Según los observadores del sector, se espera que las mejoras de seguridad GenAI y SaaS de Netskope en su plataforma Netskope One Secure Access Security Edge (SASE) ayuden al departamento de TI a reducir las fugas de datos genAI y a categorizar mejor las aplicaciones SaaS. Las funciones pueden ayudar a proteger el uso de aplicaciones de IA generativa y proporcionar información sobre riesgos específicos, afirma el proveedor. Con sus capacidades de prevención de pérdida de datos (DLP), Netskope One también puede identificar nuevos riesgos, reducir las brechas de seguridad, bajar los costos, abordar la complejidad y fortalecer la protección. "Netskope One es la primera plataforma convergente que utiliza IA para seguir el ritmo rápido de la adopción de aplicaciones SaaS y genAI, categorizando nuevas aplicaciones y sus riesgos más rápido, de manera más granular y precisa que cualquier otra solución en el mercado", dijo el director de productos de Netskope, John Martin, en un comunicado. La integración de algoritmos genAI en el módulo CASB (Cloud Access Security Broker) permite la evaluación automática de riesgos de nuevas aplicaciones SaaS y aplicaciones previamente desconocidas, etc.

Christopher Rodríguez, director de investigación de seguridad y confianza en IDC, afirmó que las capacidades de Netskope One pueden ayudar a las organizaciones que trabajan con GenAI y aplicaciones SaaS a proteger mejor sus entornos y diseñar políticas. “Los controles que Netskope agrega pueden ayudar a proteger la forma en que las organizaciones usan las aplicaciones GenAI. Este es un esfuerzo importante en la industria de la seguridad actual”, afirmó Rodríguez. GenAI de Netskope también se utiliza para mejorar las capacidades de seguridad SaaS de la plataforma, incluida la prevención de fugas de datos en aplicaciones GenAI. También se utiliza para analizar mejor las aplicaciones SaaS de todo tipo. “La solución de Netskope aprovecha GenAI para perfilar y categorizar las aplicaciones SaaS, lo que es un primer paso importante para la seguridad SaaS”.

Ordenar aplicaciones

Según el Informe sobre la nube y las amenazas de 2024 de Netskope, los empleados de las empresas interactúan con una media de 11 a 33 aplicaciones en la nube al mes. El informe también señala que el uso de aplicaciones GenAI ha aumentado un 400% año tras año en las empresas. Rodríguez, de IDC, explica que sin una línea de base clara de aplicaciones buenas y malas conocidas, no es posible crear políticas y controles eficaces para las aplicaciones SaaS. Otra parte de la propuesta de valor de Netskope One es el uso de grandes modelos de lenguaje (LLM) para que la información sea más accesible para los operadores humanos. “Los profesionales de la seguridad pueden ejecutar consultas en lenguaje natural para comprender mejor el riesgo de seguridad de una aplicación nueva o específica. Esto es extremadamente útil para eliminar el riesgo de error humano”, afirma Rodríguez. “A pesar del revuelo en torno a la IA y los análisis de seguridad avanzados, los profesionales de la seguridad (los humanos) siguen siendo la mejor defensa contra los desafíos de seguridad complejos y las situaciones de alta incertidumbre. Sin embargo, necesitan mejores herramientas para ser más eficaces y eficientes, lo que creo que es el núcleo del anuncio de SaaS de seguridad GenAI de Netskope”.

Las mejoras en la plataforma de seguridad y red convergente Netskope On como servicio incluyen:

- Un CASB impulsado por genAI: el broker realiza una evaluación de riesgos automática y una categorización de riesgos a pedido para nuevas aplicaciones SaaS identificadas por los equipos de seguridad, así como un análisis de riesgos de aplicaciones SaaS basado en LLM, disponible a través de consultas en lenguaje natural.

- DLP contextual: la prevención de pérdida de datos cubre más de 1.800 tipos de archivos diferentes, utilizando más de 3.000 identificadores de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural (NLP) basado en IA, redes neuronales convolucionales y ML entrenable para la clasificación de datos.

- Una plataforma automatizada: proporciona un panel unificado con visibilidad de usuarios y privilegios, priorización de alertas impulsada por ML mediante correlación de riesgos y un marco de políticas unificado.