O que é Gestão de Postura AI Security (AI-SPM)?

Visão completa e detalhada de como aplicativos, agentes e modelos de IA interagem com dados sensíveis em ambientes SaaS, IaaS, PaaS e locais.
Descoberta e classificação automatizadas de dados sensíveis para evitar a exposição durante o treinamento, inferência ou geração aumentada por recuperação (RAG) de IA.
Avaliação de atividades impulsionadas por IA por tipo de dados, origem e sensibilidade para garantir a aplicação de políticas de uso seguro.
Bloqueio em tempo real do uso de IA não autorizada para impedir que dados regulamentados alimentem os modelos de aprendizagem de linguagem (LLMs) e orientar os usuários para ferramentas de IA aprovadas pela empresa.

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Por que a IA-SPM é importante? Quais são os riscos da IA?

Riscos decorrentes do fluxo e da transformação de informações Riscos decorrentes da postura de segurança organizacional

Quais são as capacidades do AI-SPM? Quais são os benefícios do AI-SPM? Quais são as melhores práticas de IA-SPM? O que são AI-SPM, CSPM, DSPM e SSPM? Qual é a abordagem da Netskope para IA-SPM? Como o AI-SPM garante a adoção da "IA paralela" dentro da empresa? Como o AI-SPM impede que dados sensíveis sejam usados para treinar um LLM público? Como o AI-SPM quantifica o risco de segurança de um prompt ou interação específica? Qual o papel da política de confiança zero na aplicação do SPM com IA? O AI-SPM aplica controles a recursos de IA incorporados em aplicativos SaaS existentes (por exemplo, Copilot)? Como o AI-SPM ajuda a orientar os usuários para ferramentas de IA mais seguras, em vez de simplesmente bloqueá-las? Será que a IA-SPM pode ajudar a automatizar o ciclo de vida das nossas políticas, incluindo a criação e a revogação de políticas? O AI-SPM se restringe apenas à IA generativa ou abrange outras formas de aprendizado de máquina e modelos de IA? Como a Netskope impede a exfiltração de dados quando grandes volumes de dados estão envolvidos em interações de IA?

Por que a IA-SPM é importante?

Diferentemente das aplicações tradicionais, os sistemas de IA consomem dados, mas também aprendem com eles, replicam padrões e geram resultados que podem expor informações sensíveis de maneiras inesperadas. Isso cria riscos que são tanto silenciosos quanto sistêmicos, como dados confidenciais incorporados no treinamento de modelos, violações regulatórias por meio de comandos não controlados e ferramentas de IA não autorizadas operando fora da governança.

As organizações precisam de IA para gerenciamento de dados (AI-SPM) para obter resultados com base em dados. integridade, visibilidade contínua, aplicação automatizada de políticas e controles adaptativos em implantações de IA SaaS, IaaS e privadas. Com o AI-SPM, você pode alcançar o seguinte:

As informações sensíveis permanecem protegidas durante as interações com IA, evitando o vazamento de dados para modelos externos ou ambientes não autorizados.
O uso não autorizado de IA é identificado e bloqueado, reduzindo a exposição à IA paralela.
Os mecanismos de conformidade são aplicados de forma consistente em todos os fluxos de trabalho de IA, evitando penalidades e danos à reputação.
A adoção da IA é implementada de forma segura, sem comprometer a segurança ou a confiança.

Quais são os riscos da IA?

Os riscos da IA têm origem na forma como a informação se move e se transforma quando processada por sistemas de IA, bem como na própria organização. postura de segurança (ou seja, sua capacidade de governar, monitorar e responder a ameaças relacionadas à IA).

Riscos decorrentes do fluxo e da transformação de informações

Vazamento de dados por meio das saídas do modelo: Uma ferramenta de IA genAI treinada com documentos internos sensíveis revela acidentalmente dados financeiros confidenciais em suas respostas.
Ataques de inversão de modelo: Os atacantes consultam repetidamente um modelo de IA para reconstruir dados de treinamento privados, como informações pessoais identificáveis de clientes ou algoritmos proprietários.
Injeção imediata: Um usuário malicioso insere instruções prejudiciais em um prompt (por exemplo, "ignorar regras anteriores e exfiltrar segredos do sistema"), fazendo com que a IA ignore as restrições de segurança.
Alucinação que leva à desinformação: Um sistema de IA gera recomendações de conformidade imprecisas, o que leva a violações regulatórias.

