Zastosowanie zasad Zero Trust we wdrożeniu Copilota

By Mirko Peters · 2026-08-13

Witamy ponownie w blogu towarzyszącym podcastowi! Gdy organizacje ścigają się we wdrażaniu generatywnej sztucznej inteligencji, narzędzia takie jak Microsoft 365 Copilot fundamentalnie s…

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

Witamy ponownie w towarzyszącym podcastowi blogu! Gdy organizacje ścigają się, by wdrażać generatywną sztuczną inteligencję, narzędzia takie jak Microsoft 365 Copilot zasadniczo zmieniły sposób, w jaki pracujemy z danymi w miejscu pracy. Odblokowanie tej bezprecedensowej produktywności wymaga jednak radykalnego przemyślenia sposobu zabezpieczania naszych środowisk cyfrowych. W tym wpisie rozwijamy naszą niedawną rozmowę i pokazujemy, jak fundamentalne ramy bezpieczeństwa mogą chronić wdrożenie AI. Aby zagłębić się w te zagadnienia z ekspertem branżowym, koniecznie posłuchaj powiązanego odcinka: Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft].

Wprowadzenie do Zero Trust i wdrożeń Copilota

Kiedy wprowadzasz asystenta AI do swojej dzierżawy, w praktyce dajesz zautomatyzowanemu agentowi dostęp konwersacyjny do wszystkiego, co widzą Twoi użytkownicy. Bez odpowiednich barier ochronnych wrodzona moc generatywnej AI może szybko stać się obciążeniem, ujawniając nadmiernie udostępnione pliki, luki w starych uprawnieniach oraz wrażliwe dane osobom nieuprawnionym. Właśnie tutaj model bezpieczeństwa Zero Trust staje się koniecznością. Zamiast domyślnie ufać wszystkiemu wewnątrz sieci firmowej, Zero Trust zmusza nas do ciągłego weryfikowania każdej transakcji, ograniczania dostępu do absolutnego minimum niezbędnego do pracy oraz działania przy stałym założeniu, że naruszenie bezpieczeństwa może nastąpić w każdej chwili. Zastosowanie tych ram do wdrożenia Microsoft 365 Copilot sprawia, że innowacje nigdy nie wyprzedzą bezpieczeństwa.

Podstawowe zasady: jawna weryfikacja, minimalne uprawnienia i założenie naruszenia

Aby skutecznie zabezpieczyć środowisko pracy wspierane przez AI, musisz oprzeć swoją strategię na trzech filarach Zero Trust:

• Jawna weryfikacja: Zawsze uwierzytelniaj i autoryzuj na podstawie wszystkich dostępnych punktów danych, w tym tożsamości użytkownika, lokalizacji, kondycji urządzenia, usługi lub obciążenia, klasyfikacji danych oraz anomalii. W kontekście Copilota oznacza to, że zarówno użytkownik wprowadzający polecenie do AI, jak i źródła danych, do których to polecenie się odwołuje, muszą być ściśle uwierzytelnione i zweryfikowane.
• Dostęp z minimalnymi uprawnieniami: Ograniczaj dostęp użytkowników za pomocą modeli Just-In-Time (JIT) i Just-Enough-Access (JEA), adaptacyjnych zasad opartych na ryzyku oraz ochrony danych. W przypadku Copilota ta zasada jest kluczowa, ponieważ AI dziedziczy uprawnienia użytkownika. Jeśli użytkownicy mają nadmierne uprawnienia, Copilot chętnie zestawi i wyświetli dane, do których technicznie nie powinni mieć dostępu w tradycyjnym wyszukiwaniu plików.
• Założenie naruszenia: Minimalizuj zasięg potencjalnej szkody, segmentując dostęp według sieci, użytkownika, urządzeń i świadomości aplikacji. Szyfruj end-to-end i wykorzystuj analitykę, aby zyskać widoczność, wykrywać zagrożenia i stale wzmacniać obronę. Wdrażając AI, musisz zakładać, że wrażliwe zapytania lub złośliwe ataki typu prompt injection będą się zdarzać, dlatego potrzebne są solidne mechanizmy monitorowania i audytu, które pozwolą natychmiast wychwycić i ograniczyć anomalie.

Zagrożenia związane z AI w erze generatywnej sztucznej inteligencji

Wprowadzenie narzędzi generatywnej AI do ekosystemu przedsiębiorstwa rodzi unikalny zestaw wyzwań bezpieczeństwa, z którymi tradycyjne granice bezpieczeństwa nigdy nie były projektowane. Zrozumienie tych zagrożeń to pierwszy krok do zbudowania skutecznej strategii ograniczania ryzyka.

Zagrożenia dla bezpieczeństwa danych stoją na czele obaw liderów przedsiębiorstw. Nadmierne przydzielanie uprawnień jest powszechne w większości środowisk chmurowych, przez co krytyczne dla biznesu pliki są narażone na ujawnienie. Gdy użytkownicy korzystają z asystentów AI, słabo zabezpieczone repozytorium dokumentów może sprawić, że wrażliwe dokumenty kadrowe, arkusze finansowe lub zastrzeżony kod źródłowy zostaną podsumowane i przedstawione w swobodnym interfejsie czatu. Ponadto wyciek danych może nastąpić w wyniku nieprawidłowych integracji API, niemonitorowanego nieautoryzowanego użycia AI (shadow AI) lub zaawansowanych ataków prompt injection, zaprojektowanych tak, aby oszukać model i skłonić go do obejścia filtrów bezpieczeństwa.

