在当前的“大辞职”潮流中，疫情后个人换工作的速度前所未有，这使得离职员工从前雇主那里获取敏感信息的风险显著增加。
实物盗窃相对容易被发现和证实——在提交辞职后带走公司的手机或笔记本电脑显而易见。通常被忽视或未得到妥善保护的是，下载专有数据和组织精心策划的工作，其他公司可能会利用这些信息。
总有痕迹
在组织内进行的任何活动通常都会留下证据。最佳的查找位置是基础设施中的日志文件。数据库通常具备某种审计机制，以确保记录任何添加、删除、修改或下载的操作。如果没有这种机制，可以查看网络数据。从用户的角度来看，这可以显示下载的次数、用户和时间。
这些都是审计已发生事件的有效工具，但并不能阻止问题的发生。如果预防胜于治疗，那么问题依然存在，我们能做些什么来防止这种情况呢?
那么，最佳的应对策略是什么?
一旦确认离职者，可以撤销其对公司系统的访问，尽管这种做法可能对业务产生负面影响。尤其是在其他资源和团队或部门需要顺利交接信息时，情况更为复杂。此外，并非所有离职者都是不良离职者。如果离职者感到被孤立和切断联系，可能会影响多年来建立的雇主-雇员关系，并危及未来的合作潜力。
这是人工智能（AI）可以解决的理想问题；以非侵入性的方式监控用户在整个环境中的行为，确保没有人在离职时下载数据，这是其能力所在。我们需要谨慎对待现有的人工智能系统，因为那些已经学习了现有行为的系统可能无法识别这一点。如果离职者已经带走了信息，人工智能可能会将其与“正常”行为相联系。这是市场上许多产品的一个关键缺陷。
更重要的是，许多现有解决方案可能会被滥用。持续的数据下载，分散在较长时间内，可能使不良离职者从缝隙中逃脱。对于人工智能而言，这看起来就像用户在日常角色中正常操作一样。
这意味着我们的人工智能解决方案不能单独运作，需要更强大的能力，不仅要考虑行为，还要考虑环境。我们需要将行为视为一个整体，而不是一系列孤立的事件，并确保我们的人工智能供应商已经训练他们的解决方案以考虑这种背景。
如果我们能够做到这一点，那么人员的“大退出”不一定也意味着数据和知识产权的“大退出”。
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我是阔空科技的签约作者“幼云”！
希望本篇文章《数据监控：防范“恶意离职者”的风险》能对你有所帮助！
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