这一步非常关键。过去企业的AI治理通常只覆盖微软自身的产品，例如Microsoft 365 Copilot，而员工在浏览器或其他平台使用外部AI工具时，往往会形成难以监管的“影子AI”。

借助Purview的网络数据安全能力（Network Data Security），企业可以：

• 监控AI相关的网页流量与数据传输
• 对共享数据进行分类
• 应用现有的数据丢失防护（DLP）策略

这意味着企业原有的DLP策略和敏感信息分类器，现在也可以应用到与生成式AI服务的交互中。例如：

• 员工在提示词中输入机密数据
• 上传包含敏感信息的文件
• AI响应中包含受保护数据

这些行为都可以被检测、记录并按策略处理。

换句话说，原本难以管理的AI使用行为，现在开始进入企业治理框架之中。

OCR识别图像中的敏感信息

另一项重要更新是Purview Data Security Investigations引入了**光学字符识别（OCR）**能力。

传统安全工具主要检查文本内容，但现实中敏感信息经常以图像形式传播，例如：

• 仪表盘截图
• 身份证或证件照片
• 扫描合同
• 文档中的嵌入图片

新增的OCR功能可以从这些图像中提取文本并进行分析，从而识别隐藏的敏感信息。

启用OCR后，现有的安全策略——包括DLP、内部风险管理（Insider Risk）等——可以直接应用于图像内容。这些扫描可覆盖多个企业常用平台，例如：

• Exchange
• SharePoint
• OneDrive
• Microsoft Teams
• 终端设备（Windows、macOS）

对于安全团队来说，这消除了数据泄露调查中的一个重要盲区。

DSPM让AI风险实现持续可观测

在AI治理体系中，微软还强化了**Data Security Posture Management（DSPM）**的作用。

DSPM提供统一的视图，帮助企业发现和管理整个数字环境中的敏感数据风险——不仅包括传统应用，也包括AI系统和AI代理。

针对AI的DSPM功能可监控：

• Microsoft Copilot和其他微软AI工具
• 在Azure AI环境中构建的定制AI应用
• 使用第三方大模型的AI应用

DSPM会整合多个安全信号，帮助安全团队了解组织内AI的实际使用情况，例如：

• AI提示词交互
• AI代理行为
• 数据访问模式
• 潜在的数据外泄风险

这些信息会集中在统一的仪表板中，使企业更容易识别影子AI部署以及敏感数据访问路径。

此外，DSPM还可以与Microsoft Security Copilot配合，通过自然语言查询快速分析风险和调查事件，从而提升安全团队的响应效率。

Windows 365 for Agents：为AI代理提供受控运行环境

随着“代理式AI”（Agentic AI）的出现，仅监控AI使用已经不够——企业还需要控制AI代理在哪运行、如何运行。

微软在此次更新中推出了Windows 365 for Agents，为AI代理提供一个专门的受控运行环境。

该平台的目标是让企业能够：

• 在受管理的云环境中运行AI代理
• 应用企业级安全策略
• 统一管理代理的执行权限和资源访问

这与微软此前推出的Agent 365控制平面形成互补。Agent 365为企业提供观察、保护和治理AI代理的管理层，而Windows 365 for Agents则为这些代理提供实际运行的安全基础设施。

企业AI治理正在发生结构性变化

综合来看，微软2026年5月的更新将企业AI治理扩展到四个关键层面：

1. AI交互监控：Purview监控包括Claude在内的第三方AI工具
2. 内容深度检测：OCR识别图像中的敏感文本
3. 持续风险管理：DSPM提供统一的AI风险可观测性
4. 代理运行控制：Windows 365 for Agents提供受管执行环境

这反映出一个更大的趋势：企业AI治理正在从“应用级监控”，升级为覆盖提示词、数据流、AI代理以及运行环境的端到端治理体系。

随着AI助手、企业Copilot和自治代理在企业IT系统中不断增加，安全与治理框架也必须随之升级。微软此次的更新，正是为这一新的企业AI生态打基础。

这一步非常关键。过去企业的AI治理通常只覆盖微软自身的产品，例如Microsoft 365 Copilot，而员工在浏览器或其他平台使用外部AI工具时，往往会形成难以监管的“影子AI”。

