WEBVTT 00:00:00.300 --> 00:00:07.120 Preparado para 10 dias de Microsoft 365, Copilot, IA, Azure e as pessoas que estão moldando o futuro do trabalho, IA. 00:00:07.880 --> 00:00:12.080 Em janeiro, a M3165.com está de volta e ainda maior. 00:00:12.920 --> 00:00:18.120 Junte-se a nós para sessões ao vivo, demonstrações reais e conhecimento prático com MVPs e especialistas do setor de todo o mundo. 00:00:18.940 --> 00:00:21.200 Nada de slides genéricos ou jargões intermináveis. 00:00:22.020 --> 00:00:28.740 Vamos abordar desafios reais Copilot Studio, agentes de IA, fábrica, segurança, governança e automação. 00:00:28.740 --> 00:00:34.360 Seja você um profissional de TI, desenvolvedor ou líder de negócios, há sessões projetadas para você. 00:00:35.580 --> 00:00:39.940 Com 10 dias completos, você pode explorar várias tecnologias e se conectar com uma comunidade global. 00:00:40.900 --> 00:00:43.740 Assista ao vivo e leve insights práticos para sua organização. 00:00:45.160 --> 00:00:50.520 Janeiro de 2027, 10 dias, uma única comunidade Microsoft. As inscrições já estão abertas. 00:00:51.880 --> 00:00:55.500 Acesse m3165.com.net e garanta sua vaga, hoje mesmo. 00:00:55.500 --> 00:00:59.500 É m3165.com.net e... 00:00:59.500 --> 00:01:04.800 Participe agora em m3165.com.net e nos vemos ao vivo em janeiro. 00:01:05.340 --> 00:01:08.580 Se você acha que o Copilot só mostra que você já tem permissão para ver, pense novamente. 00:01:09.320 --> 00:01:13.720 Uma permissão incorreta no Graph. De repente, sua IA pode exibir dados que sua equipe de conformidade nunca autorizou. 00:01:14.580 --> 00:01:16.720 O lado assustador, você pode nunca perceber o que está acontecendo. 00:01:16.720 --> 00:01:24.400 Neste vídeo, analisarei os riscos reais do acesso não gerenciado ao Copilot, como arquivos sensíveis, planilhas financeiras e dados confidenciais de clientes podem vazar. 00:01:25.720 --> 00:01:32.900 Depois, mostrarei como restringir o acesso, usando permissões do Graph, políticas de DLP e Perview, sem interromper a produtividade de quem realmente precisa de acesso. 00:01:32.900 --> 00:01:40.220 Quando o Copilot sabe demais, um funcionário júnior pede ao Copilot as notas da revisão de projeto do último trimestre. 00:01:40.320 --> 00:01:45.320 E o que retorna não é um resumo organizado da própria reunião, mas atas detalhadas de uma sessão privada do Conselho, 00:01:45.400 --> 00:01:50.780 incluindo decisões estratégicas, cortes orçamentários e nomes que nunca deveriam ter chegado à caixa de entrada daquela pessoa. 00:01:52.120 --> 00:01:57.840 Nenhum alerta de violação disparou ou nenhum aviso de DLP, apenas uma IA entregando silenciosamente um documento que nunca deveria ter acessado. 00:01:57.840 --> 00:02:02.320 Isso acontece porque o Copilot não para magicamente na caixa de correio ou na pasta do OneDrive de um usuário. 00:02:03.480 --> 00:02:06.800 Seu alcance é ditado pelas permissões concedidas a ele por meio do Microsoft Graph. 00:02:08.560 --> 00:02:14.760 E o Graph não é apenas um banco de dados, é o ponto central de acesso a quase todo o conteúdo no Microsoft 365, SharePoint, 00:02:14.900 --> 00:02:18.980 mensagens do Teams, eventos de calendário, OneNote e dados de CRM vinculados ao tenant. 00:02:20.340 --> 00:02:22.980 Tudo flui através do Graph se a porta certa estiver destrancada. 00:02:23.380 --> 00:02:24.820 Essa é a parte que muitos administradores deixam passar. 00:02:24.820 --> 00:02:29.180 Existe uma suposição comum de que se estou logado como eu, o Copilot só verá o que eu posso ver. 00:02:30.080 --> 00:02:30.760 Parece razoável. 00:02:31.580 --> 00:02:35.620 O problema é que o próprio Copilot geralmente é executado com um conjunto separado de permissões de aplicativo. 00:02:36.620 --> 00:02:39.840 Se essas permissões forem mais amplas do que os direitos do usuário logado, 00:02:39.940 --> 00:02:43.940 você acaba com um assistente de IA que consegue acessar muito mais do que a pessoa no teclado. 00:02:45.340 --> 00:02:49.460 E em algumas implementações, as permissões elevadas são concedidas sem que ninguém questione o porquê. 00:02:51.080 --> 00:02:53.680 Imagine um analista financeiro trabalhando numa previsão trimestral. 00:02:53.680 --> 00:02:57.840 Ele pede ao Copilot os dados atuais do pipeline dos 20 principais clientes. 00:02:58.640 --> 00:03:02.120 Em sua função normal, ele deveria apenas números de um subconjunto desses clientes. 00:03:03.120 --> 00:03:06.540 Mas, devido a como o Graph foi configurado no registro do aplicativo do Copilot, 00:03:06.680 --> 00:03:10.080 a IA puxa todo o relatório do pipeline de vendas de um site de equipe compartilhado 00:03:10.080 --> 00:03:12.220 ao qual o analista nunca teve acesso direto. 00:03:12.220 --> 00:03:15.660 Sob a perspectiva do usuário final, nada parece suspeito. 00:03:16.380 --> 00:03:19.340 Mas, do ponto de vista de segurança e conformidade, isso é uma exposição de dados sensíveis. 