AIは従来のビジネスのやり方を完全に変えましたが、スケールアップするには、自律エージェントがどのようにデータにアクセスし、サービスと対話し、マシン速度で意思決定を行うかを管理する方法を考え出すという新しい課題があります。
従来のセキュリティモデルは、マシン速度で動作する自律型エージェント用に設計されていません。Netskope Skylightは、AWS環境とシームレスに統合してイノベーションと管理を橋渡しし、AIツールやワークフロー全体にリアルタイムの可視性、データ保護、ポリシー強制を拡張することで、セキュリティが「AIの採用」の理由になるよう支援します。
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Netskope SkylightとAWSは、APIとアプリ全体のエージェント間、エージェント対データ、エージェント対サービスのあらゆるアクションを管理し、最小権限アクセスを強制し、リスクの高い動作が拡散する前にフラグを立てます。
Netskope Skylight AI Guardrailsは、プロンプトと応答をリアルタイムで検査し、Layer 8インテリジェンスを使用して、機密データが露出される前に悪意のある対話をブロックし、Bedrockエージェントを保護します。
Netskope は、AI データライフサイクル全体で統合されたデータ損失防止 (DLP) を強制し、S3 やデータレイクを含む AWS 環境を監視して、承認されたデータのみが AI ワークフローに供給されるようにします。
Netskopeは、ユーザー、アプリ、データ、自律型AI全体にわたるリアルタイムの可視性とゼロトラストの適用を実現する単一のコントロールプレーンを提供し、ID、デバイス、行動に基づいて継続的に評価します。
Netskope Skylightは、使用されているすべてのAIツールを検出し、リスクを評価し、適応型制御を適用して、ユーザーを承認されたサービスに誘導しながら、管理されていないツールからの露出を制限します。
インフラストラクチャ、アプリケーション、アクセスをモダナイズし、AWS、SaaS、ハイブリッド環境全体で一貫したゼロトラストとデータ保護を実現します。複雑性を高めることなく、パフォーマンスを妥協することもありません。
生成AIによるインタラクションの保護から、自律型エージェントのガバナンスまで、NetskopeとAWSはAIライフサイクル全体にわたってリアルタイムの保護を拡張します。これにより、新しい死角を生むことなくイノベーションを前進させることができます。
Netskope SkylightとAWSは、APIとアプリ全体のエージェント間、エージェント対データ、エージェント対サービスのあらゆるアクションを管理し、最小権限アクセスを強制し、リスクの高い動作が拡散する前にフラグを立てます。
Netskope Skylight AI Guardrailsは、プロンプトと応答をリアルタイムで検査し、Layer 8インテリジェンスを使用して、機密データが露出される前に悪意のある対話をブロックし、Bedrockエージェントを保護します。
Netskope は、AI データライフサイクル全体で統合されたデータ損失防止 (DLP) を強制し、S3 やデータレイクを含む AWS 環境を監視して、承認されたデータのみが AI ワークフローに供給されるようにします。
Netskopeは、ユーザー、アプリ、データ、自律型AI全体にわたるリアルタイムの可視性とゼロトラストの適用を実現する単一のコントロールプレーンを提供し、ID、デバイス、行動に基づいて継続的に評価します。
Netskope Skylightは、使用されているすべてのAIツールを検出し、リスクを評価し、適応型制御を適用して、ユーザーを承認されたサービスに誘導しながら、管理されていないツールからの露出を制限します。
インフラストラクチャ、アプリケーション、アクセスをモダナイズし、AWS、SaaS、ハイブリッド環境全体で一貫したゼロトラストとデータ保護を実現します。複雑性を高めることなく、パフォーマンスを妥協することもありません。
生成AIによるインタラクションの保護から、自律型エージェントのガバナンスまで、NetskopeとAWSはAIライフサイクル全体にわたってリアルタイムの保護を拡張します。これにより、新しい死角を生むことなくイノベーションを前進させることができます。
AWS Marketplace を通じて Netskope セキュリティの調達と拡張を簡素化します。Netskope ソリューションに簡単にアクセスし、適格な AWS クラウド支出コミットメントを使用し、AI を自信を持って拡張するために必要な保護の導入を加速します。
ガバナンスがイノベーションのスピードに追いつけなければ、組織はセキュリティの露出以上のリスクに直面します。展開の遅延、AIイニシアチブの失速、競争優位性の喪失というリスクを負うことになります。
