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  • Netskopeが選ばれる理由 シェブロン

    ネットワークとセキュリティの連携方法を変える。

  • 導入企業 シェブロン

    Netskopeは、フォーチュン100社の30社以上を含む、世界中で3,400社以上の顧客にサービスを提供しています。

  • パートナー シェブロン

    私たちはセキュリティリーダーと提携して、クラウドへの旅を保護します。

SSEのリーダー。 現在、シングルベンダーSASEのリーダーです。

ネットスコープが2024年Gartner®社のシングルベンダーSASEのマジック・クアドラントでリーダーの1社の位置付けと評価された理由をご覧ください。

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顧客ビジョナリースポットライト

革新的な顧客が Netskope One プラットフォームを通じて、今日の変化するネットワークとセキュリティの状況をどのようにうまく乗り越えているかをご覧ください。

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Netskopeのパートナー中心の市場開拓戦略により、パートナーは企業のセキュリティを変革しながら、成長と収益性を最大化できます。

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色々な若い専門家が集う笑顔のグループ
明日に向けたネットワーク

サポートするアプリケーションとユーザー向けに設計された、より高速で、より安全で、回復力のあるネットワークへの道を計画します。

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Netskope Cloud Exchange

Netskope Cloud Exchange (CE) は、セキュリティポスチャに対する投資を活用するための強力な統合ツールを提供します。

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  • Security Service Edge(SSE) シェブロン

    高度なクラウド対応の脅威から保護し、あらゆるベクトルにわたってデータを保護

  • SD-WAN シェブロン

    すべてのリモートユーザー、デバイス、サイト、クラウドへ安全で高性能なアクセスを提供

  • Secure Access Service Edge シェブロン

    Netskope One SASE は、クラウドネイティブで完全に統合された単一ベンダーの SASE ソリューションを提供します。

未来のプラットフォームはNetskopeです

Security Service Edge (SSE), Cloud Access Security Broker (CASB), Cloud Firewall, Next Generation Secure Web Gateway (SWG), and Private Access for ZTNA built natively into a single solution to help every business on its journey to Secure Access Service Edge (SASE) architecture.

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Next Gen SASE Branch はハイブリッドである:接続、保護、自動化

Netskope Next Gen SASE Branchは、コンテキストアウェアSASEファブリック、ゼロトラストハイブリッドセキュリティ、 SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator を統合クラウド製品に統合し、ボーダレスエンタープライズ向けに完全に最新化されたブランチエクスペリエンスを実現します。

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オープンスペースオフィスの様子
ダミーのためのSASEアーキテクチャ

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最小の遅延と高い信頼性を備えた、市場をリードするクラウドセキュリティサービスに移行します。

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山腹のスイッチバックを通るライトアップされた高速道路
アプリケーションのアクセス制御、リアルタイムのユーザーコーチング、クラス最高のデータ保護により、生成型AIアプリケーションを安全に使用できるようにします。

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ChatGPTと生成AIを安全に有効にする
SSEおよびSASE展開のためのゼロトラストソリューション

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大海原を走るボート
NetskopeがFedRAMPの高認証を達成

政府機関の変革を加速するには、Netskope GovCloud を選択してください。

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  • リソース シェブロン

    クラウドへ安全に移行する上でNetskopeがどのように役立つかについての詳細は、以下をご覧ください。

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    Netskopeがセキュアアクセスサービスエッジ(SASE)を通じてセキュリティとネットワーキングの変革を実現する方法をご覧ください

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  • 定義されたセキュリティ シェブロン

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2025年の予測
今回の Security Visionaries では、Wondros の社長であり、Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) の元首席補佐官である Kiersten Todt 氏が、2025 年以降の予測について語ります。

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SASE Week 2024 オンデマンド

SASEとゼロトラストの最新の進歩をナビゲートする方法を学び、これらのフレームワークがサイバーセキュリティとインフラストラクチャの課題に対処するためにどのように適応しているかを探ります