00:03:20.340 --> 00:03:23.960 As permissões da API do Graph são, na prática, a porta de entrada para os dados da sua organização. 00:03:24.660 --> 00:03:28.740 A Microsoft as divide em permissões delegadas, que agem em nome de um usuário logado, 00:03:28.860 --> 00:03:32.500 e permissões de aplicativo que permitem que um app opere de forma independente. 00:03:33.320 --> 00:03:36.920 Cenários do Copilot geralmente exigem permissões delegadas para recuperação de conteúdo, 00:03:37.040 --> 00:03:40.580 mas certos recursos, como resumir uma reunião do Teams na qual o usuário não estava presente, 00:03:40.720 --> 00:03:44.780 podem levar administradores a aprovar permissões de nível aplicativo, por OAS. 00:03:45.860 --> 00:03:47.160 E é aí que o perigo se instala. 00:03:47.640 --> 00:03:50.480 As permissões de aplicativo ignoram restrições individuais de usuário, 00:03:50.540 --> 00:03:52.140 a menos que você as delimite deliberadamente. 00:03:52.960 --> 00:03:55.680 Essas aprovações costumam ocorrer no início da implementação, 00:03:55.800 --> 00:03:59.680 e um administrador de TI testando o Copilot em um ambiente de desenvolvimento 00:03:59.680 --> 00:04:03.860 pode clicar em aceitar em uma solicitação de permissão apenas para concluir a configuração, 00:04:03.960 --> 00:04:06.420 replicando-a na produção sem revisar as implicações. 00:04:07.300 --> 00:04:10.920 Uma vez estabelecidas, essas permissões amplas permanecem a menos que alguém as audite ativamente. 00:04:12.360 --> 00:04:15.880 Com o tempo, à medida que novas fontes de dados se conectam ao M365, 00:04:15.980 --> 00:04:18.880 o alcance do Copilot se expande sem qualquer decisão consciente. 00:04:19.660 --> 00:04:22.880 Isso é um aumento silencioso de permissões, sem drama, sem reclamações de usuários, 00:04:22.880 --> 00:04:24.880 apenas uma ampliação gradual do escopo da IA. 00:04:26.000 --> 00:04:29.660 O desafio é que a maioria das equipes de segurança não domina quais recursos do Copilot, 00:04:29.680 --> 00:04:31.780 exigem qual nível de acesso ao Graph. 00:04:32.500 --> 00:04:37.040 Elas podem ver, ler todos os arquivos no SharePoint e presumir que está limitado ao contexto do usuário, 00:04:37.120 --> 00:04:39.860 sem perceber que a permissão é para todo locatário no nível do aplicativo. 00:04:41.890 --> 00:04:45.370 Sem mapear cenários específicos de IA para as permissões mínimas necessárias, 00:04:45.610 --> 00:04:48.750 você acaba dependendo do que foi aprovado na configuração inicial, 00:04:48.750 --> 00:04:52.670 e quanto mais amplos forem esses direitos, 00:04:52.810 --> 00:04:55.750 maior a diferença potencial entre o comportamento esperado e o real. 00:04:55.750 --> 00:05:02.770 Vale lembrar também que o resultado do Copilot não vem com rastro de permissões visível para o usuário. 00:05:04.390 --> 00:05:08.410 Se a IA recuperar conteúdo de um local que o usuário normalmente estaria impedido de acessar, 00:05:08.670 --> 00:05:11.910 não há um banner de aviso dizendo que isso está fora da sua alçada. 00:05:12.970 --> 00:05:17.310 Essa falta de transparência torna mais fácil para exposições arriscadas se misturarem aos fluxos de trabalho de app. 00:05:17.310 --> 00:05:23.250 A lição aqui é que as permissões do Graph para implementações de IA não são apenas mais uma caixa de seleção no processo de integração. 00:05:24.290 --> 00:05:28.010 Elas são uma escolha de design que molda cada interação que o Copilot terá em sua rede. 00:05:28.970 --> 00:05:32.070 Trate-as como faria com regras de firewall ou escopos de acesso VPN, 00:05:32.210 --> 00:05:35.090 de forma deliberada, revisada e revalidada periodicamente. 00:05:36.090 --> 00:05:38.170 As configurações padrão podem agilizar o início, 00:05:38.250 --> 00:05:41.850 mas também assumem que você aceita que a IA tem um alcance muito maior do que o humano por trás dela. 00:05:43.270 --> 00:05:45.810 Agora que vimos com que facilidade o escopo pode se desviar, 00:05:45.810 --> 00:05:49.210 a próxima pergunta é como encontrar essas lacunas antes que se transforme em um incidente grave. 00:05:50.510 --> 00:05:51.730 Encontrando vazamentos que transbordem. 00:05:52.210 --> 00:05:54.690 Se o Copilot já estivesse exibindo dados que não deveria, você notaria. 00:05:54.870 --> 00:05:55.270 Você notaria. 00:05:55.870 --> 00:05:57.930 Para a maioria das organizações, a resposta honesta é não. 00:05:58.710 --> 00:06:02.730 Não é que a informação seria postada em um site público ou enviada para uma lista de e-mails. 00:06:03.930 --> 00:06:07.550 O vazamento pode aparecer silenciosamente dentro de um rascunho de documento, 00:06:08.070 --> 00:06:09.910 um resumo ou uma resposta gerada por IA. 00:06:10.530 --> 00:06:14.130 E a menos que alguém note algo em comum, ele passa despercebido sem acionar alarmes. 00:06:14.130 --> 00:06:18.490 O problema de visibilidade começa com a forma como a maioria dos sistemas de monitoramento são construídos. 