למה תוויות רגישות סטטיות נכשלות בהטמעת Microsoft Copilot שלכם

By Mirko Peters · 2026-08-26

ברוכים השבים לבלוג! אם הארגון שלכם דומה למאות הארגונים האחרים שמטמיעים כלי בינה מלאכותית בימים אלה, סביר להניח שאתם חווים שילוב של התלהבות רבה וחשש עמום. עוזרי בינה מלאכותית מבטיחים לחולל מהפכה בפרודוקטיביות, לייעל את התקשורת ולהפוך ערימות של נתונים לא מובנים לתובנות ישימות בין לילה. אולם בזמן שארגונים ממהרים להעצים את הצוותים שלהם, משבר נסתר מתגבש מתחת לפני השטח של מערכת Microsoft 365. בפרק העמוק

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

ברוכים השבים לבלוג! אם הארגון שלכם דומה למאות הארגונים האחרים שמטמיעים כלי בינה מלאכותית בימים אלה, סביר להניח שאתם חווים שילוב של התלהבות רבה וחשש עמום. עוזרי בינה מלאכותית מבטיחים לחולל מהפכה בפרודוקטיביות, לייעל את התקשורת ולהפוך ערימות של נתונים לא מובנים לתובנות ישימות בין לילה. אולם בזמן שארגונים ממהרים להעצים את הצוותים שלהם, משבר נסתר מתגבש מתחת לפני השטח של מערכת Microsoft 365. בפרק העמוק הזה נבחן מדוע שיטות מסורתיות להגנת מידע קורסות תחת משקלה של הבינה המלאכותית היוצרת, נסקור את סיכוני האבטחה הממשיים שאתם מתמודדים מולם, ונציג אסטרטגיות מעשיות לאבטחת הסביבה שלכם לפני שיתרחש דליפת מידע הרסנית.

הדיון הזה מרחיב את הנושאים המרכזיים שעלו בפודקאסט שלנו. אם עדיין לא הספקתם להאזין, כדאי מאוד לשמוע את הפרק הקשור, Fix Sensitivity Labels and Data Silos for Microsoft Copilot, שבו אנחנו מפרקים את האמיתות הקשות של ממשל בינה מלאכותית מודרנית ומציגים תכנית עבודה להגנה על הדייר שלכם.

האם Microsoft Copilot מדליף מידע?

מה משמעות דליפת מידע

כשאנחנו מדברים על דליפת מידע בעידן הבינה המלאכותית, אנחנו לא מדברים רק על התקפות סייבר חיצוניות מסורתיות או על האקרים זדוניים שפורצים להיקף הארגוני. דליפת מידע מתרחשת כאשר מידע רגיש או סודי יוצא מהסביבה המיועדת לו עקב שיתוף בשוגג, הרשאות שהוגדרו בצורה שגויה או איחוד אוטומטי של נתונים. בכלים כמו Microsoft Copilot, הסיכון לחשיפת מידע גדל משמעותית, מכיוון שהמערכת יכולה לגשת, לסנתז ולסכם במהירות כמויות גדולות של מידע על פני כל סביבת Microsoft 365 שלכם, תוך שניות ספורות.

סיכוני דליפה נובעים לעתים קרובות מהרשאות יתר (over-permissioning), כלומר מצב שבו למשתמשים או ליישומים יש יותר גישה ממה שהם צריכים. לדוגמה, דוחות אבטחה אחרונים מצביעים על כך שיותר מ-3% ממידע עסקי רגיש שותף בכל הארגון ללא בדיקה נאותה. המשמעות היא שקבצים, הודעות דוא"ל או מסמכים סודיים עלולים להגיע לאנשים שלא אמורים לראות אותם.

