Qu'est-ce que AI Security?

^{Dernière mise à jour : 23 novembre 2025}

La sécurité de l'IA fait référence à la protection des systèmes d'intelligence artificielle contre les menaces qui visent leur intégrité, leur confidentialité et leur disponibilité. Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans l'infrastructure numérique, la cybersécurité de l'IA est devenue un domaine crucial axé sur la défense des technologies et des systèmes alimentés par l'IA contre les utilisations abusives ou les attaques.

La sécurité de l'IA englobe à la fois la sécurisation des modèles d'IA et l'utilisation de l'IA pour renforcer des cyberdéfenses plus larges.
De la protection de grands modèles linguistiques à la détection de campagnes de phishing sophistiquées, la cybersécurité par l'IA joue un double rôle dans les stratégies de défense modernes.
Avec l'évolution des menaces, la sécurisation de l'IA n'est plus facultative.
Elle est essentielle à la construction d'écosystèmes numériques résilients.

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Pourquoi la sécurité de l'IA est-elle importante ? Quels sont les risques lorsque l'IA n'est pas déployée de manière sécurisée ? Quels sont les avantages de la sécurité de l'IA ? Comment Netskope définit-il le paysage actuel de la sécurité de l'IA ? Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle et pourquoi représente-t-il un risque pour la sécurité sur le site New? Qu'est-ce que le protocole de contexte de modèle (PCM) ? Quels sont les principaux problèmes de sécurité auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles adoptent l'IA ? Comment les attaquants ciblent-ils spécifiquement les environnements d'IA ? Comment Netskope assure-t-il la visibilité de l'utilisation de l'IA dans l'ombre ? Quel rôle joue le Cloud Confidence Index (CCI) de Netskope dans la sécurité de l'IA ? Comment Netskope One AI Guardrails protège-t-il contre les menaces d'exécution ? Qu'est-ce que le Netskope One Agentic Broker ? Comment la passerelle Netskope One AI Gateway sécurise-t-elle les déploiements privés d'IA ? Qu'est-ce que le Netskope One AI Red Teaming et pourquoi est-il nécessaire ? Comment Netskope protège-t-il les données sensibles contre leur utilisation dans l'entraînement des modèles d'IA ? Netskope peut-il bloquer la diffusion d'informations protégées par des droits d'auteur ou des brevets dans les réponses de l'IA ? Comment Netskope intègre-t-il la sécurité de l'IA dans une stratégie plus large de zéro confiance ?

Pourquoi la sécurité de l'IA est-elle importante ?

La sécurité de l'IA est devenue la couche de confiance qui permet aux entreprises de passer en toute sécurité de l'expérimentation de l'IA à l'avantage concurrentiel. Du point de vue des opérations commerciales, cette capacité de sécurité favorise directement l'efficacité, en permettant une utilisation rapide et approuvée de l'IA au sein des équipes. Avec la sécurité de l'IA en place, les employés travaillent dans des systèmes gouvernés au lieu de se tourner vers des outils non gérés, ce qui permet de maintenir un flux de travail cohérent et une productivité élevée.

Dans les entreprises modernes, les données alimentent chaque workflow, et l'IA agit comme le moteur qui traite ces données à grande échelle. Des contrôles de sécurité intégrés garantissent que les données restent intactes et protégées tout au long du cycle de vie de l'IA. De solides contrôles de l'IA soutiennent des sorties de modèles fiables et renforcent la qualité des données, ce qui donne confiance aux équipes de travail dans l'exécution de la prise de décision automatisée dans l'ensemble de l'organisation.

Une forte sécurité de l'IA permet également aux dirigeants d'approuver l'innovation sans compromettre la sécurité ou la rapidité. Parce que la propriété intellectuelle et les données sensibles restent sous un contrôle clair, l'adoption de l'IA s'étend à des secteurs à fort impact. Grâce à des tests continus et à des garde-fous en temps réel, les entreprises peuvent étendre l'adoption de l'IA tout en conservant la visibilité, le contrôle et l'alignement sur l'activité.

