用数据血缘保障企业级 AI 智能体安全

随着企业在日常流程中部署 AI 智能体，静态文件式的治理已不够用，需要管理被持续摄取、复制、摘要、转换和再分发的碎片化数据。文章指出 AI 安全本质上是数据可见性问题，仅围绕应用、系统、网络或端点的传统安全手段已不足，团队需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。