Every security leader I know has a version of the same story.

Traditional deterministic DLP systems suffer from a fundamental paradox: they block legitimate work via false positives while missing genuine data exfiltration that doesn't match predefined patterns. The core issue is that rules match patterns but cannot understand context — who is acting, why, and whether the situation makes sense. The proposed solution is an AI-native architecture combining a horizontal intelligence layer that correlates signals across all data movement channels with a context engine that scores risk based on the full situational picture rather than string matching. Key caveats include the risk of bias in behavioral scoring, the need for explainability and auditability, and the importance of building governance before deploying adaptive enforcement. The transition should be incremental: map actual data flows, pilot in contained high-value areas, and expand on evidence.

Nguồn: https://medium.com/@yousafzafir/data-loss-prevention-conundrum-be5e4776d129. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

Martian Chronicles1 Hot13 phút18 giờ trướcAI

Most MCP servers don't need to exist. Your case might be an exception.—Martian Chronicles, Evil Martians’ team blog

Hầu hết các MCP server hiện nay đều là giao diện sản phẩm chưa cần thiết, khi API nên tập trung vào mục đích người dùng thay vì cấu trúc database. Thay vì xây dựng MCP server, các team nên ưu tiên phát triển skill (hướng dẫn cho agent) hoặc chỉ triển khai MCP khi có nhu cầu từ nhiều client AI không kiểm soát. Bài viết cũng cảnh báo về chi phí ẩn như tiêu thụ token, rủi ro bảo mật, và sự phân mảnh giữa các công cụ.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh xây dựng các server MCP không cần thiết mà thay vào đó tìm cách tối ưu hóa quy trình bằng cách tập trung vào thiết kế API theo ý định người dùng và sử dụng các công cụ tự động hóa (như agent) để tiết kiệm chi phí và tránh rủi ro về bảo mật và hiệu suất.