Con Netskope One puede aumentar de forma segura la creatividad, la productividad y el ahorro de costes sin ninguno de los riesgos asociados a la transmisión de datos estructurados y no estructurados a través de aplicaciones habilitadas para IA. Otros proveedores de seguridad carecen de controles para bloquear las cargas y permitir el uso seguro de todas las instancias, incluidas las personales y empresariales. Pero Netskope One sí puede. Así que adelante, libera el poder de la IA y transforma tu negocio.
Netskope DLP identifica flujos de datos confidenciales con el más alto nivel de precisión, evitando cualquier exposición insegura en aplicaciones SaaS como ChatGPT, así como en instancias personales. El entrenamiento en tiempo real guía a los usuarios para que adopten prácticas comerciales seguras al interactuar con datos confidenciales. Con Netskope DLP, las organizaciones pueden:
El Laboratorio Práctico de Netskope SkopeAI para GenAI le ofrece una oportunidad única de aprender a detectar el nuevo uso de aplicaciones GenAI como ChatGPT, evitar la exposición accidental o intencionada de datos sensibles y mejorar aún más su postura de seguridad utilizando la Plataforma Netskope One.
Netskope proporciona herramientas automatizadas para que los equipos de seguridad monitoreen continuamente a qué aplicaciones (como ChatGPT) intentan acceder los usuarios corporativos, cómo, cuándo, desde dónde, con qué frecuencia, etc.
Con la prevención de pérdida de datos (DLP)de Netskope, con tecnología de modelos ML e IA, miles de tipos de archivos, información de identificación personal, propiedad intelectual (IP), registros financieros y otros datos confidenciales se identifican con confianza y se protegen automáticamente de exposiciones no deseadas y fuera de cumplimiento.
Netskope detecta y protege los datos confidenciales en movimiento, en reposo y en uso y a través de todas las conexiones de usuario posibles, en la oficina, en el centro de datos, en el hogar y en movimiento.
Netskope DLP ofrece varias opciones de cumplimiento para detener y limitar la carga y publicación de datos altamente confidenciales a través de ChatGPT. Esta aplicación en tiempo real se aplica a cada conexión de usuario, lo que garantiza la protección de datos en el entorno de trabajo híbrido moderno donde los usuarios corporativos se conectan desde la oficina, el hogar y mientras están de viaje.
Netskope proporciona herramientas automatizadas para que los equipos de seguridad monitoreen continuamente a qué aplicaciones (como ChatGPT) intentan acceder los usuarios corporativos, cómo, cuándo, desde dónde, con qué frecuencia, etc.
Con la prevención de pérdida de datos (DLP)de Netskope, con tecnología de modelos ML e IA, miles de tipos de archivos, información de identificación personal, propiedad intelectual (IP), registros financieros y otros datos confidenciales se identifican con confianza y se protegen automáticamente de exposiciones no deseadas y fuera de cumplimiento.
Netskope detecta y protege los datos confidenciales en movimiento, en reposo y en uso y a través de todas las conexiones de usuario posibles, en la oficina, en el centro de datos, en el hogar y en movimiento.
Netskope DLP ofrece varias opciones de cumplimiento para detener y limitar la carga y publicación de datos altamente confidenciales a través de ChatGPT. Esta aplicación en tiempo real se aplica a cada conexión de usuario, lo que garantiza la protección de datos en el entorno de trabajo híbrido moderno donde los usuarios corporativos se conectan desde la oficina, el hogar y mientras están de viaje.
Siempre que sea posible, implemente modelos de IA localmente en los equipos de su empresa. Esto elimina la necesidad de que los datos salgan de la red de su empresa, lo que reduce el riesgo de fuga de datos.
Indique a los usuarios corporativos que dediquen algún tiempo a anonimizar o seudonimizar datos confidenciales antes de utilizarlos en modelos de IA. Esto implica reemplazar datos identificables con identificadores artificiales. Incluso si se filtran, los datos serían inútiles sin los identificadores originales.
Siempre que sea posible, implemente el cifrado tanto en reposo como en tránsito para los datos corporativos más confidenciales. Esto garantiza que, incluso si los datos están expuestos, seguirán siendo ilegibles sin una clave de descifrado.
Utilice mecanismos sólidos de control de acceso a los recursos corporativos y repositorios de datos para restringir la interacción con los modelos de IA y los datos asociados.
Mantenga registros de auditoría detallados de todas las actividades relacionadas con el manejo de datos y las operaciones del modelo de IA. Estos registros ayudan a identificar actividades sospechosas y sirven como referencia para futuras investigaciones.
Capacite a todos los empleados para que se adhieran al principio de utilizar la cantidad mínima de datos necesarios para el funcionamiento efectivo del modelo de IA. Al limitar la exposición de datos, se puede reducir el impacto potencial de una violación.
Siempre que sea posible, implemente modelos de IA localmente en los equipos de su empresa. Esto elimina la necesidad de que los datos salgan de la red de su empresa, lo que reduce el riesgo de fuga de datos.
Indique a los usuarios corporativos que dediquen algún tiempo a anonimizar o seudonimizar datos confidenciales antes de utilizarlos en modelos de IA. Esto implica reemplazar datos identificables con identificadores artificiales. Incluso si se filtran, los datos serían inútiles sin los identificadores originales.
Siempre que sea posible, implemente el cifrado tanto en reposo como en tránsito para los datos corporativos más confidenciales. Esto garantiza que, incluso si los datos están expuestos, seguirán siendo ilegibles sin una clave de descifrado.
Utilice mecanismos sólidos de control de acceso a los recursos corporativos y repositorios de datos para restringir la interacción con los modelos de IA y los datos asociados.
Mantenga registros de auditoría detallados de todas las actividades relacionadas con el manejo de datos y las operaciones del modelo de IA. Estos registros ayudan a identificar actividades sospechosas y sirven como referencia para futuras investigaciones.
Capacite a todos los empleados para que se adhieran al principio de utilizar la cantidad mínima de datos necesarios para el funcionamiento efectivo del modelo de IA. Al limitar la exposición de datos, se puede reducir el impacto potencial de una violación.
Se estima que al menos uno de cada cuatro empleados corporativos interactúa con una herramienta de IA generativa a diario, en su mayoría sin ser visto ni detectado por los empleadores y el personal de seguridad. Lea este ebook para saber cómo su Organización puede equilibrar el potencial innovador de estas herramientas innovadoras con unas sólidas prácticas de seguridad de Datos.