Lasciate che i vostri collaboratori usino l'IA. Con NativeAI Guard come rete di sicurezza per i dati sensibili.

Completiamo Purview. Purview protegge i canali strutturati per cui è stato costruito: posta, endpoint, SharePoint. Dispone di una DLP per la shadow AI, ma solo in Edge for Business, con addebito a consumo e guidata da regole statiche. L'argomento onesto per un secondo livello non è che Purview sia debole, ma che regole statiche ed etichette di classificazione non intercettano contenuti la cui sensibilità sta nel significato, e che la superficie IA va ben oltre il perimetro Microsoft. Un responsabile della sicurezza informatica di una banca svizzera ha riassunto il conto senza giri di parole: le regole statiche intercettano la grande maggioranza, chiudere il resto dentro Purview costa un importo a sei cifre in consulenza, e comprare quel livello costa meno che costruirlo. NativeAI Guard offre sovranità digitale. Un'opzione per non creare un'ulteriore dipendenza da un'azienda statunitense.

Oggi: Chrome ed Edge tramite le estensioni per browser, che coprono tutti gli strumenti di IA basati sul browser, i servizi di traduzione e le webmail che i vostri collaboratori potrebbero usare. Un proxy API pronto all'uso per i sistemi interni vi dà la possibilità di proteggere tutte le applicazioni IA sviluppate internamente. In sviluppo attivo: un agente endpoint di sistema per le applicazioni desktop e le CLI come Claude Code. In roadmap: macOS, Firefox e Safari. L'ordine di questa roadmap non è fissato in anticipo: segue ciò di cui hanno davvero bisogno le organizzazioni che lavorano con noi, e più di una voce è lì perché l'ha chiesta un cliente.

L'elaborazione transitoria è la nostra modalità standard. Il prompt viene ispezionato in memoria volatile sui nostri server in Svizzera e scartato subito dopo, e nulla del suo contenuto viene scritto su disco. Ciò che resta per impostazione predefinita è il record di audit: chi ha inviato qualcosa, quando, verso quale modello e che cosa ne ha fatto NativeAI Guard. Conservare il contenuto stesso del prompt è un'opzione che offriamo, perché alcuni nostri clienti ne hanno bisogno. Le banche in particolare hanno obblighi di conservazione per cui il contenuto di una comunicazione deve restare riproducibile, non solo il fatto che sia avvenuta. Dove ciò si applica, la conservazione dei prompt viene attivata deliberatamente.

Nessun dato operativo. Prompt, metadati, decisioni e log di utilizzo generati dal vostro uso della piattaforma non vengono mai usati per addestrare, ottimizzare o validare modelli di apprendimento automatico, e questo è scritto nell'accordo sul trattamento dei dati e non solo in una dichiarazione di principio. I nostri modelli di classificazione sono pre-addestrati su corpora sintetici e pubblici. L'unica eccezione è esplicita e basata sul consenso: se scegliete di fornire in fase di onboarding un set di dati di calibrazione anonimizzato per tarare il rilevamento sui vostri documenti, tale uso è nominato nel contratto e avviene solo perché lo avete chiesto.

Entrambe le cose, e c'è una terza risposta che spesso è la migliore: l'anonimizzazione. Invece di fermare la richiesta, NativeAI Guard può sostituire gli elementi sensibili (nomi, numeri cliente, identificativi dei pazienti, riferimenti contrattuali) prima che il prompt raggiunga il modello. Il collaboratore ottiene comunque una risposta utile e continua a lavorare senza interruzioni, mentre la perdita di dati sensibili viene impedita. Per gran parte dei casi quotidiani questa è la soluzione migliore, perché un blocco rigido trasforma il team di sicurezza in un ostacolo. Per questo, dove il tipo di dati lo consente, lavoriamo con l'anonimizzazione invece che con i blocchi. Il blocco rigido resta riservato alle categorie in cui nessuna eccezione deve essere accettata. Ogni blocco viene registrato insieme alla violazione della policy, e queste voci sono visibili nell'audit log, cosa che diversi assicuratori hanno richiesto esplicitamente.

Per ogni dominio è possibile definire una regola propria; una regola standard si applica automaticamente a tutti i domini finché non la adattate in modo mirato. Ogni regola funziona in una modalità propria: anonimizzazione, applicazione della policy, consenti o blocca, così la stessa installazione può essere severa in un punto e leggera in un altro. Le nuove regole le scrivete in linguaggio semplice tramite un campo di testo, e le regole esistenti le adattate allo stesso modo. I gruppi di utenti li create e li gestite voi, così le regole possono essere applicate in modo diverso per team o reparto. La dashboard di governance dell'IA vi mostra in ogni momento quali regole sono attive e come intervengono.

I file protetti da password vengono intercettati al caricamento: alla persona viene chiesta la password, affinché il contenuto possa essere ispezionato in chiaro prima che qualcosa venga inviato. Per i documenti classificati ad esempio con Purview, blocchiamo il caricamento dei documenti contrassegnati come riservati, ma per quelli classificati come non riservati ispezioniamo il contenuto stesso, così un file a cui è stata tolta la marcatura di riservatezza prima del caricamento viene comunque ispezionato e nessun dato sensibile lascia l'azienda. I file cifrati con gestione dei diritti, in particolare Microsoft Purview Information Protection e Azure RMS, non sono ancora ispezionati. Sono nella nostra roadmap. Fino ad allora questi file non passano in silenzio: una policy può fermarli al caricamento, così un file non ispezionabile è una decisione che prendete voi e non una lacuna che scoprite in seguito.