以資料血緣保護 Agentic Enterprise

企業在導入 Agentic AI 後，資料在多個系統與代理之間流動，導致傳統以應用程式為中心的資安架構失效。MIT Tech Review 指出，AI 安全的關鍵在於解決資料可見度問題，企業必須建立動態的資料血緣追蹤機制，才能確保資料在自動處理過程中的安全性與合規性。

一個具體的銷售場景顯示，銷售代表向 AI 代理查詢客戶定價，該代理從受限定價系統、內部通訊及封存報價單等多個來源提取資料。第二個代理隨後使用這些資料為銷售代表草擬提案，且整個過程中沒有任何人工檢查。當發現提案包含未經批准、機密及敏感資訊時，無人能追溯問題資料進入工作流的來源，也無法追蹤其如何在系統、檔案與代理之間擴散。

此案例說明 AI 治理需要快速且動態地演進。隨著更多企業在日常工作流程中使用 Agentic AI，他們意識到必須管理的不再是靜態檔案，而是持續被攝取、複製、摘要、轉換、重複使用並重新分發的移動且碎片化的資料。AI 安全並非工具問題，而是資料可見度問題。因此，僅建立在應用程式、系統、網路或端點上的傳統安全方法已不再足夠。要在規模上保護 Agentic AI，必須理解資料的流動與變異過程。