Yapay zeka veri güvenliği, eski güvenlik modellerinin yetersiz kaldığı karmaşık bir alan haline geldi. Bu rehber, alıcıların keşiften mimari uyuma kadar dört aşamada yapay zeka risklerini doğru şekilde değerlendirmesini sağlıyor ve güvenlik ile üretkenlik arasında denge kurmanın önemini vurguluyor.
Etiket: DLP
Veri Sızıntılarını Felaket Öncesi Tespit Etmenin Yolları
Wiz Araştırma ekibinin ortaya çıkardığı DeepSeek veri tabanı sızıntısı, veri güvenliğinin önemini bir kez daha gösterdi. Kasıtlı veya kasıtsız birçok sızıntı vektörü bulunurken, en az ayrıcalık erişimi, DLP çözümleri ve kapsamlı eğitim gibi stratejilerle riskler azaltılabilir. Outpost24’ün CompassDRP aracı ise veri sızıntılarını tespit etmekte kritik rol oynuyor.
Veri Sızıntılarını Felaket Öncesi Tespit Etmenin Yolları
Wiz Araştırma ekibinin ortaya çıkardığı DeepSeek veri tabanı sızıntısı, veri güvenliğinin önemini bir kez daha gösterdi. Kasıtlı veya kasıtsız birçok sızıntı vektörü bulunurken, en az ayrıcalık erişimi, DLP çözümleri ve kapsamlı eğitim gibi stratejilerle riskler azaltılabilir. Outpost24’ün CompassDRP aracı ise veri sızıntılarını tespit etmekte kritik rol oynuyor.
Ağ Görünürlüğü ve Generatif AI: Fidelis NDR ile Veri Kaybı Önlemenin Yeni Boyutu
Fidelis NDR gibi ağ tabanlı veri kaybı önleme çözümleri, generatif yapay zeka kullanımını kapsamlı şekilde izleyerek güvenlik ve uyumluluğu artırıyor. URL tabanlı uyarılar, meta veri izleme ve dosya yükleme tespiti gibi yöntemlerle organizasyonlar, AI tabanlı riskleri etkin biçimde yönetebiliyor. Bu yaklaşımlar, güvenlik ekiplerine hızlı müdahale ve detaylı analiz imkanı sunarken, kullanıcıların AI teknolojilerinden faydalanmasını sürdürülebilir kılıyor.



