Monitore e proteja aplicações SaaS como o ChatGPT com categorização de risco avançada e controle de acesso em tempo real para gerenciar como os funcionários acessam aplicações generativas de IA.
O Netskope DLP identifica fluxos de dados confidenciais com o mais alto nível de precisão, evitando qualquer exposição insegura em aplicações SaaS como ChatGPT, bem como em instâncias pessoais. O coaching em tempo real orienta os usuários a adotar práticas de negócios seguras ao interagir com dados confidenciais. Com o Netskope DLP, as organizações podem:
A Netskope fornece ferramentas automatizadas para que as equipes de segurança monitorem continuamente quais aplicativos (como ChatGPT) os usuários corporativos tentam acessar, como, quando, de onde, com que frequência, etc.
Com a prevenção de perda de dados (DLP)da Netskope, alimentada por 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 .
A Netskope detecta e protege dados confidenciais em movimento, em repouso e em uso e por meio de todas as conexões de usuário possíveis, no escritório, no datacenter, em casa e na estrada.
O Netskope DLP oferece várias opções de imposição para interromper e limitar o upload e a postagem de dados altamente confidenciais por meio do ChatGPT. Essa imposição em tempo real se aplica a todas as conexões do usuário, garantindo a proteção de dados no ambiente de trabalho híbrido moderno em que os usuários corporativos se conectam do escritório, de casa e durante viagens.
A Netskope fornece ferramentas automatizadas para que as equipes de segurança monitorem continuamente quais aplicativos (como ChatGPT) os usuários corporativos tentam acessar, como, quando, de onde, com que frequência, etc.
Com a prevenção de perda de dados (DLP)da Netskope, alimentada por 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 .
A Netskope detecta e protege dados confidenciais em movimento, em repouso e em uso e por meio de todas as conexões de usuário possíveis, no escritório, no datacenter, em casa e na estrada.
O Netskope DLP oferece várias opções de imposição para interromper e limitar o upload e a postagem de dados altamente confidenciais por meio do ChatGPT. Essa imposição em tempo real se aplica a todas as conexões do usuário, garantindo a proteção de dados no ambiente de trabalho híbrido moderno em que os usuários corporativos se conectam do escritório, de casa e durante viagens.
Sempre que possível, implante modelos de IA localmente nas máquinas de sua empresa. Isso elimina a necessidade de saída de dados da rede da sua empresa, reduzindo o risco de vazamento de dados.
Instrua os usuários corporativos a passar algum tempo anonimizando ou pseudonimizando dados confidenciais antes de utilizá-los em modelos de IA. Isso envolve a substituição de dados identificáveis por identificadores artificiais. Mesmo que vazassem, os dados seriam inúteis sem os identificadores originais.
Sempre que possível, implemente criptografia em repouso e em trânsito para os dados corporativos mais confidenciais. Isso garante que, mesmo que os dados sejam expostos, eles permaneçam ilegíveis sem uma chave de descriptografia.
Utilize mecanismos robustos de controle de acesso a recursos corporativos e repositórios de dados para restringir a interação com modelos de IA e os dados associados.
Mantenha registros de auditoria detalhados de todas as atividades relacionadas ao tratamento de dados e operações de modelo de IA. Esses logs auxiliam na identificação de atividades suspeitas e servem como referência para futuras investigações.
Treine todos os funcionários para aderir ao princípio de usar a quantidade mínima de dados necessária para o funcionamento eficaz do modelo de IA. Ao limitar a exposição de dados, o impacto potencial de uma violação pode ser reduzido.
Sempre que possível, implante modelos de IA localmente nas máquinas de sua empresa. Isso elimina a necessidade de saída de dados da rede da sua empresa, reduzindo o risco de vazamento de dados.
Instrua os usuários corporativos a passar algum tempo anonimizando ou pseudonimizando dados confidenciais antes de utilizá-los em modelos de IA. Isso envolve a substituição de dados identificáveis por identificadores artificiais. Mesmo que vazassem, os dados seriam inúteis sem os identificadores originais.
Sempre que possível, implemente criptografia em repouso e em trânsito para os dados corporativos mais confidenciais. Isso garante que, mesmo que os dados sejam expostos, eles permaneçam ilegíveis sem uma chave de descriptografia.
Utilize mecanismos robustos de controle de acesso a recursos corporativos e repositórios de dados para restringir a interação com modelos de IA e os dados associados.
Mantenha registros de auditoria detalhados de todas as atividades relacionadas ao tratamento de dados e operações de modelo de IA. Esses logs auxiliam na identificação de atividades suspeitas e servem como referência para futuras investigações.
Treine todos os funcionários para aderir ao princípio de usar a quantidade mínima de dados necessária para o funcionamento eficaz do modelo de IA. Ao limitar a exposição de dados, o impacto potencial de uma violação pode ser reduzido.