安全可靠的企業級 AI

生成式 AI 工具可協助員工提升生產力和創意，但同時，選擇優先考慮 AI 安全和保安的解決方案亦至關重要。此外，機構亦應有意識地制定政策，包括限制廣泛使用「影子」AI 工具，以免增加資料遺失的風險。

透過採用尊重用戶存取控制項並提供精細管理設定的整合生成式 AI 助理，管理員可協助保護資料並降低資料遺失的風險。Gemini 版 Google Workspace 具備一系列強大的內置威脅防護、資料保護和合規控制項，讓機構可充分發揮生成式 AI 的優勢，同時無需犧牲安全架構。

Workspace 將檔案安全地儲存在單一位置「Google 雲端硬碟」中，並自動建立版本。這讓 IT 團隊更輕鬆地保護公司資料，並讓 Gemini 根據已套用的使用者權限，參考文件的單一版本。Gemini 只會擷取使用者有權存取的資料，從而減少管理存取權的額外開支，並降低存取這些資料來源的獨立工具成本。

AI 分類等安全功能可自動運用標籤和資料遺失防護 (DLP) 規則，大規模識別、管理和保護資料。透過內容限制，例如資訊版權管理 (禁止下載、複製或列印) 和用戶端加密，管理員亦可限制 Gemini 存取敏感資料。按此進一步瞭解可用的資料安全控制項。

Gemini in Workspace 應用程式以 Google Cloud 「資料邊界」功能為基礎，為客戶資料提供權威的主權控制。客戶可將 Gemini in Workspace 資料處理限制在美國或歐盟境內。為實現數碼彈性和生存能力，客戶亦可使用本地資料儲存功能，在任何國家/地區儲存 Gemini in Workspace 應用程式資料的獨立副本。

此外，對於最關鍵的資料，客戶可使用用戶端加密這項獨特的技術控制項，提供點對點加密，並將金鑰完全交由 Workspace 客戶控制，以權威方式防止所有未經授權的存取，即使是 Google、Gemini 和其他生成式 AI 助理也不例外。

在未經授權的情況下，Google 不會使用客戶的 Workspace 資料來訓練或改善為 Gemini、Search 和 Workspace 以外其他系統提供支援的基礎生成式 AI 和大型語言模型 (LLM)。我們亦曾在網誌文章中分享過，Google 如何保護 Workspace 資料，並在生成式 AI 時代維持這些私隱承諾。

Google 採用多重安全防護方法，在提示生命週期的每個階段都引入安全措施。從加強 Gemini 2.5 模型，到專為偵測惡意指示而設的機器學習 (ML) 模型，以至系統級別的保障，我們正大幅提升攻擊者的難度、成本和複雜性。這種方法可迫使攻擊者轉用更易識別或需要更多資源的方法。

我們利用對抗性資料訓練模型，大幅提升 Gemini 2.5 模型對間接提示注入攻擊的防禦能力。Gemini 本身已具備這種模型韌性，再加上我們直接內置於 Gemini 的額外防禦機制，進一步瞭解這些額外防禦措施。

Google Workspace 與 Gemini 專為企業而設，提供精細的用戶存取和資料安全控制項，協助管理員安全地部署 AI 工具。查看我們的 AI 採用指南和白皮書，以瞭解詳情；在 Google Workspace 生成式 AI 私隱控制中心中尋找更多資訊；並開始免費試用。