当 AI 遇上云安全

如今，AI 的发展加快，从写报告、画图，到搜索信息、自动化业务流程，AI 几乎已经渗透进企业的每个角落。

AI 带来了效率和创新，但同时也让企业法务部门越来越焦虑：数据都跑去哪里了？谁能看到？合规会不会出问题？这套系统到底安不安全？

根据《2025年度 AI 现状报告》，过去一年里，全国有75%的组织遭遇了至少一次 AI 相关的数据泄露。原因不是技术本身，而是员工无意中把敏感数据“喂”给了 AI——例如内部文件、客户资料、财务数据等。

当企业把数据大规模迁移到云端，又开始部署各种 AI 工具时，一个核心矛盾就出现了：

如何既享受 AI 的创新红利，又守住安全、合规和信任的底线？

我们尝试用通俗易懂的方式，讲清楚企业为何需要“AI 安全治理”，以及服务商、MSP、渠道伙伴如何帮助客户打造一个“安全可控、随时可审计”的 AI 环境。

PART 01

我们正在进入一个数据泄露几乎每天上新闻的时代。GDPR、NIS2 等国际法规不断更新，本地行业监管也越来越严格。企业一边担心落后于 AI 浪潮，一边又担心安全风险。

尤其是在部署 Microsoft Copilot 类 AI 助手时，企业常常忽略一个事实：AI 的能力来自于读取组织内部几乎所有可访问的数据。

如果权限没设好、共享太随意、历史文件堆积如山、敏感文件藏在各个角落，那么 AI 可能无意中“暴露”本不该暴露的信息。

难怪有 86% 的组织因为安全或数据问题而推迟 AI 部署长达一年。

说到底，很多企业不是技术上做不到，而是 “数据还没准备好，治理没跟上”。

为了既能用好 AI，又不踩安全雷区，越来越多企业开始寻找外部合作伙伴（MSP、渠道伙伴等）提供以下三类能力。这三类能力也正成为 AI 时代最重要的新型 IT 服务。

最大的风险往往来自“看不见”。
权限漂移、影子 IT、共享链条过长、历史文件堆积——这些问题在日常操作中难以发现，却可能在 AI 环境中被无限放大。

托管服务（Managed Services）能帮助企业做到：

● 实时监测敏感文件是否被过度共享

● 一旦发现异常访问立即报警

● 自动修复不安全配置

● 提供“合规即服务”（CaaS），让治理成为持续动作而非一次性项目

这类服务可以让企业从“事后填坑”转向“提前预防”。

AI工具强大到可以读取整个数字环境中的信息，因此企业必须先把环境治理到位。

关键动作包括：

● 清理冗余（ROT）数据

● 为文件打上敏感度标签

● 建立标准统一的命名与分类

● 自动化生命周期管理

● 实施访问控制、数据防泄漏（DLP）策略

● 强化统一的工作区治理

更关键的一点是——必须做好审计准备。

如今，先进的自动化审计工具可以：

● 一键展示“谁在什么时间访问了什么”

● 自动生成审计报告

● 极大减少手工整理证据的时间

对于合规要求高、审计压力大的企业，这几乎是救命神器。

技术解决不了所有问题，AI 的落地靠的是“策略 + 治理”。

DSPM（数据安全态势管理）成为近两年最重要的安全趋势，它强调：

● 敏感数据在哪里

● 谁在访问

● 数据是否被正确分类

● 使用方式是否安全

合作伙伴能帮企业做：

● AI 准备度评估

● 数据风险差距分析

● 治理与安全策略制定

● 用户行为和权限优化

● 分阶段的 AI 部署路线图

● 风险监测和变更管理

这能让企业避免“一键开通 AI”，却在几个月后陷入数据泄露危机的尴尬局面。

PART 03

企业想真正用好 AI，可以按照下面这套落地路径推进：

AI 时代最稀缺的不是算法，

而是“信任”