00:06:19.030 --> 00:06:22.350 Eles são ajustados para atividades tradicionais, como downloads de arquivos, 00:06:22.470 --> 00:06:24.730 locais de login comuns, envios de e-mails grandes, 00:06:24.870 --> 00:06:28.110 não para a forma como uma IA recupera e compila informações. 00:06:29.410 --> 00:06:31.190 Copilot não abre arquivos no sentido convencional. 00:06:31.750 --> 00:06:34.990 Ele consulta fontes de dados via Microsoft Graph, compila os resultados, 00:06:35.450 --> 00:06:37.270 e os apresenta como texto em linguagem natural. 00:06:37.270 --> 00:06:41.710 Isso significa que relatórios padrão de acesso a arquivos podem parecer limpos, 00:06:41.990 --> 00:06:44.770 enquanto a IA ainda extrai dados de locais confidenciais em segundo plano. 00:06:46.030 --> 00:06:48.850 Já vi situações em que uma empresa só percebeu que algo estava errado 00:06:48.850 --> 00:06:51.250 porque um funcionário mencionou casualmente o nome de um cliente 00:06:51.250 --> 00:06:53.270 que não estava sob a responsabilidade de seu departamento. 00:06:54.410 --> 00:06:56.030 Quando o gerente perguntou como ele sabia disso, 00:06:56.110 --> 00:06:58.070 a resposta foi o Copilot inclui no meu rascunho. 00:06:58.990 --> 00:07:01.390 Não houve chamado de incidente nem alerta automatizado, 00:07:01.790 --> 00:07:03.970 apenas um comentário casual que levou a TI a investigar. 00:07:03.970 --> 00:07:07.790 Quando eles uniram as peças, aquelas mesmas respostas da IA 00:07:07.790 --> 00:07:09.870 já haviam sido compartilhadas entre várias equipes. 00:07:10.770 --> 00:07:13.990 O Microsoft 365 oferece as ferramentas para investigar esses tipos de cenários, 00:07:14.070 --> 00:07:15.430 mas você precisa saber onde procurar. 00:07:16.210 --> 00:07:20.150 O recurso de auditoria do Purview pode registrar o acesso a dados do Copilot em detalhes. 00:07:20.850 --> 00:07:23.490 Ele só não vem com um rótulo grande e piscante de IA. 00:07:24.330 --> 00:07:26.110 Ao acessar a pesquisa de log de auditoria, 00:07:26.110 --> 00:07:29.170 você pode filtrar pelas operações específicas que o Copilot usa 00:07:29.170 --> 00:07:31.610 como consulta de pesquisa realizada ou arquivo acessado 00:07:31.610 --> 00:07:34.990 e restringir pelo ID do aplicativo vinculado à sua implantação do Copilot. 00:07:35.930 --> 00:07:37.170 Isso requer um pouco de preparação. 00:07:37.650 --> 00:07:40.490 Você precisará confirmar os detalhes do registro do aplicativo no EntryD 00:07:40.490 --> 00:07:41.890 para que possa identificar o tráfego. 00:07:42.490 --> 00:07:44.030 A partir daí trata-se de identificar padrões. 00:07:44.430 --> 00:07:46.430 Se você vir um grande volume de consultas de contas 00:07:46.430 --> 00:07:48.050 que normalmente têm pouca necessidade de dados, 00:07:48.170 --> 00:07:50.990 como uma conta de estagiário realizando 10 pesquisas complexas em uma hora, 00:07:51.390 --> 00:07:52.170 vale a pena verificar. 00:07:52.170 --> 00:07:54.690 O mesmo vale para picos repentinos de conteúdo 00:07:54.690 --> 00:07:56.450 marcado como confidencial aparecendo em departamentos 00:07:56.450 --> 00:07:57.990 que normalmente não acessam esse tipo de informação. 00:07:58.570 --> 00:08:00.410 O Purview pode sinalizar a atividade de rótulos, 00:08:00.410 --> 00:08:03.110 portanto, se uma consulta do Copilot acessar um documento rotulado, 00:08:03.210 --> 00:08:04.370 você verá isso nos registros, 00:08:04.510 --> 00:08:06.870 mesmo que a IA não tenha exibido o texto completo. 00:08:08.530 --> 00:08:09.990 Se revisões de acesso baseadas em função 00:08:09.990 --> 00:08:11.370 são outra maneira de conectar os pontos. 00:08:12.210 --> 00:08:13.950 Ao mapear quem realmente usa o Copilot 00:08:13.950 --> 00:08:16.210 e cruzar com os tipos de dados com os quais interagem, 00:08:16.330 --> 00:08:18.850 você pode identificar possíveis inconsistências precocemente. 00:08:19.790 --> 00:08:22.750 Talvez o financeiro esteja usando o Copilot intensamente para relatórios, 00:08:22.810 --> 00:08:24.510 o que faz sentido, mas por que várias contas de marketing 00:08:24.510 --> 00:08:26.870 estão acessando planilhas de folha de pagamento via consultas de IA? 00:08:27.370 --> 00:08:29.630 Essas revisões oferecem uma visão mais ampla, 00:08:29.630 --> 00:08:31.790 indo além de eventos isolados na trilha de auditoria. 00:08:32.630 --> 00:08:35.390 O problema é que painéis de monitoramento genéricos não ajudam muito aqui. 00:08:36.470 --> 00:08:39.930 Eles agregam toda a atividade do M365 em categorias amplas, 00:08:40.090 --> 00:08:42.110 o que pode fazer com que o comportamento específico da IA 00:08:42.110 --> 00:08:43.910 se misture às operações normais. 00:08:45.250 --> 00:08:47.550 Sem criar filtros ou relatórios personalizados 00:08:47.550 --> 00:08:50.610 focados no ID do aplicativo Copilot e nos padrões de uso, 00:08:50.710 --> 00:08:53.510 você está basicamente procurando grãos de areia específicos 00:08:53.510 --> 00:08:54.730 em uma praia cheia de dados. 