What is Data & AI Security?
Data & AI Security is the discipline of discovering, classifying, and governing sensitive data across cloud, hybrid, and on-premises environments—and securing the AI systems that use it. It addresses the full spectrum of enterprise cloud data security: data security posture management (DSPM), data loss prevention (DLP), encryption key management, access governance, and AI-specific threats like model poisoning and training data compromise. Commvault Cloud unifies these capabilities in a single platform—helping organizations reduce exposure, enforce policy, and enable responsible AI across multi-cloud and hybrid environments.
Punti di forza
Effective cloud data security requires more than perimeter defense. It demands visibility into every sensitive data asset, governance of every access point—human or AI—and protection for the AI pipelines that now power enterprise operations.
Data & AI Security covers five pillars: data discovery, classification, access governance, encryption/DLP, and AI threat defense – across multi-cloud and hybrid environments.
90% of organizations have sensitive cloud data exposed that AI systems can inadvertently surface – making classification and access controls essential before AI adoption.
40% of files uploaded to generative AI tools contain PII or PCI data – creating significant compliance and breach risk without proper data governance in place.
57% of cyber attacks now begin with compromised identities – making data access governance and overly-permissive sharing a critical security gap to close.
AI introduces new attack surfaces: data poisoning, model inversion, adversarial attacks, and prompt injection – requiring security controls designed specifically for AI workloads.
Commvault Cloud unifies data discovery, classification, and AI access governance – covering structured, unstructured, and semi-structured data across on-premises, cloud, and hybrid environments.
Why Data & AI Security Matters
La superficie di attacco è cambiata radicalmente
Traditional security built on network perimeters no longer reflects how enterprises operate. Data is now distributed across dozens of cloud providers, SaaS platforms, and AI systems—and the perimeter has dissolved. Attackers have adapted: 57% of breaches now begin with compromised identities rather than network intrusion. AI adoption is accelerating this risk, with 40% of files uploaded to generative AI tools containing customer or employee PII or PCI data. Organizations that cannot see their sensitive data, control who accesses it, and secure the AI systems that consume it are operating with significant blind spots that attackers are actively exploiting.
Protezione dei dati: visibilità in ogni ambiente
Automated data discovery and ML-based classification give security teams continuous visibility into what sensitive data they have, where it lives, and who can access it—across on-premises systems, public clouds (AWS, Azure, Google Cloud), SaaS platforms, and AI pipelines. Without this foundation, protection is applied blindly and compliance reporting is unreliable. Organizations can’t protect what they can’t see — and Il 90% presenta dati sensibili nel cloud che l’intelligenza artificiale potrebbe inavvertitamente rendere accessibili.
Scopri di piùSicurezza informatica: gestione degli accessi per gli esseri umani e l’intelligenza artificiale
With the network perimeter dissolved, identity and data access have become the new security boundary. Data & AI Access Governance applies classification-based policy controls to restrict access for both human users and AI models—with data masking, redaction, and real-time enforcement across cloud-native and on-premises environments. Powered by Satori, Commvault extends these controls to structured data platforms including Snowflake, Redshift, Databricks, and Microsoft Fabric, with LLM prompt monitoring to help prevent sensitive data from leaking through generative AI responses.
Scopri di piùResilienza nel cloud: protezione dei modelli di IA e dei dati di addestramento
I sistemi di intelligenza artificiale comportano rischi per la sicurezza che gli strumenti tradizionali di protezione dei dati nel cloud non sono stati progettati per affrontare. Il data poisoning, gli attacchi di inversione dei modelli, gli input avversariali e l’iniezione di prompt possono compromettere il comportamento dell’IA, esporre i dati di addestramento o trasformare i modelli implementati in armi. Commvault contribuisce a proteggere da modelli compromessi, iniezione di prompt e attacchi all’identità delle macchine, mentre il backup immutabile e in modalità air-gapped dei dati di addestramento dell’IA e dei database vettoriali contribuisce a garantire la recuperabilità dei carichi di lavoro dell’IA in ambienti ibridi e multi-cloud.
Scopri di piùI cinque pilastri della sicurezza dei dati nel cloud
Un quadro di riferimento per la sicurezza dei dati aziendali nel cloud
Effective enterprise cloud data security requires five interconnected pillars—from discovering what data you have, to classifying it by sensitivity, to governing who and what can access it, to enforcing encryption and DLP controls, to defending AI-specific attack surfaces. In the cloud, responsibility for most of these pillars falls on the customer, not the provider. Commvault Cloud unifies all five across multi-cloud, hybrid, and on-premises environments in a single platform.
