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这份研报主要讲了什么内容？
这份研报聚焦于生成式AI（GenAI）和自主AI（Agentic AI）应用中的数据安全风险和缓解措施。报告强调GenAI引入了新的数据表面和失败模式，需要独特的安全方法。报告定义了GenAI环境中的数据安全为保护数据的机密性、完整性、可用性和真实性，涵盖数据存储、传输、转换和AI系统处理的全过程。列举了21种数据安全风险，如敏感数据泄露、代理身份和凭证暴露、影子AI等，并提供了分层缓解措施，包括基础、强化和高级措施。
GenAI赛道未来发展趋势如何？
GenAI赛道正快速发展，引入了新的数据表面和失败模式，如提示、上下文窗口等，对数据安全提出新挑战。未来需重视最小化上下文、隔离和最小权限、生命周期严格性等原则，结合传统数据安全方法，如完整性、可追溯性，持续监控GenAI系统。组织需采取主动安全方法，实施适当控制，保护GenAI系统免受数据安全风险。
研报重点分析了哪些方向？
研报重点分析了GenAI数据安全挑战、风险和缓解措施。具体包括GenAI引入的新数据表面和失败模式，如提示驱动提取、跨会话泄露等；21种具体数据安全风险，如敏感数据泄露、模型提取和IP复制等；以及针对每种风险的分层缓解措施，涵盖基础、强化和高级措施，支持不同安全成熟度阶段。
当前GenAI市场现状如何？
当前GenAI市场正快速发展，应用场景不断拓展，但数据安全风险日益凸显。GenAI引入了新的数据表面和失败模式，对传统安全方法提出挑战。市场需关注数据安全定义、原则、风险和缓解措施，采取主动安全方法，保护GenAI系统，确保数据机密性、完整性、可用性和真实性。
研报提示了哪些风险？
研报提示了GenAI应用中的21种数据安全风险，包括敏感数据泄露、代理身份和凭证暴露、影子AI、数据中毒、模型提取和IP复制等。这些风险可能对GenAI系统的安全性和可靠性造成严重威胁。组织需采取分层缓解措施，包括基础、强化和高级控制，以应对这些风险，保护GenAI系统。