AI Securityとは?- Netskope

AIセキュリティには、AIモデルのセキュリティ保護と、より広範なサイバー防御を強化するためのAIの両方が含まれます。
大規模な言語モデルの保護から高度なフィッシングキャンペーンの検出まで、AI サイバーセキュリティは現代の防御戦略において 2 つの役割を果たします。
脅威が進化するにつれて、AI のセキュリティ保護はもはやオプションではなくなりました。
これは、回復力のあるデジタルエコシステムを構築するための基礎となります。

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AI セキュリティが重要な理由 AIが安全な方法で導入されない場合、どのようなリスクが生じるのでしょうか？ AIセキュリティの利点は何ですか? Netskopeは、現在のAIセキュリティの状況をどのように定義しているのでしょうか？ AI エージェントとは何ですか? なぜ新たなセキュリティリスクとなるのでしょうか? モデルコンテキストプロトコル（MCP）とは何ですか？組織がAIを導入する際に直面する主なセキュリティ上の課題は何ですか？攻撃者は具体的にどのような方法でAI環境を標的にしているのか？ Netskopeどのようにしてシャドウ AI の使用に対する可視性を確保しますか? Netskope Cloud Confidence Index （ CCI ）は、AIセキュリティにおいてどのような役割を果たしますか？ Netskope One AI Guardrailsは、実行時の脅威からどのように保護するのですか？ Netskope One Agentic Brokerとは何ですか？ Netskope One AI Gatewayは、プライベートAI環境をどのように保護するのですか？ Netskope One AI Red Teamingとは何ですか？また、なぜ必要なのですか？ Netskope機密データが AI モデルのトレーニングに使用されないようにどのように保護していますか? Netskopeは、AI応答における著作権または特許で保護された情報の配信を阻止できますか？ Netskopeは、AIセキュリティをより広範なゼロトラスト戦略にどのように統合しているのでしょうか？

AI セキュリティが重要な理由

AIセキュリティは、企業がAI実験から競争優位性へと安全に移行するための信頼の基盤となっている。ビジネス運営の観点から見ると、このセキュリティ機能は効率性を直接的に向上させ、チーム全体で迅速かつ承認されたAIの利用を可能にします。AIセキュリティが導入されていることで、従業員は管理されていないツールに頼るのではなく、統制されたシステム内で作業できるようになり、ワークフローの一貫性と生産性の向上を維持できます。

現代の企業では、データがあらゆるワークフローの原動力となっており、AIはこうしたデータを大規模に処理するエンジンとして機能している。統合されたセキュリティ制御により、AIライフサイクル全体を通してデータが破損することなく保護されます。強力なAI制御は、信頼性の高いモデル出力を支え、データ品質を強化することで、組織全体で自動化された意思決定を実行する際の作業チームの自信を高めます。

強力なAIセキュリティは、経営陣がセキュリティやスピードを損なうことなくイノベーションを承認することを可能にする。知的財産権と機密データが明確な管理下に置かれるため、AIの導入は影響力の大きい分野へと拡大している。継続的なテストとリアルタイムの安全対策を通じて、組織は可視性、制御、およびビジネスとの整合性を維持しながら、AIの導入規模を拡大することができます。

AIセキュリティは、企業がAI実験から競争優位性へと安全に移行するための信頼の基盤となっている。

AIが安全な方法で導入されない場合、どのようなリスクが生じるのでしょうか？

AIセキュリティの不備は、従来のデータ漏洩にとどまらない、複数のビジネスリスクを生み出す。企業がAIをパブリックツールから組み込みSaaS機能やプライベートシステムへと拡大するにつれて、リスクの範囲は拡大します。各環境では、脆弱なアクセス制御や安全でないデータフローなどの新たな問題が発生します。モデルコンテキストプロトコルなどの新しい標準規格により、マシン間（M2M）通信がシステムを介して直接行われるようになる。適切な保護措置が講じられていない場合、この非人間的なトラフィックは従来のセキュリティ制御の対象外となり、不正なデータアクセスや転送を可能にする。