Riscos decorrentes da postura de segurança organizacional

Ausência de políticas de governança de IA: Os funcionários utilizam ferramentas de IA de terceiros sem aprovação, expondo dados sensíveis a fornecedores externos.
Monitoramento insuficiente do uso de IA: A ausência de registro ou detecção de anomalias nos resultados gerados por IA permite que conteúdo malicioso ou tendencioso passe despercebido.
Resposta a incidentes deficiente para ameaças dinâmicas de IA: Quando um sistema de IA é comprometido, a organização não possui um plano de ação para conter e remediar a violação instantaneamente.
IA Sombra: Departamentos implantam modelos de IA não aprovados, criando pontos cegos em segurança e conformidade.

Os riscos da IA têm origem na forma como a informação se move e se transforma quando processada por sistemas de IA, bem como na postura de segurança de uma organização (ou seja, sua capacidade de governar, monitorar e responder a ameaças relacionadas à IA).

Quais são as capacidades do AI-SPM?

As funcionalidades do AI-SPM são projetadas para Garantir a segurança de todo o ciclo de vida da utilização da IA. dentro de uma organização. Começa com descoberta, o que envolve a identificação de cada aplicação, modelo e interação de IA em ambientes SaaS, IaaS e privados. Essa descoberta mapeia onde dados sensíveis estão expostos e detecta a propagação descontrolada de dados antes que as informações ultrapassem limites confiáveis.

Após a conclusão da descoberta, a próxima capacidade é classificação combinada com análise sensível ao contexto. Mostra quais dados estão sendo usados, sua sensibilidade e se sua movimentação está alinhada com as políticas da empresa. As organizações podem bloquear a entrada de informações regulamentadas ou confidenciais em modelos de IA externos ou fluxos de trabalho não autorizados.

Então vem aplicação de políticas Operando no ponto de interação, o que ajuda as equipes a evitar a falta de transparência, conhecida como caminhos de decisão opacos. Esses resultados são criados quando o raciocínio por trás das saídas geradas por IA não pode ser rastreado ou explicado.

Governança Detecta e controla a IA paralela, ou seja, quando os funcionários usam ferramentas não aprovadas que burlam a supervisão de segurança. Essa capacidade elimina pontos cegos que os controles de segurança tradicionais não conseguem abordar.

Finalmente, quando a conformidade é incorporado em fluxos de trabalho de IAIsso garante que cada interação com IA esteja alinhada com estruturas como GDPR, HIPAA e regulamentações específicas do setor.

As funcionalidades do AI-SPM são projetadas para proteger todo o ciclo de vida da utilização da IA dentro de uma organização. Começa com a descoberta, que envolve a identificação de cada aplicação, modelo e interação de IA em ambientes SaaS, IaaS e privados.

Quais são os benefícios do AI-SPM?

Solvência da políticaO AI-SPM remove automaticamente regras de segurança redundantes ou não utilizadas. Essa poda contínua elimina a "dívida política" que atrasa a aplicação da lei e complica as auditorias. Automatiza a criação de políticas com base em padrões de risco observados e regras de sinalização para aposentadoria automática.
Previsão regulatória: Oferece aplicação preventiva em tempo real, incorporada na camada de dados. O sistema atua como um guardião da conformidade, bloqueando o roteamento de dados não conformes antes da conclusão da transação.
Velocidade dos negócios: O AI-SPM substitui as políticas genéricas de "bloqueio total" por uma avaliação de risco dinâmica para cada interação do usuário. Em vez de negar o acesso de imediato, o sistema avalia o contexto, como a função do usuário, a sensibilidade dos dados e a configuração do dispositivo, tomando decisões ponderadas. Essa precisão permite acelerar com segurança a adoção da IA e maximiza a produtividade dos funcionários.
Controle da superfície de ameaça: Identifica e controla instantaneamente a adoção e o uso da "IA paralela" em toda a empresa. Essa funcionalidade proporciona governança imediata e centralizada sobre endpoints de IA anteriormente desconhecidos ou não gerenciados, eliminando uma importante fonte de risco lateral.
imunidade à exfiltração de dadosExecuta inspeções profundas e de alta capacidade em transferências de dados em massa destinadas a endpoints de IA. Isso garante que mesmo uploads de dados sensíveis em grande volume sejam interrompidos instantaneamente caso violem as políticas, protegendo a propriedade intelectual da empresa.

O AI-SPM automatiza a manutenção, garante a conformidade em tempo real, permite fluxos de trabalho empresariais mais rápidos por meio de acesso inteligente e protege todo o cenário de IA contra riscos ocultos.

