Cos'è AI Security Gestione della Postura?

^{Ultimo aggiornamento: 17 dicembre 2025}

La gestione della postura di sicurezza dell'IA (IA-SPM) monitora, valuta e applica continuamente le Politiche di Sicurezza in tutti i sistemi di IA di un'organizzazione per minimizzare i rischi introdotti dall'adozione dell'IA.

Approfondimenti end-to-end su come applicazioni, agenti e modelli di IA interagiscono con dati sensibili in ambienti SaaS, IaaS, PaaS e on-premise.
Rilevamento e classificazione automatizzati di dati sensibili per prevenirne l'esposizione durante l'addestramento dell'IA, l'inferenza o la generazione aumentata dal recupero (RAG).
Valutazione delle attività basate sull'intelligenza artificiale in base al tipo di dati, all'origine e alla sensibilità per applicare una politica di utilizzo sicuro.
Blocco in tempo reale dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale ombra per impedire che i dati regolamentati vengano immessi negli LLM e indirizzare gli utenti verso strumenti di intelligenza artificiale approvati dall'azienda.

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Perché l'AI-SPM è importante? Quali sono i rischi legati all'IA?

Rischi derivanti dal flusso e dalla trasformazione delle informazioni Rischi derivanti dalla postura di sicurezza organizzativa

Quali sono le capacità dell'AI-SPM? Quali sono i benefici dell'IA-SPM? Quali sono le migliori pratiche dell'AI-SPM? Che cosa sono AI-SPM, CSPM, DSPM e SSPM? Qual è l'approccio di Netskope all'AI-SPM? Come fa l'AI-SPM a garantire l'adozione dell'"IA ombra" all'interno delle imprese? Come fa l'IA-SPM a prevenire l'uso di dati sensibili per addestrare un LLM pubblico? Come quantifica l'IA-SPM il rischio di sicurezza di un prompt o di un'interazione specifica? Quale ruolo gioca lo zero trust nell'applicazione dell'applicazione dell'IA-SPM? AI-SPM applica i controlli alle funzionalità di IA incorporate nelle applicazioni SaaS esistenti (ad esempio, Copilot)? In che modo AI-SPM aiuta a guidare gli utenti verso strumenti di IA più sicuri invece di limitarsi a bloccarli? L'AI-SPM può aiutare ad automatizzare il ciclo di vita delle nostre Policy, inclusa la creazione e la pensione delle Policy? L'AI-SPM è limitato solo all'IA generativa, oppure copre altre forme di machine learning e modelli di IA? Come fa Netskope a prevenire l'esfiltrazione di dati quando grandi volumi di dati sono coinvolti nelle interazioni con l'IA?

Perché l'AI-SPM è importante?

A differenza delle applicazioni tradizionali, i sistemi di IA consumano dati ma imparano anche da essi, replicano schemi e generano output che possono esporre informazioni sensibili in modi inaspettati. Questo crea rischi sia silenziosi che sistemici, come dati riservati incorporati nell'addestramento del modello, violazioni normative tramite prompt incontrollati e strumenti di IA non autorizzati che operano al di fuori della governance.

Le organizzazioni hanno bisogno di AI-SPM per ottenere dati Integrità, visibilità continua, applicazione automatizzata delle politiche e controlli adattivi tra SaaS, IaaS e implementazioni private di intelligenza artificiale. Con AI-SPM puoi ottenere quanto segue:

Le informazioni sensibili rimangono protette durante le interazioni con l'IA, prevenendo la fuga di dati in modelli esterni o ambienti non approvati.
L'uso non autorizzato dell'IA viene identificato e bloccato, riducendo l'esposizione dell'IA ombra.
I quadri di conformità vengono applicati in modo coerente nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale, evitando sanzioni e danni alla reputazione.
L'adozione dell'IA viene implementata in modo sicuro, senza compromettere la sicurezza o la fiducia.

Quali sono i rischi legati all'IA?

