高度なリスク分類とリアルタイムのアクセス制御により、ChatGPTなどのSaaSアプリケーションを監視および保護し、従業員が生成型AIアプリケーションにアクセスする方法を管理します。
Netskope DLP は、機密データのフローを最高レベルの精度で識別し、ChatGPTなどの SaaS アプリケーションや個人のインスタンスでの安全でない露出を防ぎます。 リアルタイムコーチングは、機密データを操作するときに安全なビジネスプラクティスを採用するようにユーザーをガイドします。 Netskope DLPを使用すると、組織は次のことができます。
Netskope は、セキュリティチームが企業ユーザーがどのアプリケーション(ChatGPTなど)にアクセスしようとしているか、どのように、いつ、どこから、どのくらいの頻度でアクセスしようとしているかなどを継続的に監視するための自動化ツールを提供します。
MLおよびAIモデルを搭載した Netskopeのデータ 損失防止(DLP)により、何千ものファイルタイプ、個人を特定できる情報、知的財産(IP)、財務記録、その他の機密データが確実に識別され、望ましくない非準拠の公開から自動的に保護されます。
Netskope は、移動中、保存中、使用中、およびオフィス、データセンター、自宅、外出先など、考えられるあらゆるユーザー接続を通じて機密データを検出して保護します。
Netskope DLP は、ChatGPTを介した機密性の高いデータのアップロードと投稿を停止および制限するためのいくつかの強制オプションを提供します。 このリアルタイムの適用はすべてのユーザー接続に適用され、企業ユーザーがオフィス、自宅、外出先から接続する最新のハイブリッドワーク環境でデータ保護を保証します。
Netskope は、セキュリティチームが企業ユーザーがどのアプリケーション(ChatGPTなど)にアクセスしようとしているか、どのように、いつ、どこから、どのくらいの頻度でアクセスしようとしているかなどを継続的に監視するための自動化ツールを提供します。
MLおよびAIモデルを搭載した Netskopeのデータ 損失防止(DLP)により、何千ものファイルタイプ、個人を特定できる情報、知的財産(IP)、財務記録、その他の機密データが確実に識別され、望ましくない非準拠の公開から自動的に保護されます。
Netskope は、移動中、保存中、使用中、およびオフィス、データセンター、自宅、外出先など、考えられるあらゆるユーザー接続を通じて機密データを検出して保護します。
Netskope DLP は、ChatGPTを介した機密性の高いデータのアップロードと投稿を停止および制限するためのいくつかの強制オプションを提供します。 このリアルタイムの適用はすべてのユーザー接続に適用され、企業ユーザーがオフィス、自宅、外出先から接続する最新のハイブリッドワーク環境でデータ保護を保証します。
可能な限り、AI モデルを会社のマシンにローカルにデプロイします。 これにより、データが会社のネットワークから流出する必要がなくなり、データ漏洩のリスクが軽減されます。
企業ユーザーに、機密データを AI モデルで利用する前に、匿名化または仮名化に時間を費やすように指示します。 これには、識別可能なデータを人工的な識別子に置き換えることが含まれます。 漏洩したとしても、元の識別子がなければデータは役に立ちません。
可能な限り、最も機密性の高い企業データに対して、保存時と転送時の両方で暗号化を実装します。 これにより、データが公開された場合でも、復号化キーがないと読み取り不能のままになります。
企業リソースとデータリポジトリへの堅牢なアクセス制御メカニズムを利用して、AIモデルと関連データとの相互作用を制限します。
データ処理とAIモデル操作 related.to すべてのアクティビティの詳細な監査ログを維持します。 これらのログは、疑わしいアクティビティを特定するのに役立ち、今後の調査の参照として機能します。
AIモデルを効果的に機能させるために必要な最小限のデータを使用するという原則を遵守するようにすべての従業員をトレーニングします。 データの露出を制限することで、侵害の潜在的な影響を軽減できます。
可能な限り、AI モデルを会社のマシンにローカルにデプロイします。 これにより、データが会社のネットワークから流出する必要がなくなり、データ漏洩のリスクが軽減されます。
企業ユーザーに、機密データを AI モデルで利用する前に、匿名化または仮名化に時間を費やすように指示します。 これには、識別可能なデータを人工的な識別子に置き換えることが含まれます。 漏洩したとしても、元の識別子がなければデータは役に立ちません。
可能な限り、最も機密性の高い企業データに対して、保存時と転送時の両方で暗号化を実装します。 これにより、データが公開された場合でも、復号化キーがないと読み取り不能のままになります。
企業リソースとデータリポジトリへの堅牢なアクセス制御メカニズムを利用して、AIモデルと関連データとの相互作用を制限します。
データ処理とAIモデル操作 related.to すべてのアクティビティの詳細な監査ログを維持します。 これらのログは、疑わしいアクティビティを特定するのに役立ち、今後の調査の参照として機能します。
AIモデルを効果的に機能させるために必要な最小限のデータを使用するという原則を遵守するようにすべての従業員をトレーニングします。 データの露出を制限することで、侵害の潜在的な影響を軽減できます。
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