La sécurité de l'IA est devenue la couche de confiance qui permet aux entreprises de passer en toute sécurité de l'expérimentation de l'IA à l'avantage concurrentiel.

Quels sont les risques lorsque l'IA n'est pas déployée de manière sécurisée ?

Une mauvaise sécurité de l'IA crée de multiples risques commerciaux qui vont au-delà des violations de données traditionnelles. Au fur et à mesure que les entreprises étendent l'utilisation de l'IA des outils publics aux fonctions SaaS intégrées et aux systèmes privés, la surface de risque s'accroît. Chaque environnement introduit New des problèmes tels que des contrôles d'accès faibles ou des flux de données non sécurisés. New Des normes telles que le protocole de contexte de modèle permettent à l'activité de machine à machine (M2M) de se déplacer directement dans les systèmes. Sans les protections adéquates, ce trafic non humain échappe aux contrôles de sécurité traditionnels et permet l'accès ou le transfert non autorisé de données.

Le risque lié aux données est une autre préoccupation majeure. Lorsque les employés saisissent des informations sur l'entreprise dans des modèles d'IA publics, des actifs sensibles tels que le code source, les données financières ou les documents stratégiques peuvent être exposés. Au stade de la formation, un contrôle insuffisant des données affecte également le comportement du modèle. Les modèles formés sur des données non sécurisées ou mixtes peuvent générer des résultats qui révèlent des informations confidentielles ou réglementées. En conséquence, les organisations sont confrontées à des défaillances de conformité dans le cadre de réglementations telles que GDPR ou HIPAA, qui entraînent des amendes, des audits et des dommages à long terme pour la confiance dans la marque.

Une sécurité insuffisante de l'IA laisse les systèmes ouverts aux attaques ciblées conçues pour influencer le comportement de l'IA. Des techniques telles que l'injection rapide et les jailbreaks permettent de contourner les mesures de protection et d'extraire très rapidement des informations sensibles. Ces risques augmentent à mesure que les entreprises adoptent des systèmes basés sur des agents qui agissent de manière indépendante. En l'absence d'une gouvernance solide, des agents compromis accèdent aux systèmes et outils internes, ce qui transforme l'automatisation en une menace directe pour l'entreprise plutôt qu'en un gain de productivité.

Une mauvaise sécurité de l'IA crée de multiples risques commerciaux qui vont au-delà des violations de données traditionnelles.

Quels sont les avantages de la sécurité de l'IA ?

Le déploiement de la sécurité de l'IA transforme cette dernière d'une expérience risquée en un moteur contrôlé et fiable de la croissance de l'entreprise. Pour ce faire, il crée une couche de confiance unique dans l'ensemble de l'entreprise. En conséquence, les organisations mettent en place une "voie rapide pour l'IA", où toutes les activités des utilisateurs et des agents d'IA passent par un seul point d'inspection. Cette approche protège les données tout en assurant la fluidité de l'expérience utilisateur, de sorte que les employés restent productifs et continuent d'utiliser les outils approuvés.

Parallèlement, la découverte automatisée et la classification des données donnent aux entreprises une visibilité totale sur l'utilisation de l'IA. Par conséquent, les entreprises vont au-delà des tests et commencent à tirer une véritable valeur commerciale de l'IA. Chaque interaction, qu'elle provienne de personnes, d'applications ou d'agents autonomes, reste autorisée, surveillée et protégée en temps réel, ce qui permet des opérations cohérentes à grande échelle.

Une forte sécurité de l'IA préserve également la qualité et la valeur de l'intelligence de l'entreprise au fil du temps. Il maintient les données sensibles et la propriété intellectuelle dans des limites approuvées et garantit une utilisation appropriée dans les modèles internes. En outre, les tests automatisés permettent d'identifier les faiblesses dès le début du processus de développement, ce qui améliore l'état de préparation du modèle avant son déploiement. Grâce aux contrôles de contenu en temps réel et à la protection des données en place, les entreprises peuvent confier en toute confiance des tâches essentielles à l'IA tout en répondant aux attentes en matière de réglementation et de conformité.

Le déploiement de la sécurité de l'IA transforme cette dernière d'une expérience risquée en un moteur contrôlé et fiable de la croissance de l'entreprise.