כדי להבין לעומק את נוף האיומים, הנה כמה סוגים נפוצים של דליפות מידע שכדאי לכם לשים לב אליהם בארגון:

• הרשאות יתר וחשיפת מידע מופרזת: כאשר למשתמשים או ליישומים יש גישה רחבה, ניתן לחשוף בקלות מידע סודי לעמיתים שאינם מורשים.
• הזרקת פרומפטים ופריצת מגבלות (prompt injection ו-jailbreak): גורמים זדוניים או משתמשים חכמים עלולים להטעות את Copilot ולגרום לו לחשוף מידע מוגבל, על ידי עקיפת מנגנוני ההגנה של המערכת.
• הוצאת מידע דרך אפליקציות מחוברות ו-API: בקרות אינטגרציה חלשות עלולות לאפשר למידע רגיש לצאת מסביבות מאובטחות ולעבור לשירותים חיצוניים.
• פגיעויות אינטגרציה בכל המערכת האקולוגית של Microsoft 365: הגדרות שגויות עלולות ליצור נתיבים בלתי צפויים לדליפות, פנימיות או חיצוניות.
• פערי תאימות בסביבות מפוקחות: מדיניות שהוגדרה בצורה לקויה או שאינה מעודכנת עלולה להוביל להפרות רגולטוריות חמורות ולחבות ארגונית.

אירוע בולט שהתרחש לאחרונה המחיש בדיוק את הסיכונים הללו. בתחילת 2026, תקלה תוכנתית גרמה ל-Microsoft Copilot לעבד הודעות דוא"ל סודיות, כולל מזכרים משפטיים ומידע רפואי מוגן, אצל לקוחות ארגוניים שונים. למרות ש-Microsoft הגיבה במהירות ותיקנה את הפגיעות, האירוע הדליק נורות אזהרה חמורות אצל קציני תאימות ורשויות הגנת מידע ברחבי העולם, והוכיח שאפילו הפלטפורמות החזקות ביותר עלולות להיפגע מבאגים בלתי צפויים.

אי-הבנות נפוצות

משתמשים רבים ומנהלי IT מבינים בצורה שגויה את האופן שבו Microsoft Copilot מטפל במידע מאחורי הקלעים. מיתוס נפוץ הוא ש-Copilot שומר את הפרומפטים הארגוניים והתשובות שנוצרו במאגרי נתונים מרכזיים וחדשים, הנגישים ל-Microsoft או לדיירים אחרים. בפועל, Copilot מכבד את גבולות ההרשאות הקיימים שלכם ואינו יוצר מאגרי נתונים קבועים ונוספים עבור פרומפטים של משתמשים.

בואו נבהיר כמה מיתוסים ועובדות נוספים סביב הטמעת הבינה המלאכותית:

• מיתוס: Copilot משתף את נתוני הארגון הקנייניים שלך עם Microsoft לצורך אימון מודלי בסיס.
  עובדה: נתוני הלקוח מופרדים בקפדנות ואינם משמשים לאימון מודלי AI גלובליים ואינם נגישים לגורמים לא מורשים.
• מיתוס: Copilot פוגע מטבעו בפרטיות הנתונים של הארגון.
  עובדה: Microsoft משתמשת בהצפנה התואמת את התקנים המקובלים בתעשייה ופועלת לפי חוקי פרטיות גלובליים מחמירים כמו GDPR ו-HIPAA.
• מיתוס: בקרות גישה מסורתיות תמיד מונעות חשיפת נתונים כשמכניסים AI לתמונה.
  עובדה: הענקת הרשאות יתר ושיתופי קבצים ישנים מובילים לכך שלמשתמשים יש גישה למסמכים ששכחו שקיימים, ו-Copilot ימצא אותם בשמחה.
• מיתוס: Copilot שומר מידע על דייר בודד לעד.
  עובדה: פרומפטים, תשובות ונתונים תפעוליים זמניים מטופלים בהתאם להנחיות שמירה מחמירות ואינם מזהמים את המערכת האקולוגית הרחבה יותר.

הבנת הנקודות האלה עוזרת להפריד בין פחד למציאות, ומאפשרת לך לנהל סיכוני דליפת נתונים ממשיים במקום לרדוף אחרי איומי אבטחה דמיוניים.

סיכוני אבטחה ב-Microsoft Copilot

כשמכניסים את Microsoft Copilot לשגרת העבודה היומיומית, יש לקבל שהוא מאיץ את היעילות של כוח העבודה, אבל גם מגביר כל פגם אבטחה קיים בארכיטקטורת הנתונים שלכם. הסיכונים האלה עלולים להוביל לחשיפת מידע רגיש, לשיתוף יתר פנימי ולהפרות של דרישות ציות. חשוב לבחון מקרוב כיצד הענקת הרשאות יתר, הזרקת פרומפט ופערים ארכיטקטוניים מסכנים את הנתונים שלכם.