00:08:55.030 --> 00:08:57.630 Você precisa de visibilidade direcionada, não apenas de mais vida. 00:08:57.630 --> 00:09:00.110 Não se trata de construir uma cultura de vigilância, 00:09:00.190 --> 00:09:02.850 mas de saber com certeza o que sua IA está realmente acessando. 00:09:03.390 --> 00:09:06.110 Uma abordagem de registro adequada responde a três perguntas críticas. 00:09:06.470 --> 00:09:07.550 O que o Copilot recuperou? 00:09:07.870 --> 00:09:08.510 Mencionou o consul. 00:09:08.850 --> 00:09:12.070 E essa ação estava alinhada com suas políticas de segurança e conformidade existentes? 00:09:12.790 --> 00:09:15.930 Essas respostas permitem que você resolva problemas com precisão, 00:09:16.070 --> 00:09:18.470 seja ajustando uma permissão, refinando uma rede de DLP 00:09:18.470 --> 00:09:20.290 ou restringindo atribuições de função. 00:09:20.290 --> 00:09:23.850 Sem essa clareza, você fica na base do palpite. 00:09:23.950 --> 00:09:25.550 Palpite não é uma estratégia de segurança. 00:09:26.550 --> 00:09:29.490 Portanto, em vez de esperar por outro comentário casual para te alertar, 00:09:29.590 --> 00:09:32.750 vale a pena investir tempo estruturando seu monitoramento 00:09:32.750 --> 00:09:35.870 para que a pegada do Copilot seja visível e rastreável. 00:09:37.110 --> 00:09:39.410 Dessa forma, qualquer sinal de superexposição de dados 00:09:39.410 --> 00:09:41.470 se torna um evento gerenciado, não uma surpresa. 00:09:42.550 --> 00:09:44.510 Saber onde estão os vazamentos é apenas o primeiro passo. 00:09:45.130 --> 00:09:47.470 O objetivo real é garantir que eles não aconteçam novamente, 00:09:47.470 --> 00:09:51.870 e é aí que entram as proteções certas e proteções que realmente funcionam. 00:09:52.390 --> 00:09:55.330 DLP não serve apenas para detectar e-mails com números de cartão de crédito. 00:09:56.210 --> 00:10:00.570 No contexto do Copilot, pode ser o gatilho que impede que dados sensíveis 00:10:00.570 --> 00:10:04.490 escapem para uma resposta gerada por IA que é colada em um chat do Teams 00:10:04.490 --> 00:10:07.710 ou exportada em um documento que sai do seu tenant. 00:10:08.850 --> 00:10:11.350 Ainda é a mesma ferramenta subjacente no Microsoft 365, 00:10:12.170 --> 00:10:16.470 mas a forma como você a configura para cenários de IA exige uma mentalidade diferente. 00:10:16.470 --> 00:10:20.890 A lacuna é que as políticas de DLP da maioria das organizações ainda são escritas 00:10:20.890 --> 00:10:23.510 pensando em gatilhos tradicionais, anexos de e-mail, 00:10:23.890 --> 00:10:25.470 download de arquivos para unidades USB, 00:10:25.810 --> 00:10:27.870 cópia de dados para aplicativos não aprovados, 00:10:28.190 --> 00:10:28.550 coguiu. 00:10:29.310 --> 00:10:32.870 O Copilot não aciona essas regras por padrão porque não está enviando arquivos, 00:10:33.670 --> 00:10:35.190 ele está gerando conteúdo instantaneamente. 00:10:35.590 --> 00:10:39.210 Se você pedir ao Copilot a lista completa de clientes marcados como restritos 00:10:39.210 --> 00:10:41.670 e ele recuperar isso de um documento rotulado, 00:10:41.870 --> 00:10:45.510 o resultado pode circular sem nunca acionar uma condição de DLP tradicional. 00:10:45.970 --> 00:10:50.670 É por isso que prompts e respostas de IA precisam ser explicitamente incluídos 00:10:50.670 --> 00:10:51.610 no seu escopo de DLP. 00:10:53.210 --> 00:10:56.550 Um exemplo prático, digamos que sua política proíba exportar 00:10:56.550 --> 00:10:59.630 certos documentos contratuais para fora do seu ambiente seguro. 00:11:00.550 --> 00:11:03.270 Um usuário poderia pedir ao Copilot para extrair cláusulas importantes 00:11:03.270 --> 00:11:04.250 e inseri-las em um PowerPoint. 00:11:04.250 --> 00:11:07.950 Se suas regras de DLP não monitorarem conteúdo gerado por IA, 00:11:08.110 --> 00:11:11.110 esse material sensível passará a existir em um arquivo desprotegido. 00:11:12.530 --> 00:11:15.450 Ao estender a inspeção de DLP para cobrir o output do Copilot, 00:11:15.630 --> 00:11:18.890 você pode impedir que esse PowerPoint seja salvo em um local não gerenciado 00:11:18.890 --> 00:11:21.330 ou compartilhado com um convidado externo no Teams. 00:11:23.170 --> 00:11:25.330 Configurar isso no Microsoft 365 não é complicado, 00:11:25.470 --> 00:11:26.830 mas exige um processo deliberado. 00:11:27.710 --> 00:11:30.110 Primeiro, no portal de conformidade do Microsoft Purview, 00:11:30.530 --> 00:11:32.410 vá para a sessão de prevenção contra a perda de dados 00:11:32.410 --> 00:11:33.410 e crie uma nova política. 00:11:33.410 --> 00:11:37.250 Ao escolher os locais de aplicação, inclui o Exchange, SharePoint, OneDrive, 00:11:37.510 --> 00:11:41.470 muito importante, o Teams, pois o Copilot pode apresentar dados em qualquer um deles, 00:11:41.690 --> 00:11:42.770 PIMSUS em qualquer um deles. 00:11:43.230 --> 00:11:44.490 Depois, defina as condições. 