データリスクもまた、大きな懸念事項の一つです。従業員が公開されているAIモデルに企業情報を入力すると、ソースコード、財務データ、戦略文書などの機密情報が漏洩する可能性がある。トレーニング段階においても、データ管理の不備はモデルの動作に影響を与える。セキュリティ対策が施されていないデータや混合データで学習させたモデルは、機密情報や規制対象情報を漏洩する可能性のある出力を生成することがあります。その結果、組織はGDPRやHIPAAなどの規制へのコンプライアンス違反に直面し、罰金、監査、そしてブランド信頼の長期的な損耗につながる。

AIのセキュリティが脆弱だと、AIの動作に影響を与えることを目的とした標的型攻撃に対してシステムが脆弱な状態になる。即時注入や脱獄といった手法は、セキュリティ対策を無効化し、機密情報を非常に迅速に抽出する。企業が自律的に動作するエージェントベースのシステムを採用するにつれて、これらのリスクは増大する。強力なガバナンスがなければ、不正に関与したエージェントが内部システムやツールにアクセスできてしまい、自動化は生産性向上ではなく、直接的なビジネス上の脅威となってしまう。

AIセキュリティの不備は、従来のデータ漏洩にとどまらない、複数のビジネスリスクを生み出す。

AIセキュリティの利点は何ですか?

AIセキュリティを導入することで、AIはリスクの高い実験から、管理され信頼性の高いビジネス成長の原動力へと変わります。これは、企業全体にわたって単一の信頼レイヤーを構築することによって実現されます。その結果、組織は「高速レーンAI」を確立し、すべてのユーザーおよびAIエージェントの活動が1つの検査ポイントを通過するようにする。このアプローチは、ユーザーエクスペリエンスをスムーズに保ちながらデータを保護することで、従業員の生産性を維持し、承認されたツールを継続して使用します。

同時に、自動的な検出とデータ分類により、組織はAIの利用状況を完全に把握できるようになります。そのため、企業はテスト段階を超え、AIから真のビジネス価値を獲得し始める。人、アプリケーション、自律エージェントなど、あらゆるインタラクションはリアルタイムで認証、監視、保護され、大規模な運用においても一貫性が保たれます。

強力なAIセキュリティは、企業のインテリジェンスの質と価値を長期にわたって維持することにもつながります。機密データと知的財産を承認された範囲内に保持し、内部モデルにおける適切なを保証します。さらに、自動テストは開発プロセスの初期段階で弱点を特定できるため、展開前のモデルの準備状況を向上させることができます。リアルタイムのコンテンツ制御とデータ保護が整備されているため、企業は規制やコンプライアンスの要件を満たしながら、重要なタスクを安心してAIに割り当てることができます。

AIセキュリティを導入することで、AIはリスクの高い実験から、管理され信頼性の高いビジネス成長の原動力へと変わります。

Netskopeは、現在のAIセキュリティの状況をどのように定義しているのでしょうか？

Netskopeは、現在のAI分野において、パブリックSaaS、プライベートAI、エージェントAIという3つの明確なフロンティアを特定している。パブリックSaaSとは、ユーザーがChatGPTなどの外部ツールにアクセスする形態を指し、プライベートAIとは、AWS BedrockやGoogle Vertex AIといった企業所有のインフラストラクチャ上でホストされる内部モデルやアプリケーションを指します。第三のフロンティアであるエージェント型AIは、大規模言語モデル（LLM）に主体性を持たせ、絶え間ない人間の介入なしに目標を達成するために自律的に行動させるシステムを指します。セキュリティ戦略はチャットボットだけに限定されるべきではなく、自動化されたワークフローと統合された機能のエコシステム全体を対象とするべきである。

Netskopeは、現在のAI分野において、パブリックSaaS、プライベートAI、エージェントAIという3つの明確なフロンティアを特定している。

AI エージェントとは何ですか? なぜ新たなセキュリティリスクとなるのでしょうか?

