用数据血缘保障智能体企业安全

随着企业将智能体 AI 引入日常工作流，AI 安全的核心已从工具问题转为数据可见性问题：数据被持续摄取、复制、摘要、转换和再分发，传统围绕应用、系统、网络和端点的安全方法已不够用。文章指出，大规模保障智能体 AI 安全需要理解数据如何流动，团队应建立数据血缘，以在人类、智能体及混合工作流中实现治理、问责与信任。