00:11:45.570 --> 00:11:48.090 Você pode segmentar tipos de informações sensíveis integrados 00:11:48.090 --> 00:11:50.250 como números de contas financeiras ou tipos personalizados 00:11:50.250 --> 00:11:52.130 que detectam seus códigos de projeto internos. 00:11:53.310 --> 00:11:56.050 E se você usar rótulos de sensibilidade de forma consistente, 00:11:56.170 --> 00:11:59.430 também pode definir a condição para disparar quando o conteúdo rotulado 00:11:59.430 --> 00:12:02.410 aparecer no resultado final de um arquivo salvo ou compartilhado. 00:12:03.410 --> 00:12:04.650 Por fim, configure as ações. 00:12:05.190 --> 00:12:06.310 Bloqueie o compartilhamento. 00:12:06.570 --> 00:12:08.170 Exiba uma dica de política para o usuário 00:12:08.170 --> 00:12:10.110 ou exija justificativa para prosseguir. 00:12:10.610 --> 00:12:13.490 Os próprios rótulos de sensibilidade são uma peça-chave para que isso funcione. 00:12:14.410 --> 00:12:16.570 No contexto de IA, o rótulo é um metadado 00:12:16.570 --> 00:12:20.130 que o Copilot pode ler exatamente como qualquer outro serviço do M3065. 00:12:20.130 --> 00:12:25.310 Se um documento altamente confidencial tiver um rótulo que restringe acesso e uso, 00:12:25.450 --> 00:12:28.330 o Copilot respeitará essas restrições ao gerar respostas, 00:12:28.430 --> 00:12:30.470 desde que as configurações de proteção dos rótulos 00:12:30.470 --> 00:12:33.490 sejam aplicadas de forma consistente nos aplicativos envolvidos. 00:12:34.590 --> 00:12:38.030 Se a IA tentar usar conteúdo com um rótulo fora de seu escopo permitido, 00:12:38.210 --> 00:12:41.170 a política de DLP vinculada a esse rótulo pode impedir a ação 00:12:41.170 --> 00:12:42.750 ou sinalizá-la para revisão. 00:12:43.550 --> 00:12:47.490 Sem essa vinculação, o rótulo é apenas uma decoração do ponto de vista de conformidade. 00:12:47.490 --> 00:12:50.670 Uma das configurações incorretas mais comuns que encontro 00:12:50.670 --> 00:12:53.170 é deixar as políticas de DLP totalmente alheias aos cenários de IA. 00:12:54.170 --> 00:12:57.070 As regras existem, mas não há conexão com o output do Copilot 00:12:57.070 --> 00:12:59.530 porque os administradores não o consideraram um canal separado. 00:13:00.630 --> 00:13:03.810 Isso cria um ponto cego, onde termos sensíveis e uma resposta gerada 00:13:03.810 --> 00:13:07.230 não são inspecionados, mesmo que o mesmo texto em um e-mail tivesse sido bloqueado. 00:13:08.350 --> 00:13:11.710 Mas, para corrigir isso, você precisa considerar os fluxos de trabalho 00:13:11.710 --> 00:13:13.890 assistidos por IA como um de seus locais de DLP 00:13:13.890 --> 00:13:15.630 e monitorá-los junto com todo o resto. 00:13:15.630 --> 00:13:20.830 Quando o DLP e os rótulos de confidencialidade são configurados corretamente e integrados, 00:13:21.150 --> 00:13:24.410 o Copilot continua útil sem se tornar um pesadelo de conformidade. 00:13:25.110 --> 00:13:29.170 Você pode deixá-lo redigir relatórios, resumir documentos e filtrar conjuntos de dados 00:13:29.170 --> 00:13:33.870 aplicando silenciosamente os mesmos limites que você esperaria em um e-mail ou mensagem no Teams. 00:13:34.630 --> 00:13:36.570 E os usuários obtêm o benefício da assistência por IA 00:13:36.570 --> 00:13:39.290 e as proteções impedem que informações de alto risco vazem. 00:13:39.290 --> 00:13:42.750 A vantagem aqui não é apenas evitar um compartilhamento excessivo ocidental. 00:13:43.310 --> 00:13:46.250 Trata-se de permitir que a tecnologia opere dentro de regras claras. 00:13:47.010 --> 00:13:51.650 Dessa forma, você não precisa recorrer a restrições generalizadas que frustram as equipes e impedem a adoção. 00:13:52.770 --> 00:13:56.030 Você pode ajustar os controles para que o marketing crie ideias com o Copilot. 00:13:56.030 --> 00:14:02.270 O financeiro realize análises e o RH gere guias de integração, cada um dentro de suas zonas permitidas. 00:14:03.510 --> 00:14:05.790 Mas controlar a saída é apenas parte do desafio. 00:14:06.590 --> 00:14:12.030 Para reduzir totalmente o risco, você também precisa decidir quem terá acesso a quais recursos de IA desde o início. 00:14:13.210 --> 00:14:14.810 Um modelo único de acesso não serve para todos. 00:14:15.470 --> 00:14:19.550 Um estagiário de marketing e um CFO deveriam realmente ter os mesmos privilégios no Copilot. 00:14:19.930 --> 00:14:20.410 No Copilot. 00:14:20.830 --> 00:14:25.030 A ideia soa absurda quando dita em voz alta, mas em muitos ambientes é exatamente assim que está configurado. 00:14:26.030 --> 00:14:31.610 O Copilot é ativado para todos, com as mesmas permissões, porque é mais rápido e fácil do que lidar com configurações específicas por função. 00:14:32.830 --> 00:14:37.890 O lado negativo é que o acesso da IA corresponde ao cenário mais aberto possível, não às necessidades de cada cargo. 00:14:38.970 --> 00:14:41.170 É aí que entram os grupos de acesso ao Copilot baseados em funções. 