個資法上路 文件該如何管控
個資法上路 文件該如何管控

隨著科技發展日新月異、網路普及化,個人資料在未被告知的情況下遭外洩及盜賣,並被非法使用的頻率與數量,有節節升高的趨勢,造成當事人的困擾與損害,但礙於原有法令的不完整,受害人常常求助無門,為了維護個人資料、防範個資外洩衍生之犯罪行為。

個人資料保護法已於2012年10月1號上路,進日來的種種個資被公怖的報導顯示出,企業與政府並未完全的準備好。

企業面對個資法時代的來臨,因應方式不外乎對個資法條文的認知宣導及教育、個人資料檔案的清查盤點、建立適當的安控管理和稽核機制、管理和稽核流程的不斷改善等,以符合個資法要求,達到事前防範、事後減少損害與訴訟的目的。

個資法施行細則條文中明列必須要有「適當安全維護措施」,也因此企業對建置文件安控的需求與意識開始抬頭。有鑑於此,有媒體針對個資保護議題做了一項調查,發現在許多企業資訊主管的心中,最有可能造成個資外洩的對象,不是從外部做惡意竊取的駭客,反而是內部的員工,因此在做個資防護與控管的規劃導入時,能夠防止內部資料外洩的DLP系統就一躍成為主管們的第一優先考量。

文件保護與權限控管需兼顧
為了滿足企業對文件保護與控管的需求,必須結合兩大技術,分別為加密技術和DRM技術。加密採用RSA, AES對稱金鑰和非對稱金鑰加密技術混合運用的方式,將需要保護的文件加密起來,被准予的使用者才可以開啟加密文件,不相關的使用者則無法開啟加密文件;再使用DRM(Digital Rights Management)技術去針對每份文件可以做到不同使用者分別授與不同使用權限,權限可細分為讀、印、存、寫、截圖和閱讀期間等,透過不同權限的授與,讓有權利對資料內容做處理運用的使用者,獲得較大的操作權限。

分層管理,下放權限

部門文件多,管理者為了文件的控管與權限疲於應付,一套好的文件安控系統,在管理上也必須要有一定的彈性與便於控管的機制。系統中有一個最高權限的管理者,可將最高管理者的權限下放給各部門主管,讓他們去當所屬部門的管理者,分擔最高管理者的責任,另一方面,由於對其部門較為熟悉,更清楚要如何制定和管理文件政策、要授權多大權限給其下使用者、並可即時稽核文件使用狀況,達到分層管理的目的。

對於文件政策的防患未然與亡羊補牢可同時進行

每份加密文件都有一份專屬的文件政策,記錄可以開啟這份文件的使用者,以及開啟後的操作權限。當發現使用者試圖或有可能做洩密的行為時,管理者可隨時回收或更改權限,降低資料外洩造成的損害。

完整事件記錄,提供稽核查詢

個資法施行細則第12 條中,要求把個資文件的使用紀錄、軌跡資料進行保存。這個步驟,首先可以確保所有的個資控管環節之落實,其次也能做到個資文件流向的事後舉證,在萬一意外發生時得以進行自保。

另外,不管是管理者或是使用者,在系統上從登入、登出到使用文件的操作行為,包括不合法的使用狀況,以及對文件政策的修改,都會被詳細的記錄下來,提供企業做為稽核的依據,也可以用來過濾不安全的使用者,立即採取必要措施,倘若發生資料外洩,亦能透過事件記錄在最短時間找出原因和對象。

關鍵字: #隱私與資安
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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