Comment Netskope définit-il le paysage actuel de la sécurité de l'IA ?

Netskope identifie trois frontières distinctes dans le paysage actuel de l'IA : Le SaaS public, l'IA privée et l'IA agentique. Le SaaS public implique que les utilisateurs accèdent à des outils externes tels que ChatGPT, tandis que l'IA privée fait référence à des modèles et applications internes hébergés sur une infrastructure appartenant à l'entreprise, telle que AWS Bedrock ou Google Vertex AI. La troisième frontière, l'IA agentique, représente les systèmes dans lesquels un grand modèle de langage (LLM) est doté d'une capacité à agir de manière autonome pour atteindre des objectifs sans intervention humaine constante. Les stratégies de sécurité ne doivent pas se limiter aux chatbots, mais à l'ensemble de l'écosystème des flux de travail automatisés et des fonctionnalités intégrées.

Netskope identifie trois frontières distinctes dans le paysage actuel de l'IA : Le SaaS public, l'IA privée et l'IA agentique.

Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle et pourquoi représente-t-il un risque pour la sécurité sur le site New?

Un agent d'intelligence artificielle est un système qui utilise un LLM pour atteindre un objectif en prenant plusieurs mesures de son propre chef, au lieu de répondre à des demandes uniques. Il décompose un objectif en tâches, décide de la marche à suivre et passe à l'action sans attendre l'intervention de l'homme. Pour ce faire, l'agent se connecte souvent à des outils tels que des applications d'entreprise, des bases de données, des API ou des services en nuage.

Un agent d'IA peut lire des données, les analyser, déclencher des processus et même prendre des décisions qui affectent des systèmes réels. Cela rend les agents utiles pour l'automatisation, les opérations et l'aide à la décision, mais cela leur donne aussi beaucoup plus d'accès et d'influence que les logiciels traditionnels.

Les agents d'IA fonctionnent différemment des humains, ce qui modifie la manière dont la sécurité doit fonctionner. Les contrôles de sécurité traditionnels sont conçus pour que les personnes se connectent, cliquent et interagissent avec les systèmes de manière prévisible. Les agents d'IA agissent en permanence en arrière-plan et communiquent directement avec les systèmes, les outils et les sources de données. Par conséquent, leur activité peut contourner de nombreux contrôles de sécurité axés sur l'homme.

Les agents étant autonomes, toute autorisation qu'ils reçoivent peut être détournée à grande échelle. Si un agent est mal configuré, compromis ou manipulé, il peut accéder aux données, déplacer des informations ou déclencher des actions beaucoup plus rapidement qu'un attaquant humain. Comme de plus en plus de processus d'entreprise reposent sur l'automatisation pilotée par des agents, les défaillances de sécurité sont de plus en plus souvent dues à des abus de la part des agents plutôt qu'au vol d'informations d'identification de l'utilisateur.

Un agent d'intelligence artificielle est un système qui utilise un LLM pour atteindre un objectif en prenant plusieurs mesures de son propre chef, au lieu de répondre à des demandes uniques.

Qu'est-ce que le protocole de contexte de modèle (PCM) ?

Le protocole de contexte de modèle (MCP) est une norme industrielle qui permet aux agents d'intelligence artificielle de se connecter directement à des systèmes externes, tels que des bases de données, des outils SaaS et des services internes. Au lieu de construire et de maintenir des API personnalisées pour chaque intégration, MCP agit comme un connecteur universel. Les agents d'intelligence artificielle peuvent ainsi accéder facilement et rapidement aux outils et aux données dans différents environnements.

MCP élimine les obstacles à l'adoption de l'IA, car les équipes peuvent intégrer rapidement des agents dans le flux de travail, réutiliser les intégrations et faire évoluer l'automatisation sans effort d'ingénierie important. Toutefois, la simplicité qui accélère l'adoption introduit également un risque. Le MCP permet aux communications M2M non humaines de circuler librement entre les systèmes. Les outils de sécurité traditionnels sont conçus pour protéger les utilisateurs humains, pas les agents autonomes. Par conséquent, le trafic MCP peut fonctionner en dehors de la visibilité et des contrôles de sécurité existants.