AIエージェントとは、単一の要求に応答するのではなく、複数のステップを自律的に実行して目標を達成するシステムです。目標をタスクに分解し、次に何をすべきかを決定し、人間の入力を待たずに行動を起こす。このため、エージェントは多くの場合、ビジネスアプリケーション、データベース、API、クラウドサービスなどのツールに接続します。

AI エージェントは、データを読み、分析し、プロセスをトリガーし、実際のシステムに影響を与える決定を下すこともできます。これにより、エージェントは自動化、運用、意思決定支援に役立つだけでなく、従来のソフトウェアよりもはるかに大きなアクセス権限と影響力を持つことになる。

AIエージェントは人間とは異なる動作をするため、セキュリティのあり方も変化する必要がある。従来のセキュリティ対策は、ユーザーがログインし、クリックし、予測可能な方法でシステムとやり取りすることを前提として設計されている。AI エージェントはバックグランドで継続的に動作し、システム、ツール、データソースと直接通信します。その結果、彼らの活動は、人間が中心となる多くのセキュリティチェックを回避できる可能性がある。

エージェントは自律的に動作するため、エージェントが受け取るあらゆる許可は大規模に悪用される可能性がある。エージェントが誤って設定されたり、侵害されたり、操作されたりした場合、人間の攻撃者よりもはるかに速くデータにアクセスしたり、情報を移動させたり、アクションをトリガーしたりすることが可能になります。エージェント主導の自動化に依存するビジネスプロセスが増えるにつれ、セキュリティ障害は、盗まれたユーザークレデンシャルではなく、エージェントの不正使用によって発生することが増えています。

AIエージェントとは、単一の要求に応答するのではなく、複数のステップを自律的に実行して目標を達成するシステムです。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）とは何ですか？

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントがデータベース、SaaSツール、内部サービスなどの外部システムに直接接続できるようにする業界標準です。MCPは、統合ごとにカスタムAPIを構築・維持する代わりに、汎用コネクタとして機能します。これにより、AIエージェントはさまざまな環境にわたるツールやデータに簡単かつ迅速にアクセスできるようになります。

MCPは、チームがエージェントをワークフローに迅速に組み込み、統合を再利用し、多大なエンジニアリング作業なしに自動化を拡張できるため、AI導入における障壁を取り除きます。しかし、普及を促進するその簡素さは、同時にリスクも高める。MCPは、人間以外のM2M通信がシステム間を自由に移動することを可能にする。従来のセキュリティツールは、自律型エージェントではなく、人間のユーザーを保護するように設計されています。その結果、MCPトラフィックは従来のセキュリティ監視および制御の対象外で動作することが可能になる。

監視やガードレールがないと、MCP 接続によりエージェントがデータを個別に移動できるため、クレデンシャルの漏洩、ツールの侵害、統合の汚染につながる可能性があります。 MCPはエージェントが機密データを取得または送信することを容易にするため、アクセス境界が厳格に適用されない場合、不正なデータ抽出の可能性が高まる。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントがデータベース、SaaSツール、内部サービスなどの外部システムに直接接続できるようにする業界標準です。

組織がAIを導入する際に直面する主なセキュリティ上の課題は何ですか？

リスク領域が拡大
AIのリスクは、基本的なチャットツールにとどまらず、SaaSアプリケーション、社内プラットフォーム、プライベートAIモデルにも及ぶ。各ステップで、脆弱なアクセス設定や安全でないデータフローなど、リスクが増大します。モデルトレーニングのため。さらに、AI エージェントは今、MCP などの新しい接続方法を使用してシステムに直接アクセスします。この機械主導のアクティビティにより可視性のギャップが生じ、エラー、クレデンシャルの誤用、または侵害されたツールが人間によるレビューなしで動作することが可能になります。
機密データの漏洩とデータ移動
データ損失は、最も早く、最も一般的な AI リスクです。従業員は、日常業務の中で、ソースコードや社内データをAIツールと共有する。調査によると、ソースコードの漏洩はAIの違反の大部分を占めています。違反。リスクはモデルのトレーニング中にも発生し、内部データが後々AIの応答に現れる可能性がある。多くの AI プラットフォームにおける透明性が限られているため、企業データがどのように保存、処理、再利用されるかについての不確実性が高まります。
ガバナンスとコンプライアンスに関する課題
AIの利用規模が拡大するにつれ、セキュリティ、倫理、コンプライアンスは密接に結びつくようになる。AIシステムは意思決定に影響を与え、それによって偏見、誤り、誤用の影響が増大する。同時に、従業員および顧客のデータは、GDPR、HIPAA、そして新たに登場するAI規制などの厳格なプライバシー法を遵守しなければならない。自動化された制御と明確な責任体制がなければ、意思決定が人間から自律システムへと移行するにつれて、組織は法的リスク、規制上の罰則、そして信頼の喪失に直面することになる。

