我们仍然处于“大辞职”之中，疫情爆发后，个人以前所未有的速度换工作，这使得离职者从前雇主那里获取信息的风险比以往任何时候都要大得多。
偷窃实物很容易被发现和证明——在递交辞呈后带着公司的手机或笔记本电脑走出去并不微妙。通常没有考虑到的，或者没有适当保护的是，下载专有数据和你的组织精心策划的工作，其他企业随后可能会利用这些数据。
总有一个痕迹
当在整个组织中做任何事情时，该活动的证据通常会被保留。找到它的最佳位置是分布在基础设施中的日志文件中。数据库通常具有某种审计机制，以确保记录任何添加、删除、修改或下载。如果不是这种情况，您可以转向网络数据。从用户层面来看，这可以显示下载的数量、用户和时间。
这些都是审计已经发生的事情的很好的工具，但它并不能阻止船的航行。如果预防胜于治疗，那么问题仍然存在，我们可以做些什么来阻止它?
那么，最好的前进道路是什么?
一旦确定了离职者，就可以撤销对公司系统的访问，尽管这种解决方案可能会对业务产生负面影响。当其他资源和团队或部门内的业务连续性需要顺利的信息交接时，情况尤其如此。此外，并非所有的离职者都是糟糕的离职者。如果离职者立即感到被切断和孤立，那么很容易影响多年来建立起来的雇主-雇员关系，并危及一个富有成效的未来。
这是人工智能(AI)要解决的完美问题;以一种非侵入性的方式监控整个环境中用户的行为，以确保没有人在他们离开时下载数据，这是它的能力范围。我们需要谨慎对待当前的人工智能系统，因为那些已经学习了现有行为的人工智能系统可能无法识别这一点。如果离职者已经带走了信息，人工智能就会从中吸取教训，并将其与“正常”行为联系起来。这是市场上部署的许多产品的一个关键缺陷。
更重要的是，许多现有的解决方案都可以被玩弄。持续的数据下载，分散在很长一段时间内，将允许一个坏的离开从裂缝中溜走。对于人工智能来说，这看起来就像用户在日常角色中正常操作一样。
这意味着我们的人工智能解决方案不能单独运行，需要更强大，不仅要考虑行为，还要考虑环境。我们需要将行为视为一个整体，而不是一组孤立的事件，并确保我们的人工智能供应商已经训练了他们的解决方案来考虑这种背景。
如果我们能做到这一点，那么人员的“大退出”不一定也意味着数据和知识产权的大退出。
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希望本篇文章《数据审查：防范“恶意离职者”的风险》能对你有所帮助！
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