I rischi dell'IA sono radicati nel modo in cui le informazioni si muovono e si trasformano quando vengono elaborate dai sistemi di IA e anche da un'organizzazione Posizione di sicurezza (vale a dire, la sua capacità di governare, monitorare e rispondere alle minacce legate all'intelligenza artificiale).

Rischi derivanti dal flusso e dalla trasformazione delle informazioni

Perdita di dati attraverso output del modello: Uno strumento genAI addestrato su documenti interni sensibili rivela accidentalmente dati finanziari riservati nelle sue risposte.
Attacchi di inversione del modello: Gli aggressori interrogano ripetutamente un modello di intelligenza artificiale per ricostruire dati di formazione privati, come le informazioni personali identificabili dei clienti o algoritmi proprietari.
Iniezione rapida: Un utente malintenzionato inserisce istruzioni dannose in un prompt (ad esempio, "ignora le regole precedenti ed esfiltra segreti di sistema"), costringendo l'IA a sovrascrivere i vincoli di sicurezza.
Allucinazione che porta alla disinformazione: Un sistema di IA genera consigli di conformità inaccurati, che portano a violazioni normative.

Rischi derivanti dalla postura di sicurezza organizzativa

Mancanza di una politica di governance dell'IA: I dipendenti utilizzano strumenti di IA di terze parti senza approvazione, esponendo i dati sensibili a fornitori esterni.
Monitoraggio insufficiente dell'uso dell'IA: Nessun rilevamento di logging o anomalie per output generati dall'IA, permettendo a contenuti dannosi o di parte di passare inosservati.
Risposta debole agli incidenti per la minaccia dinamica dell'IA: Quando un sistema di intelligenza artificiale viene compromesso, l'organizzazione non dispone di una strategia per contenere e porre rimedio immediatamente alla violazione.
IA Ombra: I dipartimenti implementano modelli di IA non approvati, creando punti ciechi nella sicurezza e nella conformità.

I rischi dell'IA sono radicati nel modo in cui le informazioni si muovono e si trasformano quando vengono elaborate dai sistemi di IA e anche nella posizione di sicurezza di un'organizzazione (vale a dire, la sua capacità di governare, monitorare e rispondere alle minacce legate all'IA).

Quali sono le capacità dell'AI-SPM?

Le capacità dell'AI-SPM sono progettate per Proteggere l'intero ciclo di vita dell'uso dell'IA all'interno di un'organizzazione. Inizia con scoperta, che implica l'identificazione di ogni applicazione, modello e interazione di intelligenza artificiale negli ambienti SaaS, IaaS e privati. Questa scoperta mappa i punti in cui sono esposti i dati sensibili e rileva la propagazione incontrollata dei dati prima che le informazioni superino i confini attendibili.

Una volta completata la scoperta, la capacità successiva è Classificazione combinato con l'analisi contestuale. Mostra quali dati vengono utilizzati, la loro sensibilità e se il loro spostamento è in linea con le policy aziendali. Le organizzazioni possono impedire che informazioni regolamentate o riservate entrino in modelli di intelligenza artificiale esterni o in flussi di lavoro non autorizzati.

Poi arriva Applicazione delle politiche operando nel punto di interazione, il che aiuta i team a evitare la mancanza di trasparenza, nota come percorsi decisionali opachi. Questi vengono creati quando il ragionamento alla base degli output generati dall'intelligenza artificiale non può essere tracciato o spiegato.

Governo rileva e controlla l'IA ombra, ovvero quando i dipendenti utilizzano strumenti non approvati che bypassano la supervisione della sicurezza. Questa capacità chiude gli angoli ciechi che i controlli tradizionali di sicurezza altrimenti non possono affrontare.

Infine, quando la conformità è integrato nei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale, garantisce che ogni interazione con l'IA sia in linea con framework quali GDPR, HIPAA e mandati specifici del settore.

Le funzionalità di AI-SPM sono progettate per proteggere l'intero ciclo di vita dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale all'interno di un'organizzazione. Tutto inizia con la scoperta, che comporta l'identificazione di ogni applicazione, modello e interazione di intelligenza artificiale negli ambienti SaaS, IaaS e privati.