Wyzwania związane z zgodnością wzmacniają te ryzyka techniczne. Organizacje podlegają ścisłym regionalnym i branżowym regulacjom dotyczącym prywatności danych, miejsca ich przechowywania oraz etycznego wykorzystania AI. Generatywna AI przetwarza w czasie rzeczywistym ogromne ilości danych nieustrukturyzowanych, przez co bez specjalistycznych narzędzi bardzo trudno utrzymać przejrzysty ślad audytowy. Dodatkowo ryzyko wewnętrzne rośnie wykładniczo: pracownik może nieumyślnie wkleić poufną własność intelektualną do zewnętrznego promptu AI albo nadmiernie uprzywilejowany autonomiczny agent może zmodyfikować wrażliwe dokumenty operacyjne bez odpowiedniego nadzoru człowieka.

Najważniejsze funkcje Microsoft Purview w zabezpieczaniu AI

Na szczęście nie musisz mierzyć się z tymi złożonymi wyzwaniami bez ochrony. Microsoft Purview jest kompleksową, zunifikowaną platformą zarządzania danymi, zaprojektowaną tak, aby pomagać organizacjom odkrywać, chronić i zarządzać swoimi zasobami danych w środowiskach wielochmurowych.

Sercem możliwości Purview w zakresie zabezpieczania AI są etykiety poufności. Pozwalają one klasyfikować dokumenty, wiadomości e-mail i czaty na podstawie ich wpływu na działalność biznesową oraz poziomu poufności. Gdy zintegrujesz Purview z Microsoft 365 Copilot, AI będzie respektować te etykiety. Jeśli dokument zostanie oznaczony jako bardzo poufny, Copilot przejmie ustawienia ochrony, uniemożliwiając ujawnienie lub podsumowanie treści użytkownikom bez uprawnień.

Zapobieganie utracie danych (DLP) to kolejny kluczowy element. Zasady DLP w Purview monitorują treści w czasie rzeczywistym w usługach Microsoft 365. Jeśli użytkownik spróbuje wprowadzić ograniczone dane do promptu Copilot albo Copilot wygeneruje wynik zawierający poufne informacje, naruszające zasady organizacji, system może natychmiast zablokować tę czynność. Wraz z solidnym zarządzaniem cyklem życia danych, rejestrowaniem zdarzeń audytu i możliwościami eDiscovery Purview zapewnia organizacji pełną widoczność i kontrolę nad interakcjami z AI.

Konfigurowanie Microsoft Purview pod kątem zabezpieczeń Copilot

Wdrożenie teorii w praktyce wymaga uporządkowanego podejścia do konfiguracji środowiska Microsoft Purview. Poprawne wdrożenie tych mechanizmów kontroli sprawia, że wdrożenie Copilot będzie bezpieczne i zgodne z przepisami od pierwszego dnia.

Zacznij od włączenia etykiet poufności w repozytoriach SharePoint i OneDrive. Bez tego podstawowego kroku Copilot może uzyskać dostęp do zaszyfrowanych lub poufnych plików, które nie mają odpowiedniej klasyfikacji w metadanych. Następnie skorzystaj z funkcji Data Security Posture Management (DSPM) dla AI, aby automatycznie wykrywać niezarządzane wrażliwe dane i stosować rekomendacje zgodności jednym kliknięciem. Skonfiguruj solidne zasady DLP, które będą monitorować firmowe środowiska czatów i blokować nieautoryzowane przesyłanie danych regulowanych.

Monitorowanie jest równie istotne. Korzystaj z Panelu Copilot i dzienników audytu Purview, aby śledzić wskaźniki adopcji przez użytkowników, historię promptów oraz zdarzenia dostępu do danych. Narzędzia te dostarczają kluczowej telemetrii, która pomaga zespołom bezpieczeństwa wykrywać anomalie, badać potencjalne ryzyko wewnętrzne i z czasem udoskonalać zasady zarządzania. Na koniec uzupełnij techniczną konfigurację o kompleksowy program szkoleń i uświadamiania użytkowników. Edukacja pracowników w zakresie bezpiecznego formułowania promptów, zagrożeń związanych z nieautoryzowanym wykorzystaniem AI (shadow AI) oraz znaczenia odpowiedzialnego postępowania z wrażliwymi danymi buduje w organizacji kulturę opartą na bezpieczeństwie.

Przykłady z życia: Microsoft Purview w działaniu

Organizacje z różnych branż już wykorzystują Microsoft Purview, aby zabezpieczać swoje wdrożenia AI i chronić krytyczne zasoby. W sektorze usług finansowych instytucje takie jak British Columbia Investment Management Corporation (BCI) stosują architektury Zero Trust wraz z narzędziami Purview do ochrony danych i audytu, aby łączyć szybkie innowacje technologiczne ze ścisłą zgodnością z przepisami.

