בארגון ממוצע שיעור האימוץ של תיוג ידני עומד על 30 % בלבד, כך ש-70 % מהקניין הרוחני נשארים כמעט בלתי נראים לכלי האבטחה. הפרק מראה איך לעבור ב-Microsoft Purview מתיוג בידי המשתמשים לממשל אוטונומי, שבו בינה מלאכותית מסווגת נתונים בזמן אמת, במהירות זרם הנתונים.מה תלמדו:למה תיוג ידני נכשל: חיכוך, עומס החלטות ותבניות regex עיוורות להקשר – והפער שמאחורי עלות ממוצעת של 4.8 מיליון דולר לכל דליפת נתונים (לפי IBM)מנוע הסקה של LLM בזמן אמת כשכבה מבנית בין זרמי הנתונים הגולמיים ל-Purview Data Map – עם כוונון עדין יעיל-פרמטרים (PEFT) וציוני F1 של 0.97פער ההשהיה: החלת תוויות דרך Graph API נמשכת מדקות ועד 24 שעות – איך סוכן שומר בקצה הרשת סוגר את חלון הפגיעות לפני Copilot ושומר על TTFT מתחת ל-500 אלפיות שנייההכלכלה: אירוח עצמי במקום אסימוני API בענן עם חיסכון של פי חמישה, GPU יחיד מסוג Nvidia A100/H100 לארגון בינוני והעלויות הנסתרות של הכוונון העדיןסיכונים חדשים ומפת דרכים ל-90 יום: סחף מודל וסחף מושגים, הזרקת פרומפטים וסוכן שומר משני, מצב ביקורת, מודל היברידי, היקפים אדפטיביים ואימון מחדש עם אדם בלולאהלאנשי אבטחה ותאימות, ארכיטקטים של Microsoft 365 וצוותי ממשל שרוצים להפוך את סיווג הנתונים ב-Microsoft Purview לאוטומטי.פרק זה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של סרטון ההסבר המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.▶ לצפייה בסרטון: https://youtu.be/8XK3OWxDaxo🎧 פרקים נוספים: https://www.m365.fm🎤 M365Con – כנס Microsoft מקוון בחינם: https://m365con.net💼 מירקו פטרס ב-LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.