数据安全正成为企业成功的必备要素,这主要是需求驱动的结果。随着智能AI的扩展,不当的数据分类和不受控的访问正使组织面临严重风险。
Proofpoint的数据战略首席负责人罗南·墨菲指出,企业内部的过度自信是问题的核心。他表示:"有时仅因数据被标记,人们就认为一切准确。但实际核查会发现,通常只有70%的数据分类正确,其余30%往往存在错误。"这些错误数据流入AI管道,使得大规模数据泄露或企业机密、重要监管内容丢失的风险日益迫近。
墨菲在RSAC 2026会议上强调,在引入AI之前,必须建立数据安全管理基础。考虑到数据的静态性、移动性和使用场景,其中每个类别都具有独特的暴露风险。当AI代理访问存储库并实时操作文档时,尤其需要谨慎对待。
他补充道:"如果企业能妥善处理数据,将加速其AI进程,并最终带来巨大的投资回报和成功。"在数据管理不稳固的情况下制定AI战略,犹如建于不稳定地基之上,只有扎实构建基础的企业才能在安全扩展AI时占据有利地位。


