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    Mudando a forma como a rede e a segurança trabalham juntas.

  • Nossos clientes divisa

    A Netskope atende a mais de 3.400 clientes em todo o mundo, incluindo mais de 30 das empresas da Fortune 100

  • Nossos parceiros divisa

    Fazemos parceria com líderes de segurança para ajudá-lo a proteger sua jornada para a nuvem.

Líder em SSE. Agora é líder em SASE de fornecedor único.

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    O Netskope One SASE oferece uma solução SASE nativa da nuvem, totalmente convergente e de fornecedor único.

A plataforma do futuro é a Netskope

O Security Service Edge (SSE), o Cloud Access Security Broker (CASB), o Cloud Firewall, o Next Generation Secure Web Gateway (SWG) e o Private Access for ZTNA foram integrados nativamente em uma única solução para ajudar todas as empresas em sua jornada para a arquitetura Secure Access Service Edge (SASE).

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Next Gen SASE Branch é híbrida — conectada, segura e automatizada

Netskope Next Gen SASE Branch converge o Context-Aware SASE Fabric, Zero-Trust Hybrid Security e SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator em uma oferta de nuvem unificada, inaugurando uma experiência de filial totalmente modernizada para empresas sem fronteiras.

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Permita com segurança o uso de aplicativos generativos de IA com controle de acesso a aplicativos, treinamento de usuários em tempo real e a melhor proteção de dados da categoria.

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  • Treinamento e credenciamentos divisa

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O que é IA generativa?

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A IA generativa é uma tecnologia inovadora que está remodelando as indústrias e impulsionando a inovação. Aqui você encontrará uma visão geral abrangente da IA generativa, aprenderá como ela funciona, explorará exemplos do mundo real, se aprofundará nos riscos corporativos potenciais associados ao aproveitamento de aplicativos de IA generativa, como ChatGPT e BARD, e descobrirá como a Netskope pode permitir o uso com segurança em sua organização.
Ative com segurança o ChatGPT e a IA generativa
5 min. de leitura

Como funciona a IA generativa? link link

A IA generativa é um ramo da inteligência artificial que capacita os computadores a criar conteúdo original e realista, como imagens, texto, música e muito mais. Essa tecnologia gera novos resultados aproveitando o poder dos modelos de aprendizado de máquina, como Redes Adversariais Generativas (GANs) e Autoencoders Variacionais (VAEs).

Os modelos generativos de IA aprendem com extensos conjuntos de dados durante uma fase de treinamento, capturando padrões e estruturas presentes nos dados. Por exemplo, os GANs consistem em um gerador e um discriminador. O gerador produz conteúdo semelhante aos dados de treinamento, enquanto o discriminador distingue entre conteúdo real e gerado. Por meio de um processo iterativo, o gerador melhora sua produção enganando o discriminador, resultando na criação de conteúdo gerado cada vez mais autêntico e de alta qualidade.

 

Quais são os exemplos de IA generativa? link link

A IA generativa mostra sua versatilidade em vários casos de uso. Aqui estão alguns exemplos convincentes:

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.

Síntese de imagens: modelos generativos podem gerar imagens realistas, revolucionando campos como arte, design e publicidade.

Composição Musical: Aproveitando modelos generativos, músicos e compositores podem explorar novas melodias, harmonias e até mesmo compor peças musicais completas.

 

Quais são os riscos corporativos potenciais de aproveitar o ChatGPT e a IA generativa? link link

Embora as vantagens de aproveitar o ChatGPT e a IA generativa sejam substanciais, é essencial estar ciente dos potenciais riscos corporativos, incluindo:

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.

Conteúdo Inapropriado: Modelos generativos de IA não monitorados podem produzir conteúdo que pode ser ofensivo, tendencioso ou inadequado, o que pode prejudicar a reputação de uma empresa.

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
Webinar: ChatGPT: fortalecendo a segurança de dados no AI App-ocalypse


 

Como sua empresa pode habilitar a IA generativa com segurança? link link

Na Netskope, acreditamos na implementação segura e responsável de IA generativa. Veja como ajudamos a organização a habilitar aplicativos como o ChatGPT com segurança:

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.

Treinamento automático do usuário e proteção de dados em tempo real: embora os aplicativos mais explicitamente maliciosos devam ser bloqueados, quando se trata de controle de acesso, muitas vezes a responsabilidade pelo uso de aplicativos como o ChatGPT deve ser atribuída aos usuários. As organizações podem considerar tolerar (em vez de bloquear) atividades que façam sentido para um subconjunto ou para a maioria dos funcionários. Ao mesmo tempo, as equipes de segurança têm a responsabilidade de conscientizar os funcionários sobre aplicações e atividades consideradas arriscadas. Isto pode ser conseguido através de alertas em tempo real e fluxos de trabalho de coaching automatizados, envolvendo o usuário nas decisões de acesso após reconhecer o risco. O Netskope Data Loss Prevention (DLP) oferece diversas opções de aplicação para interromper e limitar o upload e a publicação de dados altamente confidenciais por meio de aplicativos generativos de IA. Essa aplicação em tempo real se aplica a todas as conexões de usuário, garantindo que os dados estejam seguros a qualquer hora e em qualquer lugar.

 

Quais são as precauções e principais recomendações de segurança relacionadas ao uso de aplicativos generativos de IA? link link

O uso de modelos de IA como ChatGPT em um ambiente empresarial oferece vantagens significativas em termos de produtividade, eficiência e inovação. No entanto, garantir a privacidade e a segurança dos dados é crucial ao utilizar tais modelos de IA. A Netskope definiu práticas recomendadas aprimoradas para equipes e funcionários de segurança protegerem os dados de suas empresas: implantação local, anonimato de dados, criptografia de dados, controle de acesso rigoroso. Leia mais em nosso Resumo da solução Netskope para ChatGPT e Generative AI Data Protection.

A Netskope é líder de mercado em segurança em nuvem e proteção de dados, oferecendo a mais ampla visibilidade e o melhor controle sobre milhares de novos aplicativos SaaS, como ChatGPT. Saiba como a Netskope pode ajudar a habilitar aplicativos generativos de IA em sua organização com segurança. Comece hoje!

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Protegendo a IA generativa para leigos

Estima-se que pelo menos um em cada quatro funcionários corporativos interaja diariamente com uma ferramenta de IA generativa, a maioria sem ser vista e detectada pelos empregadores e pela equipe de segurança. Leia este e-book para saber como sua organização pode equilibrar o potencial de inovação dessas ferramentas inovadoras com práticas robustas de segurança de dados.

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