Sans surveillance ni garde-fou, les connexions MCP peuvent permettre aux agents de déplacer des données de manière indépendante, ce qui peut entraîner l'exposition d'informations d'identification, la compromission d'outils ou la contamination d'intégrations. Le MCP permet aux agents d'extraire ou de transmettre plus facilement des données sensibles, ce qui augmente la probabilité d'extraction de données non autorisées si les limites d'accès ne sont pas respectées.

Quels sont les principaux problèmes de sécurité auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles adoptent l'IA ?

Extension de la surface de risque
Le risque lié à l'IA s'étend au-delà des outils de chat de base, aux applications SaaS, aux plateformes internes et aux modèles d'IA privés. Chaque étape ajoute une exposition, y compris des paramètres d'accès faibles et des flux de données dangereux utilisés pour l'entraînement du modèle. En outre, les agents d'intelligence artificielle accèdent désormais directement aux systèmes à l'aide des méthodes de connexion New, telles que MCP. Cette activité pilotée par des machines crée des lacunes en matière de visibilité et permet aux erreurs, à l'utilisation abusive des informations d'identification ou aux outils compromis d'opérer sans contrôle humain.
Exposition aux données sensibles et circulation des données
La perte de données est le risque le plus rapide et le plus courant en matière d'IA. Les employés partagent le code source ou les données internes avec des outils d'IA dans le cadre de leur travail quotidien. Les recherches montrent que l'exposition du code source est à l'origine d'une grande partie des violations de la politique d'IA. Le risque apparaît également lors de l'apprentissage du modèle, où les données internes peuvent apparaître plus tard dans les réponses de l'IA. Le manque de transparence de nombreuses plateformes d'IA accroît l'incertitude quant à la manière dont les données de l'entreprise sont stockées, traitées ou réutilisées.
Défis en matière de gouvernance et de conformité
À mesure que l'utilisation de l'IA se répand, la sécurité, l'éthique et la conformité deviennent étroitement liées. Les systèmes d'IA influencent les décisions, ce qui augmente l'impact des biais, des erreurs et des mauvais usages. Dans le même temps, les données des employés et des clients doivent respecter des lois strictes en matière de confidentialité, telles que GDPR, HIPAA et les réglementations émergentes en matière d'IA. En l'absence de contrôles automatisés et d'une responsabilité claire, les organisations s'exposent à des risques juridiques, à des sanctions réglementaires et à une perte de confiance à mesure que la prise de décision passe de l'homme à des systèmes autonomes.

Le risque lié à l'IA s'étend au-delà des outils de chat de base, aux applications SaaS, aux plateformes internes et aux modèles d'IA privés.

Comment les attaquants ciblent-ils spécifiquement les environnements d'IA ?

Le paysage des attaques d'IA se concentre désormais sur la façon dont les modèles comprennent et réagissent au langage plutôt que sur les failles logicielles traditionnelles. Les attaquants manipulent le comportement de l'IA par le biais de techniques telles que l'injection d'invite, où des entrées élaborées annulent les instructions du système, et le jailbreaking, où des interactions répétées contournent les contrôles de sécurité. Un autre risque croissant est l'injection indirecte d'instructions, où des instructions malveillantes sont cachées dans des documents ou du contenu web qu'une IA traite. Dans ces cas, l'IA modifie le comportement de l'utilisateur sans qu'il s'en rende compte, ce qui rend la détection difficile et augmente le risque opérationnel.

New Des menaces apparaissent également à mesure que l'IA devient plus connectée et autonome. Les attaquants peuvent extraire des informations sensibles à partir de données d'entraînement mal traitées ou corrompre les modèles par l'empoisonnement des données. L'utilisation de systèmes basés sur des agents et de protocoles tels que le MCP introduit une exposition supplémentaire, car les systèmes autonomes interagissent directement avec les outils et les sources de données. La faiblesse des contrôles d'accès permet aux attaquants de rediriger les agents vers des outils malveillants ou des actions dangereuses. Les attaques en plusieurs étapes augmentent encore le risque en orientant progressivement le comportement de l'IA au fil du temps. Comme ces attaques opèrent au niveau de la couche d'interaction, les outils de sécurité traditionnels n'ont qu'une visibilité limitée. Une protection efficace nécessite des contrôles en temps réel qui surveillent l'intention et le comportement lors de chaque interaction avec l'IA afin de prévenir les abus avant qu'ils n'aient un impact sur les opérations de l'entreprise.