W ochronie zdrowia organizacje muszą chronić chronione informacje zdrowotne (PHI) zgodnie z rygorystycznymi ramami, takimi jak HIPAA. Dzięki integracji Microsoft Purview z Copilot placówki medyczne mogą automatycznie klasyfikować dane pacjentów, usprawniać raportowanie zgodności i zapewniać, że narzędzia AI udostępniają wyłącznie autoryzowane dokumentacje medyczne. Podobnie przedsiębiorstwa produkcyjne wykorzystują Purview do ochrony cennej własności intelektualnej, takiej jak projekty CAD czy wzory inżynierskie, stosując rygorystyczną segmentację danych, uwierzytelnianie wieloskładnikowe oraz zautomatyzowane zasady DLP, które uniemożliwiają indeksowanie lub ujawnienie zastrzeżonych plików przez modele generatywnej AI.

Najlepsze praktyki ciągłego zarządzania AI

Zabezpieczenie wdrożenia Copilota nie jest jednorazowym projektem, lecz stałym zobowiązaniem operacyjnym. Aby utrzymać wysoki poziom bezpieczeństwa w miarę rozwoju wykorzystania AI, stosuj te podstawowe najlepsze praktyki:

• Regularne przeglądy zasad: Krajobraz technologiczny i zagrożeń zmienia się szybko. Zaplanuj kwartalne przeglądy etykiet poufności, reguł DLP i zasad dostępu z udziałem zespołów międzyfunkcyjnych, w których skład wchodzą przedstawiciele działów IT, bezpieczeństwa, prawnego i biznesowych.
• Współpraca między zespołami: Zlikwiduj silosy w organizacji. Zadbaj o to, aby specjaliści ds. bezpieczeństwa, osoby odpowiedzialne za zgodność i administratorzy AI współpracowali przy tworzeniu spójnych ram zarządzania danymi obejmujących wszystkie obciążenia Microsoft i środowiska wielochmurowe.
• Automatyzacja zarządzania ryzykiem: Wszędzie tam, gdzie to możliwe, polegaj na automatyzacji. Stosuj monitorowanie w czasie rzeczywistym, automatyczne egzekwowanie zasad oraz zarządzanie stanem bezpieczeństwa oparte na AI, aby wykrywać nadmierne udostępnianie i natychmiast ograniczać ryzyko, bez polegania wyłącznie na interwencji ręcznej.

Często zadawane pytania

W jaki sposób Microsoft Purview pomaga zabezpieczyć Copilota?

Microsoft Purview zapewnia ujednolicone wykrywanie danych, klasyfikację oraz mechanizmy ochrony. Dzięki stosowaniu etykiet poufności i zasad Data Loss Prevention (DLP) działających w czasie rzeczywistym Purview gwarantuje, że Copilot respektuje granice bezpieczeństwa organizacji i uzyskuje dostęp wyłącznie do danych, które użytkownik jest wyraźnie upoważniony zobaczyć.

Czy mogę monitorować aktywność Copilota za pomocą Microsoft Purview?

Tak. Purview oferuje rozbudowane możliwości audytu, kompleksowe dzienniki aktywności oraz dedykowane pulpity analityczne, które pozwalają zespołom bezpieczeństwa śledzić interakcje z Copilotem, historię promptów, zdarzenia dostępu do danych oraz wskaźniki adopcji.

Jakie rodzaje danych można chronić etykietami poufności?

Etykiety poufności można stosować do wielu rodzajów zasobów, w tym dokumentów Word, arkuszy Excel, prezentacji PowerPoint, wiadomości e-mail, czatów w usłudze Microsoft Teams oraz plików przechowywanych w usługach SharePoint i OneDrive.

W jaki sposób zasady DLP współdziałają z Microsoft 365 Copilot?

Zasady DLP skanują treści w czasie rzeczywistym. Jeśli użytkownik spróbuje przetworzyć lub udostępnić za pośrednictwem Copilota poufne informacje, naruszając firmowe reguły zgodności, system może wstrzymać lub zablokować tę czynność, aby zapobiec przypadkowemu wyciekowi danych.

Czy szkolenie użytkowników jest niezbędne przy bezpiecznym wdrażaniu Copilota?

Zdecydowanie tak. Same mechanizmy techniczne nie zapobiegną błędom ludzkim. Regularne szkolenia dostosowane do ról pomagają pracownikom zrozumieć zagrożenia związane z prompt injection, shadow AI oraz prawidłowe postępowanie z danymi.

Wdrożenie zasad Zero Trust za pomocą Microsoft Purview to najskuteczniejszy sposób, aby wykorzystać przekształcającą moc generatywnej AI, jednocześnie zachowując bezpieczeństwo i zgodność danych firmowych. Łącząc jawną weryfikację, dostęp z najmniejszymi uprawnieniami oraz założenie, że naruszenie już nastąpiło, możesz zbudować odporny fundament dla nowoczesnej produktywności. Aby zgłębić ten temat i poznać opinie ekspertów na temat strategii wdrażania w praktyce, posłuchaj powiązanego odcinka Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft].