公司新闻与业务进展 - 公司于2026年3月19日宣布，其获得了亚马逊云科技（AWS）的AI安全能力认证，这证明其符合AWS的技术和质量要求，能为AWS客户提供领先的解决方案，以保护所有AI安全用例中的AI工作负载[1] - 公司首席产品官John Martin表示，该认证是对公司为保护AI工作负载所提供的解决方案广度和深度的进一步验证[4] 行业背景与市场需求 - AI的快速采用正在改变客户构建和使用应用程序的方式，但也引入了需要专业知识应对的新安全风险[2] - 根据公司2026年的云与威胁报告，近一半（47%）的生成式AI用户正在使用个人AI应用，这体现了“影子AI”等持续存在的风险[2] - AWS AI安全能力类别旨在帮助客户识别在保护AI环境方面具有深厚经验的合作伙伴，以更好地应对从影子AI到非人类流量等风险[3] 公司解决方案与平台能力 - 公司通过其行业领先的Netskope One平台帮助客户保护AI工作负载[4] - 关键AI用例包括：优化通往关键AI目的地的网络路径，利用其NewEdge AI Fast Path能力，客户可以降低延迟和成本、优化性能、增强弹性[7] - 关键AI用例包括：通过Netskope One Data Lineage提供可见性和分析，以实现AI就绪的数据安全，使团队能够跟踪和可视化整个组织内的敏感数据流动[7] - 关键AI用例包括：保护支持模型上下文协议（MCP）的AI交互，提供对MCP工具使用的完全可见性，执行最小权限访问、保护敏感数据并确保合规[7] - 关键AI用例包括：通过增强的通用零信任网络访问（UZTNA）解决方案提供AI驱动的UZTNA，提供上下文感知的设备智能能力，洞察所有连接设备，并通过自动化细粒度策略创建简化ZTNA管理[7] - 公司深厚的AWS专业知识和在AWS上无缝交付解决方案的能力，有助于组织在其AWS环境中采用、开发和部署安全措施，从而提升其整体安全态势[3] 公司市场地位与客户基础 - 公司是云和AI时代现代安全与网络领域的领导者[6] - 公司为AI生态系统（包括代理、应用程序、工具、大语言模型、人员、设备和数据）提供优化的访问和基于上下文的实时安全[6] - 数千家客户，包括超过30家《财富》100强企业，信任其Netskope One平台、零信任引擎和强大的NewEdge网络[6]

公司产品发布 - 公司于2月3日推出了新产品“Netskope One Data Lineage” [1] - 该产品是一种旨在追踪数据在静态、移动和使用过程中的来源和生命周期的新功能 [1] - 该工具已集成至Netskope One平台 [1] 产品功能与价值 - 该解决方案为企业提供可验证的审计追踪，这对于满足法规遵从性、安全调查和政策执行至关重要 [1] - 产品旨在帮助企业安全推进其人工智能创新路线图，同时通过提供数据在不同文件和格式间演变或传播的可见性来维持严格的数据治理 [2] - 该方案解决了传统数据丢失防护工具的局限性，传统工具通常无法关联跨不同用户和系统的数据活动 [2] - 产品使安全团队能够可视化敏感信息的完整流动，有助于识别内部威胁并在数据丢失事件中确定意图 [3] - 平台通过提供详尽的文档起源历史时间线，允许主动调整访问策略，确保敏感数据即使在重新格式化或提取时也能受到保护 [3] 产品状态与公司背景 - Netskope One Data Lineage目前处于预览阶段，预计将在2026年上半年实现全面上市 [3] - 公司是一家网络安全公司，为全球大型企业和中型公司提供安全、网络和分析解决方案 [4]

公司产品发布与功能 - Netskope于2026年2月3日宣布推出Netskope One Data Lineage新功能，该功能是Netskope One平台持续扩展的一部分 [1] - 新功能旨在帮助组织追踪和评估数据在任何静态、传输和使用状态下的来源，提供可见性和分析，以支持AI创新路线图，并确保为合规记录、事件调查及数据政策实施提供可验证的审计追踪 [1] - Data Lineage功能目前处于客户预览阶段，预计在2026年上半年全面上市 [4] 产品技术细节与价值主张 - Data Lineage功能基于公司卓越的数据安全控制构建，使团队能够追踪和可视化敏感数据在整个组织内的移动，涵盖来源、移动、使用和访问的各个层面，包括数据传播或演变时的可见性 [3] - 该功能支持策略控制，这些控制会随着数据在不同文档文件和格式中被提取和重新格式化而持续有效 [3] - 该功能为组织带来三大益处：1）提供从源头到目的地跨越多个用户和系统的完整数据来源上下文，支持数据外泄或不适当内部访问后的详细追溯调查，以及对敏感数据的主动保护和合规措施应用 [6]；2）通过追踪个体用户的不当数据移动和使用行为来保护内部威胁，以确定意图、快速识别新兴内部风险、调查潜在数据丢失事件并排查未经授权的数据移动 [6]；3）获取与文档和文件起源相关的广泛历史时间线，使IT和安全团队能够调整和执行数据访问策略以改善安全状况 [6] 行业背景与市场需求 - AI的采用要求对组织的数据进行安全治理并具备可验证的审计追踪，无论数据源自何处、如何移动或使用 [2] - 这一挑战的规模巨大，但传统工具（尤其是传统DLP）难以关联跨来源、用户和交互的数据活动，使得团队难以获得妥善保护数据所需的可见性 [2] - IDC安全与信任集团研究总监Jennifer Glenn指出，成功实施AI需要对其所依赖的数据建立信任，敏感和机密数据的体量随着新信息的创建、复制、共享、使用和移动而每日增长，严格的数据治理及可验证的审计追踪能确保只有正确的人和设备能访问适当信息，为AI使用提供可信的信息基础 [4] - 公司联合创始人兼首席技术官Krishna Narayanaswamy强调，随着AI代理和其他AI工具的广泛采用，组织需要了解数据在数字环境中移动的完整上下文，并能够防止未经授权的访问和使用，同时证明符合日益严格的数据保护法规 [4] 公司市场地位与活动 - Netskope是云和AI时代现代安全与网络领域的领导者，服务于安全和网络团队的需求 [1][7] - 数千家客户信任Netskope One平台，其中包括超过30%的财富100强公司，该平台及其零信任引擎和强大的NewEdge网络旨在降低风险，并提供对云、AI、SaaS、网络和私有应用程序的完全可见性和控制 [7] - 公司将于2026年3月23日至26日在旧金山举行的RSA大会上展示完整的Netskope One平台，包括新的Data Lineage功能以及近期发布的MCP安全和其他AI就绪能力 [5]