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Borderless SD-WAN: Desbravando na Nova Era da Empresa Sem Fronteiras

Netskope Borderless SD-WAN oferece uma arquitetura que converge princípios de confiança zero e desempenho de aplicativo garantido para fornecer conectividade segura e de alto desempenho sem precedentes para cada site, nuvem, usuário remoto e dispositivo IoT.

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O Cloud Exchange (CE) da Netskope oferece aos clientes ferramentas de integração poderosas para tirar proveito dos investimentos em estratégias de segurança.

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Lighted highway through mountainside switchbacks
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Ative com segurança o ChatGPT e a IA generativa
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Boat driving through open sea
A Netskope permite uma jornada segura, inteligente e rápida para a adoção de serviços em nuvem, aplicações e infraestrutura de nuvem pública.

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Leveling Up the SASE Conversation
Robert Arandjelovic and Gerry Plaza sit down to chat with Max Havey about how embracing a SASE journey can help bring networking and security teams closer together.

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A Netskope foi reconhecida como Líder no Magic Quadrant™ do Gartner® de 2023 para SSE.

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What is Generative AI?

azul claro mais
Generative AI is a groundbreaking technology that is reshaping industries and driving innovation. Here you will find a comprehensive overview of generative AI, learn how it functions, explore real-world examples, delve into potential corporate risks associated with leveraging generative AI apps like ChatGPT and BARD, and discover how Netskope can safely enable usage at your organization.
Ative com segurança o ChatGPT e a IA generativa
5 min. de leitura

How does generative AI work?

Generative AI is a branch of artificial intelligence that empowers computers to create original and realistic content, such as images, text, music, and more. This technology generates new outputs by harnessing the power of machine learning models, such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs).

Generative AI models learn from extensive datasets during a training phase, capturing patterns and structures present in the data. For instance, GANs consist of a generator and a discriminator. The generator produces content resembling the training data, while the discriminator distinguishes between real and generated content. Through an iterative process, the generator improves its output by fooling the discriminator, resulting in the creation of increasingly authentic and high-quality generated content.

 

What are examples of generative AI?

Generative AI showcases its versatility across numerous use cases. Here are some compelling examples:

Geração de texto: modelos de linguagem como o GPT-3 são capazes de gerar texto humano com base em um determinado prompt. Esses modelos podem gerar histórias, artigos, poemas e até trechos de código com base na entrada que recebem. Eles têm sido usados para escrita criativa, geração de conteúdo e aplicativos de chatbot.

Aumento de dados: a IA generativa pode ser usada para aumentar conjuntos de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Ao gerar novos dados sintéticos, ajuda a aumentar a diversidade e a quantidade de amostras de treinamento, o que pode melhorar o desempenho do modelo.

Desenvolvimento de codificação: modelos de IA generativos podem ser usados para auxiliar nas tarefas de codificação. Por exemplo, os modelos de conclusão de código podem gerar sugestões de código com base na entrada parcial, ajudando os desenvolvedores a escrever códigos com mais eficiência. Os modelos também podem ser treinados para gerar trechos de código ou modelos para tarefas ou linguagens de programação específicas.

Image Synthesis: Generative models can generate lifelike images, revolutionizing fields such as art, design, and advertising.

Music Composition: Leveraging generative models, musicians and composers can explore novel melodies, harmonies, and even compose complete musical pieces.

 

What are the potential corporate risks of leveraging ChatGPT and generative AI?

While the advantages of leveraging ChatGPT and generative AI are substantial, it is essential to be aware of potential corporate risks, including:

Privacidade e segurança de dados: a implementação de modelos generativos de IA envolve o manuseio de grandes quantidades de dados, exigindo protocolos de proteção de dados rigorosos para evitar vazamento de dados, bem como para cumprir quaisquer regulamentações estaduais e federais. Os funcionários podem fazer upload de dados confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII) e propriedade intelectual (IP) ou dados financeiros em um aplicativo de IA generativo, como o ChatGTP. Existe o potencial de perder o controle desses dados que podem levar à exposição externa e, portanto, danos irreparáveis aos resultados financeiros de uma organização.