AIのリスクは、基本的なチャットツールにとどまらず、SaaSアプリケーション、社内プラットフォーム、プライベートAIモデルにも及ぶ。

攻撃者は具体的にどのような方法でAI環境を標的にしているのか？

現在、AI攻撃の状況は、従来のソフトウェアの欠陥ではなく、モデルが言語をどのように理解し、反応するかという点に焦点を当てている。攻撃者は、システム命令を上書きするプロンプトインジェクションや、安全制御を回避する反復的な操作を行うジェイルブレイクなどの手法を用いて、AIの動作を操作する。もう一つの増大するリスクは、間接的なプロンプト注入であり、これは悪意のある指示がAIが処理する文書やウェブコンテンツの中に隠されているというものです。これらのケースでは、AIはユーザーの認識なしに動作を変更するため、検出が困難になり、運用リスクが増大する。

また、AIがより相互接続され、自律的になるにつれて、脅威も出現する。攻撃者は、適切に管理されていないトレーニングデータから機密情報を抽出したり、データ汚染によってモデルを破損させたりすることができる。エージェントベースのシステムや MCP のようなプロトコルの自律システムがツールやデータソースと直接やり取りするため、追加のリスクが生じます。アクセス制御が脆弱な場合、攻撃者はエージェントを悪意のあるツールや危険な操作に誘導することが可能になります。多段階攻撃は、時間をかけて徐々にAIの動作を操作することで、リスクをさらに高める。これらの攻撃はインタラクション層で発生するため、従来のセキュリティツールでは可視性が限られています。効果的な保護には、AIとのあらゆるやり取りにおける意図と行動をリアルタイムで監視し、悪用が業務に影響を与える前に防止する制御が必要です。

現在、AI攻撃の状況は、従来のソフトウェアの欠陥ではなく、モデルが言語をどのように理解し、反応するかという点に焦点を当てている。

Netskopeどのようにしてシャドウ AI の使用に対する可視性を確保しますか?

Netskope 、ウェブ、API、エージェントのトラフィックを単一の検査ポイントにルーティングすることで、シャドウAIの可視性を提供します。これにより、セキュリティチームは、承認されていないアプリからのアクティビティを含め、すべてのAIとのやり取りを把握できるようになります。対象範囲は、標準的なウェブ利用にとどまらず、APIトラフィックや、AIエージェントがデータやツールに接続する方法を規定するMCPにも及ぶ。これらのプロトコルを読み取ることで、プラットフォームはどの AI サービスが使用されているかだけでなく、ユーザー、AI エージェント、外部システム間でデータがどのように移動するかも示します。

意思決定を支援するため、Netskopeはこの可視性を一元化されたAIダッシュボードに集約します。ダッシュボードでは、使用パターン、頻繁に使用される AI アプリケーション、機密データのアップロードやポリシー違反などの危険なアクションが強調表示されます。高度なインスタンス認識機能は、個人のAIアカウントと承認済みの企業インスタンスを区別することで、制御のレイヤーをさらに強化します。この精度により、組織は承認されたAIを有効化できます。同時に、管理されていないツールからユーザーを遠ざけ、チームがリスクを高めることなくイノベーションをサポートできるようにします。

Netskope 、ウェブ、API、エージェントのトラフィックを単一の検査ポイントにルーティングすることで、シャドウAIの可視性を提供します。

Netskope Cloud Confidence Index （ CCI ）は、AIセキュリティにおいてどのような役割を果たしますか？

Netskope Cloud Confidence Index （ CCI ）は、85,000を超えるクラウドおよびSaaSアプリケーションに関する継続的なリスク情報を提供します。 AI機能が日常のビジネスツールに組み込まれるにつれて、このインデックスはAIが積極的に活用されている場所を特定しますスマートリプライやAIコパイロットなどの機能を含みます。標準のSaaSアプリケーションは、組織に明示的に通知することなく、データを保持したり AI 駆動の処理に使用したりするなど、新しい方法でエンタープライズデータを処理するため、セキュリティ担当者にはこのレベルの洞察が必要です。

この指標は、識別だけでなく、各アプリケーションが企業データをどのように管理しているかを評価する。データが AIトレーニング用であるか、外部ベンダーと共有されているかを評価し、これらの慣行をGDPR、SOC 2、ISO 27001などのコンプライアンス要件に整合させます。セキュリティチームは、実際のリスクに基づいて自動化されたポリシーを適用できます。同様のインテリジェンスは、パブリックMCPサーバーなどのインフラストラクチャ要素にも適用され、組織が自社環境への統合を許可する前に、プロトコルバージョンと認証強度を評価するのに役立ちます。

Netskope Cloud Confidence Index （ CCI ）は、85,000を超えるクラウドおよびSaaSアプリケーションに関する継続的なリスク情報を提供します。

Netskope One AI Guardrailsは、実行時の脅威からどのように保護するのですか？

Netskope One AI Guardrailsは、従来のセキュリティツールでは対処できないAI特有の脅威を検出して阻止するために構築された、専用のランタイムセキュリティレイヤーを提供します。悪意のあるコードをスキャンするのではなく、AIのすべてのリクエストとレスポンスを検査することで、リアルタイムで意図を分析します。このアプローチは、プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなど、モデルルールを上書きしようとする高度な言語攻撃を阻止します。同時に、AIシステムが特許権や著作権で保護されたコンテンツを生成または公開することを防ぎ、知的財産リスクを軽減します。

脅威の防止に加えて、このプラットフォームは企業全体で責任ある AI の使用を強制します。従業員とのやり取りと自律型エージェントの活動の両方において、有害、虐待的、不適切なコンテンツを自動的にフィルタリングします。これには、ヘイトスピーチ、暴力的なコンテンツ、犯罪的使用ケースの検出が含まれます。すべての調査結果は、MITRE ATLASやOWASP Top 10 for LLMなどのセキュリティフレームワークにマッピングされており、セキュリティチームがリスクを評価し、インシデントを調査し、大規模なポリシーを適用するための明確で実用的なコンテキストを提供します。

Netskope One AI Guardrailsは、従来のセキュリティツールでは対処できないAI特有の脅威を検出して阻止するために構築された、専用のランタイムセキュリティレイヤーを提供します。

Netskope One Agentic Brokerとは何ですか？

Netskope One Agentic Brokerは、組織がエージェント主導のワークフローを採用する際に、自律型AI環境を保護するために構築されています。AIエージェントがデータソースやツールと直接やり取りするようになるにつれ、人間の活動を中心とした従来のセキュリティ対策は可視性を失いつつある。Netskope One Agentic Broker 、トラフィックをデコードして保護することでこのギャップを埋めます。 AI エージェントが外部システムに接続する方法を規定する MCP。これにより、自動化が進み、エージェントが環境全体で独立して動作するようになっても、組織は制御を維持することができる。

Netskope One Agentic Brokerは、MCPセッションをデコードし、各インタラクションに関与するサーバー、クライアント、ツール、プロンプト、リソースを識別することで、人間以外のトラフィックを可視化します。リスクを評価しますNetskope CCIを使用して、接続が行われる前に、プロトコルバージョン、認証方法、およびリスクのある属性に基づいて、パブリックおよびプライベートMCPサーバーを評価します。エージェントが悪意のあるツールや侵害されたツールとやり取りしないようにすることで、ツールの汚染を防ぎ、Netskope One DLPとの統合によって不正なデータ移動を阻止することで、データ保護を強化します。Netskope One Agentic Brokerは、ガバナンスと調査を支援するために、初期化やツールの応答など、詳細なMCPアクティビティもログに記録します。スタンドアロンで展開することも、 Netskope One Next Gen Secure Web Gateway内に展開することも可能で、新たな攻撃対象領域を導入することなく、安全なエージェントによる自動化を実現します。