Quali sono i benefici dell'IA-SPM?

Solvibilità Policy: AI-SPM ritira automaticamente le regole di sicurezza ridondanti o inutilizzate. Questa potatura continua elimina il "debito di polizza" che rallenta l'applicazione e complica gli audit. Automatizza la creazione di politiche basandosi su modelli di rischio osservati e sulle regole di segnalazione per la pensione automatica.
Previsione normativa: Fornisce un'applicazione preventiva in tempo reale integrata nel livello dati. Il sistema agisce come guardiano della conformità, bloccando l'instradamento dei dati non conforme prima che la transazione venga completata.
Velocità del business: AI-SPM sostituisce la politica generale "blocca tutto" con un punteggio di rischio dinamico per ogni interazione dell'utente. Invece di negare l'accesso in modo diretto, valuta il contesto, come il ruolo dell'utente, la sensibilità dei dati e la postura del dispositivo, e prende decisioni ponderate. Questa precisione consente un'accelerazione sicura dell'adozione dell'intelligenza artificiale e massimizza la produttività dei dipendenti.
Controllo della superficie di minaccia: Identifica e controlla istantaneamente l'adozione e l'utilizzo dell'"IA ombra" in tutta l'azienda. Questa capacità garantisce una governance immediata e centralizzata su endpoint di IA precedentemente sconosciuti o non gestiti, eliminando una fonte importante di rischio laterale.
Immunità all'esfiltrazione dei dati: Effettua un'ispezione approfondita e ad alta capacità su trasferimenti di dati in massa destinati agli endpoint dell'IA. Questo garantisce che anche i caricamenti di dati sensibili di grandi volumi vengano immediatamente interrotti se violano la Policy, proteggendo la proprietà intellettuale dell'azienda.

AI-SPM automatizza la manutenzione, garantisce la conformità in tempo reale, consente flussi di lavoro aziendali più rapidi tramite accesso intelligente e protegge l'intero panorama dell'intelligenza artificiale da rischi nascosti.

Quali sono le migliori pratiche dell'AI-SPM?

Implementare una politica che richieda revisione e approvazione umana per qualsiasi modifica suggerita dall'IA che scenda sotto una soglia di confidenza predefinita, come il 98%. Questo previene la "fuga algoritmica" e mantiene la responsabilità umana per cambiamenti critici nelle politiche che riguardano l'azienda.
I team di sicurezza dovrebbero regolarmente verificare la lista di disarmo delle politiche dell'AI-SPM—le regole che il sistema ha segnalato come ridondanti o inattive. La potatura intenzionale previene la proliferazione delle politiche e conferma che il perimetro della difesa rimane snello e veloce, minimizzando la complessità dell'audit.
Dopo che una New Politica suggerita dall'IA è stata implementata, i team di sicurezza devono esaminare e chiedere "Perché l'IA non ha suggerito una Politica ancora più rigida e precisa?" Mettere in discussione la logica del modello ne affina continuamente la sensibilità e gli impedisce di ottimizzare semplicemente lo status quo.
Inquadrare il successo dell'AI-SPM utilizzando indicatori chiave di prestazione (KPI) rilevanti per l'azienda. Tieni traccia della riduzione dei ticket dell'help desk correlati ai blocchi di accesso o del time-to-market accelerato per una New applicazione grazie al provisioning automatizzato delle policy.
Evita di affidarti esclusivamente agli hard block quando fai rispettare la Policy. Invece, sfrutta la piattaforma AI-SPM per offrire risultati Notifiche di coaching consapevoli del contesto che reindirizzano immediatamente l'utente da uno strumento di intelligenza artificiale pubblico rischioso a un'alternativa aziendale approvata. Policy diventa un meccanismo educativo, che promuove comportamenti sicuri senza compromettere la produttività.

L'implementazione efficace di un sistema di gestione Policy di sicurezza basato sull'intelligenza artificiale (AI-SPM) richiede una combinazione di controlli automatizzati e supervisione umana strategica. Le migliori pratiche si concentrano sul mantenimento della responsabilità umana, sul perfezionamento continuo e su parametri di successo allineati al business.

