Netskope Skylight

AI Guardrails

AI は、従来のセキュリティツールでは検出できない新しい脅威ベクトルを導入します。 AI の脅威、誤用、データ損失に対する統合防御により、生成 AI SaaS、プライベート展開、自律エージェントワークフロー全体にわたる AI 展開を保護します。

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統合AI脅威保護とコンテンツモデレーション

近代的なAIエンタープライズ向けに設計されたNetskope Skylight AI Guardrailsは、AI環境向けの専用ランタイム防御レイヤーを提供します。すべてのトラフィックのリアルタイム分析を通じてプロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みなどの高度な攻撃を軽減すると同時に、人間とエージェントによるやりとりの両方に対するコンテンツモデレーターとしても機能します。

AIイノベーションのためのスマートディフェンス
機能と利点

AI をプロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、危険な使用、データ漏洩から保護します。

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ランタイム脅威防御

システムルールを無効にしたり、データを盗み出そうとする敵対的な試みをブロックします。29 の言語で行われたすべてのリクエストと応答を検査し、プロンプトインジェクション攻撃やジェイルブレイク攻撃による高度なマルチターンの脅威を特定して阻止します。

リアルタイムコンテンツモデレーション

ヘイトスピーチ、犯罪、武器、暴力などの有害または差別的なコンテンツを自動的にフィルタリングして制御します。これにより、AI の使用が組織のリスク許容度内に留まり、企業の評判が保護されます。

知的財産と法的保護

AI 応答における特許取得済みまたは著作権で保護されたデータの配信を識別してブロックし、生成モデルの出力に関連する新たな法的責任や IP リスクを事前に防御します。

統合されたDLPと高度な脅威保護

Netskope Skylight AI Guardrailsは、Netskope DLPおよび脅威対策とシームレスに統合します。Netskope OneのAI駆動型機能であるSkopeAIにより、関連するポリシー違反の検出結果が1つの統合されたビューに集約され、より深いコンテキストと迅速な調査が可能になります。

Netskope Skylight AI Guardrailsのユースケース

AI脅威対策とコンテンツモデレーション

危険な使用から身を守る

従業員の AI ツールの使用を安全にし、正当な使用と悪意のあるアクティビティを区別するための行動シグナルを使用し、実際に発生する前にデータの漏洩や危険な使用を防ぎます。

安全なエージェントワークフロー

現代の企業の規模に合わせて設計された低レイテンシのガードレールを使用して、イノベーションのスピードを維持しながら、自律エージェントを操作から保護します。

強化されたSecOpsとコンプライアンス効率の向上

検出結果を MITRE ATLAS および LLM の OWASP Top 10 に直接マッピングすることで調査を迅速化し、チームにすべての AI インシデントの統合ビューを提供します。

監査対応ガバナンス

役割ベースのアクセス制御を使用して検索可能な会話ログを維持し、許可された調査員がプライバシーとコンプライアンスを確保しながら履歴を確認できるようにします。

AI導入によるROIの向上

正当な作業と悪意のある活動を区別する明確な安全境界を確立しながら、AI を使用して価値の高いビジネスを自信を持って展開します。

AI in the Fast Lane ロードショー

あなた
街に
やってきます。Netskopeの「AI in the Fast Lane」ロードショーでは、セキュリティ専門家が一堂に会し、組織がどのようにして今日のAIを活用しているか、そして包括的なセキュリティ戦略によって、よりスマートで安全、かつ将来性のあるモデルをどのように構築できるかについて議論します。この重要なインタラクティブイベントは、セキュリティとコンプライアンスを維持しながらAIの力を活用しようとするネットワークおよびセキュリティの実務者や経営幹部を対象としています。

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FAQs

AI が騙されて間違ったアドバイスをしたり、指示を無視したりすることはありますか?