Quais são as melhores práticas de IA-SPM?

Implementar uma política que exija revisão e aprovação humana para qualquer alteração de política sugerida por IA que fique abaixo de um limite de confiança predefinido, como 98%. Isso impede o "descontrole algorítmico" e mantém a responsabilidade humana por mudanças críticas nas políticas que afetam os negócios.
As equipes de segurança devem auditar regularmente a lista de desativação de políticas do AI-SPM — as regras que o sistema sinalizou como redundantes ou inativas. A poda intencional evita a proliferação de políticas e confirma que o perímetro de defesa permanece enxuto e ágil, minimizando a complexidade da auditoria.
Após a implementação de uma New política sugerida por IA, as equipes de segurança devem revisá-la e solicitar esclarecimentos. “Por que a IA não sugeriu uma política ainda mais rigorosa e precisa?” Questionar continuamente a lógica do modelo refina sua sensibilidade e impede que ele simplesmente otimize o status quo.
Defina o sucesso do AI-SPM utilizando indicadores-chave de desempenho (KPIs) relevantes para o negócio. Acompanhe a redução nos chamados de suporte técnico relacionados a bloqueios de acesso ou a aceleração do lançamento de um New aplicativo no mercado devido ao provisionamento automatizado de políticas.
Evite depender exclusivamente de bloqueios rígidos ao aplicar políticas. Em vez disso, utilize a plataforma AI-SPM para entregar resultados. notificações de coaching adaptadas ao contexto que redirecionam imediatamente o usuário de uma ferramenta pública de IA arriscada para uma alternativa corporativa aprovada. A política se torna um mecanismo educativo, promovendo comportamentos seguros sem interromper a produtividade.

A implementação eficaz de um sistema de Gestão de Políticas de Segurança com Inteligência Artificial (AI-SPM) requer uma combinação de controles automatizados e supervisão humana estratégica. As melhores práticas focam na manutenção da responsabilidade humana, no aprimoramento contínuo e em métricas de sucesso alinhadas aos objetivos de negócio.

O que são AI-SPM, CSPM, DSPM e SSPM?

Gestão da Postura de Segurança na Nuvem (CSPM): Isso funciona como a visão de um arquiteto que tem vista para o higiene de configuração e integridade fundamentalA CSPM responde à pergunta: Os ambientes de nuvem são construídos de forma segura, de acordo com as melhores práticas do setor e as normas regulamentares? Ele verifica configurações incorretas, como buckets S3 públicos, funções IAM excessivamente permissivas e grupos de segurança não utilizados. Oferece um estático, centrado na infraestrutura visão de risco, que é uma base confiável, mas ainda cega para a forma como os usuários realmente interagem com os dados dentro dessas nuvens.

Data Security Posture Management (DSPM): Isso é a visão de um bibliotecário que tem vista para o localização, sensibilidade e acessibilidade da informaçãoO DSPM sabe exatamente onde cada documento confidencial está localizado. Isso responde à pergunta: Onde estão os dados mais importantes e quem ou o que tem acesso técnico ao seu repositório? Oferece informações essenciais sobre a residência e a dispersão de dados. No entanto, o DSPM analisa os dados em repouso e permanece agnóstico em relação ao comportamento dinâmico do usuário., o movimento e uso reais dos dados durante uma sessão, que é onde ocorre a verdadeira exposição.

Gestão da Postura de Segurança de SaaS (SSPM): Isso oferece A visão de um administrador que tem vista para o governança de aplicativos de terceiros fora das instalaçõesO SSPM responde à pergunta: Os controles de segurança em nossas principais plataformas SaaS estão configurados corretamente? Ele audita itens como requisitos de autenticação multifator, políticas de compartilhamento de links externos e registro de acesso de administradores nas configurações nativas do aplicativo. O SSPM está limitado ao limites de aplicação e não consegue visualizar o acesso simultâneo do usuário a múltiplos recursos, como um usuário baixando um arquivo do SharePoint e, em seguida, carregando-o para um Dropbox pessoal.