Che cosa sono AI-SPM, CSPM, DSPM e SSPM?

Gestione della postura di sicurezza nel cloud (CSPM): Questo funziona come il punto di vista di un architetto che si affaccia sul Igiene della configurazione e integrità delle fondamenta. Il CSPM risponde alla domanda: Gli ambienti cloud sono costruiti in modo sicuro secondo le migliori pratiche del settore e il codice normativo? Controlla la presenza di configurazioni errate come bucket pubblici di S3, ruoli IAM eccessivamente permissivi e gruppi di sicurezza inutilizzati. Offre un statico, incentrato sull'infrastruttura Visione del rischio, che è una base affidabile, ma comunque cieca a come gli utenti interagiscono effettivamente con i dati all'interno di quelle nuvole.

Data Security Posture Management (DSPM): Questo è La visione di un bibliotecario che si affaccia sul Posizione, sensibilità e accessibilità delle informazioni. Il DSPM sa esattamente dove risiede ogni documento sensibile. Risponde alla domanda: Dov'è il dato del gioiello della corona e chi o cosa ha accesso tecnico al suo contenitore? Fornisce informazioni fondamentali sulla residenza e la proliferazione dei dati. Tuttavia, DSPM visualizza i dati a riposo e rimane agnostico rispetto al comportamento dinamico dell'utente, l'effettivo movimento e utilizzo dei dati durante una sessione, che è il momento in cui avviene la vera esposizione.

Gestione della Postura di Sicurezza SaaS (SSPM): Questo offre Punto di vista di un amministratore che si affaccia sul Governance di applicazioni di terze parti, off-premise. SSPM risponde alla domanda: I controlli di sicurezza all'interno delle nostre piattaforme SaaS essenziali sono configurati correttamente? Esegue controlli su aspetti quali i requisiti di autenticazione a più fattori, i criteri di collegamento di condivisione esterna e la registrazione degli accessi dell'amministratore nelle impostazioni native dell'applicazione. SSPM è limitato al Confini di applicazione e non può vedere l'accesso simultaneo dell'utente a più risorse, come un utente che scarica un file da SharePoint e poi lo carica su un DropBox personale.

Gestione Policy di sicurezza basata sull'intelligenza artificiale (AI-SPM): il punto di vista del direttore d'orchestra si affaccia su un Applicazione politica in tempo reale, consapevole del contesto per una piattaforma di accesso sicura. AI-SPM non audit configurazioni (come CSPM) o dati di inventario (come DSPM), né è limitato ai controlli di una singola applicazione (come SSPM). Invece, risponde alla domanda: In base all'identità dell'utente, allo stato del dispositivo e alla sensibilità dei dati che sta trattando, qual è la politica più precisa che dovrebbe essere applicata in questo preciso momento? Si usa intelligenza comportamentale per dettare l'esito di una sessione nel cloud, nel web e nel panorama SaaS, ad esempio consentendo l'accesso in sola visualizzazione alle PII da un dispositivo non gestito solo quando non è seguito da un tentativo di download.

Il CSPM costruisce la casa sicura, il DSPM cataloga i gioielli all'interno, il SSPM chiude le porte dell'applicazione e l'AI-SPM agisce come la guardia di sicurezza intelligente che decide chi ha accesso, a cosa e come, in base al contesto attuale.

Qual è l'approccio di Netskope all'AI-SPM?

La strategia AI-SPM di Netskope , basata su SkopeAI, si basa sulla traduzione della posizione della Policy in valore aziendale immediato nell'edge sicuro. Risolviamo un problema fondamentale di sicurezza: la disconnessione tra sapere dove sono i dati sensibili è (DSPM) e controllando come viene utilizzato in tempo reale, in particolare con l'intelligenza artificiale generativa. Poiché la piattaforma di Netskope è integrata, correla istantaneamente i dettagli della classificazione dei dati provenienti dal motore DLP con il rischio di interazione attuale dell'utente. Ciò significa che può applicare la politica più granulare, ad esempio impedendo che un blocco di PII venga copiato in un LLM pubblico, proteggendo il vettore di perdita di dati al momento dell'uso.

