובכלים כמו PowerShell. נקו זכויות גישה יתומות או מיושנות כדי לצמצם את משטח התקיפה.
3. יישור תפקידים: מפו את הרשאות Copilot לפי תפקידים תפעוליים ולא לפי אנשים. השתמשו בקבוצות דינמיות כדי להקל על התחזוקה ולהפחית שגיאות ידניות.
4. אימות רב-שלבי: אכפו MFA על כל משתמשי Copilot בעלי הרשאות מיוחדות, כדי לחסום גישה לא מורשית במקרה שפרטי הזיהוי נגנבו.
5. אוטומציה של תחזוקה שוטפת: השתמשו בסקריפטים ובאוטומציה של ממשל כדי לסמן חשבונות והרשאות מסוכנים, ולהגיב במהירות לשינויים ארגוניים. גם כשמדריכי האוטומציה אינם מושלמים, לימוד הפודקאסטים האחרונים על תחזוקת הרשאות ו-Copilot עוזר לשמור על עמידה בדרישות הציות.

השלכות על מיקום נתונים ופרטיות בשימוש ב-Copilot

המקום שבו הנתונים שלך "נמצאים" ואופן ההגנה עליהם הם לא רק עניין של ניירת: לדרישות מגורי נתונים (data residency) יש משקל משפטי שמשפיע על אופן הפריסה וממשל ה-Copilot ב-Microsoft 365. מדינות וחוזים שונים דורשים שהנתונים יישארו בתוך גבולות מסוימים או יעמדו בתקני עיבוד ספציפיים.

במקביל, ציפיות הפרטיות של לקוחות, רגולטורים והצוות שלכם מחייבות טיפול זהיר בכל מידע אישי או חסוי. כשלון בתחום הזה עלול להוביל לתביעות, לפגיעה במוניטין, ואף לחסימה מוחלטת של השקות טכנולוגיה חדשות.

בסעיף הזה תקבלו סקירה של בקרות המגורים של נתונים ב-Microsoft 365 Copilot, ותלמדו שיטות עבודה מעשיות לטיפול בפרומפטים ובתוצרים מבחינת פרטיות. כששים את הדגש על ה"למה" שמאחורי החובות האלה, הקמת הבקרות הופכת לצעד פשוט שמעניק ביטחון בפריסה מאובטחת של Copilot.

עמידה במדיניות מגורי נתונים

מגורי נתונים בעידן Microsoft 365 Copilot פירושם אחסון ועיבוד של נתוני הארגון שלכם באזורים גיאוגרפיים מוגדרים, כדי לעמוד בדרישות משפטיות ותעודיות מקומיות. בקרה זו עוזרת לטפל בחששות מפני זרימת מידע חוצת גבולות שלא בהרשאה.

מנהלים מגדירים את המגורים על ידי בחירת מיקומי אחסון הנתונים ברמת הדייר, ולאחר מכן אוכפים את ההגדרות האלה באמצעות כלי M365 מובנים. ניטור שוטף של תנועת הנתונים מבטיח ש-Copilot יתקשר רק עם תוכן שאושר לעיבוד באזורים המותרים, וכך תישארו עומדים בהתחייבויות החוקיות ובהתחייבויות כלפי הלקוחות.

הגנות פרטיות וטיפול מאובטח בנתונים

1. מסלולי ביקורת מובנים: הפעילו יומני ביקורת מקיפים ב-Microsoft 365 כדי לעקוב אחר מי ניגש לנתונים שה-Copilot משתמש בהם או משנה אותם, מה שתומך בחקירות רגולטוריות.
2. הורשת תוויות רגישות: דאגו שתוכן שנוצר על ידי AI, כמו התוכן ב-Copilot Notebooks, יקבל תווית באופן ברירת מחדל, כך שלא ייווצר "מידע צללים" שאינו מנוהל. למידע נוסף על סיכונים ובקרות, ראו הניתוח הזה על ממשל ב-Copilot Notebooks.
3. אחסון מאובטח מלכתחילה: השתמשו בהצפנה ובאחסון נעול כדי למנוע שיתוף או הורדה בלתי מורשים, בין אם על ידי Copilot ובין אם על ידי אנשים.
4. צמצום נתונים: תכננו תהליכי עבודה כך שייחשפו המינימום ההכרחי של מידע אישי או רגיש לצורך המשימות של Copilot, תוך כיבוד חוקי הפרטיות וציפיות המשתמשים.
5. בקרה ושער לשיתוף: הגבילו פרסום אוטומטי, שיתוף או ייצוא של תוכן שנוצר על ידי AI עד שהוא נבדק על ידי הצוותים של הציות ובעלי הנתונים, כך שלא יחמק דבר בין הכיסאות.