Netskope One Agentic Brokerは、組織がエージェント主導のワークフローを採用する際に、自律型AI環境を保護するために構築されています。

Netskope One AI Gatewayは、プライベートAI環境をどのように保護するのですか？

Netskope One AI Gatewayは、プライベートアプリケーションと大規模な言語モデルの間を流れる大量の内部トラフィックに対して、専用の検査ポイントを提供します。組織が独自のAI搭載アプリケーションを構築するにつれて、リスクはユーザーへの指示から、アプリケーションからLLMへの自動化されたAPI呼び出しへと移行する。これらのやり取りはプライベートデータセンターまたは仮想プライベートクラウド内で発生するため、従来のクラウドセキュリティ制御の対象外となります。Netskope One AI Gatewayは、プライベート環境内で動作し、パブリックな境界を越えることのない内部AIトラフィックを保護することで、このギャップを解消します。

このゲートウェイは、AWS VPCやVMware ESXiなどの環境内に仮想アプライアンスとしてデプロイされ、ローカルトラフィックを検査します。認証とトラフィックフローを制御することでAPIガバナンスを一元化し、承認されたアプリケーションとエージェントのみがLLMに接続できるようにします。SkopeAIとの統合により、APIペイロードに対して詳細なコンテンツ検査を実行し、データ損失防止、脅威対策、AIガードレールを適用して、機密データの漏洩やプロンプトベースの攻撃を阻止します。また、システムの安定性とサービスの信頼性を保護するために、レート制限も実施します。すべてのAPI操作は検索可能な監査証跡に記録され、コンプライアンス、ガバナンス、および使用状況の監視をサポートします。このアプローチにより、組織はデータフローを管理、認証、保護しながら、プライベートAIイニシアチブを拡張することが可能になります。

Netskope One AI Gatewayは、プライベートアプリケーションと大規模な言語モデルの間を流れる大量の内部トラフィックに対して、専用の検査ポイントを提供します。

Netskope One AI Red Teamingとは何ですか？また、なぜ必要なのですか？

Netskope One AI Red Teamingは、プライベートAIモデルやエージェントを本番環境に導入する前に、積極的にテストするための方法を提供します。従来のセキュリティテストはインフラストラクチャに重点を置いているのに対し、 Netskope One AI Red Teaming大規模な言語モデルが負荷を受けた際にどのように動作するかに重点を置いています。これは、プロンプトの操作、データ抽出、安全でない応答といった弱点を標的とする。時間のかかる手動テストを自動化された敵対的シミュレーションに置き換えることで、社内AIツールを迅速に構築・更新するチームを支援します。

このソリューションは、潜在的なリスクが存在する場合でも、組織が自社のプライベートモデルのセキュリティを完全に管理するという現実に対応するものです。大規模な自動テストを実行します脆弱性を早期に特定するための敵対的シナリオのライブラリ。これは、モデルの安全対策を回避できる複雑な多段階攻撃をシミュレートし、継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインに直接統合して各リリース前にリスクを検出し、継続的なテストを実行してリスクが時間とともにどのように変化するかを追跡します。Netskope One AI Red Teamingは、導入前に問題点を特定することで、プライベートモデルが安全に動作し、コンプライアンス要件を満たし、実際のビジネスデータに接続された際にも回復力を維持できるように支援します。

Netskope One AI Red Teamingは、プライベートAIモデルやエージェントを本番環境に導入する前に、積極的にテストするための方法を提供します。

Netskope機密データが AI モデルのトレーニングに使用されないようにどのように保護していますか?

Netskopeは、データがモデルに取り込まれる前の、AIライフサイクルの初期段階でリスクに対処することで、機密データを保護します。AIシステムは学習のために大規模なデータセットに依存するため、適切な管理が行われない場合、知的財産や規制対象情報が漏洩するリスクが高まる。Netskope 、データセキュリティ体制管理 ( DSPM ) を使用してクラウド環境を継続的に監視し、構造化ソースと非構造化ソースにわたる財務記録、個人データ、企業秘密などの機密データを特定して分類します。これにより、組織は重要なデータがどこに存在し、どのように処理されているかを明確に把握できるようになります。

