筑牢智能企业安全基石

企业正处在关键的转型节点。随着人工智能革新团队协作方式，IT 领导者面临一项核心挑战：如何在推动创新的同时维持安全标准，以保护组织级大规模数据。

如果您正在评估协作平台，您可能正苦苦思索数据安全、治理以及 AI 驱动型工作带来的新兴风险等棘手问题。您今天的决策将决定您所在组织能否安全享受 AI 带来的生产力提升红利。

过度授权带来的挑战

如今，许多组织发现当前的数据访问模式并非为 AI 驱动的世界而构建。过去，当员工拥有对文件和频道的广泛访问权限时，风险主要依靠人工判断和手动流程来管控。如今，AI 系统不仅继承了相同的权限，所处理的信息已达前所未有的数量级。

这正是 Slack 与传统生产力套件的根本区别所在。我们从不将 AI 安全视为事后补充。我们构建了一款称为“前瞻性过度授权治理”的安全模型，该模型预设 AI 会放大现有权限结构，并能在识别到相关风险时实时采取措施。

Slack 安全架构的独特之处

行之有效的实时访问控制

与静态权限系统不同，我们的实时搜索 (RTS) API 确保数据访问的变更能够即时生效。安全的 AI 系统始终反映最新的源权限状态。

这不仅仅是每小时同步一次权限。它关乎在组织层面的访问需求变化时，实时维护安全边界。打个比方，如果您撤销某人对敏感文档的访问权限，那么相关用户在此后通过任何可能与该数据交互的 AI 系统进行查询时，该撤销变更将立即生效。您无需等待可能留下安全漏洞的隔夜同步作业。

跨平台隐私执行

Slack 的另一显著优势是能够与您整个企业数据生态系统的访问控制设置保持一致。当其他平台仅关注自身数据存储时，企业搜索功能确保最新的访问控制能在您所有集成的企业数据源（而不仅仅是 Slack 对话）中同步生效。同时，您还能获得：

• 超过 2600 种集成，包括 Google 云端硬盘、GitHub、Box、Microsoft、Asana 等流行服务。
• 集成的 AI 代理（例如 Claude、OpenAI、Perplexity 等），可通过 Slack RTS API 和 MCP 服务器安全访问您的 Slack 对话数据。
• Slack 的 AI 功能在这些平台中进行搜索时，会尊重每个系统的独立权限结构，同时提供一致的治理框架。

超越政策层面的 AI 治理

大多数协作平台仅提供基本的 AI 政策，而 Slack 提供的运营控制使得治理变得可操作且在设计上就确保安全。我们全面的方法结合了精细的管理控制、实时安全防护和企业级安全架构，以确保您的 AI 部署符合最高安全标准。

面向企业管理的运营控制

我们的管理控制台让 IT 领导者能够精细控制 AI 部署的每个方面：

• 数据源管理：精准界定 AI 系统可以跨整个数据生态系统访问及搜索哪些企业应用
• 用户级权限：控制谁可以使用哪些 AI 功能以及使用哪些数据源，实现与组织结构匹配的、基于角色的访问控制
• 实时监控：追踪 AI 使用模式，并在潜在安全风险发生时即时提醒
• 功能级控制：可以在每个工作区基础上单独启用或禁用各项 AI 能力，并根据组织需求配置数据源和功能行为设置
• 事故调查：深入探究在发生安全事件期间，具体是谁向 AI 系统提出了什么问题。

Slack AI 安全护栏：多层安全框架

Slack 中的 AI 交互受到 Slack AI 安全护栏（我们的企业级安全与安保防护框架）的保护。Slack AI 安全护栏为每一次提示和回答提供分层防护，将基础保障措施与实时防御相结合，以支持安全、负责任地大规模使用 AI。

这些保护措施包括：用于避免幻觉的内容阈值、强化安全行为的提示指令、服务提供商层面的风险缓解、用于减少提示注入漏洞的上下文工程、用于降低钓鱼攻击风险的网址过滤以及确保结果可信的输出验证。

