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AvePoint
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AI信任差距因数据治理困境阻碍企业采用
由于数据治理不足而非模型准确性，组织在AI采用方面面临信任差距。依赖外部AI提供商进行安全和治理会带来结构性风险，因为先进的AI代理可能会暴露未受管理的内部数据。真正的AI信任必须通过强大的数据治理和对AI堆栈的所有权在内部建立，而不是依赖第三方保障。
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AI代理面临日益增长的提示注入威胁；数据而非工具是关键
一份最新报告表明，提示注入是 AI 系统面临的首要安全威胁，攻击量显著增加。绝大多数组织在过去一年中都经历了与代理相关的安全事件，这凸显了 AI 代理的部署与其安全测试之间存在差距。尽管行业正在努力推出红队测试框架以及 NIST 和 OWASP 等机构的指导，但核心挑战不在于工具，而在于数据。开发全面的攻击语料库、准确判断漏洞以及标记代理响应是关键的数据密集型任务，但往往资源不足。