00:14:41.630 --> 00:14:48.430 Em vez de tratar cada usuário como intercambiável, você alinha os recursos da IA às informações e fluxos de trabalho que funções específicas realmente exigem. 00:14:48.430 --> 00:14:55.870 O marketing pode precisar de acesso a ativos de campanha e diretrizes de marca, mas não a modelos financeiros brutos. 00:14:56.710 --> 00:15:00.730 O financeiro precisa desses modelos, mas não precisa de roteiros de produtos em estágio inicial. 00:15:01.430 --> 00:15:03.370 O objetivo não é tornar o Copilot menos útil. 00:15:03.890 --> 00:15:06.290 É manter seu escopo relevante para o trabalho de cada pessoa. 00:15:07.290 --> 00:15:10.250 Os riscos da habilitação universal são maiores do que a maioria das equipes, imagina. 00:15:10.250 --> 00:15:15.510 O Copilot funciona extraindo dados que seu ambiente Microsoft 365 já possui, já possui. 00:15:16.410 --> 00:15:21.530 Se todos os funcionários tiverem acesso igual a IA, a tecnologia pode eliminar silos que você manteve intencionalmente. 00:15:22.430 --> 00:15:26.650 É assim que assistentes de RH acabam acessando detalhamentos de receita, 00:15:26.890 --> 00:15:30.910 ou um líder de operações pede ao Copilot o plano de lançamento de produto do próximo ano 00:15:30.910 --> 00:15:33.510 e obtém detalhes de design que nem foram finalizados. 00:15:34.530 --> 00:15:37.830 Nada disso parece uma violação no momento, mas a exposição é real. 00:15:37.830 --> 00:15:42.330 Acertar um modelo de acesso começa mapeando funções de trabalho para a necessidade de dados, 00:15:42.470 --> 00:15:44.250 não apenas os aplicativos que as pessoas usam, 00:15:44.330 --> 00:15:47.090 mas a profundidade e a sensibilidade dos dados que manipulam diariamente. 00:15:48.710 --> 00:15:52.250 Você pode descobrir que 70% das solicitações da sua equipe de vendas ao Copilot 00:15:52.250 --> 00:15:53.910 envolvem históricos de contas de clientes, 00:15:53.970 --> 00:15:56.910 enquanto menos de 5% acessam arquivos de contrato de alta sensibilidade. 00:15:57.950 --> 00:16:00.310 Isso sugere que você pode manter o uso da IA de forma segura 00:16:00.310 --> 00:16:02.990 dentro de certas bibliotecas do SharePoint enquanto bloqueia o restante. 00:16:03.970 --> 00:16:06.430 Faça esse exercício em cada departamento e os padrões surgirão. 00:16:06.430 --> 00:16:09.990 Assim que souber o que cada grupo deve ter, o Microsoft Enter ID, 00:16:10.190 --> 00:16:13.410 o que muitos ainda chamam de Azure ID, torna-se sua ferramenta de aplicação. 00:16:14.190 --> 00:16:17.310 Você cria grupos de segurança que correspondem às definições de suas funções 00:16:17.310 --> 00:16:20.050 e então atribui permissões do Copilot no nível do grupo. 00:16:20.710 --> 00:16:23.410 Isso pode significar habilitar certos escopos da IP e do Graph 00:16:23.410 --> 00:16:25.490 apenas para membros do grupo financeiro do Copilot, 00:16:25.670 --> 00:16:28.330 enquanto o grupo de marketing do Copilot tem um conjunto diferente. 00:16:28.330 --> 00:16:32.830 O acesso a sites confidenciais, canais do Teams ou pastas específicas do OneDrive 00:16:32.830 --> 00:16:33.750 pode seguir o mesmo modelo. 00:16:34.710 --> 00:16:38.650 A força dessa abordagem está quando ela é combinada com os controles que já abordamos. 00:16:39.750 --> 00:16:43.650 As permissões do Graph definem os limites externos do que o Copilot pode tecnicamente alcançar. 00:16:44.690 --> 00:16:47.930 As políticas de DLP monitoram a saída da IA em busca de conteúdo sensível. 00:16:49.390 --> 00:16:51.370 Grupos baseados em funções ficam no meio, 00:16:51.490 --> 00:16:55.650 garantindo que as permissões do Graph não sejam amplas demais para funções de baixa sensibilidade, 00:16:55.650 --> 00:16:59.570 e que a DLP não acabe detectando coisas que você poderia ter prevenido 00:16:59.570 --> 00:17:01.110 restringindo as fontes de entrada. 00:17:02.530 --> 00:17:04.330 Mas como qualquer sistema, isso pode ser levado longe. 00:17:04.650 --> 00:17:07.170 É tentador criar um microgrupo para cada cenário, 00:17:08.210 --> 00:17:10.670 Copilot para analista financeiro com permissões de relatório 00:17:10.670 --> 00:17:12.450 ou estagiário de marketing sem acesso a Teams 00:17:12.450 --> 00:17:14.830 e acabar com dezenas de variações. 00:17:15.690 --> 00:17:18.150 Esse nível de granularidade pode parecer preciso no papel, 00:17:18.150 --> 00:17:20.370 mas no ambiente real é uma dor de cabeça para a manutenção. 00:17:21.090 --> 00:17:23.770 Usuários mudam de cargo, projetos mudam, contratados vêm e vão. 00:17:23.770 --> 00:17:26.770 Se o modelo de grupo for muito frágil, 00:17:26.990 --> 00:17:29.690 sua equipe de TI gastará mais tempo corrigindo problemas de acesso 00:17:29.690 --> 00:17:30.850 do que melhorando a segurança. 00:17:31.650 --> 00:17:32.610 O verdadeiro objetivo é que... 00:17:32.610 --> 00:17:35.350 Um punhado de grupos de funções claras e bem definidos 00:17:35.350 --> 00:17:38.190 cobrirá a maioria dos casos de uso sem criar um gargalo administrativo. 