Le paysage des attaques d'IA se concentre désormais sur la façon dont les modèles comprennent et réagissent au langage plutôt que sur les failles logicielles traditionnelles.

Comment Netskope assure-t-il la visibilité de l'utilisation de l'IA dans l'ombre ?

Netskope offre une visibilité sur l'IA fantôme en acheminant le trafic web, API et agent à travers un point d'inspection unique. Cela permet aux équipes de sécurité de voir chaque interaction avec l'IA, y compris l'activité des applications non approuvées. La couverture s'étend au-delà de l'utilisation standard du web, au trafic API et au MCP, qui régit la manière dont les agents d'intelligence artificielle se connectent aux données et aux outils. En lisant ces protocoles, la plateforme montre non seulement quels services d'IA sont utilisés, mais aussi comment les données circulent entre les utilisateurs, les agents d'IA et les systèmes externes.

Pour faciliter la prise de décision, Netskope apporte cette visibilité dans un tableau de bord centralisé de l'IA. Le tableau de bord met en évidence les schémas d'utilisation, les applications d'IA fréquemment utilisées et les actions à risque telles que les téléchargements de données sensibles ou les violations de règles. La connaissance avancée des instances ajoute un autre niveau de contrôle en faisant la distinction entre les comptes AI personnels et les instances d'entreprise approuvées. Cette précision aide les organisations à autoriser l'utilisation approuvée de l'IA tout en éloignant les utilisateurs des outils non gérés, ce qui permet aux équipes de soutenir l'innovation sans augmenter les risques.

Netskope offre une visibilité sur l'IA fantôme en acheminant le trafic web, API et agent à travers un point d'inspection unique.

Quel rôle joue le Cloud Confidence Index (CCI) de Netskope dans la sécurité de l'IA ?

Le Cloud Confidence Index (CCI) de Netskope fournit en permanence des informations sur les risques liés à plus de 85 000 applications cloud et SaaS. À mesure que les fonctions d'IA s'intègrent dans les outils professionnels quotidiens, l'indice identifie les domaines dans lesquels l'IA est activement utilisée, y compris les capacités telles que les réponses intelligentes et les copilotes d'IA. Les agents de sécurité ont besoin de ce niveau de connaissance car les applications standard SaaS traitent les données de l'entreprise de manière New, notamment en les conservant ou en les utilisant pour un traitement piloté par l'IA, sans que l'organisation en soit explicitement informée.

Au-delà de l'identification, l'index évalue la manière dont chaque application gère les données de l'entreprise. Il évalue si les données sont utilisées pour la formation à l'IA ou partagées avec des fournisseurs externes et aligne ces pratiques sur les exigences de conformité telles que GDPR, SOC 2 et ISO 27001. Les équipes de sécurité peuvent appliquer des politiques automatisées basées sur le risque réel. La même intelligence s'étend aux éléments d'infrastructure, y compris les serveurs MCP publics, aidant les organisations à évaluer les versions de protocole et la force d'authentification avant d'autoriser l'intégration dans leurs environnements.

Le Cloud Confidence Index (CCI) de Netskope fournit en permanence des informations sur les risques liés à plus de 85 000 applications cloud et SaaS.

Comment Netskope One AI Guardrails protège-t-il contre les menaces d'exécution ?

