Netskope Oneを使用すると、AI対応アプリを介して構造化データと非構造化データを渡すことに関連するリスクなしに、創造性、生産性、およびコスト削減を安全に向上させることができます。 他のセキュリティベンダーは、アップロードをブロックし、個人やビジネスを含むすべてのインスタンスを安全に使用できるようにするための制御を欠いています。 しかし、Netskope Oneはできます。 さあ、AIの力を解き放ち、ビジネスを変革してください。
Netskope One DLP は、機密データの流れ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。 リアルタイムのコーチングは、機密データを操作する際に安全なビジネス手法を採用するようにユーザーを導きます。 Netskope One DLPを使用すると、組織は次のことができます。
GenAIハンズオンラボの Netskope One SkopeAI では、ChatGPTなどのGenAIアプリの新しい使用を検出し、偶発的または意図的な機密性の高いデータ漏洩を防ぎ、 Netskope One プラットフォームを使用してセキュリティ体制をさらに強化する方法を学ぶユニークな機会を提供します。
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とAIモデルを搭載した Netskope One データロスプリベンション(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、その他の機密性の高いデータが確実に識別され、望ましくない非準拠の露出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 One 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のデータ保護を確保します。
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とAIモデルを搭載した Netskope One データロスプリベンション(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、その他の機密性の高いデータが確実に識別され、望ましくない非準拠の露出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 One 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のデータ保護を確保します。
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。
企業の従業員の少なくとも4人に1人が毎日生成AIツールを操作していると推定されていますが、そのほとんどは雇用主やセキュリティ担当者の目に触れることも検出されることもありません。 この電子ブックを読んで、組織がこれらの革新的なツールの革新的可能性と堅牢なデータ セキュリティ プラクティスのバランスをとる方法を学びましょう。