בעיות של הענקת הרשאות יתר

הענקת הרשאות יתר היא הגורם השקט שמפיל פריסות AI ארגוניות. היא מתרחשת כאשר משתמשים, חשבונות שירות או יישומי צד שלישי מחזיקים בהרשאות גישה רבות בהרבה ממה שתפקידם דורש. הענקת הרשאות רחבות באתרי SharePoint, בתיקיות OneDrive ובערוצים של Microsoft Teams מגדילה משמעותית את הסיכוי שמסמכים חסויים יוצגו לעיניים הלא נכונות. ארגונים רבים אינם מבצעים ביקורת סדירה של בקרות הגישה שלהם, וכתוצאה מכך מתפשט שיתוף יתר פנימי נרחב, שבו מידע רגיש עובר חופשי בין מחלקות.

הזרקת פרומפט ושיתוף יתר של נתונים

הזרקת פרומפט היא דאגה נוספת שצומחת במהירות בעולם ה-AI הgenerative. תוקפים, או אפילו עובדים סקרנים, יכולים לנסח פרומפטים מיוחדים שמטעים את מודל השפה להתעלם מהוראות הבטיחות שלו ולחשוף מידע שאמור להישאר פרטי. פרומפטים שאינם מובנים היטב עלולים לגרום ל-Copilot לאגד רשומות כספיות, קבצי משאבי אנוש או תקשורת של הנהלה לסיכום אחד, ולעקוף לחלוטין מחסומי צפייה מסורתיים.

• הזרקת פרומפט עלולה להוביל לפעולות לא מכוונות שחושפות מידע רגיש למשתמשים לא מורשים.
• פרומפטים שאינם מובנים היטב עלולים לחשוף בשוגג מידע רגיש, כגון תגמולי הנהלה או רשומות כוח אדם.
• סיכוני ציות צצים במהירות, שכן טכניקות הזרקת פרומפט עוקפות אמצעי אבטחה סטנדרטיים ועלולות להוביל להפרות רגולטוריות.

יש לאמן את הצוות לכתוב פרומפטים ברורים ומאובטחים, ולעקוב אחר האופן שבו Copilot מגיב לשאילתות מורכבות, במיוחד כשמטפלים במסמכים ארגוניים חסויים במיוחד.

אירועים אמיתיים

אירועים שהתרחשו לאחרונה הוכיחו בבירור כיצד כלי AI עלולים לחשוף מידע רגיש בשוגג כאשר מסגרת הממשל הבסיסית חלשה. הטבלה שלהלן מציגה כמה אירועים בולטים:

האירועים האלה מוכיחים שגם עם כלי אבטחה מתקדמים, ארגונים חייבים להישאר ערניים, לבצע בדיקות רציפות ולאכוף גבולות גישה מחמירים.

אתגרי ממשל נתונים

משבר הסילוס בעולם ה-AI השיתופי

אתם ניצבים בפני אתגרים חדשים לגמרי כשמפעילים כלי AI שיתופיים. הפלטפורמות האלה נועדו לשבור סילואים של מידע ולעודד עבודת צוות חוצת פונקציות, אבל בכך הן לעיתים יוצרות סיכוני אבטחה חדשים לחלוטין. עובדים יכולים לשאול את Copilot שאלות שחושפות אסטרטגיות ארגוניות רגישות, פרטי תגמול או תוכניות מיזוג, שעד כה היו נעולים במחלקות מבודדות.

להלן אתגרי הממשל המרכזיים שסביר שתיתקלו בהם:

1. סיווג נתונים לקוי וממשל לקוי גורמים לבלבול נרחב בשאלה מי צריך לקבל גישה למאגרים מסוימים.
2. התפשטות בלתי מנוהלת של סוכנים משמעותה שהמשתמשים עלולים לפרוס מספר סוכני AI ותוספים ללא פיקוח מרכזי.
3. היעדר ספרי הנחיות לתגובה לאירועים משאיר את צוותי ה-IT לא מוכנים לדליפות נתונים בלתי צפויות שמונעות על ידי AI.
4. הסלמת הרשאות באמצעות AI עלולה להעניק למשתמשים, בלי כוונה, תובנות שלא נועדו עבורם.
5. פערי ציות עלולים לחשוף את הארגון כולו לקנסות כספיים חמורים.
6. הכשרת משתמשים לקויה וניהול שינויים לקוי מעכבים את האימוץ ומגבירים התנהגות מסוכנת.