借助Purview的网络数据安全能力（Network Data Security），企业可以：

• 监控AI相关的网页流量与数据传输
• 对共享数据进行分类
• 应用现有的数据丢失防护（DLP）策略

这意味着企业原有的DLP策略和敏感信息分类器，现在也可以应用到与生成式AI服务的交互中。例如：

• 员工在提示词中输入机密数据
• 上传包含敏感信息的文件
• AI响应中包含受保护数据

这些行为都可以被检测、记录并按策略处理。

换句话说，原本难以管理的AI使用行为，现在开始进入企业治理框架之中。

OCR识别图像中的敏感信息

另一项重要更新是Purview Data Security Investigations引入了**光学字符识别（OCR）**能力。

传统安全工具主要检查文本内容，但现实中敏感信息经常以图像形式传播，例如：

• 仪表盘截图
• 身份证或证件照片
• 扫描合同
• 文档中的嵌入图片

新增的OCR功能可以从这些图像中提取文本并进行分析，从而识别隐藏的敏感信息。

启用OCR后，现有的安全策略——包括DLP、内部风险管理（Insider Risk）等——可以直接应用于图像内容。这些扫描可覆盖多个企业常用平台，例如：

• Exchange
• SharePoint
• OneDrive
• Microsoft Teams
• 终端设备（Windows、macOS）

对于安全团队来说，这消除了数据泄露调查中的一个重要盲区。

DSPM让AI风险实现持续可观测

在AI治理体系中，微软还强化了**Data Security Posture Management（DSPM）**的作用。

DSPM提供统一的视图，帮助企业发现和管理整个数字环境中的敏感数据风险——不仅包括传统应用，也包括AI系统和AI代理。

针对AI的DSPM功能可监控：

• Microsoft Copilot和其他微软AI工具
• 在Azure AI环境中构建的定制AI应用
• 使用第三方大模型的AI应用

DSPM会整合多个安全信号，帮助安全团队了解组织内AI的实际使用情况，例如：

• AI提示词交互
• AI代理行为
• 数据访问模式
• 潜在的数据外泄风险

这些信息会集中在统一的仪表板中，使企业更容易识别影子AI部署以及敏感数据访问路径。

此外，DSPM还可以与Microsoft Security Copilot配合，通过自然语言查询快速分析风险和调查事件，从而提升安全团队的响应效率。

Windows 365 for Agents：为AI代理提供受控运行环境

随着“代理式AI”（Agentic AI）的出现，仅监控AI使用已经不够——企业还需要控制AI代理在哪运行、如何运行。

微软在此次更新中推出了Windows 365 for Agents，为AI代理提供一个专门的受控运行环境。

该平台的目标是让企业能够：

• 在受管理的云环境中运行AI代理
• 应用企业级安全策略
• 统一管理代理的执行权限和资源访问

这与微软此前推出的Agent 365控制平面形成互补。Agent 365为企业提供观察、保护和治理AI代理的管理层，而Windows 365 for Agents则为这些代理提供实际运行的安全基础设施。

企业AI治理正在发生结构性变化

综合来看，微软2026年5月的更新将企业AI治理扩展到四个关键层面：

1. AI交互监控：Purview监控包括Claude在内的第三方AI工具
2. 内容深度检测：OCR识别图像中的敏感文本
3. 持续风险管理：DSPM提供统一的AI风险可观测性
4. 代理运行控制：Windows 365 for Agents提供受管执行环境

这反映出一个更大的趋势：企业AI治理正在从“应用级监控”，升级为覆盖提示词、数据流、AI代理以及运行环境的端到端治理体系。

随着AI助手、企业Copilot和自治代理在企业IT系统中不断增加，安全与治理框架也必须随之升级。微软此次的更新，正是为这一新的企业AI生态打基础。