Kategorie: Information Protection
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Warum ChatGPT dein internes Dokument nicht lesen kann (und Copilot manchmal auch nicht)
Erfahre, warum ChatGPT gelabelte Microsoft-Dokumente nicht lesen kann – und Copilot manchmal doch. Der Artikel erklärt praxisnah den Unterschied zwischen Sensitivity Labels und DLP in Microsoft Purview und zeigt anhand konkreter Szenarien, wie beide Schutzschichten zusammenspielen. Ideal für alle, die KI sicher in Microsoft 365 nutzen möchten.
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Label Wars: Episode IV – Eine neue Klassifizierung ✨
In diesem Beitrag zeige ich, wie Microsoft Purview Data Loss Prevention (DLP) theoretisch den Zugriff von Copilot Agents auf streng vertrauliche Inhalte einschränken soll – und warum das in der Praxis derzeit noch nicht zuverlässig funktioniert. Anhand realer Tests und Szenarien wird deutlich: Trotz Label-Kennzeichnung greifen AI-Agents unter bestimmten Bedingungen dennoch zu. Eine kritische Einordnung…
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Von gestern zu morgen: Microsoft Purview verabschiedet die klassische Content Search 🌐
Früher war Content Search in Microsoft Purview ein eigenständiges Tool. Mit der neuen Struktur wurde sie in den eDiscovery-Fall „Content Search“ verschoben. Nur Fallmitglieder können nun Suchen sehen und bearbeiten, was die Kontrolle über sensible Daten verbessert.
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🚨 Copilot und Vertraulichkeit: Wenn Labels unsichtbar bleiben
Copilot for Web zeigt Sensitivity Labels oft nicht an – ein Risiko für die Datensicherheit und Compliance. In meinem Blogbeitrag erkläre ich, warum dieser blinde Fleck für Unternehmen kritisch sein kann.
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Die Bedeutung von Sensitivity-Labels für Microsoft 365 CoPilot 📊🔐
In der heutigen digitalen Ära sind Datensicherheit und Compliance wichtiger denn je. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre sensiblen Informationen geschützt sind und nur von autorisierten Personen eingesehen werden können. Microsoft 365 bietet hierfür eine umfassende Lösung: Sensitivity-Labels. 🚀 Was sind Sensitivity-Labels? 🏷️ Sensitivity-Labels sind eine Funktion innerhalb von Microsoft 365, mit der Organisationen ihre Daten…