תכונות מתקדמות של Copilot לסיווג נתונים ואבטחה

העבודה עם Copilot ברמה מתקדמת יותר משמעה שאתם לא רק מגיבים לסיכונים, אלא גם צופים אותם מראש. Microsoft 365 Copilot מציע תכונות בטיחות שחורגות מעבר לציות בסיסי: מסנני הגנה מתקדמים על התוכן, מסנני תגובות מבוססי הקשר, ומנגנונים לזיהוי חומרים מוגנים או לסינון מידע מיושן, כפול, או זניח (ROT) לפני שהוא הופך לסיכון.

ארגונים שמשקיעים בבקרות מתקדמות אלה רואים פחות דליפות וכשלי ציות, גם כאשר Copilot הופך למרכזי יותר בפרודוקטיביות היומיומית. הטריק הוא להפוך את הזיהוי לאוטומטי ולמזער בדיקה ידנית, תוך המשך עמידה בציפיות הרגולטוריות והעסקיות המשתנות.

בהמשך נסקור את התגובות האוטומטיות של Copilot המודעות למדיניות, אסטרטגיות סינון, וחשיבות ניקוי הנתונים השוטף (כדי שלא תערמו מידע רגיש על גבי זבל ישן). אם אתם מחפשים מדריך מפורט ל-DLP, ל-RBAC ולבידוד סוכנים ברמה מתקדמת, משאב הממשל הזה ל-Copilot מציע מגוון רחב של מעקות בטיחות מעשיים.

בטיחות תגובות Copilot ומעקות בטיחות לתוכן

1. אכיפת מדיניות אוטומטית: תגובות Copilot עוברות סינון באמצעות מדיניות ציות לתקשורת ארגונית, DLP ותיוג אוטומטי, כך שמונעים דליפות של מידע עסקי קריטי או מידע מוסדר.
2. מסנני תוכן: מסננים מובנים ומותאמים אישית מסמנים או חוסמים תגובות של Copilot המכילות מילות מפתח מסוכנות, מידע מוגן או שפה פוגענית, כך שלא יצא החוצה דבר שלא היה צריך לצאת.
3. ניטור מתמשך: עומסי העבודה של Copilot נבדקים באופן רציף לאיתור הפרות מדיניות או יצירת תוכן חריג, ומתריעים למנהלים מיד על בעיות אפשריות.
4. בקרות תפקידים והתקשרויות: הממשל משלב חוזים, רישוי והקצאות תפקידים עם בקרות טכניות, כך שרק משתמשים בעלי הרשאה מתאימה וצורך עסקי יקבלו תכונות מתקדמות של Copilot. למידע נוסף על אסטרטגיות הטמעה, עיינו במדריך המדיניות הזה של Copilot.
5. משוב משתמשים והסלמה: למשתמשים יש דרכים יעילות לדווח על תוצרים מפוקפקים, וכך מופעלת בדיקה ותגובה מהירות ושיטתיות.

