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Intelligent Security Service Edge (SSE), Cloud Access Security Broker (CASB), Cloud Firewall, Next Generation Secure Web Gateway (SWG), et Private Access for ZTNA intégrés nativement dans une solution unique pour aider chaque entreprise dans son cheminement vers l'architecture Secure Access Service Edge (SASE).

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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
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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.

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Autorisez ChatGPT et l’IA générative en toute sécurité
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Autorisez ChatGPT et l’IA générative en toute sécurité

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Les applications SaaS d'IA générative, comme ChatGPT, ont révolutionné les workflows des entreprises, mais ont également généré des risques importants pour la sécurité des données. Vous pouvez désormais autoriser l'utilisation des applications d'IA générative en toute sécurité avec un contrôle d'accès aux applications, un accompagnement des utilisateurs en temps réel et une protection des données exemplaire.
Autorisez ChatGPT et l’IA générative en toute sécurité
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Bénéficiez d'une visibilité et d'un contrôle complets des applications cloud en utilisation dans votre entreprise.

Surveillez et sécurisez les applications SaaS comme ChatGPT avec une catégorisation avancée des risques et un contrôle d'accès en temps réel.

  • Découvrez l'utilisation de ChatGPT et d'autres applications SaaS par vos utilisateurs.
  • Atteignez la meilleure classification des risques liés aux applications via le Cloud Confidence Index™ (CCI).
  • Utilisez le contexte détaillé et servez-vous de la connaissance des instances applicatives.
  • Obtenez des informations sur l'utilisation des applications, les mouvements de données et le comportement des utilisateurs grâce à l'Advanced Analytics.
  • Utiliser le coaching des utilisateurs en temps réel pour faire respecter les bonnes pratiques d'utilisation des applications.
Netskope pour l'IA générative telle que ChatGPT
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Assurer la confidentialité et la sécurité des données sensibles

Netskope DLP  identifie les flux de données sensibles avec le plus haut niveau de précision, empêchant toute exposition dangereuse dans les applications SaaS telles que ChatGPT, et dans les instances personnelles. Un coaching en temps réel guide les utilisateurs pour qu'ils adoptent les bons réflexes lorsqu'ils travaillent avec des données sensibles. Avec Netskope DLP, les entreprises peuvent :

  • Découvrir de manière précise et automatisée les données sensibles
  • Exploiter la puissance de l'IA et de la ML pour une classification précise des données.
  • Former votre propre classificateur (TYOC) pour améliorer la capacité du système à reconnaître des ensembles de données uniques.
  • Mettre en œuvre un coaching utilisateur en temps réel pour guider et éduquer les utilisateurs sur les bonnes habitudes à adopter pour le traitement des données en toute sécurité.
  • Empêcher les flux de données inter-applications non autorisés.
Activer ChatGPT en toute sécurité
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Netskope sécurise les données sensibles dans l'utilisation d'applications d'IA générative

Contrôle d'accès aux applications

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Netskope a été conçu pour permettre aux équipes de sécurité de surveiller en permanence les applications (telles que ChatGPT) auxquelles les utilisateurs de l'entreprise tentent d'accéder, comment, quand, d'où et à quelle fréquence, etc.

Détection avancée et protection des données sensibles

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Avec la prévention des pertes de données (DLP) de Netskope, qui fonctionne avec des modèles de ML et d'IA, des milliers de types de fichiers, d'informations personnellement identifiables, de propriété intellectuelle (IP), d'enregistrements financiers et d'autres données sensibles sont identifiés en toute confiance et automatiquement protégés contre une exposition non intentionnelle et non conforme.

Netskope détecte et sécurise les données sensibles en mouvement, au repos et en cours d'utilisation, ainsi qu'à travers toutes les connexions possibles des utilisateurs, au bureau, dans le datacenter, à la maison et en déplacement.

Protection des données en temps réel et coaching automatique des utilisateurs

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Netskope DLP offre plusieurs options d'application pour arrêter et limiter le téléchargement et la publication de données hautement sensibles via ChatGPT. Cette application en temps réel s'applique à chaque connexion d'utilisateur, garantissant ainsi la protection des données dans l'environnement de travail hybride moderne où les utilisateurs de l'entreprise se connectent depuis le bureau, la maison et en déplacement.

Netskope a été conçu pour permettre aux équipes de sécurité de surveiller en permanence les applications (telles que ChatGPT) auxquelles les utilisateurs de l'entreprise tentent d'accéder, comment, quand, d'où et à quelle fréquence, etc.