Netskope offre una governance completa dell'ecosistema dell'IA, che garantisce sia l'uso che lo sviluppo dell'IA, supportando direttamente l'innovazione aziendale. Questo va oltre il semplice blocco delle applicazioni. Il nostro sistema ottiene una visibilità completa sia sulle istanze di intelligenza artificiale aziendale gestite sia sull'utilizzo di intelligenza artificiale ombra ad alto rischio nell'intera azienda. Utilizziamo questo contesto per applicare controlli adattivi, ad esempio consentendo a un dipendente di utilizzare uno strumento di intelligenza artificiale approvato dall'azienda, ma bloccando immediatamente l'azione di caricamento se il file contiene codice sorgente sensibile. In questo modo si elimina un punto di attrito primario, consentendo all'azienda di adottare rapidamente l'intelligenza artificiale riducendo al minimo l'esposizione.

Il vantaggio aziendale è la riduzione del rischio senza compromettere la produttività o la scala. Netskope AI-SPM porta i clienti oltre i limiti della sicurezza legacy, che offre solo "permesso" o "blocca". Invece, sfruttiamo la valutazione continua del rischio per applicare controlli intelligenti come i messaggi di coaching o l'accesso "solo visualizzazione" basati sul comportamento dell'utente e sulla sensibilità dei dati. Questa applicazione dettagliata garantisce che la stragrande maggioranza delle transazioni commerciali legittime venga accelerata, mentre i dati critici sono sempre protetti in tutti gli ambienti cloud, web e SaaS.

La strategia AI-SPM di Netskope , basata su SkopeAI, si basa sulla traduzione della posizione della Policy in valore aziendale immediato nell'edge sicuro.

Come fa l'AI-SPM a garantire l'adozione dell'"IA ombra" all'interno delle imprese?

L'AI-SPM protegge l'IA ombra istituendo visibilità completa Attraverso l'Enterprise. Rileva automaticamente applicazioni di IA generativa non gestite, interazioni dirette con API e interfacce LLM locali. Una volta rilevato, il sistema si applica Controlli politici granulari e consapevoli del contesto invece di semplici blocchi. Identifica dati sensibili che tentano di accedere a un servizio di IA non approvato, quindi applica azioni correttive immediate come bloccare l'input dei dati e visualizzare in tempo reale Coaching degli utenti messaggi per indirizzare il dipendente verso gli strumenti approvati, oppure per limitare l'applicazione alla modalità solo visualizzazione. L'IA-SPM rende gestibili i rischi dell'IA ombra, monitora l'utilizzo e previene la fuga di dati sensibili senza interrompere l'innovazione dei dipendenti.

AI-SPM protegge l'intelligenza artificiale ombra garantendo una visibilità completa in tutta l'azienda. Rileva automaticamente le applicazioni di intelligenza artificiale generativa non gestite, le interazioni API dirette e le interfacce LLM locali.

Come fa l'IA-SPM a prevenire l'uso di dati sensibili per addestrare un LLM pubblico?

AI-SPM impedisce che i dati sensibili vengano utilizzati per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni pubblici integrando la gestione delle policy di sicurezza con la prevenzione avanzata della perdita di dati (DLP). Operando in linea, classifica istantaneamente l'input dell'utente e lo associa a categorie sensibili note (PII, codice sorgente, registri finanziari). Se un utente tenta di caricare o incollare tali dati in un'interfaccia LLM pubblica, AI-SPM applica un'azione immediata della Policy (ad esempio bloccando il trasferimento). Di conseguenza, le informazioni sensibili non lasciano mai l'ambiente aziendale e non possono essere acquisite per l'addestramento del modello. Il vantaggio principale risiede nell'applicazione precisa e in tempo reale nel punto di interazione.

AI-SPM impedisce che dati sensibili vengano utilizzati per addestrare Large Language Models pubblici integrando la gestione delle politiche di sicurezza con advanced data loss prevention (DLP).

