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Netskope annonce son intégration à ChatGPT Enterprise d’OpenAI, pour renforcer la gouvernance et la conformité des données


Rédigé par Communiqué de Netskope le 19 Juillet 2024

Le leader sur le marché du SASE étend la gestion des risques à l’API de conformité de ChatGPT Enterprise d’OpenAI, avec des contrôles d’API avancés qui aident les entreprises clientes à gérer les données sensibles et la conformité aux règlementations en vigueur. 



Netskope, un leader sur le marché du SASE (Secure Access Service Edge), annonce son intégration à l’API Compliance de ChatGPT Enterprise, dans le but de fournir aux utilisateurs d’applications d’IA générative des contrôles pilotés par API qui renforcent la sécurité et la conformité. Avec cette intégration à ChatGPT Enterprise, la plateforme Netskope One offre aux organisations des fonctions de sécurité enrichies qui incluent la visibilité sur les applications, la mise en œuvre de règles robustes, la sécurité avancée des données et la gestion complète de la posture de sécurité.

Selon une étude récemment publiée par Netskope, l’utilisation d’applications d’intelligence artificielle générative a plus que triplé en un an, amenant les entreprises à réévaluer leur stratégie de protection des données face à la prolifération de l’adoption de l’IA. Alors que l’utilisation moyenne de l’IA générative par utilisateur a également doublé, le respect des normes de conformité, la réduction des violations des politiques de données et l’assistance à l’utilisation sécurisée d’applications d’IA générative telles que ChatGPT Enterprise, jouent un rôle de plus en plus important.

La protection de l’API CASB de Netskope utilise les API disponibles auprès d’éditeurs de premier plan tels que Box, Google Workspace ou Microsoft 365, pour assurer la visibilité sur les paramètres et les données résidant dans le service cloud, en appliquant des politiques puissantes de contrôle d’accès et de protection des données. L’intégration proposée par Netskope contribue au maintien de la conformité, à la sécurité et à la protection des données professionnelles utilisées par ChatGPT Enterprise.

« En intégrant la plateforme Netskope One aux fonctionnalités avancées de l’application ChatGPT Enterprise d’OpenAI, Netskope se positionne plus que jamais comme un leader dans l’offre de solutions de sécurité complètes destinées aux organisations qui adoptent des outils d’IA générative, explique Andy Horwitz, Senior vice president, Global Partner Ecosystem, Netskope. Cette intégration confirme notre engagement à fournir aux entreprises les outils dont elles ont besoin pour gérer leurs données sensibles et en assurer la conformité alors que l’adoption de l’IA continue de s’accélérer. »

L’intégration de Netskope à ChatGPT Enterprise permet aux clients des deux entreprises de gagner en efficacité à trois niveaux :

Respect des normes de conformité : avec plus de 50 modèles de conformité et plus de 3 000 identifiants de données, les entreprises peuvent à présent appliquer les règles de prévention des pertes de données (DLP — Data Loss Prevention) et de conformité relatives aux données sensibles afin de respecter des règlementations telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe, l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ou le Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) aux États-Unis ;
Détection et protection des données sensibles avancées : les fonctionnalités de visibilité et de contrôle hors bande permettent de protéger les informations sensibles telles que les données à caractère personnel ou la propriété intellectuelle (IP). De plus, l’analyse continue des données facilite l’identification des fuites de données sensibles et l’application des mesures appropriées pratiquement en temps réel ; pour leur part, les utilisateurs peuvent s’appuyer sur des techniques précises et sophistiquées de prévention des pertes de données, notamment le machine learning (ML) et la reconnaissance optique des caractères (OCR), pour trouver des informations sensibles qu’il est typiquement difficile d’identifier ;
Protection contre les menaces : des modèles avancés de détection des malwares par le machine learning complètent les techniques plus traditionnelles à base de signatures, d’heuristique et de sandboxing, ce qui permet de neutraliser davantage de risques en identifiant les menaces potentielles presqu’en temps réel.




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