🛡️ 尽管近九成组织使用AI服务，但部署专门AI安全控制措施的却不到七分之一，表明AI安全措施严重滞后。
🤔 安全团队面临的最大挑战是“缺乏AI安全专业知识”，这导致了企业风险暴露面的扩大，需要工具和自动化能力来弥补。
⚙️ 大多数组织仍依赖传统安全手段，如安全开发实践、租户隔离和审计，但这些措施并未针对AI系统的独特风险设计。
☁️ 混合云与多云部署已成常态，但70%的组织主要依赖为集中式架构设计的CDM EDR平台，且25%的受访者不清楚当前环境中运行了哪些AI服务。
💡 组织对AI安全工具的核心诉求包括数据隐私、威胁可视性和易于集成，难以与DevOps工作流集成是AI安全工具推广面临的主要障碍。
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成熟度级别
描述
1
实验性AI
高风险使用AI，缺乏可见性，存在影子部署
2
初步治理
已建立基本控制措施，但尚未有效管理AI特有风险
3
AI集成安全
控制措施实现集成，已使用AI-SPM工具，治理水平明显提升
4
主动AI安全运营
跨环境实现自动化，实时响应AI风险
📍发表于：中国 北京
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