Come quantifica l'IA-SPM il rischio di sicurezza di un prompt o di un'interazione specifica?

AI-SPM calcola un punteggio di rischio in tempo reale per ogni prompt utilizzando quattro fattori. Controlla Sensibilità dei Dati per verificare se il prompt contiene informazioni personali (PII), proprietà intellettuale o dati regolamentati. Analizza Intento Prompt per rilevare attacchi quali prompt injection, jailbreaking o model extraction. Si valuta Rischio applicativo sulla base di informazioni sulle minacce relative all'LLM, tra cui la sua politica di conservazione dei dati, la giurisdizione e le vulnerabilità note. Considera Rischio per l'utente e il contesto, come account non gestiti, località ad alto rischio o minacce interne. Questi fattori si combinano in un unico punteggio che decide immediatamente se l'azione è permessa, guidata o bloccata.

AI-SPM calcola un punteggio di rischio in tempo reale per ogni richiesta utilizzando quattro fattori. Controlla la riservatezza dei dati per verificare se il prompt contiene informazioni personali identificabili (PII), proprietà intellettuale o dati regolamentati.

Quale ruolo gioca lo zero trust nell'applicazione dell'applicazione dell'IA-SPM?

Zero trust rende AI-SPM dinamico ed efficace eliminando la vecchia idea di un perimetro di rete affidabile. Nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale, ciò significa che ogni richiesta, trasferimento di dati e richiesta di accesso a un LLM o a un database vettoriale viene verificata continuamente rispetto al contesto completo. AI-SPM utilizza segnali di rischio quali la postura del dispositivo, il comportamento dell'utente e la classificazione dei dati per applicare un accesso adattivo con privilegi minimi, regolando le autorizzazioni in tempo reale. Ad esempio, un utente potrebbe ottenere l'accesso per effettuare query su uno strumento di intelligenza artificiale approvato, ma non essere autorizzato a caricare dati se il prompt contiene un IP sensibile. Ciò trasforma la Politica in un controllo flessibile e consapevole dei rischi, anziché in regole rigide.

Zero trust rende AI-SPM dinamico ed efficace eliminando la vecchia idea di un perimetro di rete affidabile. Nei flussi di lavoro dell'IA, significa che ogni prompt, trasferimento di dati e richiesta di accesso a un database LLM o vettoriale viene verificato continuamente rispetto al contesto completo. AI-SPM sposta la conformità dagli audit a posteriori all'applicazione in tempo reale al momento del trasferimento dei dati. Per normative come GDPR e HIPAA, identifica i dati regolamentati in un prompt e garantisce che le informazioni non raggiungano mai un LLM ospitato in una regione non conforme.

AI-SPM applica i controlli alle funzionalità di IA incorporate nelle applicazioni SaaS esistenti (ad esempio, Copilot)?

L'AI-SPM protegge gli strumenti di IA autonomi e protegge anche le funzionalità di IA integrate in app quotidiane come Copilot. Queste funzionalità possono creare rischi nascosti perché elaborano i dati tramite un LLM all'interno di piattaforme SaaS affidabili. Questo significa che informazioni sensibili potrebbero trapelare senza uscire dall'app. AI-SPM risolve questo problema ispezionando i contenuti e distinguendo le azioni normali dell'app dai prompt dell'IA. Applica quindi controlli precisi, come bloccare dati sensibili che vengono incollati in un prompt di Copilot o impedire all'IA di riassumere file contrassegnati "Altamente Confidenziali". In questo modo, le aziende mantengono i benefici di produttività dell'IA integrata riducendo attivamente il rischio di esposizione ai dati.

In che modo AI-SPM aiuta a guidare gli utenti verso strumenti di IA più sicuri invece di limitarsi a bloccarli?

AI-SPM trasforma la sicurezza dal bloccare gli utenti a guidarli attraverso il coaching di sicurezza. Quando qualcuno tenta di inserire dati sensibili in uno strumento di IA pubblico non approvato o rischioso, il sistema fa più che fermare l'azione. Mostra un messaggio istantaneo sullo schermo che spiega perché i dati non sono consentiti, ad esempio: "Questi dati contengono PII e non possono essere condivisi esternamente." Il messaggio fornisce anche un collegamento diretto alla piattaforma AI approvata e sicura dell'azienda.

