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    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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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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NetskopeがFedRAMPの高認証を達成

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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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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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Securing Generative AI in Government

Apr 17 2024

There has been widespread discussion about the potential impact of AI on society. While the UK Government has played an active role in shaping the conversation around the security and safety of AI, it has also demonstrated its intention to embrace AI where productivity and efficiency benefits may be found. And it’s widely recognised that many of the UK’s Government departments possess enormous data sets which, if carefully deployed, may have huge potential to train new AI models that can improve decision-making across the full spectrum of public life. 

At the start of this year, the UK Cabinet Office and Central Digital & Data Office released the first ‘Generative AI Framework for His Majesty’s Government’. It is clear that Government departments in the UK, like enterprise businesses, recognise the transformative potential of AI, but there are understandable concerns about balancing any implementation with data security, especially when dealing with sensitive personal data. 

Armed with this framework, we’re starting to see individual departments take very different approaches to generative AI: from the Department of Work & Pensions planning a blanket block of genAI, to the Home Office, which is exploring a test case with Microsoft Copilot. What is undeniable is that any government use cases for AI must guarantee that any implementation puts data security at its core. 

Implementing the framework

To securely implement generative AI, an organisation–whether it is a public body or private business–should start by developing a clear policy that can be referred to when considering applications of AI. If possible, we want to automate the controls that enforce that policy so that we are not reliant on the personal interpretation or actions of individuals.

If we take the 10 common principles set out in the HMG framework to guide the safe, responsible, and effective use of generative AI in government organisations, there are two specific areas where the onus is put on the individual department to perform tasks. This leaves government departments open to a number of risks. 

The first concerns evaluations and risk assessments. The reality is that many individuals will simply lack the skills and technical capabilities to effectively conduct risk assessments regarding AI use cases. This lack of a clear policy on the use of these tools could give rise to workers running uncontrolled experiments on how generative AI could support their work. And blanket bans are seen as obstructive and generally prompt workarounds. Left unchecked, this “shadow AI” can potentially result in the unapproved use of third-party AI applications outside of a controlled network and the inadvertent exposure of data, potentially with significant consequences. 

Perhaps even more troubling is the reliance on human controls to review and validate the outputs and decision-making for AI tools. In this AI-augmented workplace, the sheer volume of data, implementations, and operations involved makes human control impossible. Instead, machine learning and AI itself should be deployed to counter the risk, spotting the data exfiltration attempts, categorising key data, and either blocking it or providing user coaching towards alternative, safer behaviours in the moment.

AI secure in the cloud

For security leaders in the public sector, the challenge is two-fold: how do I prevent data loss while simultaneously enabling the efficient operation of the department?  

As the Government continues to transition to a cloud-first approach, we have a unique opportunity to design the security posture around security service edge (SSE) solutions. These tools allow us to both permit and block the use of generative AI applications in a granular way while also monitoring the data flows used by these apps. For example, by adopting data loss prevention (DLP) tools, departments will be able to identify and categorise sensitive data, and block instances where personal and sensitive data is being uploaded to these applications, ensuring compliance with necessary legislation and minimising data leakage. Alongside the prevention of data loss, DLP allows security teams to engage the workforce with targeted coaching in real time, to inform them of departmental policies around the use of AI and nudge them to preferred applications or behaviours in the moment. 

Armed with the reassurance DLP brings, security leaders can comprehensively assess the implementation of new generative AI tools. It is vital when evaluating any software tool that you can get the visibility of the third- and fourth-party suppliers to understand how their tools leverage other AI models and providers. Through that visibility, you can allocate a risk score and therefore permit the use of tools deemed secure and block riskier applications. By being able to grant access to applications, yo