בענפים מפוקחים כמו שירותי בריאות ופיננסים, Copilot עלול בקלות לחשוף מידע רגיש בסיכומי צ'אט יומיומיים, ולהקשות מאוד על מעקב אחר מי צפה במה במהלך ביקורות פנימיות.

תוויות סטטיות מול בקרות דינמיות

ארגונים רבים נשענים במידה רבה על תוויות רגישות סטטיות כדי להגן על קניינם הרוחני. התוויות הללו מסמנות קבצים כ"סודי", "חסוי" או "פנימי", אך לבדן הן אינן עוצרות דליפות בפועל. אם לא תאכפו את התוויות הללו באמצעות בקרות אבטחה פעילות ותכניתיות, הן הופכות לפתקיות דיגיטליות בלבד, שמעניקות תחושת ביטחון כוזבת.

בקרות גישה דינמיות פועלות אחרת לגמרי. הן מתאימות את עצמן בזמן אמת על בסיס זהות המשתמש, תקינות המכשיר, מיקום וגורמי סיכון הקשריים. לדוגמה, תווית שמסמנת מסמך כ"סודי" צריכה להפעיל אוטומטית הצפנה חובה ולחסום הורדה כאשר הגישה מתבצעת ממכשיר אישי לא מנוהל. ללא אכיפה דינמית, תוויות סטטיות הן בגדר קישוט בלבד.

מדוע DLP מסורתי נכשל

כלי מניעת אובדן מידע (DLP) מסורתיים נבנו לסביבות פשוטות וסטטיות. הם מסתמכים על כללי regex קבועים ועל סריקת חתימות כדי לנטר דואר אלקטרוני והעברות קבצים. הכלים המיושנים הללו פשוט אינם יכולים לעמוד בקצב של אופיים הדינמי והבלתי מובנה של תהליכי עבודה מבוססי AI. ברגע שהנתונים שלכם נכנסים לצינור עיבוד של AI, פתרונות DLP מסורתיים מאבדים נראות ושליטה.

עליכם לאמץ חשיבה של אפס אמון בכל הדייר. יש לאמת תמיד כוונה מפורשת, להניח תרחיש של פריצה, ולעולם לא להניח שהגנות היקף מסורתיות יגינו על נתוני הענן שלכם.

ציות ו-Microsoft Copilot

סיכונים רגולטוריים

אתם ניצבים מול אתגרים רגולטוריים ייחודיים בעת פריסת Microsoft Copilot בתעשיות הכפופות למסגרות משפטיות מחמירות. אם Copilot ניגש למידע רפואי מוגן (PHI) או למידע מזהה אישי (PII), או חושף אותו, ייתכן שתפרו באופן מיידי רגולציות כמו HIPAA, GLBA או GDPR. הדבר עלול להוביל לקנסות כספיים אדירים ולחובת הודעה על הפרות. יתרה מכך, עליכם לנהל מסלולי ביקורת ברורים ובלתי ניתנים לשינוי של כל אינטראקציה עם הנתונים, כדי לעמוד בדרישות המבקרים בסקירות ציות.

טיפ: בדקו תמיד את הדרישות הרגולטוריות הספציפיות של הארגון לפני הפעלת תכונות Copilot ביחידות עסקיות רגישות.

סיכונים רגולטוריים נפוצים כוללים:

• חשיפת נתונים לא מורשית שמפעילה חקירות משפטיות רשמיות.
• מסלולי ביקורת לקויים שהופכים הוכחת ציות במהלך סקירות תקופתיות לכמעט בלתי אפשרית.
• שימוש בלתי מבוקר של עובדים בכלי AI שמוביל לשגיאות תהליכיות המפרות תקני תעשייה.