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クラウド優位の今日のビジネスモデルにおいて、ネットワークとセキュリティツールの今後の融合について学びます。

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Netskope は、持続可能性における民間企業の役割についての認識を高めることを目的としたイニシアチブである「ビジョン2045」に参加できることを誇りに思っています。

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AI Assistants: A New Challenge for CISOs

Mar 27 2024

Over the past year, AI innovation has swept through the workplace. Across industries and all team functions, we are seeing employees using AI assistants to streamline various tasks, including taking minutes, writing emails, developing code, crafting marketing strategies and even helping with managing company finances. As a CISO, I’m already envisaging an AI assistant which will help me with compliance strategy by actively monitoring regulatory changes, evaluating an organisation’s compliance status, and identifying areas for improvement. 

However, amidst all this enthusiasm, there is a very real challenge facing CISOs and DPOs: how to protect corporate data and IP from leakage through these generative AI platforms and to third party providers.

Curiosity won’t kill the CISO

While many enterprises have contemplated completely blocking these tools on their systems, to do so could limit innovation, create a culture of distrust toward those in the workforce, or even lead to “Shadow AI”—the unapproved use of third-party AI applications outside of the corporate network. To a certain extent, the horse has already bolted. Data shows that within enterprises, AI assistants are already integrated into day-to-day tasks. Writing assistant Grammarly, the second most popular generative AI app, is currently used by 3.1% of employees, and I’ve noticed around a third of the conference calls I attend now have an AI assistant on the guest list. With the increasing availability of AI assistants like Microsoft Copilot Motion, the researchers at Netskope Threat Labs are clear that they expect AI assistants to grow in popularity in 2024.

Instead of blocking the tools outright, CISOs can deploy continuous protection policies using intelligent Data Loss Prevention (DLP) tools to safely use AI applications. DLP tools can ensure no sensitive information is used within input queries to AI applications, protecting critical data and preventing unauthorised access, leaks, or misuse. 

CISOs should also take an active role in evaluating the applications used by employees, restricting access to those that do not align with business needs or pose an undue risk.

Once a CISO identifies an AI assistant as relevant to their organisation, the next step involves vetting the vendor and assessing its data policies. During this process, CISOs should equip themselves with an extensive list of questions, including: 

  1. Data handling practices: What becomes of the data an employee inputs?

    Understanding how the vendor manages and protects the data is crucial for ensuring data privacy and security. A study by The World Economic Forum found that a staggering 95% of cybersecurity incidents stem from human error–and entrusting sensitive data to a third-party AI assistant can exacerbate this risk. 

    There’s even greater cause for pause; by feeding data into these tools, organisations may be inadvertently contributing to the training of potentially competitive AI models. This can lead to a scenario where proprietary information or insights about the organisation’s operations can be leveraged by competitors, posing significant risks to the organisation’s competitive advantage and market position.
  1. Is the model used for additional services privately or publicly? Is the model developed by the company itself or based upon a third-party solution? 

    Many AI assistant apps used by employees often depend on third-party and fourth-party services. It’s common for employees to use apps without being aware that the backend infrastructure operates on a publicly accessible platform. As CISOs, we are particularly mindful of the significant costs associated with AI technology and so we know that free or inexpensive options make their money in other ways—selling data or the AI intelligence that it has contributed towards. In such cases, a thorough examination of the fine print becomes imperative for CISOs to ensure the protection and privacy of sensitive data. 
  1. What happens to the output? Are these outputs employed to train subsequent models?

    Many AI vendors do not just use the data input to train their models—they also use the data output. This loop creates ever more tangled ways in which the apps could inadvertently expose sensitive company information or lead to copyright infringement—and can be hard to untangle in supply chain data protection planning. 

Looking within

As private enterprises await stronger legislative guidance on AI, it falls on CISOs and DPOs to promote self-regulation and ethical AI practices within their organisations. With the proliferation of AI assistants, it is crucial they act now to evaluate t