Inappropriate Content: Unmonitored generative AI models can produce content that may be offensive, biased, or unsuitable, which can harm a company’s reputation.

Violação de direitos autorais: o conteúdo (texto e imagens) gerado a partir de modelos generativos de IA pode vir de outras fontes públicas, embora pareça único, possivelmente violando direitos autorais.

Preocupações legais, de privacidade e éticas: o conteúdo gerado pode não estar em conformidade com os regulamentos legais e as diretrizes éticas, levando a uma possível violação dos direitos de propriedade intelectual e ao uso irresponsável da tecnologia. Além disso, o upload de informações privadas/protegidas em um chatbot pode violar os regulamentos de conformidade e privacidade de dados.

 


Blog: Crie uma cultura e governança para habilitar com segurança o ChatGPT e outras aplicações de IA generativa - ou fique para trás
Soluções: Ative com segurança o ChatGPT e a IA generativa


 

How can your company safely enable generative AI?

At Netskope, we believe in the safe and responsible implementation of generative AI. Here’s how we help organization safely enable apps like ChatGPT:

Visibilidade e monitoramento de uso de aplicativos: usando a descoberta mais ampla do setor e a categorização mais granular de serviços SaaS e IaaS, a solução Netskope foi projetada para descobrir e monitorar o uso de ChatGPT e outros aplicativos de IA generativos em toda a rede de uma empresa. Usando o Netskope Advanced Analytics, o Netskope fornece visibilidade de uso do aplicativo, incluindo contexto e identificação de instância, movimentação e exposição de dados, bem como comportamento do usuário e descoberta de riscos internos.

Privacidade e conformidade de dados: nossa empresa mantém protocolos granulares de segurança e privacidade de dados, protegendo informações confidenciais e cumprindo os requisitos regulamentares. O Netskope DLP identifica fluxos de dados confidenciais com o mais alto nível de precisão, evitando qualquer exposição insegura em aplicativos SaaS como ChatGPT, bem como em instâncias de aplicativos SaaS pessoais. Com a prevenção de perda de dados (DLP) da Netskope, alimentada por nossos próprios modelos de ML e IA, milhares de tipos de arquivos, informações de identificação pessoal, propriedade intelectual (IP), registros financeiros e outros dados confidenciais são identificados com confiança e protegidos automaticamente contra exposição indesejada e não compatível.

Automatic user coaching and real-time data protection: While applications that are more explicitly malicious should be blocked, when it comes to access control, oftentimes the responsibility of the use of applications like ChatGPT should be given to the users. Organizations may want to consider tolerating (versus blocking) activities that make sense to a subset or to a majority of employees. At the same time, security teams have the responsibility to make employees aware of applications and activities that are deemed risky. This can be accomplished through real-time alerts and automated coaching workflows, involving the user in the access decisions after acknowledging the risk. Netskope Data Loss Prevention (DLP) offers several enforcement options to stop and limit the upload and posting of highly sensitive data through generative AI apps. This real-time enforcement applies to every user connection, ensuring data is safe anytime, anywhere.

 

What are precautions and key security recommendations around the use of generative AI applications?

Using AI models like ChatGPT in a business setting offers significant advantages in terms of productivity, efficiency, and innovation. However, ensuring data privacy and security is crucial when utilizing such AI models. Netskope has defined enhanced best practices for security teams and employees to protect their company’s data: Local Deployment, Data Anonymization, Data Encryption, Strict Access Control. Read more in our Netskope for ChatGPT and Generative AI Data Protection Solution Brief.

Netskope is a market leader in cloud security and data protection offering the broadest visibility and the finest control over thousands of new SaaS applications like ChatGPT. Learn how Netskope can help safely enable generative AI apps at your organization. Get started today!

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