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Im 2023 Gartner® Magic Quadrant™ für SSE wurde Netskope als führender Anbieter ausgezeichnet.

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Im 2023 Gartner® Magic Quadrant™ für SSE wurde Netskope als führender Anbieter ausgezeichnet.
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Lächelnde Frau mit Brille schaut aus dem Fenster
Die partnerorientierte Markteinführungsstrategie von Netskope ermöglicht es unseren Partnern, ihr Wachstum und ihre Rentabilität zu maximieren und gleichzeitig die Unternehmenssicherheit an neue Anforderungen anzupassen.

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Gruppe junger, lächelnder Berufstätiger mit unterschiedlicher Herkunft
Ihr Netzwerk von morgen

Planen Sie Ihren Weg zu einem schnelleren, sichereren und widerstandsfähigeren Netzwerk, das auf die von Ihnen unterstützten Anwendungen und Benutzer zugeschnitten ist.

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Vorstellung der Netskope One-Plattform

Netskope One ist eine cloudnative Plattform, die konvergierte Sicherheits- und Netzwerkdienste bietet, um Ihre SASE- und Zero-Trust-Transformation zu ermöglichen.

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Abstrakt mit blauer Beleuchtung
Nutzen Sie eine Secure Access Service Edge (SASE)-Architektur

Netskope NewEdge ist die weltweit größte und leistungsstärkste private Sicherheits-Cloud und bietet Kunden eine beispiellose Serviceabdeckung, Leistung und Ausfallsicherheit.

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NewEdge
Netskope Cloud Exchange

Cloud Exchange (CE) von Netskope gibt Ihren Kunden leistungsstarke Integrationstools an die Hand, mit denen sie in jeden Aspekt ihres Sicherheitsstatus investieren können.

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Netskope-Video
  • Edge-Produkte von Security Service Chevron

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Die Plattform der Zukunft heißt Netskope

Intelligent Security Service Edge (SSE), Cloud Access Security Broker (CASB), Cloud Firewall, Next Generation Secure Web Gateway (SWG) und Private Access for ZTNA sind nativ in einer einzigen Lösung integriert, um jedes Unternehmen auf seinem Weg zum Secure Access Service zu unterstützen Edge (SASE)-Architektur.

Netskope Produktübersicht
Netskope-Video
Next Gen SASE Branch ist hybrid – verbunden, sicher und automatisiert

Netskope Next Gen SASE Branch vereint kontextsensitives SASE Fabric, Zero-Trust Hybrid Security und SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator in einem einheitlichen Cloud-Angebot und führt so zu einem vollständig modernisierten Branch-Erlebnis für das grenzenlose Unternehmen.

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Menschen im Großraumbüro
Entwerfen einer SASE-Architektur für Dummies

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Steigen Sie auf marktführende Cloud-Security Service mit minimaler Latenz und hoher Zuverlässigkeit um.

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Beleuchtete Schnellstraße mit Serpentinen durch die Berge
Ermöglichen Sie die sichere Nutzung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungszugriffskontrolle, Benutzercoaching in Echtzeit und erstklassigem Datenschutz.

Erfahren Sie, wie wir den Einsatz generativer KI sichern
ChatGPT und Generative AI sicher aktivieren
Zero-Trust-Lösungen für SSE- und SASE-Deployments

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Bootsfahrt auf dem offenen Meer
Netskope erhält die FedRAMP High Authorization

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Security Visionaries Podcast

How to Use a Magic Quadrant and Other Industry Research
In dieser Folge analysieren Max Havey, Steve Riley und Mona Faulkner den komplizierten Prozess der Erstellung eines Magic Quadrant und erklären, warum es sich dabei um viel mehr als nur ein Diagramm handelt.

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So verwenden Sie einen Magic Quadrant und andere Branchenforschungs-Podcasts
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Sonnenaufgang und bewölkter Himmel
SASE Week 2023: Ihre SASE-Reise beginnt jetzt!

Wiederholungssitzungen der vierten jährlichen SASE Week.

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SASE Week 2023
Was ist Security Service Edge?

Entdecken Sie die Sicherheitselemente von SASE, die Zukunft des Netzwerks und der Security in der Cloud.

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Kreisverkehr mit vier Straßen
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Unterstützung der Nachhaltigkeit durch Datensicherheit

Netskope ist stolz darauf, an Vision 2045 teilzunehmen: einer Initiative, die darauf abzielt, das Bewusstsein für die Rolle der Privatwirtschaft bei der Nachhaltigkeit zu schärfen.