Netskope One AI Guardrails offre une couche de sécurité d'exécution dédiée, conçue pour détecter et arrêter les menaces spécifiques à l'IA que les outils de sécurité traditionnels ne parviennent pas à traiter. Au lieu de rechercher des codes malveillants, il analyse l'intention en temps réel en inspectant chaque requête et réponse de l'IA. Cette approche bloque les attaques linguistiques avancées telles que l'injection d'invite et les jailbreaks qui tentent d'outrepasser les règles du modèle. En même temps, il empêche les systèmes d'IA de générer ou d'exposer des contenus brevetés ou protégés par le droit d'auteur, ce qui réduit les risques liés à la propriété intellectuelle.

Outre la prévention des menaces, la plateforme impose une utilisation responsable de l'IA au sein de l'entreprise. Il filtre automatiquement les contenus nuisibles, abusifs et inappropriés, tant pour les interactions avec les employés que pour les activités des agents autonomes. Il s'agit notamment de détecter les discours d'incitation à la haine, les contenus violents et les cas d'utilisation à des fins criminelles. Tous les résultats sont mis en correspondance avec des cadres de sécurité tels que MITRE ATLAS et OWASP Top 10 for LLMs, offrant aux équipes de sécurité un contexte clair et exploitable pour évaluer les risques, enquêter sur les incidents et appliquer la politique à l'échelle.

Qu'est-ce que le Netskope One Agentic Broker ?

Le site Netskope One Agentic Broker est conçu pour sécuriser les environnements d'IA autonomes à mesure que les organisations adoptent un flux de travail piloté par des agents. Comme les agents d'IA interagissent directement avec les sources de données et les outils, les contrôles de sécurité traditionnels centrés sur l'activité humaine perdent en visibilité. Le Netskope One Agentic Broker comble cette lacune en décodant et en sécurisant le trafic qui utilise MCP, qui régit la manière dont les agents d'intelligence artificielle se connectent aux systèmes externes. Cela permet aux organisations de garder le contrôle au fur et à mesure que l'automatisation augmente et que les agents opèrent de manière indépendante dans l'environnement.

Le Netskope One Agentic Broker offre une visibilité sur le trafic non humain en décodant les sessions MCP et en identifiant les serveurs, les clients, les outils, les invites et les ressources impliqués dans chaque interaction. Il évalue les risques à l'aide du site Netskope CCI pour évaluer les serveurs MCP publics et privés en fonction des versions de protocole, des méthodes d'authentification et des attributs risqués avant que les connexions n'aient lieu. Il empêche l'empoisonnement des outils en s'assurant que les agents n'interagissent pas avec des outils malveillants ou compromis, et il renforce la protection des données grâce à l'intégration avec Netskope One DLP (Prévention des pertes de données) afin d'arrêter les mouvements de données non autorisés. Le Netskope One Agentic Broker enregistre également l'activité détaillée du MCP, y compris les initialisations et les réponses de l'outil, afin de soutenir la gouvernance et l'investigation. Déployé de manière autonome ou au sein de Netskope One Next Gen Secure Web Gateway, il permet une automatisation agentique sécurisée sans introduire une surface d'attaque New.

Le site Netskope One Agentic Broker est conçu pour sécuriser les environnements d'IA autonomes à mesure que les organisations adoptent des flux de travail pilotés par des agents.

Comment la passerelle Netskope One AI Gateway sécurise-t-elle les déploiements privés d'IA ?

La passerelle Netskope One AI Gateway fournit un point d'inspection dédié pour le trafic interne à haut volume qui circule entre les applications privées et les grands modèles de langage. À mesure que les organisations créent des applications personnalisées alimentées par l'IA, le risque passe des invites utilisateur aux appels API automatisés entre l'application et le LLM. Ces interactions se produisent dans des centres de données privés ou des nuages privés virtuels et échappent donc aux contrôles de sécurité traditionnels des nuages. La passerelle Netskope One AI Gateway comble cette lacune en fonctionnant dans des environnements privés et en sécurisant le trafic IA interne qui ne traverse jamais un périmètre public.