Questo approccio insegna ai dipendenti come gestire i dati in modo sicuro, senza interrompere il lavoro. Invece di frustranti blocchi, AI-SPM sfrutta questi momenti per guidare gli utenti verso strumenti sicuri e comportamenti conformi. Riduce le interruzioni, previene le perdite di dati e trasforma la sicurezza in un'esperienza utile anziché in un ostacolo.

L'AI-SPM può aiutare ad automatizzare il ciclo di vita delle nostre Policy, inclusa la creazione e la pensione delle Policy?

AI-SPM automatizza l'intero ciclo di vita delle policy aggiungendo l'intelligenza artificiale ai flussi di lavoro di governance. Va oltre la gestione statica delle regole e monitora costantemente l'ambiente live, inclusi il comportamento degli utenti, l'utilizzo delle applicazioni e il flusso di dati. AI-SPM utilizza metodi matematici per individuare la deriva e la ridondanza delle policy.

Quando crea una Policy, l'AI-SPM utilizza insight comportamentali per suggerire raccomandazioni accurate e basate sul rischio per New casi d'uso dell'IA, come un gruppo di utenti che accede a un modello linguistico New . Migliora le politiche esistenti di successo invece di partire da zero.

Per la Policy in pensione, AI-SPM identifica le "Policy non più valide", ovvero le regole inattive per un periodo di tempo definito. Contrassegna queste norme per la rimozione, riducendo così il lavoro di manutenzione e impedendo che il sovraccarico delle norme rallenti l'applicazione delle stesse.

L'AI-SPM è limitato solo all'IA generativa, oppure copre altre forme di machine learning e modelli di IA?

L'ambito di AI-SPM si estende oltre LLM e genAI e protegge l'intero Ciclo di vita dell'intelligenza artificiale e tutti i modelli di apprendimento automatico (ML) implementati da un'azienda. Gestisce gli strumenti esterni e i modelli AI/ML interni personalizzati, le API e le pipeline dei dati di addestramento. AI-SPM introduce controlli specifici per gli ambienti ML, come la prevenzione dell'avvelenamento dei dati durante l'addestramento e il monitoraggio degli attacchi avversari contro gli endpoint di inferenza, che preservano l'integrità del modello. Una volta integrato con l'infrastruttura, AI-SPM verifica che le regole di accesso e la politica di utilizzo dei dati vengano applicate in modo coerente, indipendentemente dal fatto che il modello stia generando testi di marketing o eseguendo algoritmi finanziari proprietari.

L'ambito di applicazione di AI-SPM si estende oltre gli LLM e la genAI e protegge l'intero ciclo di vita dell'IA e tutti i modelli di Machine Learning (ML) implementati da un'azienda.

Come fa Netskope a prevenire l'esfiltrazione di dati quando grandi volumi di dati sono coinvolti nelle interazioni con l'IA?

AI-SPM gestisce il rischio di esfiltrazione di dati su larga scala durante le interazioni con l'intelligenza artificiale utilizzando il framework di ispezione in tempo reale ad alta capacità di Netskope. Progettato per gestire flussi di dati massivi senza rallentare le prestazioni, Netskope applica un'ispezione approfondita e ricorsiva dei contenuti ai caricamenti in blocco diretti a endpoint AI, archivi o set di dati di formazione. Il motore DLP avanzato della piattaforma combina Exact Data Matching con classificatori di apprendimento automatico brevettati per individuare contenuti sensibili come PII o codice sorgente all'interno di flussi di grandi volumi. Se vengono rilevati dati regolamentati o proprietari, il motore AI-SPM termina immediatamente la sessione e registra l'incidente. Tutti i trasferimenti non autorizzati di informazioni sensibili vengono bloccati nei sistemi di intelligenza artificiale, mentre la velocità e l'affidabilità richieste vengono mantenute in tutta la rete NewEdge.