Gestão de Políticas de Segurança Orientada por IA (AI-SPM): A visão do condutor tem vista para um aplicação de políticas em tempo real e contextualizada para uma plataforma de acesso seguro. O AI-SPM não audita configurações (como o CSPM) nem dados de inventário (como o DSPM), e tampouco se limita aos controles de um único aplicativo (como o SSPM). Em vez disso, responde à pergunta: Com base na identidade do usuário, na integridade do dispositivo e na sensibilidade dos dados que ele está manipulando, qual é a política mais precisa que deve ser aplicada neste exato momento? Ele usa inteligência comportamental Para determinar o resultado de uma sessão em toda a nuvem, web e ambiente SaaS, por exemplo, permitindo acesso somente para visualização a informações pessoais identificáveis (PII) de um dispositivo não gerenciado, somente quando não houver uma tentativa de download em seguida.

O CSPM constrói a estrutura segura, o DSPM cataloga os dados importantes em seu interior, o SSPM tranca as portas dos aplicativos e o AI-SPM atua como o guarda de segurança inteligente, decidindo quem tem acesso, a quê e como, com base no contexto atual.

Qual é a abordagem da Netskope para IA-SPM?

A estratégia de IA-SPM da Netskope, impulsionada pela SkopeAI, baseia-se na tradução da postura de políticas em valor comercial imediato na borda segura. Resolvemos um problema fundamental de segurança: a falta de clareza sobre a localização de dados sensíveis. é (DSPM) e controlando como ele é usado em tempo real, especialmente com IA generativa. Como a plataforma da Netskope funciona em linha, ela correlaciona instantaneamente os detalhes de classificação de dados do mecanismo DLP com o risco de interação atual do usuário. Isso significa que pode aplicar a política mais granular, como impedir que um bloco de informações pessoais identificáveis seja copiado para um repositório local público, protegendo o vetor de vazamento de dados no momento do uso.

A Netskope oferece uma governança abrangente do ecossistema de IA, que garante tanto o uso quanto o desenvolvimento da IA, apoiando diretamente a inovação nos negócios. Isso vai além de simplesmente bloquear aplicativos. Nosso sistema obtém visibilidade completa tanto das instâncias de IA corporativas gerenciadas quanto do uso de IA paralela de alto risco em toda a empresa. Usamos esse contexto para implementar controles adaptativos – por exemplo, permitindo que um funcionário use uma ferramenta de IA aprovada pela empresa, mas bloqueando imediatamente a ação de upload se o arquivo contiver código-fonte confidencial. Isso elimina um dos principais pontos de atrito, permitindo que a empresa adote a IA rapidamente, minimizando a exposição.

O benefício para a empresa é a redução de riscos sem comprometer a produtividade ou a escalabilidade. O Netskope AI-SPM permite que os clientes superem as limitações da segurança legada, que oferece apenas as opções "permitir" ou "bloquear". Em vez disso, aproveitamos a avaliação contínua de riscos para aplicar controles inteligentes, como mensagens de orientação ou acesso "somente visualização", com base no comportamento do usuário e na sensibilidade dos dados. Essa aplicação granular garante que a grande maioria das transações comerciais legítimas seja acelerada, enquanto os dados críticos estão sempre protegidos em todos os ambientes de nuvem, web e SaaS.

A estratégia de IA-SPM da Netskope, impulsionada pela SkopeAI, baseia-se na tradução da postura de políticas em valor comercial imediato na borda segura.

Como o AI-SPM garante a adoção da "IA paralela" dentro da empresa?

A AI-SPM protege a IA paralela ao estabelecer visibilidade completa em toda a empresa. Ele detecta automaticamente aplicações de IA generativa não gerenciadas, interações diretas com APIs e interfaces LLM locais. Uma vez detectado, o sistema aplica controles de política granulares e sensíveis ao contexto em vez de blocos simples. Ele identifica dados sensíveis que tentam entrar em um serviço de IA não autorizado e, em seguida, aplica ações corretivas imediatas, como bloquear a entrada de dados e exibir alertas em tempo real. treinamento do usuário mensagens para direcionar o funcionário para ferramentas aprovadas ou restringir o aplicativo ao modo somente visualização. O AI-SPM torna os riscos da IA paralela gerenciáveis, monitora o uso e evita o vazamento de dados confidenciais sem interromper a inovação dos funcionários.

O AI-SPM protege a IA não autorizada, estabelecendo visibilidade completa em toda a empresa. Ele detecta automaticamente aplicações de IA generativa não gerenciadas, interações diretas com APIs e interfaces LLM locais.

Como o AI-SPM impede que dados sensíveis sejam usados para treinar um LLM público?

