人工智能集成到日常工作流程中，暴露了传统数据安全实践中的重大漏洞。许多组织难以理解人工智能系统可以访问哪些数据，从而导致漏洞。当前的安全方法，如定期数据发现和静态访问控制，对于人工智能可以通过提示操纵或继承的权限快速暴露敏感信息的动态数据环境来说是不够的。必须转向对数据、访问和使用进行持续治理，以应对这些不断演变的风险。 AI
影响 人工智能集成需要从定期安全检查转向持续的数据治理，影响组织管理访问和保护敏感信息的方式。
排序理由 该集群讨论了人工智能对数据安全实践的影响，并推荐了新的方法，符合对行业趋势的评论的定义。
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Security teams need continuous visibility and governance that shows where sensitive data resides, who can access it and how it is being used.
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