A Netskope anunciou uma integração com a API ChatGPT Enterprise Compliance para reforçar a segurança e a conformidade de organizações que usam a inteligência artificial generativa (GenAI) da OpenIA. A plataforma Netskope One fornece às organizações recursos de segurança aprimorados para adoção de APIs no ChatGPT, incluindo visibilidade de aplicações, aplicação robusta de políticas, segurança avançada de dados e gerenciamento abrangente de postura de segurança.
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A Netskope informou recentemente que o uso de aplicações de GenAI entre os usuários mais do que triplicou desde o ano passado, o que levou as organizações a reavaliarem suas estratégias de proteção de dados em meio à proliferação da adoção de IA. Embora a atividade média por usuário GenAI também tenha duplicado, manter os padrões de conformidade, mitigar violações de políticas de dados e ajudar a apoiar o uso seguro de aplicações de GenAI, como o ChatGPT Enterprise, é cada vez mais crítico.
A proteção CASB API da Netskope aproveita APIs disponíveis dos principais fornecedores, como Box, Google Workspace e Microsoft 365, para fornecer visibilidade das configurações e dos dados residentes no serviço de nuvem, aplicando políticas robustas para controlar o acesso e proteger os dados nele contidos. A integração com a Netskope foi projetada para ajudar os dados corporativos no ChatGPT Enterprise a permanecerem compatíveis, seguros e protegidos.
A integração da Netskope com ChatGPT Enterprise permite agora que clientes em comum possam atuar de forma mais eficaz:
● Adesão aos padrões de conformidade: com mais de 50 modelos de conformidade e mais de 3.000 identificadores de dados, as organizações agora podem ajudar a aplicar políticas de prevenção contra perda de dados (DLP) e de conformidade em relação a dados confidenciais para apoiar o cumprimento de regulamentações de conformidade como LGPD, GDPR, HIPAA, GLBA e muito mais.
● Detecção avançada e proteção de dados confidenciais: com visibilidade e controle fora de banda, ajuda a proteger informações confidenciais, como identificação pessoal (PII) e propriedade intelectual (IP). Além disso, a varredura contínua de dados identifica e toma medidas sobre o vazamento de dados confidenciais quase que em tempo real, e os usuários podem aproveitar técnicas DLP sofisticadas e precisas, incluindo aprendizado de máquina (ML) e reconhecimento óptico de caracteres (OCR), para localizar informações confidenciais que são normalmente difíceis de identificar.
● Proteção contra ameaças: modelos avançados de aprendizado de máquina (ML) para detecção de malware complementam assinaturas mais tradicionais, métodos heurísticos e técnicas de sandbox, corrigindo ainda mais os riscos ao identificar ameaças potenciais quase em tempo real.
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