La passerelle se déploie en tant qu'appliance virtuelle dans des environnements tels que AWS VPC ou VMware ESXi pour inspecter le trafic local. Il centralise la gouvernance des API en contrôlant l'authentification et le flux de trafic afin que seuls les applications et agents approuvés se connectent aux LLM. Grâce à l'intégration avec SkopeAI, il effectue une inspection approfondie du contenu sur les charges utiles des API, en appliquant la prévention de la perte de données, la protection contre les menaces et les garde-fous de l'IA pour arrêter l'exposition des données sensibles et les attaques basées sur l'invite. Elle impose également une limitation des tarifs afin de protéger la stabilité du système et la fiabilité du service. Chaque interaction avec l'API est enregistrée dans une piste d'audit consultable, ce qui favorise la conformité, la gouvernance et le contrôle de l'utilisation. Cette approche permet aux organisations de faire évoluer les initiatives privées d'IA tout en conservant des flux de données gouvernés, authentifiés et protégés.

La passerelle Netskope One AI Gateway fournit un point d'inspection dédié pour le trafic interne à haut volume qui circule entre les applications privées et les grands modèles de langage.

Qu'est-ce que le Netskope One AI Red Teaming et pourquoi est-il nécessaire ?

Netskope One AI Red Teaming offre un moyen proactif de tester des modèles et des agents d'IA privés avant qu'ils n'entrent en production. Les tests de sécurité traditionnels se concentrent sur l'infrastructure, tandis que le Netskope One AI Red Teaming se concentre sur le comportement des grands modèles de langage en situation de stress. Il cible les faiblesses telles que la manipulation de l'invite, l'extraction de données et les réponses non sécurisées. En remplaçant les tests lents et manuels par des simulations contradictoires automatisées, il soutient les équipes qui construisent et mettent à jour rapidement des outils d'IA internes.

La solution répond à la réalité selon laquelle les organisations sont entièrement responsables de la sécurité de leurs modèles privés, même s'il existe des risques cachés. Il exécute des tests automatisés à grande échelle à l'aide d'une bibliothèque de scénarios contradictoires afin d'identifier rapidement les faiblesses. Il simule des attaques complexes en plusieurs étapes qui peuvent contourner les protections du modèle, s'intègre directement dans les pipelines d'intégration continue/de livraison continue (CI/CD) pour détecter les risques avant chaque version, et effectue des tests continus pour suivre l'évolution des risques au fil du temps. En identifiant les problèmes avant le déploiement, Netskope One AI Red Teaming contribue à garantir que les modèles privés fonctionnent en toute sécurité, répondent aux exigences de conformité et restent résilients lorsqu'ils sont connectés à des données d'entreprise en direct.

Netskope One AI Red Teaming offre un moyen proactif de tester des modèles et des agents d'IA privés avant qu'ils n'entrent en production.

Comment Netskope protège-t-il les données sensibles contre leur utilisation dans l'entraînement des modèles d'IA ?

Netskope protège les données sensibles en prenant en compte les risques dès le début du cycle de vie de l'IA, avant que les données ne soient intégrées dans les modèles. Les systèmes d'IA dépendent de grands ensembles de données pour l'entraînement, ce qui augmente le risque d'exposer la propriété intellectuelle ou les informations réglementées sans contrôles appropriés. Grâce à la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM), Netskope surveille en permanence les environnements en nuage afin d'identifier et de classer les données sensibles telles que les dossiers financiers, les données personnelles et les secrets commerciaux dans des sources structurées et non structurées. Cela permet aux organisations d'avoir une vision claire de l'endroit où se trouvent les données critiques et de la manière dont elles sont traitées.

Grâce à cette visibilité, les organisations appliquent des contrôles proactifs pour restreindre l'accès de l'IA aux seuls ensembles de données approuvés. En découvrant et en étiquetant les données au repos, Netskope empêche les informations sensibles d'être absorbées par les modèles d'IA et d'être exposées ultérieurement dans les réponses. La surveillance continue identifie les données sensibles en temps réel, la visibilité de l'accès montre comment les données sont utilisées et partagées, et la gestion unifiée de la posture relie la gestion de la posture de sécurité de l'IA à la gestion de la posture de sécurité des données. Ces contrôles combinés garantissent la sécurité, la conformité et la limitation des données de formation au contexte requis, tout en préservant le contrôle de la propriété intellectuelle de l'entreprise.

