你知道吗? 84%的商业领袖 相信人工智能和新兴技术会给他们带来竞争优势? 然而，他们往往忽略了相关的风险. 让我们来看看如何保持适当的平衡.

人工智能和新兴技术的前景

新兴技术和人工智能正在通过自动化劳动密集型任务和从数据中产生洞察力来彻底改变行业. 这种潜力鼓励组织迅速采用这些技术.

快速采用的风险

急于采用这些强大的技术可能会导致公司忽视其固有的风险. 组织需要建立一个坚实的基础, 评估潜在危险, 以现有流程为基础构建, 并在他们采用新技术时为意想不到的挑战做好准备.

当一个组织决定集成一个新的 技术解决方案在美国，确定最初的步骤可能具有挑战性. 仓促采用技术可能会导致忽视可能升级为重大问题的小问题, 比如可伸缩性问题, 访问控制, 以及不可预见的结果. 相反, 过度的延迟会通过降低效率和引入机会成本来阻碍这些工具的好处.

领导不需要对每个问题都有立即的解决方案. 相反，关键因素需要彻底的评估，包括 网络安全 法规遵从性. 随着安全性和遵从性需求随着技术进步而发展, 组织可能没有完全了解具体的需求. 不过, 可以采用以下几个最佳实践，为人工智能标准的出现做好有效准备:

• 更新文件程序: 确保文档组织良好，易于访问，并分配了所有权.
• 保持最新的合规性: 保持对当前合规标准的最新了解，如SOC、ISO和HITRUST.
• 确定潜在的用户群体: 精确定位组织内的小组，并创建测试新技术和人工智能工具的场景.

随着组织适应不断发展的法规和提高的安全需求, 它们还必须解决其业务环境中固有的当前风险. 数据是人工智能和新兴技术的重要基础, 然而，它也是网络犯罪分子和其他恶意实体的主要目标. 企业面临的一个关键挑战是确保合法涉众和系统的数据可访问性，同时实现健壮的安全控制.

开始有效 风险管理 包括采用既定的 控制框架 如NIST CSF, ISO 27001或NIST 800-53. 这些网络安全框架有助于评估数据的存储方式和存储位置, 加强整个组织的安全措施. 实现安全, 基于云的环境有助于保护数据, 允许必要的人员和系统进入, 并防止数据被隔离在脆弱的位置，如本地桌面或外部驱动器.

保护敏感资料, 企业必须实施严格的控制，限制授权人员和软件的访问. 许多组织都熟悉“最少特权”和“零信任”原则,，规定只有在必要的情况下才能获得信息资源. 人工智能技术的引入使这些动态变得复杂, 需要更细致的控制机制.

人工智能的运作和它处理的数据一样有效, 强调高质量的必要性, 其功能的相关数据. 人工智能系统是否应该访问或分析不相关或不准确的数据, 由此产生的输出可能存在缺陷. 这些错误有可能渗透到决策和遵从性报告中, 导致不良后果.

此外，第三方应用程序的集成引入了额外的复杂性. 与外部实体协作通常需要共享对其操作所必需的特定数据和系统的访问权限. 比如内部过程, 对于企业来说，确保这些第三方只被授予访问他们真正需要的数据的权限是至关重要的, 保持严格的监督，以保护组织的完整性和遵从性.

适当的准备和安全考虑是基础, 然而，采用新技术仍然会带来挑战. 虽然一些人工智能和软件解决方案可以与现有的工作流程无缝集成, 对于组织来说，在整个实施过程中对涉众和用户进行彻底的培训是至关重要的. 调整现有政策和培训协议可以简化新技术的整合.

已建立信息安全和数据分类和处理策略的组织通常拥有适合人工智能应用程序的健壮的数据管理和控制框架. 如果这些框架已经就位, 它们可以扩展到包括新技术的部署. 相反, 如果还没有建立安全的数据处理框架, 企业可能需要为其团队开发和实施新的程序和策略，以确保适当的处理和安全性.

在引入新软件时，系统集成至关重要, 特别是当它涉及到一个全面的 数据策略. 有效的数据治理对于管理数据驱动的技术至关重要, 但不能假定与现有系统兼容. IT团队必须进行测试和操作，以确认遗留系统在新添加的软件中运行良好. 这种主动的方法不仅可以加强您的数据策略，还可以帮助识别潜在的低效率和安全问题, 确保新技术在现有基础设施中的平稳过渡和集成.

新兴技术不仅带来未开发的潜力，也带来不熟悉的威胁. 在今天的环境下, 这不是一个是否会发生网络安全事件的问题, 但是,当. 尽管出现了前所未有的新型网络威胁, 组织可以有效地为潜在的破坏做好准备.

发展全面的, 主动事件响应计划对于管理网络安全事件后的中断至关重要. 这个计划应该清楚地定义个人和团队的角色和职责, 概述他们在发生违约时必须采取的必要步骤. 另外, 该计划应包括关于事件的清晰和有效沟通的协议, 无论是对内对组织，还是对外对客户和公众. 这种战略准备有助于减轻网络威胁对运营和声誉的影响，并增强组织应对未来中断的弹性.

新兴技术和人工智能是企业乐观的源泉, 提供了许多可以改变运营的好处. 然而, 在急于采用这些技术的过程中，对企业来说，用一种慎重的方法来缓和他们的热情是至关重要的. 孤注一掷的策略是不可取的. 而不是, 人工智能和新兴技术应逐步部署, 从小规模项目开始，在整个组织的全面推出之前评估有效性和集成挑战.

通过利用现有的操作程序和评估新技术如何能够增强这些实践, 组织可以实现创新解决方案的优势，同时防范潜在的挫折. 这种仔细, 深思熟虑的方法有助于确保技术进步对组织做出积极贡献，而不会破坏已建立的系统和过程，并引入不必要的风险.

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内容由LBMC高级经理布莱恩·威利斯提供. 可以联系到他 布莱恩.willis@52greenhome.com 或致电615-309-2607.

布莱恩·威利斯是一名信息安全顾问, 审计师, 拥有超过25年不同技术职位经验的分析师. 从他最初在小型制造环境中担任系统分析师开始，Brian就有过这样或那样的经历, 而且经常是在同一时间, 担任网络工程师, 客户机/服务器管理员, 服务台技术员, 笔测试, 合规经理. 利用他的管理和行政经验以及他对法规遵从性和安全原则的知识, Brian为他的客户提供实用的指导，以确保他们实现目标并为他们的组织增加价值. Brian担任PCI合格安全评估员超过15年, 领先的食品服务评估, 零售, 医疗保健, 保险, 支付系统部门.

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