AI 도구로 인해 기업이 데이터 유출 위험에 처하게 됩니다.
2021년 이후 기업 내부자에 의한 데이터 침해, 손실, 도난이 매달 평균 28% 증가했습니다. 응답자의 85%에 따르면 이러한 추세는 향후 12개월 동안 지속될 것이라고 합니다.
불충분한 데이터 보호
99%의 기업이 데이터 보호 솔루션을 보유하고 있지만 사이버 보안 리더의 78%는 민감한 데이터가 여전히 손상되고 있음을 인정합니다. 오늘날의 위험은 AI와 GenAI, 직원의 업무 방식, 클라우드 애플리케이션의 확산으로 인해 점점 더 커지고 있기 때문에 응답자들은 리포지토리로 전송된 소스 코드(88%), 개인 클라우드 계정용 파일(87)에 대해 더 많이 알아야 한다고 답했습니다. %) 및 CRM 시스템 데이터 다운로드(90%).
요즘에는 데이터의 높은 이동성이 기업에 많은 편의를 제공합니다. 인공지능과 클라우드 기술의 지속적인 발전으로 직원 간의 연결, 혁신, 협업을 촉진하는 새로운 비즈니스 관행이 탄생했습니다. 그러나 이로 인해 소스 코드와 같은 중요한 기업 데이터가 유출되기 쉽습니다.
올해 이 연구는 대규모 언어 모델을 훈련하기 위해 데이터 세트가 기업을 넘어 확장되면서 AI가 제시하는 새로운 과제를 강조합니다. 또한 이제 금융 정보 및 연구 데이터 외에도 소스 코드가 보호해야 할 가장 중요한 데이터로 간주되고 있으며, 이는 대부분의 데이터 보호 도구가 가장 일반적인 소스 코드 유출을 감지하지 못하기 때문에 중요한 발견입니다.
민감한 데이터에 대한 AI의 영향을 우려하는 기업
설문조사에 따르면 대다수의 응답자는 사이버 보안 팀의 기술이 부족하다고 믿고 있으며, 이로 인해 사이버 보안 리더는 인재 부족을 보완하기 위해 AI(83%) 및 GenAI(92%) 기술로 눈을 돌리게 되었습니다. . 그러나 보고서에서는 이러한 기술이 직원의 역할을 완전히 대체할 수 없으며 이러한 도구를 사용하면 데이터 손실 위험이 발생할 수 있다고 지적합니다.
사이버 보안 리더의 73%는 데이터 규정에 어느 정도 모호함이 있으며, 이는 기업이 새로운 데이터 보호법을 준수하는 데 어느 정도 불확실성을 초래할 수 있다고 말했습니다. 68%는 기업이 이러한 새로운 규정을 완전히 준수하는지에 대해 거의 확신하지 못했습니다. 또한 응답자의 98%는 데이터 보안 교육에 개선의 여지가 있다고 생각하며, 이는 직원의 데이터 보안 인식과 기술을 강화해야 함을 나타냅니다. 또한, 응답자의 44%는 빠르게 진화하는 사이버 위협과 기술 환경에 적응하기 위해 데이터 보안 분야를 완전히 개편해야 한다고 생각했습니다. 이러한 데이터 기반 설문조사에 따르면 대다수의 응답자는 회사의 민감한 데이터가 새로운 AI 기술의 영향을 점차적으로 받고 있다고 믿고 있습니다. 그 중 87%는 직원이 실수로 GenAI 시스템에 민감한 데이터를 입력하여 해당 데이터가 경쟁업체에 유출될 수 있다는 우려를 표명했습니다. 또한 응답자의 87%는 직원의 GenAI 정책 준수에 대한 우려를 표명했습니다. 이러한 결과는 데이터 보안에 대한 우려와 우려를 부각시켜 기업이 AI 기술을 사용하여 민감한 데이터가 손상되지 않도록 직원에 대한 교육 및 감독을 강화해야 함을 나타냅니다.
회사에서는 직원, 특히 Z세대와 밀레니얼 세대의 안전 위험을 우려하고 있습니다. 설문 조사에 따르면 기업에서는 데이터 보안 침해(61%), 회사 정보의 온라인 과잉 공유(60%), 회사 파일/데이터를 개인 계정/기기로 전송(62%)으로 인해 이러한 젊은 직원이 피싱 공격의 표적이 되는 것에 대해 더 걱정하고 있는 것으로 나타났습니다. ) %), GenAI 도구에 민감한 데이터를 입력하는 경우도 포함됩니다(58%). 이러한 행동으로 인해 기업은 데이터 유출 및 보안 위협에 직면할 수 있습니다. 따라서 기업은 이러한 잠재적 위험의 발생을 줄이기 위해 직원에 대한 보안 인식 교육을 강화해야 합니다.
설문조사에 따르면 응답자들은 일반적으로 가장 민감한 데이터를 쉽게 얻을 수 있기 때문에 기업 데이터 보안에 대한 가장 큰 위험은 고위 경영진(81%)과 이사회 구성원(71%)에게서 발생한다고 믿고 있습니다. 이는 이들 그룹이 회사 데이터에 더 많이 액세스할 수 있으므로 데이터 보안에 더 큰 위협이 될 수 있음을 의미할 수 있습니다.
내부자 데이터 손실로 인해 시간과 비용이 낭비됩니다.
내부자 주도 데이터 위반, 손실 및 도난 사고는 재정적으로 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 사이버 보안 리더들은 사고로 인해 기업에 평균 미화 1,500만 달러의 손실이 발생할 것으로 추산하고 있습니다. 내부적으로 발생한 데이터 사고를 조사하는 데 하루 평균 3시간이 소요됩니다.
사이버 보안 리더의 72%는 해결되지 않은 내부 침입으로 인해 직장을 잃을 수 있다고 우려하고 있습니다. 조직은 효과적으로 대응하기 위해 데이터 보호 솔루션이 파일 콘텐츠 및 메타데이터 가시성에 대한 빠르고 쉬운 조사(42%)를 제공해야 한다고 믿습니다. 39%) 다른 기술 솔루션과 통합할 수 있어야 합니다(38%).
너무 늦기 전에 위험을 식별하고 해결하기 위해 기업이 데이터가 GenAI 도구에 복제되는 것을 확인할 수 있도록 더 큰 가시성이 필요합니다.
위 내용은 AI 도구로 인해 기업이 데이터 유출 위험에 처하게 됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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