このような可視性により、組織はAIへのアクセスを承認済みのデータセットのみに制限するための積極的な制御策を適用できます。Netskopeは、保存されているデータを検出してラベル付けすることで、機密情報がAIモデルに取り込まれ、その後の応答を通じて漏洩するのを防ぎます。継続的な監視により機密データがリアルタイムで特定され、アクセスの可視化によりデータがどのように使用され共有されるのかが示され、統合された態勢管理により AI セキュリティ態勢管理とデータセキュリティ態勢管理が接続されます。これらの複合的な管理策により、トレーニングデータは安全かつ法令遵守に則り、必要なコンテキストに限定され、企業の知的財産に対する管理権が維持されます。

Netskopeは、データがモデルに取り込まれる前の、AIライフサイクルの初期段階でリスクに対処することで、機密データを保護します。

Netskopeは、AI応答における著作権または特許で保護された情報の配信を阻止できますか？

Netskopeは、専用のランタイム防御レイヤーを適用することで、生成型AIに関連する法的リスクおよび知的財産リスクに対処します。Netskope One AI Guardrailsを通じて、このプラットフォームは特許または著作権で保護された素材を含むAI応答を検出し、ブロックします。この保護機能は、生成された出力物に不正な知的財産が含まれることを防ぐことで、法的リスクを軽減します。多くの AI プラットフォームにはデータ処理とコンテンツ生成に関する透明性が欠けており、サードパーティの知的財産が意図せずに組み込まれるリスクが増大するため、この機能は非常に重要です。

このランタイム保護は、組織全体での責任ある AI の使用とブランドの安全性をサポートします。 SkopeAIによるデータ損失防止と脅威対策を統合することで、このプラットフォームはあらゆるやり取りの意図と内容をリアルタイムで評価します。セキュリティチームは、保護された情報や専有情報を含むAI生成コンテンツをブロックし、社内ポリシーや規制要件への準拠を維持し、AIの出力が機密性の高い企業データを漏洩させないことを確認できます。このレベルの制御により、組織は自社の知的財産権を保持し、外部の知的財産権を尊重しながら、genAIモデルを採用することが可能になります。

Netskopeは、専用のランタイム防御レイヤーを適用することで、生成型AIに関連する法的リスクおよび知的財産リスクに対処します。

Netskopeは、AIセキュリティをより広範なゼロトラスト戦略にどのように統合しているのでしょうか？

Netskopeは、AIエコシステムを独立したサイロではなく、企業ネットワークの拡張機能として扱うことで、AIセキュリティをゼロトラスト戦略に統合します。Netskope Oneプラットフォームを使用することで、組織はウェブ、 SaaS 、プライベートアプリケーションと同じコンテキスト認識セキュリティポリシーを AI に適用します。このアプローチにより、人間ユーザー、内部アプリケーション、自律エージェントのいずれからのやり取りであっても、リアルタイムのリスクに基づいて継続的に検証および承認されることが保証されます。

この統合は、すべてのトラフィックフローに対して統一された検査ポイントを提供する多層アーキテクチャを通じて実現されます。

アクセス層：次世代セキュアウェブゲートウェイ（NG-SWG）、 Netskope One AI Gateway 、 Netskope One Agentic Brokerなどのインフラストラクチャは、ユーザー、内部アプリケーション、および非人間エージェントに対する可視性と制御されたアクセスを提供します。

統一ポリシーの適用:すべての AI トラフィックは、企業全体で使用される同じデータ損失防止 (DLP) および脅威保護エンジンを通じて適用されます。

コンテキストに基づく保護： Netskope Zero Trust Engineは、各インタラクションの背後にある意図を評価し、プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなどのAI特有の脅威をブロックしながら、安全なアクセスを可能にします。

データ中心の姿勢：データセキュリティ姿勢管理との統合により、AI モデルによるデータが既存のガバナンス基準の下で検出、分類、保護されることが保証されます。

Netskope Oneは、統合された検査ポイントとして機能することで、安全なAI導入を可能にし、AIを企業全体のデータセキュリティ戦略に統合することで、組織がリスクを高めることなく、実験段階から大規模なイノベーションへと移行できるようにします。

Netskopeは、AIエコシステムを独立したサイロではなく、企業ネットワークの拡張機能として扱うことで、AIセキュリティをゼロトラスト戦略に統合します。

AI Securityとは?