W przeciętnej firmie ręczne etykietowanie osiąga zaledwie 30 % akceptacji, przez co 70 % własności intelektualnej pozostaje praktycznie niewidoczne dla narzędzi bezpieczeństwa. Ten odcinek pokazuje, jak w Microsoft Purview przejść od etykietowania przez użytkowników do autonomicznego zarządzania, w którym AI klasyfikuje dane w czasie rzeczywistym, z prędkością strumienia danych.Czego się dowiesz:Dlaczego ręczne etykietowanie zawodzi: tarcie, ciężar decyzji i ślepe na kontekst wzorce regex – oraz luka stojąca za średnim kosztem 4,8 mln dolarów za wyciek danych (według IBM)Silnik inferencji LLM w czasie rzeczywistym jako warstwa strukturalna między surowymi strumieniami danych a Purview Data Map – z dostrajaniem efektywnym parametrycznie (PEFT) i wynikami F1 na poziomie 0,97Luka opóźnień: etykiety przez Graph API trafiają do plików po kilku minutach, a nawet po 24 godzinach – jak agent strażnik na brzegu sieci zamyka okno podatności przed Copilotem i utrzymuje TTFT poniżej 500 msEkonomia: self-hosting zamiast tokenów chmurowych API z pięciokrotną oszczędnością, jedna karta Nvidia A100/H100 dla średniej firmy i ukryte koszty dostrajaniaNowe ryzyka i 90-dniowa mapa drogowa: dryf modelu i koncepcji, prompt injection i drugi agent strażnik, tryb audytu, model hybrydowy, zakresy adaptacyjne oraz ponowne trenowanie z człowiekiem w pętliDla osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i zgodność, architektów Microsoft 365 oraz zespołów governance, które chcą zautomatyzować klasyfikację danych w Microsoft Purview.Ten odcinek to polska wersja animowanego filmu objaśniającego z M365 Show autorstwa Microsoft MVP Mirko Petersa, zdubbingowana przez AI.▶ Obejrzyj wideo: https://youtu.be/8XK3OWxDaxo🎧 Więcej odcinków: https://www.m365.fm🎤 M365Con – bezpłatna konferencja Microsoft online: https://m365con.net💼 Mirko Peters na LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.