Amazon Bedrock、AgentCore、相互接続されたAIワークフロー全体にわたるリアルタイムの可視性、データ保護、ガバナンスにより、AIの実験からエンタープライズ規模の実行へ移行します。
判断ポイントでのエージェント型AIのガバナンス
意思決定のための単一ゲート。意味のための単一ゲート
エージェントがツールを呼び出すと、2つの別々の疑問が生じます。それは許可されていますか？そして、その呼び出しを通過するものは安全ですか？AWSで本番環境のエージェント型AIを使用するには、両方のチェックが必要です。
チェック 1 | 意思決定のゲート
Amazon Bedrock AgentCoreのポリシー
エージェント自身のコードの外部で、エージェントからツールへのすべてのリクエストをツールに到達する前にチェックします。デフォルト拒否。誰がアクションを実行し、何を要求しているかを評価するルールを設定します。
チェック 2 | 意味のゲート
Netskope Skylight AI Guardrails
プロンプト、応答、エージェントからツールへのデータをリアルタイムで検査し、パターンを照合するのではなく意図と意味を判断します。プロンプトインジェクションとジェイルブレイクを検出し、ツール結果に隠された命令も捉えます。
Netskope と AWS の統合の概要
Netskope Oneは、AIが依存するすべてのレイヤーでAWSと統合します。顧客が構築するエージェントとモデル、それらに供給するデータ、それらを接続するネットワーク、それらを監視するセキュリティツールです。
Security Software Competencyを持つAWSパートナー
AIを構築・実行する
Netskope Skylight AI Guardrails
AgentCoreのポリシーは、エージェントがツールを呼び出すことができるかどうかを決定します。AI Guardrails は、その呼び出し内のプロンプトとツールデータを検査します。
Netskope MCPサーバー
BedrockエージェントはNetskope Oneプラットフォームの機能を直接呼び出し、セキュリティワークフローを自動化します。
AIにデータを提供するデータを保護する
Netskope One DLP、Netskope One DSPM
統合 DLP は S3 とデータレイクを監視し、承認されたデータのみが AI のトレーニングと取得に到達できるようにします。
接続とアクセス
Netskope One SD-WAN
AWSグローバルネットワーク上の安全で可用性の高いミドルマイル経由で、あらゆるサイトまたはラップトップからのワークロードアクセスを自動化します。
Netskope One Private Access
アイデンティティ、デバイス、行動によって評価される、AWSホスト型アプリおよびデスクトップへのゼロトラストアクセス。
検出および対応
Netskope One 脅威保護
クラウドおよびネットワーク環境全体で脅威インテリジェンスを交換し、応答を自動化します。
Netskope Zero Trust Engine
OCSF形式で取り込まれた調査結果は、ZTNAの強制に直接反映されます。
Netskope One プラットフォーム
Netskopeログは収集および正規化され、他のすべてのセキュリティデータとともに保存されて分析と応答が行われます。
Netskope One プラットフォーム
リアルタイムおよび保存時のSaaS、IaaS、ファイアウォール、ゼロトラスト、およびWebアクティビティのイベントとアラートを保存します。
NPA を介して AWS Workspaces を実行する機能は重要です。 当社のエンジニアはほぼすべての業務に AWS を使用しているため、そのトラフィックを Netskope 経由で送信できるのは素晴らしいことです。 NPA が提供する制御も重要です。
比類のない可視性とリアルタイムのデータと脅威保護を提供します AWS クラウドサービス Netskopeのセキュリティクラウドソリューションを活用して。
Netskopeは、AWS、Microsoft、Salesforceなどの主要なテクノロジーベンダーと直接ピアリング関係を築いているため、リモートワーカーの複雑なネットワークアーキテクチャを解きほぐすことでメリットが得られるだけでなく、オフィスワーカーでさえ、これらのピアリング接続を介して必要なインターネットやクラウドアプリにすばやくアクセスできます。それは顕著な違いを生みます。
Netskope Oneを使用してAWS上のAIを保護する方法をご覧ください。可視性、データ公開、モデルの整合性などを含む主要な課題を克服し、安全なイノベーションを実現します。
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