智能体AI引入企业后，数据血缘成安全治理焦点

随着企业将智能体AI引入日常工作流，AI安全的核心问题从工具防护转向数据可见性：数据被持续摄取、复制、摘要、转换和再分发，传统围绕应用、系统、网络或终端的防护已不足以覆盖。 MIT Technology Review 的文章提出，企业需建立数据血缘，以便在人类、智能体及混合工作流中实现治理、问责与信任。文章称，这是应对上述数据流动风险的方式。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。