原始來源CIO.inc
摘要
Check Point 2026 年研究指出，企业导入 AI 工具时，真正风险源于长期累积的过时存取权限，而非 AI 模型本身。AI 助手常继承员工原有的广泛资料读取权，一旦被恶意利用或意外泄漏，预设存取控制即放大损害。IBM 2025 年资料外泄成本报告显示，97% 的 AI 相关外泄涉及不当存取控管，63% 缺乏 AI 治理政策。Palo Alto Networks Unit 42 调查亦发现逾九成入侵与可避免的暴露漏洞有关。文章呼吁企业优先清理权限库存、建立 AI 专属治理框架，并将身份与存取管理（IAM）现代化，以应对 AI 代理普及后更快的资料暴露速度。
重點整理
- 企业若未重整权限，AI 代理可能瞬间将内部敏感资料外泄，导致合规与商誉双重损失。
- 过去 AI 安全讨论聚焦模型幻觉与提示注入，此文将焦点拉回基础身份治理，呼应零信任趋势。
- 安全长与 IT 管理者可据此调整 IAM 策略，将权限审计与 AI 治理列为导入 AI 工具的前置作业。
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