Pilastro 1: Individuazione dei dati e DSPM
Data Security Posture Management (DSPM) provides continuous visibility into where sensitive data lives, how it is classified, and what risks surround it across multi-cloud environments. Unlike one-time scanning, DSPM continuously monitors data location, access permissions, and security configurations—detecting misplaced data, insecure configurations, and unauthorized access attempts in real time. Commvault Cloud’s DSPM capabilities enable discovery across structured, unstructured, and semi-structured data in live and backup environments.
Pilastro 2: Classificazione e applicazione delle politiche
Classification uses machine learning to tag sensitive data by type—PII, PHI, PCI, financial records, API keys, intellectual property—so protection and access controls can be targeted where they matter most. Commvault Cloud’s DSPM capabilities include more than 100 pre-built ML classifiers with support for custom classifications, covering structured, unstructured, and semi-structured formats. Classification also helps prevent sensitive “shadow data” from being unknowingly used in AI training or returned in generative AI responses. Without classification, other tools mechanisms such as DLP and access governance policies cannot be applied accurately.
Pilastro 3: Governance degli accessi e DLP
Access Governance applica controlli DLP basati sulla classificazione sia per gli utenti umani che per i modelli di IA, con applicazione in tempo reale sia negli ambienti on-premise che in quelli cloud-native. L’integrazione basata sulla tecnologia Satori estende questi controlli, senza bisogno di agenti, alle piattaforme di dati strutturati, monitorando i prompt dei modelli LLM e limitando l’accesso dei modelli di IA ai dati di addestramento sensibili in base a politiche definite.
Data Loss Prevention (DLP) monitors and controls how sensitive data moves across cloud environments—blocking unauthorized transfers, flagging overly-permissive sharing, and applying masking or redaction to protect privacy.
Pilastro 4: Crittografia e gestione delle chiavi in ambienti multi-cloud
In multi-cloud environments, encryption key management is a critical and often underestimated customer responsibility. Relying solely on cloud provider–managed keys means the provider can access your data and that a key compromise could be catastrophic across all environments. Commvault Cloud supports Bring Your Own Key (BYOK) and Hold Your Own Key (HYOK) options, with integration into customer- or partner-managed Hardware Security Modules (HSMs). For regulated workloads with data residency requirements, Commvault Geo Shield maintains in-region control of data, operations, and encryption keys—meeting sovereignty requirements across national and regional regulatory frameworks including GDPR, NIS2, and DORA.
Pilastro 5: Difesa dalle minacce legate all’IA
AI introduces attack surfaces that traditional cloud data security tools were not built to defend. The three primary AI threat vectors are: the AI supply chain (poisoned training data and malicious models), the AI model itself (prompt injection, adversarial attacks, and model inversion), and machine identities (AI agents and service accounts with excessive permissions). Commvault Cloud helps protect against all three—with immutable, air-gapped backup of AI training datasets and vector databases; anomaly detection across AI data inputs and outputs; and policy-based governance for access. For training data integrity, Commvault helps maintain version-controlled, validated copies so organizations can recover clean training data if a poisoning attack is detected.
Data & AI Security in Practice
Protezione dei dati in ogni organizzazione e in ogni scenario applicativo
Data & AI Security challenges vary by organizational role, cloud maturity, and AI adoption stage. Commvault Cloud adapts to help enterprise security teams reduce exposure, regulated industries meet compliance requirements, and AI and data teams securely activate data for model development—all from a unified platform.
Riduzione dell’esposizione dei dati sensibili su larga scala
Large enterprises with sprawling data estates across on-premises, multi-cloud, and SaaS environments often lack visibility into where their most sensitive data lives, who has access to it, and how AI systems are consuming it. Commvault Cloud’s DSPM capabilities help security teams identify data hotspots, close overly-permissive sharing gaps, apply consistent DLP and access controls, and surface AI-specific risks—reducing blast radius and helping make sure sensitive data is not exposed when breaches occur or surfaced by AI inadvertently.
Soddisfare i requisiti di conformità globali per i dati e l’IA
Financial services, healthcare, and government organizations must demonstrate control over where personal and sensitive data lives, how it is accessed, and how encryption keys are managed—especially in multi-cloud and cross-border environments. Commvault Cloud’s discovery, classification, BYOK/HYOK key management, and reporting capabilities provide the controls and audit-ready reporting needed to support GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS v4.0, DORA, NIS2, and the EU AI Act—helping compliance teams move from reactive reporting to proactive governance.
