AI risk doesn’t start with the model, it starts with the data feeding it. As sensitive data is pulled into AI tools, analytics workflows, and third-party services, many security teams lose visibility as soon as data moves beyond its original environment. For security and data leaders, the challenge isn’t recognizing AI risk, it’s knowing where sensitive data enters AI workflows, how it moves once it does, and how to put controls in place early enough to prevent exposure. In this session, we’ll cover: ● Common ways sensitive data ends up in AI systems, intentionally and unintentionally ● Why existing security and data controls struggle to maintain visibility as AI usage scales ● How to identify and classify high-risk data before it’s used for training, fine-tuning, or inference ● How BigID helps teams spot early risk signals and enforce the right controls automatically You’ll walk away with a clear approach to protecting sensitive data before it reaches AI models, and a more defensible strategy for securing AI as adoption accelerates into 2026.

Hora

18:00 - 19:00 hs GMT+1

Organizador

Information Systems Security Association
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