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