זיהוי חומר מוגן וצמצום נתוני ROT

1. סריקת תוכן אוטומטית: השתמשו ב-Microsoft Purview ובכלים משולבים כדי לסרוק קבצים לא מובנים לאיתור חומר מוגן, לפני ש-Copilot יוכל לעבד אותם או להציג אותם.
2. סיווג ושינוי נתונים: החילו תוויות ושגרות השחרה מבוססות אוטומציה או למידת מכונה כדי להסתיר נתונים רגישים בקבצים, בצ'אטים או בתוצרי AI, והפחיתו את סיכון החשיפה.
3. זיהוי ROT: אתרו באופן קבוע נתונים מיותרים, מיושנים או טריוויאליים (ROT) באמצעות סריקות כלל-מערכתיות, והעבירו או מחקו מידע זה כדי לייעל את פעילות ה-AI ולהפחית חשיפה משפטית.
4. אוטומציה של שמירת רשומות: אכפו לוחות זמנים לשמירה ולמחיקה שמזהים תוכן שנוצר או שנגע בו Copilot, כך שיהיה קל יותר לעמוד בדרישות הציות לאורך זמן.
5. ממשל שיתופי: טפחו שיתוף פעולה בין צוותי משאבי אנוש, משפטים ו-IT כדי לשמר תרבות ציות ולשפר את דיוק הסיווג. לטיפים על האופן שבו זה תומך במוכנות לביקורת ובניהול סיכונים, עיינו באיך ארגונים בונים ECM מוכן לביקורת עם Purview.

6. שימוש ב-Microsoft 365 Copilot והגנה על נתונים עם Microsoft Copilot

   מהו Microsoft Copilot וכיצד הוא קשור ל-Microsoft 365 Copilot?

   Microsoft Copilot הוא כלי AI משולב במערכת האקולוגית של Microsoft 365 שעוזר במשימות פרודוקטיביות באפליקציות ובשירותים של Microsoft 365. Microsoft 365 Copilot משתמש במודלי שפה גדולים בשילוב עם נתוני הארגון שלכם בתוך הדייר של Microsoft 365, ב-Microsoft Graph ובמקורות נתונים נוספים, כדי ליצור תשובות, סיכומים ותוכן מוצע. בפועל, Copilot ו-Microsoft 365 Copilot פועלים יחד כדי להציג מידע רלוונטי מהנתונים הקיימים באפליקציות הפרודוקטיביות של Microsoft 365, בלי להחליף את מערכות העסק המרכזיות.

   כיצד Copilot מטפל בנתונים רגישים ומבטיח הגנה על מידע?

   הגנת הנתונים ב-Copilot מנוהלת באמצעות מדיניות ובקרות ארגוניות, כגון נספח הגנת נתונים וסיווג נתונים של Microsoft Purview. באמצעות Microsoft Purview ובקרות אבטחה ופרטיות נוספות, מנהלים יכולים לסווג ולתייג את נתוני הארגון, כך ש-Copilot יפעל במסגרת גבולות מוגדרים. ההגנות הללו מסייעות להבטיח שהנתונים לא ידלפו בשוגג, ושה-Copilot יפיק תוצרים רק ממקורות נתונים מורשים ומנתונים קיימים שטופלו כראוי.

   האם Copilot יכול לגשת לנתונים דרך Microsoft Graph ומקורות נתונים אחרים?

   כן. Copilot יכול לגשת לנתונים שנגישים דרך Microsoft Graph ולמקורות נתונים מרובים שהוגדרו לדייר שלכם, אך הגישה נשלטת על ידי הרשאות ומדיניות. אם נתונים בתוך הדייר של Microsoft 365 אינם מורשים, Microsoft Graph לא ישמש לשאילתות אלו. מנהלים יכולים להגביל אילו מקורות נתונים Copilot רשאי לשאול, כך ש-Copilot יפעל רק על נתונים מתאימים ויימנע מהצגה בלתי הולמת של מידע כללי.

   אילו צעדים יכול ארגון לנקוט כדי להבטיח שנתונים לא ידלפו בשוגג בעת שימוש ב-Copilot?

   כדי למנוע דליפת נתונים, יש ליישם ממשל נתונים ועדכוני אבטחה באופן קבוע, להחיל תוויות רגישות דרך Microsoft Purview, להגדיר את נספח הגנת הנתונים ובקרות ברמת הדייר, ולהגביל את הצ'אט והסוכנים של Copilot ב-Microsoft 365 למשתמשים ולמקורות נתונים מאושרים. הדרכה ומדיניות ברורות לגבי אופן השימוש בצ'אט של Microsoft 365 Copilot ובהגדרות Copilot Chat מפחיתות גם הן את הסיכון שנתונים ידלפו בשוגג.