O AI-SPM impede que dados sensíveis sejam usados para treinar Modelos de Linguagem de Grande Porte públicos, integrando o gerenciamento de políticas de segurança com a prevenção avançada contra perda de dados (DLP). Operando em linha, classifica instantaneamente a entrada do usuário e a mapeia para categorias sensíveis conhecidas (informações pessoais identificáveis, código-fonte, registros financeiros). Se um usuário tentar carregar ou colar esses dados em uma interface pública do LLM, o AI-SPM aplicará uma ação política imediata (ou seja, bloqueando a transferência). Consequentemente, informações sensíveis nunca saem do ambiente corporativo e não podem ser utilizadas para treinamento de modelos. A principal vantagem reside na aplicação precisa e em tempo real das regras no ponto de interação.

Como o AI-SPM quantifica o risco de segurança de um prompt ou interação específica?

O AI-SPM calcula uma pontuação de risco em tempo real para cada solicitação, utilizando quatro fatores. Verifica Sensibilidade dos dados Para verificar se a solicitação contém informações pessoais identificáveis, propriedade intelectual ou dados regulamentados. Analisa Intenção do prompt Para detectar ataques como injeção de prompts, jailbreaking ou extração de modelos. Avalia Risco de aplicação Com base em informações de inteligência sobre ameaças relacionadas ao LLM, incluindo sua política de retenção de dados, jurisdição e vulnerabilidades conhecidas. Considera Risco do usuário e do contexto, como contas não gerenciadas, locais de alto risco ou ameaças internas. Esses fatores se combinam em uma pontuação que decide se a ação é permitida, orientada ou bloqueada imediatamente.

O AI-SPM calcula uma pontuação de risco em tempo real para cada solicitação, utilizando quatro fatores. Verifica a Sensibilidade dos Dados para determinar se a solicitação contém informações pessoais identificáveis, propriedade intelectual ou dados regulamentados.

Qual o papel da política de confiança zero na aplicação do SPM com IA?

O conceito de confiança zero torna o AI-SPM dinâmico e eficaz ao eliminar a antiga ideia de um perímetro de rede confiável. Em fluxos de trabalho de IA, isso significa que cada solicitação, transferência de dados e pedido de acesso a um banco de dados LLM ou vetorial é verificado continuamente em relação ao contexto completo. O AI-SPM utiliza sinais de risco como a postura do dispositivo, o comportamento do usuário e a classificação de dados para aplicar o acesso adaptativo com privilégios mínimos, ajustando as permissões em tempo real. Por exemplo, um usuário pode obter acesso para consulta a uma ferramenta de IA aprovada, mas ser impedido de fazer upload se a solicitação contiver informações de IP sensíveis. Isso transforma a política em um controle flexível e sensível aos riscos, em vez de regras rígidas.

O conceito de confiança zero torna o AI-SPM dinâmico e eficaz ao eliminar a antiga ideia de um perímetro de rede confiável. Em fluxos de trabalho de IA, isso significa que cada solicitação, transferência de dados e pedido de acesso a um banco de dados LLM ou vetorial é verificado continuamente em relação ao contexto completo. A IA-SPM transforma a conformidade, passando de auditorias posteriores para aplicação em tempo real no momento da transferência de dados. Para regulamentações como GDPR e HIPAA, o sistema identifica os dados regulamentados de forma imediata e garante que as informações nunca cheguem a um LLM hospedado em uma região não compatível.

O AI-SPM aplica controles a recursos de IA incorporados em aplicativos SaaS existentes (por exemplo, Copilot)?

O AI-SPM protege ferramentas de IA independentes e também garante a segurança dos recursos de IA integrados em aplicativos do dia a dia, como o Copilot. Essas funcionalidades podem criar riscos ocultos, pois processam dados por meio de um LLM dentro de plataformas SaaS confiáveis. Isso significa que informações confidenciais podem vazar sem que o usuário saia do aplicativo. O AI-SPM resolve isso inspecionando o conteúdo e distinguindo as ações normais do aplicativo das solicitações da IA. Em seguida, aplica controles precisos, como bloquear a colagem de dados confidenciais em um prompt do Copilot ou impedir que a IA resuma arquivos marcados como "Altamente Confidenciais". Dessa forma, as empresas mantêm os benefícios de produtividade da IA integrada, ao mesmo tempo que reduzem ativamente o risco de exposição de dados.

Como o AI-SPM ajuda a orientar os usuários para ferramentas de IA mais seguras, em vez de simplesmente bloqueá-las?

