Netskope wurde im Gartner® Magic Quadrant™ 2024 für Security Service Edge als Leader ausgezeichnet. Report abrufen

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Erfahren Sie, warum Netskope im Gartner® Magic Quadrant ™ 2024 zum dritten Mal in Folge zum Leader für Security Service Edge ernannt wurde.

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Netskope wird im ® Magic Quadrant ™ für Security Service Edge 2024 als führend eingestuft. Grafik für Menü
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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
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    Schützen Sie sich vor fortgeschrittenen und cloudfähigen Bedrohungen und schützen Sie Daten über alle Vektoren hinweg.

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

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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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On Patents, Trolls, and Innovation
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Sonnenaufgang und bewölkter Himmel
SASE Week 2023: Ihre SASE-Reise beginnt jetzt!

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Was ist Security Service Edge?

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Gruppe junger Berufstätiger bei der Arbeit

Securing Generative AI in Government

Apr 17 2024

There has been widespread discussion about the potential impact of AI on society. While the UK Government has played an active role in shaping the conversation around the security and safety of AI, it has also demonstrated its intention to embrace AI where productivity and efficiency benefits may be found. And it’s widely recognised that many of the UK’s Government departments possess enormous data sets which, if carefully deployed, may have huge potential to train new AI models that can improve decision-making across the full spectrum of public life. 

At the start of this year, the UK Cabinet Office and Central Digital & Data Office released the first ‘Generative AI Framework for His Majesty’s Government’. It is clear that Government departments in the UK, like enterprise businesses, recognise the transformative potential of AI, but there are understandable concerns about balancing any implementation with data security, especially when dealing with sensitive personal data. 

Armed with this framework, we’re starting to see individual departments take very different approaches to generative AI: from the Department of Work & Pensions planning a blanket block of genAI, to the Home Office, which is exploring a test case with Microsoft Copilot. What is undeniable is that any government use cases for AI must guarantee that any implementation puts data security at its core. 

Implementing the framework

To securely implement generative AI, an organisation–whether it is a public body or private business–should start by developing a clear policy that can be referred to when considering applications of AI. If possible, we want to automate the controls that enforce that policy so that we are not reliant on the personal interpretation or actions of individuals.

If we take the 10 common principles set out in the HMG framework to guide the safe, responsible, and effective use of generative AI in government organisations, there are two specific areas where the onus is put on the individual department to perform tasks. This leaves government departments open to a number of risks. 

The first concerns evaluations and risk assessments. The reality is that many individuals will simply lack the skills and technical capabilities to effectively conduct risk assessments regarding AI use cases. This lack of a clear policy on the use of these tools could give rise to workers running uncontrolled experiments on how generative AI could support their work. And blanket bans are seen as obstructive and generally prompt workarounds. Left unchecked, this “shadow AI” can potentially result in the unapproved use of third-party AI applications outside of a controlled network and the inadvertent exposure of data, potentially with significant consequences. 

Perhaps even more troubling is the reliance on human controls to review and validate the outputs and decision-making for AI tools. In this AI-augmented workplace, the sheer volume of data, implementations, and operations involved makes human control impossible. Instead, machine learning and AI itself should be deployed to counter the risk, spotting the data exfiltration attempts, categorising key data, and either blocking it or providing user coaching towards alternative, safer behaviours in the moment.

AI secure in the cloud

For security leaders in the public sector, the challenge is two-fold: how do I prevent data loss while simultaneously enabling the efficient operation of the department?  

As the Government continues to transition to a cloud-first approach, we have a unique opportunity to design the security posture around security service edge (SSE) solutions. These tools allow us to both permit and block the use of generative AI applications in a granular way while also monitoring the data flows used by these apps. For example, by adopting data loss prevention (DLP) tools, departments will be able to identify and categorise sensitive data, and block instances where personal and sensitive data is being uploaded to these applications, ensuring compliance with necessary legislation and minimising data leakage. Alongside the prevention of data loss, DLP allows security teams to engage the workforce with targeted coaching in real time, to inform them of departmental policies around the use of AI and nudge them to preferred applications or behaviours in the moment. 

Armed with the reassurance DLP brings, security leaders can comprehensively assess the implementation of new generative AI tools. It is vital when evaluating any software tool that you can get the visibility of the third- and fourth-party suppliers to understand how their tools leverage other AI models and providers. Through that visibility, you can allocate a risk score and therefore permit the use of tools deemed secure and block riskier applications. By being able to grant access to applications, you reduce the likelihood of teams circumventing security controls to use their preferred tools, helping prevent instances of shadow AI and potential data loss.

The path to AI-powered government

The UK Cabinet Office describes its generative AI framework as “necessarily incomplete and dynamic” and this is pragmatic.  However, we already have the tools through SSE to both establish a secure posture and maintain the flexibility to adapt and implement new policies as technologies evolve. With the continued push to the cloud, government departments should look to consolidate their security posture to give the greatest visibility over their application infrastructure, while creating a secure and effective foundation on which to innovate and experiment with AI use cases. 

With the foundational security infrastructure in place, government departments will be able to leverage the data they already have to build tools capable of improving government efficiency, and the quality of the delivery of services and introduce robust modelling to help shape policy that delivers on a better future.

If you are interested in learning more about how Netskope can help you safely adopt generative AI please see our solution here.

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Neil Thacker
Neil Thacker is a veteran information security professional and a data protection and privacy expert well-versed in the European Union General Data Protection Regulation (EU GDPR).

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