Protezione e attivazione dei dati di addestramento per l’IA
AI and data teams need governed access to historical and operational data to train models and power analytics—but sourcing that data safely is a persistent challenge. Commvault Data Activate provides a governed, self-service workspace to discover, classify, and export trusted backup data in open AI-ready formats (Apache Parquet, Iceberg), with built-in classification, redaction, and audit trails. Immutable, version-controlled backup of AI training datasets helps protect against data poisoning and model drift by giving teams the ability to recover clean, validated training data at any point in time.
Domande frequenti
Che cos’è la sicurezza dei dati e dell’IA?
La sicurezza dei dati e dell’IA consiste nell’individuare, classificare e gestire i dati sensibili nell’intero patrimonio di dati di un’organizzazione, estendendo tali controlli ai modelli di IA e alle pipeline che li utilizzano. Offre alle organizzazioni la visibilità e la capacità di applicare le politiche necessarie per ridurre l’esposizione ai rischi, soddisfare i requisiti normativi e implementare l’IA in modo responsabile.
Quali sono i principi fondamentali della sicurezza dei dati aziendali nel cloud?
La sicurezza dei dati aziendali nel cloud si basa su cinque principi fondamentali: visibilità continua sui dati sensibili (DSPM), classificazione accurata in base alla sensibilità e al rischio, governance degli accessi basata su policy per utenti umani e IA, crittografia robusta con gestione delle chiavi controllata dal cliente e difesa dalle minacce specifica per l’IA. Poiché i fornitori di servizi cloud proteggono l’infrastruttura su cui poggiano i dati, la responsabilità di tutti e cinque i principi ricade sul cliente, in base al modello di responsabilità condivisa, e non sul fornitore.
In che modo la sicurezza dei dati affronta la complessità del multi-cloud e della gestione delle chiavi?
Gli ambienti multi-cloud frammentano la sicurezza dei dati tra strumenti, politiche e standard di crittografia diversi dei vari provider, creando lacune tra le piattaforme e rendendo difficile ottenere una visibilità e un controllo unificati. Commvault Cloud risolve questo problema con un’unica piattaforma che copre ambienti on-premise, AWS, Azure, Google Cloud e SaaS. Per la gestione delle chiavi di crittografia, Commvault supporta le opzioni Bring Your Own Key (BYOK) e Hold Your Own Key (HYOK) con integrazione di moduli di sicurezza hardware (HSM), contribuendo a garantire che siano i clienti, e non i fornitori, a mantenere il controllo delle proprie chiavi di crittografia in tutti gli ambienti.
Quali sono le principali minacce alla sicurezza specifiche dell’IA che le organizzazioni devono affrontare?
L’IA introduce tre vettori di minaccia principali: la catena di fornitura dell’IA (dati di addestramento compromessi e modelli dannosi), il modello di IA stesso (iniezione di prompt, attacchi avversariali e attacchi di inversione del modello che estraggono dati di addestramento sensibili) e le identità delle macchine (agenti di IA e account di servizio con autorizzazioni eccessive). Commvault Cloud aiuta a proteggersi da tutti e tre questi vettori di minaccia, grazie al backup immutabile dei set di dati di addestramento dell’IA, al rilevamento delle anomalie nei flussi di dati dell’IA e alla governance basata su policy per l’accesso alle identità delle macchine.
In che modo Commvault Cloud affronta la sicurezza dei dati e dell’IA?
Commvault Cloud offre una piattaforma unificata per la sicurezza dei dati e dell’IA che copre l’individuazione, la classificazione e la governance degli accessi sia per i dati strutturati che per quelli non strutturati. Basata sulla tecnologia Satori, estende i controlli di accesso in tempo reale e senza agenti a piattaforme quali Snowflake, Redshift, Databricks e Microsoft Fabric. Commvault Data Activate fa da ponte tra la protezione e l’attivazione dell’IA, fornendo alle organizzazioni un accesso self-service e regolamentato a dati affidabili per l’analisi e lo sviluppo dell’IA.
Qual è la responsabilità del cliente in materia di sicurezza dei dati nel cloud?
Nel modello di responsabilità condivisa, i fornitori di servizi cloud (AWS, Azure, Google Cloud) garantiscono la sicurezza dell’infrastruttura sottostante: hardware, rete e strutture fisiche. I clienti sono responsabili di tutto ciò che sta al di sopra di essa: i dati stessi, la loro classificazione, i controlli di accesso, la gestione delle chiavi di crittografia, la conformità e la governance dei sistemi di IA che li utilizzano. Ciò significa che l’individuazione dei dati, il DLP, il DSPM, la governance delle identità e la sicurezza dell’IA sono interamente di responsabilità del cliente, indipendentemente dal fornitore di servizi cloud utilizzato.
Individuazione dei dati: individuare ogni risorsa contenente dati sensibili
Data & AI Access Governance