Netskope protège les données sensibles en prenant en compte les risques dès le début du cycle de vie de l'IA, avant que les données ne soient intégrées dans les modèles.

Netskope peut-il bloquer la diffusion d'informations protégées par des droits d'auteur ou des brevets dans les réponses de l'IA ?

Netskope s'attaque aux risques juridiques et de propriété intellectuelle liés à l'IA générative en appliquant une couche de défense dédiée à l'exécution. Grâce aux garde-fous Netskope One AI Guardrails, la plateforme détecte et bloque les réponses de l'IA qui contiennent des éléments brevetés ou protégés par le droit d'auteur. Cette protection réduit les risques juridiques en empêchant la propriété intellectuelle non autorisée d'apparaître dans les produits générés. Cette capacité est essentielle car de nombreuses plateformes d'IA manquent de transparence en ce qui concerne le traitement des données et la génération de contenu, ce qui augmente le risque d'inclure involontairement la propriété intellectuelle de tiers.

Cette protection de l'exécution favorise l'utilisation responsable de l'IA et la sécurité de la marque dans l'ensemble de l'organisation. En intégrant la prévention de la perte de données et la protection contre les menaces par le biais de SkopeAI, la plateforme évalue l'intention et le contenu de chaque interaction en temps réel. Les équipes de sécurité peuvent bloquer le matériel généré par l'IA qui contient des informations protégées ou propriétaires, maintenir la conformité avec les politiques internes et les exigences réglementaires, et confirmer que les sorties de l'IA n'exposent pas les données sensibles de l'entreprise. Ce niveau de contrôle permet aux organisations d'adopter des modèles de genAI tout en conservant la propriété de leur propriété intellectuelle et en respectant les droits de propriété intellectuelle externes.

Netskope s'attaque aux risques juridiques et de propriété intellectuelle liés à l'IA générative en appliquant une couche de défense dédiée à l'exécution.

Comment Netskope intègre-t-il la sécurité de l'IA dans une stratégie plus large de zéro confiance ?

Netskope intègre la sécurité de l'IA dans une stratégie de confiance zéro en traitant l'écosystème de l'IA comme une extension du réseau de l'entreprise plutôt que comme un silo séparé. Grâce à la plateforme Netskope One, les entreprises appliquent à l'IA les mêmes politiques de sécurité contextuelles que pour les applications web, SaaS et privées. Cette approche garantit que chaque interaction, qu'elle provienne d'un utilisateur humain, d'une application interne ou d'un agent autonome, est continuellement vérifiée et autorisée en fonction du risque en temps réel.

Cette intégration est assurée par une architecture multicouche qui fournit un point d'inspection unifié pour tous les flux de trafic :

La couche d'accès : L'infrastructure, y compris la passerelle Web sécurisée de prochaine génération (NG-SWG), Netskope One AI Gateway, et Netskope One Agentic Broker , offre une visibilité et un accès contrôlé aux utilisateurs, aux applications internes et aux agents non humains.

Application unifiée des politiques : Tout le trafic d'IA est appliqué par les mêmes moteurs de prévention des pertes de données (DLP) et de protection contre les menaces que ceux utilisés dans toute l'entreprise.

Protection contextuelle : Le site Netskope Zero Trust Engine évalue l'intention derrière chaque interaction afin de bloquer les menaces spécifiques à l'IA telles que l'injection d'invite et le jailbreaking tout en permettant un accès sécurisé.

Une posture centrée sur les données : L'intégration avec la gestion de la sécurité des données garantit que les données utilisées par les modèles d'IA sont découvertes, classées et protégées conformément aux normes de gouvernance existantes.

En agissant comme point d'inspection unifié, Netskope One permet une adoption sécurisée de l'IA et maintient l'intégration de l'IA dans une stratégie de sécurité des données à l'échelle de l'entreprise, ce qui permet aux organisations de passer de l'expérimentation à l'innovation à grande échelle sans augmenter les risques.

Netskope intègre la sécurité de l'IA dans une stratégie de confiance zéro en traitant l'écosystème de l'IA comme une extension du réseau de l'entreprise plutôt que comme un silo séparé.