00:17:38.850 --> 00:17:41.190 O grupo do CFO precisa de amplos poderes analíticos, 00:17:41.270 --> 00:17:43.490 mas controles rígidos sobre o compartilhamento de resultados. 00:17:44.150 --> 00:17:46.910 O grupo de estagiários recebe um escopo de dados limitado, 00:17:46.910 --> 00:17:49.750 mas capacidade suficiente para contribuir com o trabalho real. 00:17:49.750 --> 00:17:52.970 Líderes de departamento ficam no meio termo 00:17:52.970 --> 00:17:54.450 e a TI mantém a capacidade de ajustar 00:17:54.450 --> 00:17:56.470 quando projetos especiais exigirem exceções. 00:17:57.750 --> 00:18:00.290 Você não está tentando bloquear tudo a ponto de causar frustração. 00:18:01.010 --> 00:18:03.250 Você está mantendo cada experiência de arrelevante, 00:18:03.410 --> 00:18:04.590 segura e alinhada com a política. 00:18:05.750 --> 00:18:07.730 Quando você acerta, os benefícios aparecem rapidamente. 00:18:08.590 --> 00:18:11.390 Os usuários param de se surpreender com os dados que o Copilot apresenta, 00:18:11.390 --> 00:18:13.630 pois são sempre informações dentro da esfera de responsabilidade. 00:18:14.390 --> 00:18:16.750 As equipes de conformidade têm menos incidentes para investigar, 00:18:16.750 --> 00:18:18.550 porque as superexposições não ocorrem por acidente. 00:18:19.730 --> 00:18:22.770 E a TI pode finalmente avançar com novos recursos do Copilot 00:18:22.770 --> 00:18:24.410 sem se preocupar que uma implementação global 00:18:24.410 --> 00:18:27.130 erosione silenciosamente todas as fronteiras de dados 00:18:27.130 --> 00:18:28.310 que trabalharam para construir. 00:18:29.430 --> 00:18:31.350 Com acesso e proteções trabalhando juntos, 00:18:31.450 --> 00:18:33.470 você reduziu significativamente seu perfil de risco. 00:18:34.850 --> 00:18:36.230 Mas mesmo um modelo bem projetado, 00:18:36.310 --> 00:18:38.130 só importa se você puder provar que ele está funcionando 00:18:38.130 --> 00:18:39.390 tanto para você quanto para qualquer pessoa 00:18:39.390 --> 00:18:40.850 que venha com uma solicitação de auditoria. 00:18:41.970 --> 00:18:43.470 Comprovando a conformidade sem perder o ritmo. 00:18:44.250 --> 00:18:45.850 Conformidade não é apenas teatro de segurança, 00:18:45.850 --> 00:18:47.890 se é a evidência que mantém os auditores satisfeitos. 00:18:48.970 --> 00:18:50.370 Políticas e diretrizes são ótimas, 00:18:50.470 --> 00:18:52.350 mas se você não puder mostrar exatamente o que aconteceu 00:18:52.350 --> 00:18:53.470 com dados assistidos por IA, 00:18:53.590 --> 00:18:55.310 você só terá afirmações em vez de provas. 00:18:56.870 --> 00:18:58.710 Um ambiente Copilot pronto para auditoria 00:18:58.710 --> 00:19:01.130 significa que cada interação da consulta do usuário 00:19:01.130 --> 00:19:02.490 à recuperação de dados pela IA 00:19:02.490 --> 00:19:05.530 pode ser explicada e apoiada por um rastro verificável. 00:19:06.590 --> 00:19:08.190 A parte complicada é que muitas empresas acham 00:19:08.190 --> 00:19:10.330 que estão protegidas porque passam em revisões internas. 00:19:11.310 --> 00:19:13.310 Essas revisões geralmente verificam 00:19:13.310 --> 00:19:15.750 a existência de controles e alguns cenários de exemplo, 00:19:15.870 --> 00:19:18.030 mas nem sempre exigem o nível de granularidade 00:19:18.030 --> 00:19:19.650 que auditores externos esperam. 00:19:21.130 --> 00:19:23.610 Quando um avaliador externo solicita um registro 00:19:23.610 --> 00:19:25.850 de todo o conteúdo sensível que o Copilot acessou 00:19:25.850 --> 00:19:26.670 no último trimestre, 00:19:27.210 --> 00:19:28.690 junto com quem solicitou e por quê, 00:19:28.930 --> 00:19:31.950 é surpreendente a frequência com que surgem lacunas. 00:19:32.730 --> 00:19:34.810 Ou os registros estão incompletos, 00:19:34.930 --> 00:19:36.810 ou omitem totalmente os eventos relacionados à IA 00:19:36.810 --> 00:19:38.810 porque nunca foram marcados dessa forma desde o início. 00:19:38.810 --> 00:19:41.930 É aqui que o Microsoft Purview pode fazer uma grande diferença. 00:19:42.830 --> 00:19:45.070 Suas capacidades de conformidade não se resumem apenas 00:19:45.070 --> 00:19:46.630 a aplicar rótulos e políticas de DLP. 00:19:47.530 --> 00:19:49.870 Elas também reúnem as evidências forenses de que você precisa. 00:19:50.810 --> 00:19:51.950 Em um contexto de Copilot, 00:19:52.070 --> 00:19:54.110 o Purview pode registrar cada solicitação de acesso 00:19:54.110 --> 00:19:55.650 a dados relevantes, a identidade por trás dela 00:19:55.650 --> 00:19:56.410 e o local de origem. 00:19:56.870 --> 00:19:58.570 Ele também pode correlacionar esses eventos 00:19:58.570 --> 00:19:59.990 a padrões de movimentação de dados, 00:20:00.090 --> 00:20:02.290 como arquivos sensíveis sendo referenciados em rascunhos, 00:20:02.670 --> 00:20:03.730 resumos ou exportações, 00:20:04.090 --> 00:20:05.570 sem depender de autorrelato da IA. 00:20:05.570 --> 00:20:08.690 A pontuação de conformidade do Purview 00:20:08.690 --> 00:20:09.830 é mais do que uma métrica de vaidade. 