Netskope est nommé un leader du Gartner® Magic Quadrant™ 2024 pour le Security Service Edge. Recevoir le rapport

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Découvrez pourquoi le Magic Quadrant™ 2024 de Gartner® a désigné Netskope comme leader pour la sécurité en périphérie des services pour la troisième année consécutive.

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Netskope nommé leader dans le Magic Quadrant™ 2024 de Gartner® pour le graphique de la périphérie des services de sécurité
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Votre réseau de demain

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Présentation de la plate-forme Netskope One

Netskope One est une plate-forme cloud native qui offre des services de sécurité et de mise en réseau convergents pour faciliter votre transformation SASE et Zero Trust.

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Abstrait avec éclairage bleu
Adopter une architecture SASE (Secure Access Service Edge)

Netskope NewEdge est le nuage privé de sécurité le plus grand et le plus performant au monde. Il offre aux clients une couverture de service, des performances et une résilience inégalées.

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Netskope Cloud Exchange

Le Netskope Cloud Exchange (CE) fournit aux clients des outils d'intégration puissants pour optimiser les investissements dans l'ensemble de leur infrastructure de sécurité.

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La plateforme du futur est Netskope

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Next Gen SASE Branch est hybride - connectée, sécurisée et automatisée

Netskope Next Gen SASE Branch fait converger Context-Aware SASE Fabric, Zero-Trust Hybrid Security et SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator dans une offre cloud unifiée, ouvrant la voie à une expérience de succursale entièrement modernisée pour l'entreprise sans frontières.

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Personnes au bureau de l'espace ouvert
La conception d'une architecture SASE pour les nuls

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Lighted highway through mountainside switchbacks
Permettez en toute sécurité l'utilisation d'applications d'IA générative grâce au contrôle d'accès aux applications, à l'accompagnement des utilisateurs en temps réel et à une protection des données de premier ordre.

Découvrez comment nous sécurisons l'utilisation de l'IA générative
Autorisez ChatGPT et l’IA générative en toute sécurité
Solutions Zero Trust pour les déploiements du SSE et du SASE

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Boat driving through open sea
Netskope obtient l'autorisation FedRAMP High Authorization

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L’intersection du Zero Trust et de la sécurité nationale
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SASE Week 2023 : Votre voyage SASE commence maintenant !

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Qu'est-ce que SASE ?

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Cloud Threats Memo: Extracting Training Data from Generative AI Language Models

Dec 12 2023

This year will probably be remembered for the revolution of ChatGPT (the website was visited by 1.7 billion users in October 2023, with 13.73% of growth compared to the previous month) and for the widespread adoption of generative AI technologies in our daily life. One of the key aspects of the language models used for generative AI is the training dataset, and despite the controls in place for protecting  data privacy, the risk of using sensitive or protected information to train the model and the possibility of having this content inadvertently leaked is real. The latest warning comes from a paper published by researchers from Google and a team of academics: using a technique known as extractable memorization, the researchers were able to extract gigabytes of training data from several language models, including ChatGPT.

In what is called “a divergence attack” the academics discovered that asking the model to repeat a word forever (for example in the paper they showed the explicit example of the term “poem”) caused it to diverge and start generating nonsensical output. The problem is that a small fraction of these generations diverged into memorization, leaking pre-training data. But a small fraction can become an important amount of data for a motivated adversary with a dedicated budget who is able to perform queries at scale.

In fact, with just $200 USD worth of queries to ChatGPT (gpt-3.5-turbo), the researchers were able to extract more than 10,000 unique verbatim-memorized training examples, concluding that an adversary with a dedicated budget could likely extract “far more data,” and that larger, more capable models are even more vulnerable to data extraction attacks.

Leaked data that researchers were able to extract included memorized examples covering a wide range of text sources, such as: PII, inappropriate content, paragraphs from novels and complete copies of poems, valid URLs, UUIDs and accounts, and code. In particular, this last aspect does not sound surprising to us, since our recent report “AI Apps in the Enterprise” revealed that source code is posted to ChatGPT more than any other type of sensitive data, at a rate of 158 incidents per 10,000 enterprise users per month.

The researchers conclude that “…practitioners should not train and deploy LLMs for any privacy-sensitive applications without extreme safeguards.” This confirms what many organizations have already learned the hard way: Samsung, JPMorgan, and even Apple are just a few examples of organizations that restricted or completely blocked access to ChatGPT over corporate data leakage concerns. But many enterprises don’t have the same firepower as Samsung to develop their own generative AI Model, so they must find the right balance between unleashing the advantages of generative AI, and governing the risks of possible corporate data exfiltration.

Safely Enabling ChatGPT and Generative AI

Netskope provides automated tools for security teams to continuously monitor what applications (such as ChatGPT) corporate users attempt to access, how, when, from where, with what frequency etc. In particular a specific category of connectors for generative AI applications allows organizations to enforce granular access control. 

Netskope’s data loss prevention (DLP), powered by ML and AI models, can identify thousands of file types, personally identifiable information, intellectual property (IP), financial records and other sensitive data, preventing unwanted and non-compliant exposure. Netskope DLP offers several enforcement options to stop and limit the upload and posting of highly sensitive data through ChatGPT. Potentially dangerous actions (such as the upload of sensitive or protected data for training) can be completely blocked, or the user can be coached in real time to provide a business justification, or simply be reminded of the corporate policy before a possible risky action.

Finally, Netskope Advanced Analytics provides a specific dashboard to monitor the usage of generative AI apps across the enterprise, with rich details and insights including app usage, data movement, and user behavior.

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Paolo Passeri
Paolo supports Netskope’s customers in protecting their journey to the cloud and is a security professional, with 20+ years experience in the infosec industry. He is the mastermind behind hackmageddon.com, a blog detailing timelines and statistics of all the main cyber-attacks occurred since 2011. It is the primary source of data and trends of the threat landscape for the Infosec community.

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