חששות משפטיים ופרטיות

חוקי פרטיות נתונים קובעים גבולות מחמירים לאופן שבו אתם אוספים, מעבדים ושומרים מידע רגיש. פריסת Copilot שלכם חייבת להתיישר בצורה חלקה עם חוקים אלה.

Microsoft פועלת כמעבד נתונים מחמיר בהתאם להסכמי ארגון, והארגון שומר על בעלות מלאה ושליטה מלאה על נכסי המידע שלו.

הגנה על קניין רוחני

הקניין הרוחני הוא עמוד השדרה של העסק שלכם. עליכם לקבוע הנחיות ברורות מאוד בנוגע לבעלות, לזכויות שימוש ולזכויות יוצרים לכל תוכן שנוצר או מסוכם על ידי Copilot. יש להטמיע הצפנה חזקה, אחסון מאובטח ואכיפת מדיניות קפדנית כדי לשמור על סודות מסחריים מחוץ להישג ידם של הגורמים הלא נכונים.

תיקון ומניעה של דליפות מידע

סקירת הרשאות של Copilot

יש להתחיל את מסע הטיפול בדליפות בביקורת יסודית וניקוי של ההרשאות בכל הדייר של Microsoft 365. דליפות רבות מתרחשות פשוט משום שמשתמשים שומרים על גישה לתיקיות של פרויקטים ישנים שנים לאחר שהחליפו תפקיד. בצעו את השלבים הבאים כדי לסגור את הסביבה שלכם:

1. בדקו ונקו הרשאות ב-SharePoint, ב-OneDrive וב-Teams. ודאו ש-Copilot מציג רק תוכן מאושר ועדכני.
2. תזמנו סקירות קבועות ואוטומטיות של הרשאות קבצים וחברויות בקבוצות כדי לחסל גישה מיושנת.
3. בצעו ביקורת של הדייר לזיהוי הרשאות מוגזמות, עם סריקה ספציפית של קישורי שיתוף רחבים והרשאות מורשות בירושה.
4. הדריכו את העובדים לגבי הסיכונים שבהנדסת פרומפטים ולגבי נהלים בטוחים לטיפול בנתונים.
5. נטרו את דפוסי הגישה ל-Microsoft Graph API כדי לזהות התנהגות חריגה של איסוף נתונים.
6. הפעילו פיילוט מבוקר עם מחלקה קטנה ובעלת נטייה טכנולוגית לפני הפריסה בכל הדייר.
7. שלבו אימות בהשתתפות אדם (human-in-the-loop) בתהליכי עבודה אוטומטיים בעלי סיכון גבוה.
8. הגדירו אבני דרך ברורות של "להמשיך / לא להמשיך" לכל שלב באסטרטגיית הפריסה של ה-AI.

מיפוי וסיווג של מידע רגיש

לפני שתפעילו את Copilot בכל הארגון, עליכם להיות בהירים לגמרי לגבי המקומות שבהם נמצא המידע הרגיש שלכם. מיפוי מקיף של נתונים וסיווגם מהווים את הבסיס של פריסת AI מאובטחת.

• השתמשו ב-Microsoft Purview כדי לגלות, למפות ולסווג אוטומטית מידע רגיש על בסיס תוויות רגישות הניתנות להתאמה אישית.
• החילו מדיניות תיוג אוטומטית כדי להבטיח כיסוי אחיד בכל מאגרי האחסון בענן.
• הפעילו מדיניות DLP מתקדמת המותאמת במיוחד לפרומפטים ולתשובות של AI, כדי להגביל אחזור של נתונים לא מורשה.
• סקרו תוויות אבטחה ברמת הקונטיינר ב-Microsoft Teams ובאתרי SharePoint.

יישום בקרות גישה דינמיות

הסתמכות אך ורק על תוויות סטטיות היא מתכון לאסון. עליכם ליישם בקרות גישה דינמיות שמסתגלות בזמן אמת לשינויים בהתנהגות המשתמשים, במצב המכשירים ובאינדיקטורים לסיכון.

• אכפו הגבלות מחמירות על בסיס מכשיר, וחסמו את הגישה של Copilot ממכשירים אישיים לא מנוהלים.
• השתמשו באנליטיקה התנהגותית כדי לזהות באופן מיידי דפוסי גישה חריגים לנתונים.
• הגדירו מדיניות גישה מבוססת זמן ומיקום עבור קניין רוחני רגיש במיוחד.
• בצעו סקירות גישה מתמשכות בהתאם לעיקרון של הרשאות מינימליות.

