通过AI用户页面进行监控

AI 用户页面可提供用户与 AI 应用程序交互的集中可见性。 它帮助您识别使用模式、检测政策违规,并了解各部门的 AI 采用情况。

从此页面,您可以:

  • 识别具有政策违规升级的用户

  • 比较不同部门的 AI 使用量

  • 在需要时集中后续操作

深入了解特定用户

从 AI 用户页面中,您可以深入了解个别用户,以更深入地洞察他们的 AI 活动。 用户详细信息页面提供以下内容的整合视图:

  • 所选时间范围内的 AI 交互和违规总计

  • 安全提示与违规的可视化分解

  • 用户使用的 AI 应用程序

  • 时间下的采纳模式

此视图允许您从高级监控转向目标分析特定用户的行为。

使用案例 - 识别需要额外意识培训的用户

作为公司 ABC的安全管理员,您定期监控整个组织的 AI 使用情况。 您导航到 AI 用户页面,并按 策略违规 进行排序,以快速识别重复违规的用户。 您注意到 John Doe 出现在列表的顶部附近。 为了理解情况,您打开了 John Doe 的用户详细信息面板。 从此页面,您可以看到:

  • 他的安全提示与违规的比率

  • 他最常使用的 AI 应用程序

接下来,您导航到 AI 交互页面,并为 John Doe 进行筛选。 在这里,您检查触发违规的特定提示,并了解其背后的上下文。

基于此信息,您可以与 John Doe 进行有针对性的讨论,并提供有关正确使用 AI 的指导,以及公司 ABC 期望员工如何安全和负责任地使用 AI。

使用案例 - 支持合规性和审计需求

公司 ABC 是一家金融机构,必须证明 AI 使用情况受到监控、控制,并符合监管和信托义务。

作为内部审计审查的一部分,安全管理员导航到 AI 用户页面,并按部门对表格进行排序,以集中关注贷款审批部门,这是一个经常处理敏感财务数据的高风险业务单位。 在审查整个部门的使用情况时,管理员注意到 Jane Doe 的 AI 交互量很大。

为确保合规标准得以维护,管理员深入查看 Jane Doe 的用户详细信息页面。 在这里,管理员确认了一个强烈的安全提示与违规的比率,并且没有反复或系统性的政策违规。

虽然 Jane Doe 经常使用 AI 工具,但数据表明她的提示在政策范围内,并且没有暴露敏感的财务信息。

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