סוף התיוג הידני: סיווג נתונים בבינה מלאכותית בזמן אמת ב-Microsoft Purview

בארגון ממוצע שיעור האימוץ של תיוג ידני עומד על 30 % בלבד, כך ש-70 % מהקניין הרוחני נשארים כמעט בלתי נראים לכלי האבטחה. הפרק מראה איך לעבור ב-Microsoft Purview מתיוג בידי המשתמשים לממשל אוטונומי, שבו בינה מלאכותית מסווגת נתונים בזמן אמת, במהירות זרם הנתונים.

▶ סוף התיוג הידני: סיווג נתונים בבינה מלאכותית בזמן אמת ב-Microsoft Purview (דיבוב AI)

מה תלמדו:

1. למה תיוג ידני נכשל: חיכוך, עומס החלטות ותבניות regex עיוורות להקשר – והפער שמאחורי עלות ממוצעת של 4.8 מיליון דולר לכל דליפת נתונים (לפי IBM)
2. מנוע הסקה של LLM בזמן אמת כשכבה מבנית בין זרמי הנתונים הגולמיים ל-Purview Data Map – עם כוונון עדין יעיל-פרמטרים (PEFT) וציוני F1 של 0.97
3. פער ההשהיה: החלת תוויות דרך Graph API נמשכת מדקות ועד 24 שעות – איך סוכן שומר בקצה הרשת סוגר את חלון הפגיעות לפני Copilot ושומר על TTFT מתחת ל-500 אלפיות שנייה
4. הכלכלה: אירוח עצמי במקום אסימוני API בענן עם חיסכון של פי חמישה, GPU יחיד מסוג Nvidia A100/H100 לארגון בינוני והעלויות הנסתרות של הכוונון העדין
5. סיכונים חדשים ומפת דרכים ל-90 יום: סחף מודל וסחף מושגים, הזרקת פרומפטים וסוכן שומר משני, מצב ביקורת, מודל היברידי, היקפים אדפטיביים ואימון מחדש עם אדם בלולאה

פרק זה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של סרטון ההסבר המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.