על ידי מעבר לאכיפה דינמית, תצמצמו משמעותית את משטח התקיפה ותבטיחו שהנתונים שלכם יישארו מאובטחים גם כאשר הרגלי העובדים משתנים.

ניטור רציף והתראות

אבטחה אינה פרויקט חד-פעמי; היא מחויבות תפעולית מתמשכת. עליכם להקים מנגנוני ניטור רציפים כדי לעקוב בזמן אמת אחר האופן שבו Copilot מתקשר עם נכסי הארגון הרגישים ביותר שלכם.

הגדרת אמצעי הגנה אוטומטיים אלה מבטיחה שאירועי אבטחה פוטנציאליים יוטרלו לפני שיתפתחו לפריצות נתונים בהיקף מלא.

עדכון מדיניות והדרכה

מדיניות האבטחה שלכם לא יכולה להישאר סטטית בזמן שהטכנולוגיה מתפתחת במהירות הבזק. קבעו מחזור קבוע לסקירה ועדכון של תיעוד הממשל שלכם, ולצד העדכונים הללו הטמיעו תוכניות הדרכה מעניינות ומתמשכות לעובדים.

• עדכנו מדיניות שימוש מקובל אחת לרבעון כדי להתחשב בתכונות AI חדשות ובעדכוני פלטפורמה.
• קיימו מפגשי הדרכה חובה לכל העובדים שמתמקדים באבטחת פרומפטים ובהיגיינת נתונים.
• הטמיעו תזכורות לציות ישירות בתהליכי ההטמעה (onboarding) של משתמשים.

ממשל נתונים פרואקטיבי ל-AI

גישה פרואקטיבית לממשל AI מאפשרת לכם להקדים איומים מתפתחים תוך מיצוי היתרונות הפרודוקטיביים המדהימים של Microsoft Copilot. על ידי שילוב של בקרות טכניות מתקדמות עם תרבות אבטחה חזקה, תבנו חוסן ארגוני שמגן על נכסי הנתונים שלכם מפני סיכונים עתידיים.

פיקוח מתמשך וביקורות

פיקוח קבוע מבטיח שכללי האבטחה נשמרים בפעילות היומיומית. השתמשו בדוחות של מנהל הציות של Microsoft Purview, סקרו יומני ביקורת באופן קבוע, ושמרו על לוח זמנים קפדני לביקורות גישה פנימיות.

התאמה להתפתחות הבינה המלאכותית

בינה מלאכותית תמשיך להתקדם במהירות, ותביא עימה יכולות חדשות וגם וקטורי איום חדשים. מסגרת הממשל שלכם חייבת להישאר גמישה, ולהסתגל לשימושים עסקיים חדשים, למסגרות רגולטוריות מתפתחות ולצרכים ארגוניים משתנים לאורך זמן.

כשתיישמו את האסטרטגיות המקיפות הללו בפועל, תוכלו לנווט בהצלחה במורכבות של בינה מלאכותית ארגונית מודרנית, להגן על קניין רוחני רגיש, ולמצות בביטחון את מלוא הפוטנציאל של Microsoft 365 Copilot.

אם תתעלמו מדליפות נתונים מ-Microsoft Copilot, תימצאו מול סיכונים דחופים. כדי למנוע פריצת אבטחה, בצעו את הצעדים המיידיים הבאים:

1. עדכנו ואבטחו את כל נקודות הקצה של Microsoft 365, ופקחו על פעילות חריגה.
2. בדקו את ההרשאות הקיימות, וצמצמו את הגישה ל-Copilot לאנשים הנחוצים באמת בלבד.
3. הכשירו את הצוות שלכם לעומק בנושא סיכוני הבינה המלאכותית, אבטחת פרומפטים ושיטות טיפול בטוח בנתונים.

תנו עדיפות לממשל דינמי והקשרי. היו ערניים לאופן שבו Microsoft ו-Copilot מתפתחים, והפכו את הגנת נתוני הארגון לעדיפות התפעולית העליונה שלכם.

