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La tua rete di domani
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              Un leader in SSE. Ora è un leader nel settore SASE a singolo fornitore.
              Netskope è riconosciuto come Leader Più Lontano in Visione sia per le piattaforme SSE che SASE
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              Una piattaforma unificata costruita per il tuo percorso
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                Netskope One AI Security
                Le aziende hanno bisogno di un’AI sicura per far crescere il proprio business, ma i controlli e i guardrail non devono richiedere sacrifici in termini di velocità o esperienza d’uso.Netskope ti aiuta a dire di sì a tutti i vantaggi dell'AI.
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                  Netskope One AI Security
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                    eBook sulla Modern Data Loss Prevention (DLP) for Dummies
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                    Ricevi consigli e trucchi per passare a un DLP fornito dal cloud.
                      Modern SD-WAN for SASE Dummies Book
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                      Smettila di inseguire la tua architettura di rete
                        Comprendere dove risiede il rischio
                        Advanced Analytics trasforma il modo in cui i team di operazioni di sicurezza applicano insight basati sui dati per implementare policy migliori. Con l'Advanced Analytics, puoi identificare tendenze, concentrarti sulle aree di interesse e utilizzare i dati per agire.
                            Supporto tecnico Netskope
                            Supporto tecnico Netskope
                            I nostri ingegneri di supporto qualificati sono dislocati in tutto il mondo e possiedono competenze diversificate in sicurezza cloud, networking, virtualizzazione, content delivery e sviluppo software, garantendo un'assistenza tecnica tempestiva e di qualità.
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                              La formazione Netskope ti aiuterà a diventare un esperto di sicurezza cloud. Siamo qui per aiutarti a proteggere il tuo percorso di trasformazione digitale e a sfruttare al meglio le tue applicazioni cloud, web e private.

                                Disrupt With AI Defend Against Risk

                                Le organizzazioni sono pronte a rivoluzionare con l'IA, sbloccando opportunità senza precedenti e accelerando l'innovazione. La proliferazione dell'IA in tutte le sue forme ha amplificato i rischi di sicurezza per le organizzazioni, oscurando la visibilità e anticipando i controlli.

                                Ovunque tu sia nel tuo percorso di adozione dell'IA, Netskope è qui per difenderti assicurandoti l'IA end-to-end ovunque.

                                A che punto sei nel tuo percorso di adozione dell'intelligenza artificiale?

                                 

                                Il diagramma del Viaggio AI. Scopri come Netskope può aiutarti a disturbare con l'IA e difenderti dal rischio

                                 

                                1. Sperimentazione

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                                Questa fase iniziale è caratterizzata da un'esplosione di sperimentazioni con strumenti di IA come ChatGPT e altre applicazioni SaaS abilitate dall'IA. Gli utenti sono concentrati ad accelerare la produttività e a provare New cose.

                                Una sfida significativa in questa fase è l'emergere dell'uso dell'intelligenza artificiale ombra, in cui i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale non approvati senza la supervisione dell'azienda, introducendo New rischi.

                                2. IA integrata nelle piattaforme SaaS

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                                In questa fase, le organizzazioni riconoscono la necessità di visibilità nelle interazioni abilitate dall'intelligenza artificiale, poiché sempre più applicazioni SaaS integrano l'intelligenza artificiale.

                                L'obiettivo principale è valutare la sicurezza e il rischio di queste applicazioni. Questo è un passo cruciale per comprendere quali strumenti di IA vengono utilizzati e iniziare a valutarne i potenziali rischi.

                                3. App di IA autonome gestite

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                                Questa è la fase in cui si trovano attualmente molte organizzazioni. Stanno standardizzando un unico strumento genAI (ad esempio, Microsoft Copilot, Google Gemini) per stabilire una corretta postura di rischio e creare una politica uniforme. L'obiettivo è quello di mitigare l'aumento della superficie di rischio centralizzando l'utilizzo e il controllo dell'intelligenza artificiale.

                                4. App di intelligenza artificiale private

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                                Andando oltre gli strumenti standard, le organizzazioni in questa fase sviluppano le proprie applicazioni di intelligenza artificiale su piattaforme locali o cloud. Ciò amplia ulteriormente la superficie di rischio.

                                Le principali sfide includono garantire che l'applicazione stessa sia sicura e non vulnerabile a exploit, oltre a verificare che i dati utilizzati per addestrare il modello non siano sensibili.

                                5. Agenti IA autonomi

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                                Questa fase prevede l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale autonomi che agiscono come "utenti 10X" con accesso a varie applicazioni e dati all'interno dell'ambiente dell'organizzazione. Questa fase introduce New sfide legate all'accesso dell'IA e ai privilegi dei dati, poiché questi agenti operano in modo indipendente e possono interagire con sistemi e informazioni sensibili

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                                Questa fase iniziale è caratterizzata da un'esplosione di sperimentazioni con strumenti di IA come ChatGPT e altre applicazioni SaaS abilitate dall'IA. Gli utenti sono concentrati ad accelerare la produttività e a provare New cose.

                                Una sfida significativa in questa fase è l'emergere dell'uso dell'intelligenza artificiale ombra, in cui i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale non approvati senza la supervisione dell'azienda, introducendo New rischi.

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                                In questa fase, le organizzazioni riconoscono la necessità di visibilità nelle interazioni abilitate dall'intelligenza artificiale, poiché sempre più applicazioni SaaS integrano l'intelligenza artificiale.

                                L'obiettivo principale è valutare la sicurezza e il rischio di queste applicazioni. Questo è un passo cruciale per comprendere quali strumenti di IA vengono utilizzati e iniziare a valutarne i potenziali rischi.

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                                Questa è la fase in cui si trovano attualmente molte organizzazioni. Stanno standardizzando un unico strumento genAI (ad esempio, Microsoft Copilot, Google Gemini) per stabilire una corretta postura di rischio e creare una politica uniforme. L'obiettivo è quello di mitigare l'aumento della superficie di rischio centralizzando l'utilizzo e il controllo dell'intelligenza artificiale.

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                                Andando oltre gli strumenti standard, le organizzazioni in questa fase sviluppano le proprie applicazioni di intelligenza artificiale su piattaforme locali o cloud. Ciò amplia ulteriormente la superficie di rischio.

                                Le principali sfide includono garantire che l'applicazione stessa sia sicura e non vulnerabile a exploit, oltre a verificare che i dati utilizzati per addestrare il modello non siano sensibili.

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                                Questa fase prevede l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale autonomi che agiscono come "utenti 10X" con accesso a varie applicazioni e dati all'interno dell'ambiente dell'organizzazione. Questa fase introduce New sfide legate all'accesso dell'IA e ai privilegi dei dati, poiché questi agenti operano in modo indipendente e possono interagire con sistemi e informazioni sensibili

                                L'adozione GenAI nei luoghi di lavoro raggiunge New massimi


                                +50%


                                the percentage of increase in employees using genAI platforms in the three months ending May 2025,

                                Source: Netskope Threat Labs

                                Chiedi qualsiasi cosa a SME - Il percorso di adozione dell'IA

                                Dal caos iniziale di Shadow AI alla standardizzazione di strumenti come Copilot, il percorso di adozione dell'IA è pieno di insidie. Guarda questo video per scoprire le sfide critiche per la sicurezza in ciascuna delle cinque fasi dell'adozione dell'intelligenza artificiale prima di compiere il passo successivo.

                                Dall'intuizione alla supervisione:
                                Proteggere la prossima mossa dell'IA: l'IA agentica

                                Un modello pratico per proteggere gli agenti AI end-to-end: tra utenti, applicazioni e i dati che li alimentano.