作为此综合框架的一部分，我们的内容安全过滤器为具有活跃用户输入的 AI 功能（如 Slackbot AI 和 AI搜索）提供针对性额外保护。这些实时过滤器高精度地分析用户查询，以识别并缓解安全攻击（提示注入、越狱尝试）、安全威胁（仇恨言论、暴力、不当行为）、有害内容（自残、极端主义、非法物质）和工作场所风险（歧视、针对性评判）。该系统采用基于置信度的分类，实现细致入微的响应，确保您的团队在享受远超基础内容政策的、可操作的防护的同时，保持高效工作。

安全设计架构

Slack 的核心原则之一是您的数据绝不会用于训练大语言模型 (LLM)。这一原则推动了 Slack 实施 AI 用途时的多项架构决策，包括：

• 信任边界执行：所有 AI 处理均在 Slack 安全的云基础设施内进行，同时使用托管在 Slack 信任边界内的模型
• 零训练保证：我们使用配置为无外网访问的基础模型，确保模型提供商无法检查或保留您的数据
• 权限继承：AI 只能访问用户已获授权查看的内容，并实时执行访问检查以确保应用最新权限
• 无状态处理：模型独立处理每个请求，不从交互中学习或保留数据，确保交互间的完全隔离

这种方法让您能够实施与组织特定风险承受能力和合规要求相匹配的精细控制，同时保持团队维持生产力所需的情境智慧。

理解上下文的企业搜索功能

Slack 中的企业搜索是一个安全的 AI 系统，它能理解您整个数据生态的上下文和权限。当员工在对话、关联数据和第三方应用中进行搜索时，他们获得的结果会尊重每一个底层安全边界。

这是对传统范式的根本性转变。传统范式常常依赖“以模糊性实现安全”，即希望未获知的用户不会发现敏感数据，而不是确保他们无法进行不恰当的访问。

模型上下文协议：安全的 AI 集成

Slack 即将推出的模型上下文协议 (MCP) 服务器将简化大语言模型、AI 应用和 AI 代理安全访问 Slack 数据的方式。与所有 Slack AI 功能一样，MCP 服务器的构建将安全置于首位：

• 用户每次请求时，在用户级别强制执行数据访问权限，确保 AI 模型只能访问用户被授权查看的数据。
• 在保持安全的同时，为 AI 模型提供对话上下文、文件和画板数据的丰富信息。
• 提供管理控制，决定每个 AI 助理可以访问哪些数据和工具。
• 包含全面的日志记录，以便管理员可以精确查看每个 AI 助理访问了什么数据以及代表用户执行了什么操作。
• 它在简化开发流程的同时，坚守企业级安全标准。

实时搜索 API：开发人员的变革性工具

将于 2026 年初推出的实时搜索 API，将使各组织能够构建符合企业安全标准的自定义 AI 应用。此 API 提供：

• 实时搜索访问：允许用户直接与数据所在位置交互，无需在系统间复制或移动数据
• 即时、安全的对话数据访问：遵守每个组织的隐私和治理控制。
• 上下文感知结果：为智能代理提供相关信息以获得更准确的响应。
• 权限继承：确保 AI 应用尊重与人类用户相同的访问控制。
• 零基础设施开销：为构建 AI 解决方案的组织节省成本。

开放生态系统的优势

Slack Marketplace 包含超过 2600 个独立应用，每周有 170 万个集成应用在我们的平台上被使用。这个开放生态系统包括来自 Anthropic、Google Agentspace 和 Perplexity 的 AI 驱动解决方案，这些解决方案都在 Slack 统一的安全模型内运行。

相较于封闭的协作套件，这带来了一个根本性优势：您可以在选择最佳 AI 工具的同时，保持对所有工具的一致治理。

未来之路

未来属于那些能够驾驭 AI 变革潜力，同时坚守无懈可击安全标准的组织。实现这一点需要这样一位合作伙伴：充分意识到安全不是一项事后添加的功能，而是建构在 AI 驱动协作各方面的基础要求。

工作的智能代理时代已经到来。借助 Slack 的企业安全架构、实时权限控制和开放生态系统方法，您的组织可以安全、可靠地引领潮流，并以企业所需的规模前行。

准备好了解 Slack 以安全为先的 AI 方法如何能在推动创新的同时保护您的组织吗？联系我们的销售团队，以讨论您的具体安全需求，并亲眼见证我们的 AI 治理能力。