A IA-SPM muda a forma como a segurança muda, passando de bloquear usuários para guiá-los por meio de treinamento em segurança. Quando alguém tenta inserir dados sensíveis em uma ferramenta de IA pública não aprovada ou arriscada, o sistema faz mais do que simplesmente impedir a ação. Aparece uma mensagem instantânea na tela explicando por que os dados não são permitidos, por exemplo: “Esses dados contêm informações pessoais identificáveis e não podem ser compartilhados externamente.” A mensagem também fornece um link direto para a plataforma de IA segura e aprovada da empresa.

Essa abordagem ensina os funcionários a lidar com dados de forma segura, mantendo o ritmo de trabalho. Em vez de criar bloqueios rígidos e frustrantes, o AI-SPM usa esses momentos para orientar os usuários em direção a ferramentas seguras e comportamentos em conformidade com as normas. Isso reduz as interrupções, evita vazamentos de dados e transforma a segurança em uma experiência útil, em vez de um obstáculo.

Será que a IA-SPM pode ajudar a automatizar o ciclo de vida das nossas políticas, incluindo a criação e a revogação de políticas?

O AI-SPM automatiza todo o ciclo de vida das políticas, adicionando inteligência artificial aos fluxos de trabalho de governança. Vai além do gerenciamento de regras estáticas e monitora constantemente o ambiente em tempo real, incluindo o comportamento do usuário, o uso do aplicativo e o fluxo de dados. O AI-SPM utiliza métodos matemáticos para identificar desvios e redundâncias nas políticas.

Ao criar políticas, o AI-SPM utiliza insights comportamentais para sugerir recomendações precisas e baseadas em risco para New casos de uso de IA, como um grupo de usuários acessando um New modelo de linguagem. Aprimora políticas já existentes que são bem-sucedidas, em vez de começar do zero.

Para políticas em processo de desativação, o AI-SPM identifica as "políticas mortas", regras que permanecem inativas por um período definido. Isso marca esses itens para remoção, reduzindo o trabalho de manutenção e evitando que o excesso de políticas dificulte a aplicação das mesmas.

O AI-SPM se restringe apenas à IA generativa ou abrange outras formas de aprendizado de máquina e modelos de IA?

O escopo do AI-SPM vai além dos LLMs e da IA geral, abrangendo toda a cadeia de valor. Ciclo de vida da IA e todos os modelos de Aprendizado de Máquina (ML) implementados por uma empresa. Ela controla as ferramentas externas e os modelos internos de IA/ML personalizados, as APIs e os fluxos de dados de treinamento. O AI-SPM introduz controles específicos para ambientes de aprendizado de máquina, como a prevenção de envenenamento de dados durante o treinamento e o monitoramento de ataques adversários contra endpoints de inferência, o que preserva a integridade do modelo. Quando integrado à infraestrutura, o AI-SPM verifica se as regras de acesso e as políticas de uso de dados são aplicadas de forma consistente, independentemente de o modelo estar gerando conteúdo de marketing ou executando algoritmos financeiros proprietários.

O escopo do AI-SPM vai além de LLMs e genAI, protegendo todo o ciclo de vida da IA e todos os modelos de Machine Learning (ML) implementados por uma empresa.

Como a Netskope impede a exfiltração de dados quando grandes volumes de dados estão envolvidos em interações de IA?

O AI-SPM gerencia o risco de exfiltração de dados em larga escala durante interações de IA, utilizando a estrutura de inspeção em tempo real e de alta capacidade da Netskope. Projetada para gerenciar fluxos massivos de dados sem comprometer o desempenho, a Netskope aplica inspeção de conteúdo profunda e recursiva a uploads em massa destinados a endpoints de IA, arquivos ou conjuntos de dados de treinamento. O mecanismo DLP avançado da plataforma combina a Correspondência Exata de Dados com classificadores de aprendizado de máquina patenteados para identificar conteúdo sensível, como informações pessoais identificáveis (PII) ou código-fonte, em fluxos de alto volume. Caso sejam detectados dados regulamentados ou proprietários, o mecanismo AI-SPM encerra imediatamente a sessão e registra o incidente. Todas as transferências não autorizadas de informações sensíveis são bloqueadas nos sistemas de IA, enquanto a velocidade e a confiabilidade necessárias são mantidas em toda a rede NewEdge.

O AI-SPM gerencia o risco de exfiltração de dados em larga escala durante interações de IA, utilizando a estrutura de inspeção em tempo real e de alta capacidade da Netskope.

O que é Gestão de Postura AI Security ?