Überwachen und sichern Sie SaaS-Anwendungen wie ChatGPT mit erweiterter Risikokategorisierung und Echtzeit-Zugriffskontrolle, um zu verwalten, wie Mitarbeiter auf generative KI-Anwendungen zugreifen.
Netskope DLP identifiziert sensible Datenströme mit höchster Präzision und verhindert so jede unsichere Offenlegung in SaaS-Anwendungen wie ChatGPT sowie in persönlichen Instanzen. Echtzeit-Coaching führt Benutzer dazu, sichere Geschäftspraktiken im Umgang mit sensiblen Daten anzuwenden. Mit Netskope DLP können Unternehmen:
Das Netskope SkopeAI für GenAI Hands-On Lab bietet Ihnen eine einzigartige Gelegenheit zu lernen, wie Sie neue Verwendungen von GenAI-Apps wie ChatGPT erkennen, die versehentliche oder absichtliche Offenlegung vertraulicher Daten verhindern und Ihre Sicherheitslage mithilfe der Netskope One-Plattform weiter verbessern.
Netskope bietet automatisierte Tools für Sicherheitsteams, um kontinuierlich zu überwachen, auf welche Anwendungen (z. B. ChatGPT) Unternehmensbenutzer zugreifen möchten, wie, wann, von wo, mit welcher Häufigkeit usw.
Mit der Data Loss Prevention (DLP)von Netskope, die auf ML- und KI-Modellen basiert, werden Tausende von Dateitypen, persönlich identifizierbaren Informationen, geistigem Eigentum (IP), Finanzunterlagen und anderen sensiblen Daten sicher identifiziert und automatisch vor unerwünschter und nicht konformer Offenlegung geschützt .
Netskope erkennt und sichert sensible Daten während der Übertragung, im Ruhezustand und bei der Verwendung sowie über jede mögliche Benutzerverbindung, im Büro, im Rechenzentrum, zu Hause und unterwegs.
Netskope DLP bietet mehrere Durchsetzungsoptionen, um das Hochladen und Veröffentlichen hochsensibler Daten über ChatGPT zu stoppen und einzuschränken. Diese Durchsetzung in Echtzeit gilt für jede Benutzerverbindung und gewährleistet den Datenschutz in der modernen hybriden Arbeitsumgebung, in der Unternehmensbenutzer vom Büro, zu Hause und unterwegs eine Verbindung herstellen.
Netskope bietet automatisierte Tools für Sicherheitsteams, um kontinuierlich zu überwachen, auf welche Anwendungen (z. B. ChatGPT) Unternehmensbenutzer zugreifen möchten, wie, wann, von wo, mit welcher Häufigkeit usw.
Mit der Data Loss Prevention (DLP)von Netskope, die auf ML- und KI-Modellen basiert, werden Tausende von Dateitypen, persönlich identifizierbaren Informationen, geistigem Eigentum (IP), Finanzunterlagen und anderen sensiblen Daten sicher identifiziert und automatisch vor unerwünschter und nicht konformer Offenlegung geschützt .
Netskope erkennt und sichert sensible Daten während der Übertragung, im Ruhezustand und bei der Verwendung sowie über jede mögliche Benutzerverbindung, im Büro, im Rechenzentrum, zu Hause und unterwegs.
Netskope DLP bietet mehrere Durchsetzungsoptionen, um das Hochladen und Veröffentlichen hochsensibler Daten über ChatGPT zu stoppen und einzuschränken. Diese Durchsetzung in Echtzeit gilt für jede Benutzerverbindung und gewährleistet den Datenschutz in der modernen hybriden Arbeitsumgebung, in der Unternehmensbenutzer vom Büro, zu Hause und unterwegs eine Verbindung herstellen.
Stellen Sie KI-Modelle nach Möglichkeit lokal auf den Computern Ihres Unternehmens bereit. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, dass Daten das Netzwerk Ihres Unternehmens verlassen müssen, wodurch das Risiko von Datenlecks verringert wird.
Weisen Sie Unternehmensbenutzer an, einige Zeit damit zu verbringen, sensible Daten zu anonymisieren oder zu pseudonymisieren, bevor sie sie in KI-Modellen verwenden. Dabei werden identifizierbare Daten durch künstliche Identifikatoren ersetzt. Selbst wenn die Daten durchgesickert wären, wären sie ohne die ursprünglichen Identifikatoren nutzlos.
Implementieren Sie nach Möglichkeit eine Verschlüsselung sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung für die vertraulichsten Unternehmensdaten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten auch bei Offenlegung ohne Entschlüsselungsschlüssel unlesbar bleiben.
Robuste Zugriffskontrollmechanismen für Unternehmensressourcen und Datenrepositorys nutzen, um die Interaktion mit KI-Modellen und den zugehörigen Daten einzuschränken.
Detaillierte Prüfprotokolle aller Aktivitäten im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung und dem Betrieb von KI-Modellen führen. Diese Protokolle helfen bei der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten und dienen als Referenz für zukünftige Untersuchungen.
Schulen Sie alle Mitarbeiter darin, den Grundsatz einzuhalten, die minimale Datenmenge zu verwenden, die für das effektive Funktionieren des KI-Modells erforderlich ist. Durch die Begrenzung der Datenexposition können die potenziellen Auswirkungen eines Verstoßes verringert werden.
Stellen Sie KI-Modelle nach Möglichkeit lokal auf den Computern Ihres Unternehmens bereit. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, dass Daten das Netzwerk Ihres Unternehmens verlassen müssen, wodurch das Risiko von Datenlecks verringert wird.
Weisen Sie Unternehmensbenutzer an, einige Zeit damit zu verbringen, sensible Daten zu anonymisieren oder zu pseudonymisieren, bevor sie sie in KI-Modellen verwenden. Dabei werden identifizierbare Daten durch künstliche Identifikatoren ersetzt. Selbst wenn die Daten durchgesickert wären, wären sie ohne die ursprünglichen Identifikatoren nutzlos.
Implementieren Sie nach Möglichkeit eine Verschlüsselung sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung für die vertraulichsten Unternehmensdaten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten auch bei Offenlegung ohne Entschlüsselungsschlüssel unlesbar bleiben.
Robuste Zugriffskontrollmechanismen für Unternehmensressourcen und Datenrepositorys nutzen, um die Interaktion mit KI-Modellen und den zugehörigen Daten einzuschränken.
Detaillierte Prüfprotokolle aller Aktivitäten im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung und dem Betrieb von KI-Modellen führen. Diese Protokolle helfen bei der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten und dienen als Referenz für zukünftige Untersuchungen.
Schulen Sie alle Mitarbeiter darin, den Grundsatz einzuhalten, die minimale Datenmenge zu verwenden, die für das effektive Funktionieren des KI-Modells erforderlich ist. Durch die Begrenzung der Datenexposition können die potenziellen Auswirkungen eines Verstoßes verringert werden.