企業におけるAIの急速な台頭により、パブリックなGenAIアプリ、組み込みAI機能、プライベートモデル、AIエージェントなど、さまざまなユーザーやビジネスオペレーションで相互作用する複雑なエコシステムが生まれました。Netskope One は、業界をリードする SSE 機能により、この進化するランドスケープを自信を持って保護し、幅広いAI使用ケースで必要な可視性、制御、AI対応を提供します。
高度なディスカバリー、分類、ラベリングにより、組織はLLM、アプリケーション、またはAIエージェントと相互作用する可能性のあるデータを特定して管理し、安全で責任あるAIの使用と開発の基盤を構築できます。
セキュリティチームは、従業員の活動を監視し、個人および企業のインスタンスを追跡し、管理された環境と管理されていない環境全体で保存および移動中のデータを理解できます。
単純な許可またはブロック制御を超えて、ユーザーの行動とデータの機密性に基づいてきめ細かなポリシーを適用します。また、AIアプリケーション内でのアップロード、ダウンロード、コピー、印刷などの特定のアクションを制御して、リスクを軽減することもできます。「シャドーAI」の採用を管理および防止するには、Microsoft CopilotやChatGPTのエンタープライズバージョンなどの承認されたツールにユーザーを誘導します。
Netskope Oneを使用すると、アプリ内でのデータの共有方法を監視および制御したり、高度なデータ損失防止 (DLP) ポリシーを適用して機密情報を保護したり、インラインおよび API ベースの保護を使用して脅威をリアルタイムで検出およびブロックしたりできます。ガバナンスと業界規制へのコンプライアンスを徹底すると同時に、ジェネレーティブ AI ツールを従業員全体で安全に使用できるようにします。
Netskope Oneは、AIジャーニーのすべての段階を保護するためのプラットフォーム全体でさまざまな機能を提供し、AIアクティビティの詳細な可視性を提供し、詳細なデータ保護ポリシーを適用し、パブリックGenAIツール、組み込みAI機能、およびプライベートAIデプロイメント全体のリスクを軽減します。
Netskope Cloud Confidence Index(CCI)は、370を超えるgenAIアプリと82,000 +SaaSアプリケーションをカバーしており、組織がデータの使用、サードパーティ共有、モデルトレーニングの動作など、AI関連のリスクを積極的に理解するのに役立ちます。Netskope One CASBを活用して、新しいSaaSアプリケーションのgenAIを活用したリスク分類を実現します。
リアルタイムのユーザーコーチングを実装して、安全なデータの取り扱い方法についてユーザーを指導および教育したり、企業認可GenAIアプリケーションにリダイレクトしたりします。
同じ SaaS アプリケーションの異なるインスタンス (個人用インスタンスと企業インスタンスなど) を区別します。組織は、アクセスされる特定のインスタンスに基づいて異なるポリシーを実装できます。たとえば、企業インスタンスへのフルアクセスを許可し、個人インスタンスを制限します。
ユーザーとエンティティの行動分析(UEBA)を活用した継続的な動作監視により、AIツールの異常や誤用を検出します。
ユーザー、デバイス、リスク、AIアプリの動作に基づいて、継続的で適応性のあるアクセス制御を適用し、AIの使用がゼロトラストの原則と一致するようにします。
Netskope Cloud Confidence Index(CCI)は、370を超えるgenAIアプリと82,000 +SaaSアプリケーションをカバーしており、組織がデータの使用、サードパーティ共有、モデルトレーニングの動作など、AI関連のリスクを積極的に理解するのに役立ちます。Netskope One CASBを活用して、新しいSaaSアプリケーションのgenAIを活用したリスク分類を実現します。
リアルタイムのユーザーコーチングを実装して、安全なデータの取り扱い方法についてユーザーを指導および教育したり、企業認可GenAIアプリケーションにリダイレクトしたりします。
同じ SaaS アプリケーションの異なるインスタンス (個人用インスタンスと企業インスタンスなど) を区別します。組織は、アクセスされる特定のインスタンスに基づいて異なるポリシーを実装できます。たとえば、企業インスタンスへのフルアクセスを許可し、個人インスタンスを制限します。
ユーザーとエンティティの行動分析(UEBA)を活用した継続的な動作監視により、AIツールの異常や誤用を検出します。
ユーザー、デバイス、リスク、AIアプリの動作に基づいて、継続的で適応性のあるアクセス制御を適用し、AIの使用がゼロトラストの原則と一致するようにします。
組織が GenAI の採用を急ぐにつれて、リスクも同じように急速に進化しています。モデレーターのMike Matchett氏、NetskopeのNeil Thacker氏、AWSのVinit Anshuman氏が、データの露出、バイアス、シャドーAIの脅威を軽減するために必要なガバナンスフレームワーク、セキュリティ制御、ベストプラクティスを分析します。