   כיצד משפיע גבול הנתונים של האיחוד האירופי על Copilot ועל נתוני הארגון?

   אפשרות גבול הנתונים של האיחוד האירופי מסייעת להבטיח שנתוני הדייר ונתוני Copilot יישארו בתוך אזורים גיאוגרפיים מוגדרים, כדי לעמוד בדרישות רגולטוריות. באמצעות גבול הנתונים של האיחוד האירופי ותכונות ממשל נתונים נלוות, ארגונים יכולים לשלוט במקום שבו יישמרו ויעובדו נתוני Microsoft 365 Copilot ונתונים שנגישים דרך Microsoft Graph. זה תומך בציות ומפחית סיכוני נתונים חוצי גבולות.

   מה ההבדל בין Copilot Chat, Microsoft 365 Copilot Chat ו-Copilots אחרים?

   Copilot Chat מתייחס בדרך כלל לממשק השיחה מבוסס הבינה המלאכותית שמופיע בכלים שונים של Microsoft. Microsoft 365 Copilot Chat משתלב במיוחד עם שירותי Microsoft 365 ובאפליקציות הפרודוקטיביות שלו, ועונה על שאלות על סמך נתוני הארגון, דוא"ל, מסמכים ונתונים מ-Microsoft Graph. Copilots אחרים או מימושים אחרים של כלי בינה מלאכותית עשויים להיות מותאמים למשימות ספציפיות, אבל Microsoft 365 Copilot פועל בתוך המערכת האקולוגית של Microsoft 365 ומשתמש בנתוני הארגון כדי לספק סיוע מודע להקשר בין השירותים השונים.

   איך מנהלי מערכת יכולים לשלוט במידע שממנו Copilot מפיק תשובות?

   מנהלי מערכת יכולים להשתמש בכלי ממשל נתונים כמו Microsoft Purview, תוויות רגישות, גישה מותנית והגדרות ברמת הדייר, כדי לציין אילו מקורות נתונים ואילו אפליקציות של Microsoft 365 זמינים ל-Copilot. באמצעות הגדרת הבקרות האלה, קביעת הרשאות נכונות ב-Microsoft Graph ובדיקת מקורות נתונים מרובים, מנהלים יכולים לוודא ש-Copilot מפיק תשובות רק מנתונים מתאימים, ולהימנע מחשיפת מידע מוגבל או כללי.

   האם Copilot שומר נתוני משתמשים או נתוני אימון, וכיצד Microsoft מגינה על הנתונים האלה?

   Microsoft מתארת הגנות שמונעות מ-Copilot ומ-Microsoft 365 Copilot להשתמש בתוכן לקוחות כדי לאמן את המודלים הבסיסיים, אלא אם כן ניתנה לכך הרשאה מפורשת. Microsoft מספקת התחייבויות חוזיות, בקרות אבטחה ופרטיות, ונספח הגנת מידע (DPA) לניהול האופן שבו מטופלים נתוני Microsoft 365 Copilot והנתונים הקיימים. עדכוני אבטחה וניטור מגינים נוספות על נתוני הארגון ועוזרים לוודא שהנתונים לא ידלפו בשוגג.

   איך משתמשים יכולים להשתמש ב-Microsoft 365 Copilot בבטחה במשימות פרודוקטיביות יומיומיות?

   משתמשים צריכים לפעול לפי מדיניות הארגון, לתייג ולסווג תוכן רגיש באמצעות Microsoft Purview, ולהשתמש ב-Microsoft 365 Copilot באפליקציות המאושרות של Microsoft 365. בעת שימוש ב-Copilot Chat או בסוכנים ב-Microsoft 365, יש להימנע משליחת סודות או מידע רגיש חיצוני, ולוודא את התוצרים לפני שיתוף. שימוש במשאבי Microsoft Learn והנחיות מצוות ה-IT מסייעים למשתמשים לאמץ שיטות עבודה מומלצות לאבטחה ולפרודוקטיביות בשירותי Microsoft 365.