はい、AI が騙されて指示を無視したり間違ったアドバイスを与えたりすることは絶対に可能です。AI 時代では、攻撃者は従来のコードの脆弱性を見つける必要がなくなり、適切なプロンプトを作成するだけで済みます。敵対者 AIモデルを騙すためのいくつかの操作的な言語技術：

脱獄: AI に組み込まれた安全ガードレールを回避し、モデルに独自の安全ルールを無視させる試みです。
プロンプトインジェクション：攻撃者は高度な言語的エクスプロイトを駆使してAIシステムのコア命令を上書きし、意図された動作を変更して、悪意のある動作をさせたり、許可されていないコマンドを実行させたりします。
マルチターン攻撃: 攻撃者は、複雑な多段階の会話をシミュレートします (「スケルトンキー」攻撃や「クレッシェンド」攻撃など)。対話を階層化することで、完全なセッションコンテキストが欠如している可能性のある安全ガードレールを回避させるように大規模言語モデル (LLM) を騙そうとします。
ツールポイズニング: AI がエージェントとして自律的に動作する場合、AI が操作されたり、悪意のある外部ツールやリモートサーバーと対話するように誘導されたりする可能性があります。

標準の組み込み安全対策だけではこれらの攻撃を防ぐのに十分ではないため、組織は特別なセキュリティレイヤーを導入する必要があります。

デプロイ前のハードニング：Netskope Skylight AI Red Teamingなどのソリューションは、プライベートモデルを何千ものシミュレートされたプロンプトインジェクションやマルチターン攻撃にさらすことで、敵対的テストを自動化します。これにより、AIがライブ稼働する前に脆弱性を発見して修正することができます。
リアルタイムのガードレール：Netskope Skylight AI Guardrailsなどのツールは、稼働開始後、すべてのプロンプトと応答の背後にある多段階の意図を分析する実行時防御レイヤーを提供します。プロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みをリアルタイムで積極的にブロックし、AIが責任ある使用ポリシーを厳格に遵守できるようにします。

OpenAI や Gemini のネイティブ安全フィルターは、エンタープライズ AI に十分な保護を提供しますか?

いいえ、OpenAIやGeminiなどの公開大規模言語モデル（LLM）のネイティブ安全フィルターは、エンタープライズAIに十分な保護を提供しません。使う。これらは、基本的なレベルの安全性を提供しますが、高度な攻撃に対して脆弱であり、企業が求めるコンテキスト認識型のデータセキュリティが欠けています。組み込みの安全策だけに頼るのは不十分な理由は次のとおりです。

ネイティブガードレールは簡単に回避されます。調査によると、脱獄の試みは 20% 近くの確率で成功します。攻撃者や好奇心旺盛な従業員は、標準モデルに組み込まれた安全策を破るのに、1 分もかからず、5 ～ 6 回のやり取りしか必要としないことがよくあります。
プロンプトベースの攻撃に対する脆弱性: AI 攻撃の状況は変化しており、攻撃者は従来のコードの脆弱性を見つける必要がなくなり、適切なプロンプトを作成するだけで済みます。敵対者プロンプトインジェクションや複雑なマルチターン攻撃などの操作的な言語的エクスプロイトを使用して、AIのシステム指示を無効にし、悪意のある動作をさせたり、データを盗み出させたりします。
法的リスクと評判リスク: ネイティブフィルターは、有害、差別的、または法的に問題のあるコンテンツの生成を防ぐのに十分ではないことがよくあります。ユーザーが誤って特許取得済みまたは著作権で保護された素材を作成して配布すると、企業は重大な法的責任や評判上の責任を負うことになります。

AIを安全に活用するため、企業はユーザー（または自律型エージェント）とLLMの間に位置する専用の実行時防御を導入する必要があります。Netskope Skylight AI Guardrailsなどのソリューションは、プロンプトの背後にあるマルチステージの意図をリアルタイムで分析します。Data Loss Prevention（DLP）および脅威対策（Threat Protection）と統合することで、これらのエンタープライズグレードの制御機能がプロンプトインジェクション、脱獄（ジェイルブレイク）、機密データの漏洩を発生前に積極的にブロックし、AIの利用におけるコンプライアンスとセキュリティを維持します。

ランタイム防御レイヤーを追加すると、AI の応答時間が遅くなりますか?