00:20:10.530 --> 00:20:11.790 É um panorama de como o seu ambiente 00:20:11.790 --> 00:20:13.910 se compara aos controles recomendados pela Microsoft, 00:20:14.210 --> 00:20:15.710 incluindo aqueles que limitam diretamente 00:20:15.710 --> 00:20:17.130 os riscos relacionados à IA. 00:20:18.050 --> 00:20:19.730 Uma higiene de permissões de grafo mais forte, 00:20:19.870 --> 00:20:21.470 configurações de DLP mais rígidas 00:20:21.470 --> 00:20:23.350 se grupos baseados em funções bem mantidos 00:20:23.350 --> 00:20:24.650 contribuem para essa pontuação. 00:20:25.290 --> 00:20:26.870 Bem como a pontuação é atualizada, 00:20:26.990 --> 00:20:28.670 conforme você faz alterações, 00:20:28.770 --> 00:20:30.010 você pode ver em tempo quase real 00:20:30.010 --> 00:20:31.470 como as melhorias na governança de IA 00:20:31.470 --> 00:20:32.990 aumentam sua posição de conformidade. 00:20:32.990 --> 00:20:35.630 Pense em um exame regulatório, 00:20:35.790 --> 00:20:36.930 onde você precisa justificar 00:20:36.930 --> 00:20:39.050 por que certos dados de clientes apareceram 00:20:39.050 --> 00:20:41.170 em um relatório gerado pelo Copilot. 00:20:41.950 --> 00:20:43.110 Sem registros estruturados, 00:20:43.190 --> 00:20:44.570 essa conversa se transforma em suposições. 00:20:45.270 --> 00:20:46.730 Com o Purview configurado corretamente, 00:20:46.830 --> 00:20:48.450 você pode mostrar a solicitação de acesso 00:20:48.450 --> 00:20:49.350 em um registro de auditoria, 00:20:49.450 --> 00:20:51.250 apontar a função e as permissões que a autorizaram, 00:20:51.290 --> 00:20:53.510 e demonstrar que a saída permaneceu nos canais aprovados. 00:20:54.250 --> 00:20:55.490 Essa é uma discussão muito mais fácil 00:20:55.490 --> 00:20:57.650 do que tentar explicar um evento não documentado às pressas. 00:20:58.110 --> 00:21:00.750 O segredo é tornar a geração de relatórios de conformidade 00:21:00.750 --> 00:21:02.650 parte do seu ciclo normal de governança de TI, 00:21:02.810 --> 00:21:04.930 não apenas um projeto especial antes de uma auditoria. 00:21:05.630 --> 00:21:07.170 Relatórios automatizados ajudam muito nesse processo. 00:21:07.610 --> 00:21:09.190 O Purview pode gerar relatórios recorrentes 00:21:09.190 --> 00:21:11.390 sobre correspondências de políticas de proteção de informações, 00:21:11.950 --> 00:21:14.290 incidentes de DLP e uso de rótulos de sensibilidade. 00:21:15.010 --> 00:21:16.410 Quando esses relatórios são programados 00:21:16.410 --> 00:21:17.590 para chegar ao espaço de trabalho 00:21:17.590 --> 00:21:19.090 da sua equipe de governança todo mês, 00:21:19.270 --> 00:21:22.690 você cria uma base de atividade de IA fácil de revisar. 00:21:23.690 --> 00:21:25.990 Qualquer anomalia se destaca em relação ao padrão histórico. 00:21:26.550 --> 00:21:27.750 Usa economia de tempo se acumulou. 00:21:27.750 --> 00:21:30.550 Por exemplo, o Purview vem com relatórios pré-criados 00:21:30.550 --> 00:21:33.090 que destacam todos os incidentes envolvendo conteúdo rotulado 00:21:33.090 --> 00:21:35.090 agrupados por local ou tipo de atividade. 00:21:36.170 --> 00:21:38.650 Se uma sessão do Coopilot trouxe um documento confidencial 00:21:38.650 --> 00:21:40.570 para um resultado e sua DLP atuou sobre ele, 00:21:40.670 --> 00:21:42.310 esse incidente já aparece em um relatório 00:21:42.310 --> 00:21:44.850 sem que você precise criar uma consulta personalizada do zero. 00:21:46.050 --> 00:21:48.450 Você pode então analisar esse registro para obter mais detalhes, 00:21:48.810 --> 00:21:51.170 mas o trabalho pesado de coleta e categorização já foi feito. 00:21:52.910 --> 00:21:55.590 Outra eficiência é a integração entre a auditoria do Purview 00:21:55.590 --> 00:21:58.230 e os dados de acesso baseados em função do Microsoft 365. 00:21:59.970 --> 00:22:01.770 Como o Purview entende os grupos do Entry-ID, 00:22:01.850 --> 00:22:04.210 ele pode segmentar os logs de acesso por tipo de função. 00:22:05.090 --> 00:22:06.890 Isso significa que você pode responder rapidamente 00:22:06.890 --> 00:22:08.990 a perguntas focadas como mostre-me todas as instâncias 00:22:08.990 --> 00:22:10.790 em que funções de marketing acessaram dados rotulados 00:22:10.790 --> 00:22:12.430 como financeiros via culpados como financeiros 00:22:12.430 --> 00:22:13.730 via culpados nos últimos 90 dias. 00:22:14.730 --> 00:22:16.870 Essa capacidade de filtrar tanto por função 00:22:16.870 --> 00:22:18.390 quanto por classificação de dados 00:22:18.390 --> 00:22:21.210 é exatamente o que os avaliadores externos procuram. 00:22:21.210 --> 00:22:24.110 Pensando bem, a conformidade nesse nível não é um fardo. 00:22:24.710 --> 00:22:26.930 É uma proteção que confirma que o design da sua governança 00:22:26.930 --> 00:22:27.930 está funcionando na prática. 00:22:28.830 --> 00:22:30.390 Também elimina o estresse das auditorias, 00:22:30.490 --> 00:22:31.430 pois você não precisa garimpar.