שאלות נפוצות

מה הגורם המרכזי לדליפות נתונים ב-Microsoft Copilot?

דליפות נתונים מתרחשות בעיקר כאשר משתמשים או אפליקציות מחזיקים בהרשאות רחבות מדי. מכיוון ש-Copilot מכבד בקרות גישה קיימות, תיקיות שיתוף לא מנוטרות והרשאות מדור קודם מאפשרים ל-AI להציג מידע רגיש למשתמשים לא מורשים.

האם Copilot יכול לגשת לכל הקבצים שלי ב-Microsoft 365?

לא. Copilot מתקשר רק עם קבצים ומסמכים שלמשתמש השואל כבר יש הרשאת צפייה מפורשת בהם. הוא אינו עוקף את רשימות הבקרה על הגישה הבסיסיות.

איך אדע אם Copilot חשף מידע רגיש?

בדקו את יומני הביקורת המאוחדים שלכם בפורטל הציות של Microsoft Purview. חפשו עליות חריגות בגישה, אירועי שיתוף קבצים לא צפויים, והגדירו התראות אוטומטיות לשאילתות בסיכון גבוה.

האם Copilot משתמש בנתונים שלי כדי לאמן את מודלי ה-AI שלו?

לא. נתוני הארגון שלכם, הפרומפטים והתשובות שנוצרו נשארים בתוך גבולות הדייר שלכם בלבד, ואינם משמשים לעולם לאימון מודלי בינה מלאכותית בסיסיים.

אילו צעדים עליי לנקוט לפני הפעלת Copilot?

• גלו, מפו וסווגו את כל נתוני הארגון הרגישים.
• בדקו ותקנו תיקיות שיתוף קיימות עם הרשאות מוגזמות.
• הטמיעו בקרות גישה דינמיות ותוויות רגישות של Purview.
• הדריכו את העובדים שלכם בשיטות עבודה בטוחות עם בינה מלאכותית.

איך אפשר למנוע מ-Copilot לשתף מידע סודי?

השתמשו בתוויות רגישות של Microsoft Purview, במדיניות חזקה של מניעת אובדן נתונים (DLP), ובבקרות גישה מותנית דינמיות כדי להגביל את מה שה-AI יכול לקרוא ולסכם.

האם Copilot בטוח לתעשיות מפוקחות כמו בריאות או פיננסים?

כן, בתנאי שהוא מוגדר נכון. ארגונים מפוקחים חייבים להגדיר גבולות ציות מחמירים, מסגרות ממשל נתונים וניטור רציף לפני ההטמעה.

מה עליי לעשות אם אני חושד בדליפת נתונים?

פעלו מיד. בטלו את הגישה לחשבונות שנפגעו, בדקו את יומני הביקורת כדי לקבוע את היקף החשיפה, הפעילו את תוכנית תגובה לאירועים שלכם, והודיעו לצוותי הציות הפנימיים.

🎧 האזינו לפרק הזה

מעוניינים בהסבר מעשי על Fix Sensitivity Labels and Data Silos for Microsoft Copilot? הפרק הזה מפרק את הנושא בשפה ברורה ומראה מדוע הוא חשוב עבור Microsoft 365, Azure, Power Platform, אבטחה, בינה מלאכותית ועבודה מודרנית.

האזינו לפרק הזה אם תרצו:

• להבין את המושגים המרכזיים שמאחורי Fix Sensitivity Labels and Data Silos for Microsoft Copilot
• לראות כיצד הנושא משתלב במערכת הטכנולוגיות הרחבה של Microsoft
• ללמוד היכן הוא עשוי ליצור ערך מעשי לארגון שלכם

ייתכן שתהנו גם מהפרקים הקשורים הבאים של M365 FM:

• תיקון איכות הנתונים וסיכוני הדליפה ב-Microsoft 365 Copilot
• תיקון 10 בעיות נתונים שמחלישות את Microsoft Copilot
• ממשל Microsoft Copilot בלי לחכות לנתונים מושלמים
• מדוע סוכני Microsoft Copilot נכשלים ואיך לתקן אותם
• תיקון נתונים שגויים במקור באמצעות חוזי T-SQL

גלו עוד שיחות מעשיות על Microsoft ב-M365 FM.