ランタイム防御レイヤーを追加しても、高パフォーマンス向けに特別に設計されたソリューションであれば、AIの応答時間を遅くする必要はありません。従来のセキュリティツールでは、速度が低下し、「AI セキュリティ遅延税」が導入される場合があることは事実です (これにより、せっかちなユーザーがイライラしたり、安全でないシャドー AI に誘導されたり、ハイリスクなでシステム障害が発生したりする可能性があります)。しかし、最新のソリューションはこれを回避するように構築されています。たとえば、Netskope NewEdge AI Fast Path は、セキュリティをインラインで導入する際に、ユーザー、自律エージェント、重要な AI 宛先間のネットワークパスを効率的に最適化することで、このセキュリティ遅延税を回避します。いくつかの重要なアーキテクチャ上の利点により、直接接続とほとんど区別がつかないエクスペリエンスを実現します。

広範なピアリングと直接接続: NewEdge ネットワークは 11,000 を超えるネットワーク隣接性を備え、OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、AWS などのトップ AI 接続先を含む 750 を超える一意の自律システム番号 (ASN) に直接接続します。この直接ピアリングにより、不要なトラフィックホップとトランジットプロバイダーへの依存がなくなり、AI サービスへの高速で直接的なパスが確立されます。
グローバルエッジコンピューティング: 75 以上の地域に 120 を超えるデータセンターを展開する NewEdge は、トラフィックを処理し、エッジで完全なセキュリティスタックを実行します。このグローバルに分散されたアーキテクチャにより、ユーザーと AI エージェントは、AI を動かす LLM、GPU、CPU からわずか数ミリ秒の距離に配置されます。
動的ルート制御：テレメトリデータを使用して、インターネットの混雑やISPの接続問題を回避しながら、AIの目的地への絶対的に最速のパスを特定し、1日に数万回のルート変更を行います。
エッジでの高速セキュリティ: NewEdge ネットワークは Netskope One プラットフォームを強化し、AI セキュリティサービスを、必要なユーザーに最も近いエッジに展開できるようにします。

AI Fast Path は、これらのネットワーク機能を適用することで、次のような AI ワークフローを具体的に支援します。

会話型 AI の「最初のトークンまでの時間」(TTFT) を最小限に抑え、プロンプトから応答までの推論結果をより速く提供します。
複雑で反復的なマルチプロンプトの自律ワークフローに必要な高速処理を提供することで、エージェント AI を加速します。
LLM と外部データソース間の接続を高速化することで、検索拡張生成 (RAG) を最適化し、より高品質でリアルタイムの出力を保証します。
モデルコンテキストプロトコル (MCP) ゲートウェイなどを通じて大量の分散データにアクセスする際の大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを強化します。

AI ガードレールはコンプライアンスに必須ですか?

AI ガードレールは、厳格な規制コンプライアンス基準を満たし、データのプライバシーを管理し、重大な法的リスクを軽減する必要がある組織にとって不可欠な要件です。組織が AI を導入する際に、専用のランタイムガードレールを統合すると、次の方法で重要なコンプライアンスとガバナンスの目標を達成できるようになります。

継続的なポリシーコンプライアンスの強化: AI ガードレールは、人間と自律エージェントの両方のインタラクションの自動モデレーターとして機能し、継続的なポリシーコンプライアンスを確保し、データの整合性をリアルタイムで維持します。
法的および知的財産 (IP) リスクの軽減: AI 生成の応答内で特許および著作権で保護されたデータの共有または取得を自動的に識別してブロックします。これにより、生成モデルの出力に関連する新たな法的責任から企業を積極的に保護します。
ブランドの安全性と責任を確保する用: ガードレールは、有害、差別的、または不適切なコンテンツ (ヘイトスピーチや暴力など) を自動的に除外し、AI の使用を組織で定義されたリスク許容度内に厳密に維持します。
監査対応のトレーサビリティの提供: ガードレールは、ポリシートリガーに一致する検索可能な会話ログを維持します。これらのログは、ロールベースのアクセス制御と組み合わせることで、承認された調査員だけが機密チャット履歴を閲覧できるようにします。これは、コンプライアンス監査の重要な要件です。
業界のフレームワークとの整合: コンテンツモデレーション、脅威、データ損失防止 (DLP) などの AI ポリシー違反を MITRE ATLAS や LLM 向け OWASP Top 10 などの公認フレームワークにマッピングすることで、ガードレールはコンプライアンスの効率を大幅に向上させ、調査時間を短縮します。