Avec la prévention des pertes de données (DLP) de Netskope, qui fonctionne avec des modèles de ML et d'IA, des milliers de types de fichiers, d'informations personnellement identifiables, de propriété intellectuelle (IP), d'enregistrements financiers et d'autres données sensibles sont identifiés en toute confiance et automatiquement protégés contre une exposition non intentionnelle et non conforme.

Netskope détecte et sécurise les données sensibles en mouvement, au repos et en cours d'utilisation, ainsi qu'à travers toutes les connexions possibles des utilisateurs, au bureau, dans le datacenter, à la maison et en déplacement.

Netskope DLP offre plusieurs options d'application pour arrêter et limiter le téléchargement et la publication de données hautement sensibles via ChatGPT. Cette application en temps réel s'applique à chaque connexion d'utilisateur, garantissant ainsi la protection des données dans l'environnement de travail hybride moderne où les utilisateurs de l'entreprise se connectent depuis le bureau, la maison et en déplacement.

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L'utilisation d'applications d'IA générative comme ChatGPT explose

100M+
Nombre d'utilisateurs de ChatGPT gagnés entre février et avril 2023
Source : The Guardian The Guardian
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Statistiques clés
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L'utilisation d'applications d'IA générative comme ChatGPT explose

1.8B
Visites de ChatGPT au cours des 30 derniers jours
Source : SimilarWeb
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Statistiques clés
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L'utilisation d'applications d'IA générative comme ChatGPT explose

74 %
des données volées sont stockées dans des instances de stockage en nuage d'applications populaires
Source : Netskope Cloud & Threat Report (rapport sur les menaces)
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Précautions générales et recommandations en matière de sécurité concernant l'utilisation d'applications d'IA générative

Déploiement local

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Dans la mesure du possible, déployez des modèles d'IA localement sur les machines de votre entreprise. Il n'est donc pas nécessaire que les données quittent le réseau de votre entreprise, ce qui réduit le risque de fuite de données.

Anonymisation des données

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Demandez aux utilisateurs de l'entreprise de prendre le temps d'anonymiser ou de pseudonymiser les données sensibles avant de les utiliser dans les modèles d'IA. Il s'agit de remplacer les données identifiables par des identifiants artificiels. Même en cas de fuite, les données seraient inutiles sans les identifiants d'origine.

Cryptage des données

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Dans la mesure du possible, mettez en œuvre le cryptage au repos et en transit pour les données les plus confidentielles de l'entreprise. Cela garantit que même si les données sont exposées, elles restent illisibles sans une clé de décryptage.

Contrôle d'accès strict

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Utilisez des mécanismes robustes de contrôle d'accès aux ressources de l'entreprise et aux référentiels de données pour limiter l'interaction avec les modèles d'IA et les données associées.

Pistes d'audit

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Tenir des registres d'audit détaillés de toutes les activités liées au traitement des données et aux opérations du modèle d'IA. Ces registres permettent d'identifier les activités suspectes et servent de référence pour les enquêtes futures.

Minimisation des données

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Formez tous les employés à adhérer au principe de l'utilisation de la quantité minimale de données nécessaire au bon fonctionnement du modèle d'IA. En limitant l'exposition des données, l'impact potentiel d'une violation peut être réduit.

Dans la mesure du possible, déployez des modèles d'IA localement sur les machines de votre entreprise. Il n'est donc pas nécessaire que les données quittent le réseau de votre entreprise, ce qui réduit le risque de fuite de données.

Demandez aux utilisateurs de l'entreprise de prendre le temps d'anonymiser ou de pseudonymiser les données sensibles avant de les utiliser dans les modèles d'IA. Il s'agit de remplacer les données identifiables par des identifiants artificiels. Même en cas de fuite, les données seraient inutiles sans les identifiants d'origine.

Dans la mesure du possible, mettez en œuvre le cryptage au repos et en transit pour les données les plus confidentielles de l'entreprise. Cela garantit que même si les données sont exposées, elles restent illisibles sans une clé de décryptage.

Utilisez des mécanismes robustes de contrôle d'accès aux ressources de l'entreprise et aux référentiels de données pour limiter l'interaction avec les modèles d'IA et les données associées.

Tenir des registres d'audit détaillés de toutes les activités liées au traitement des données et aux opérations du modèle d'IA. Ces registres permettent d'identifier les activités suspectes et servent de référence pour les enquêtes futures.

Formez tous les employés à adhérer au principe de l'utilisation de la quantité minimale de données nécessaire au bon fonctionnement du modèle d'IA. En limitant l'exposition des données, l'impact potentiel d'une violation peut être réduit.

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