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Unterstützung der Nachhaltigkeit durch Datensicherheit
Denker, Architekten, Träumer, Innovatoren. Gemeinsam liefern wir hochmoderne Cloud-Sicherheitslösungen, die unseren Kunden helfen, ihre Daten und Mitarbeiter zu schützen.

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Gruppe von Wanderern erklimmt einen verschneiten Berg
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Gruppe junger Berufstätiger bei der Arbeit

Five Principles for the Responsible Use, Adoption and Development of AI

Mar 13 2024

We have been fantasising about artificial intelligence for a long time. This obsession materialises in some cultural masterpieces, with movies or books such as 2001: A Space Odyssey, Metropolis, Blade Runner, The Matrix, I, Robot, Westworld, and more. Most raise deep philosophical questions about human nature, but also explore the potential behaviours and ethics of artificial intelligence, usually through a rather pessimistic lens. Although they are only works of fiction, this goes to show how wary we are about our creations becoming our masters.

The democratisation of AI reached a new step when large language models emerged. But for all the praise they have received, they have rung an equivalent amount of alarm bells. We have quickly witnessed flaws inherent in these new AI models, such as hallucinations, or unethical usage including misinformation and copyright infringements, raising concerns and calls from the brightest minds in the space. Their points were that we shouldn’t enter an AI innovation race  without considering the right security and ethical guardrails to mitigate the threat of AI for malicious purposes, or the creation of defective AI systems that could have strong ramifications on our society. 

Conversations about regulating AI are happening worldwide, which should help foster healthy progress. Members of the EU are leading this effort, and already agreed the AI Act back in December, which is hoped to influence other regulations globally, comparable to what the GDPR did for global privacy. In November, a number of nations also signed an agreement to make security the number one priority in AI design requirements. 

It is reassuring to see proactive governments starting to adopt AI legislation and regulations, but the legislative pace is such that we could still be a couple of years away from them having an actual impact on mitigating the unethical and unsafe use of the technology. In the meantime, organisations need to take the matter into their own hands. More companies than ever will have the opportunity to consume, experiment with, integrate, and develop AI systems in the upcoming months and years, and there are existing principles that should be considered and used as guidelines to do so responsibly. 

  1. Security and privacy covers four pillars: 
  • Using AI securely, for example by ensuring that sensitive data is not exposed to public GenAI tools, and privacy is not jeopardised. It also means considering the ethical aspects. Some jurisdictions have started penalising companies using biased AI, which may become an AI regulation standard in the future.
  • Protecting the organisation against AI attacks. I mentioned that AI is a new ecosystem for threat actors to target, and organisations should keep abreast of this and protect their system and people from the various and emerging threats
  • Building AI securely by adopting privacy by design and security by design processes. This also includes securing the environment and supply chain in which the AI is being developed. 
  • Protecting AI models and their training data in production, especially from threats such as data poisoning, which could make the model defective and/or biased. 
  1. Transparency and explainability are necessary for organisations developing AI. It means that the black box decisions and outputs of the AI system should be easy to explain and demonstrate if necessary. They should also be traceable, and expected. 
  1. Reflections around bias and fairness are also critical. Organisations developing AI models need to ensure they are built without bias and ensure their fairness in the long-term. This can be done by applying: 
  • Pre-processing; mitigation methods applied to the training dataset before a model is trained on it
  • In-processing; mitigation techniques incorporated into the model training process itself. 
  • Post-processing methods work on the predictions of the model to achieve the desirable fairness. 
  1. Inclusive collaboration means ensuring various stakeholders and teams (business, risk, legal and compliance, security, public relations, etc.) are engaged in the AI design and oversight process, and the use of AI is assessed across all areas. Having various stakeholders involved contributes to the prevention of bias, and to the quality of the outcome.
  1. Finally, it is essential to define ownership and accountability for each AI system in use. Whose responsibility is it to ensure that an AI tool continues to operate appropriately and who is accountable when something goes wrong? And what are the potential legal and regulatory implications for the organisation and the accountable individual(s)? 

As we wait for more regulations, there will be further development in AI innovation, and these five principles should spawn a race to the top for responsible AI and AI safety which in itself is a differentiator becoming a competitive advantage.

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David Fairman
David Fairman is an experienced CSO/CISO, strategic advisory, investor and coach. He has extensive experience in the global financial services sector. In 2015, David was named as one of the Top 10 CISOs to know, and is seen as a thought leader in the cyber security industry as profiled by K-Logix.

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