Faire progresser la classification des données sensibles à l'ère de l'IA

Méthodes traditionnelles et leurs limites

La détection et la classification des données sensibles sont depuis longtemps les pierres angulaires des solutions de sécurité des données efficaces. Ce processus identifie et catégorise automatiquement les informations sensibles à travers l’ensemble du paysage numérique d’une organisation, permettant ainsi aux entreprises de protéger ce qui compte le plus. Cependant, les méthodes traditionnelles — reposant sur des algorithmes de détection statiques tels que les identifiants de données basés sur des expressions régulières — sont souvent insuffisantes, entraînant des imprécisions, des résultats dénués de contexte et un grand nombre de faux positifs. Ces faux positifs perturbent les opérations commerciales et submergent les équipes de réponse aux incidents, les obligeant à différencier manuellement les véritables violations de politique des activités bénignes.

D'autres méthodes plus précises, comme l'Exact Data Matching (EDM), sont trop gourmandes en ressources, nécessitant beaucoup de temps et de puissance de calcul pour créer des empreintes de bases de données et de gros fichiers. Par conséquent, elles sont souvent évitées, notamment pour la découverte de données sur les endpoints.

Les solutions de protection des données héritées, telles que la prévention traditionnelle de la perte de données (DLP) et la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) de première génération, manquent de l'adaptabilité nécessaire pour évaluer avec précision la sensibilité des données dans leur contexte. Les analystes humains peuvent naturellement interpréter les données avec une grande précision en tenant compte de l'ensemble du contexte—ce que les systèmes statiques et basés sur des règles ont du mal à réaliser. En conséquence, ces méthodes traditionnelles nécessitent un ajustement manuel continu et sont souvent trop rigides pour suivre le rythme de l'évolution dynamique des données et des pratiques de collaboration modernes.

Une nouvelle ère : tirer parti de l'IA et des LLM pour la classification des données

Place à l’IA et aux grands modèles de langage (LLM). Ces technologies avancées permettent un saut quantique dans la détection et la classification des données sensibles. Si les premières inquiétudes concernant la confidentialité des données et l’utilisation des modèles d’IA étaient justifiées, les innovations en matière d’IA sécurisée et privée ont dissipé ces craintes.

Cyera améliore la classification des données

Cyera exploite des méthodes traditionnelles de détection des données pour une reconnaissance rapide et facile des données sensibles, en utilisant des identifiants de données courants, des expressions naturelles et des informations contextuelles riches autour des données et des fichiers. Mais cela ne s’arrête pas là. Cyera complète ces méthodes traditionnelles par une IA avancée centrée sur les données et des LLM pour offrir une solution de classification des données robuste, précise et sensible au contexte. Cyera prend en charge les données structurées, non structurées et semi-structurées.

Voici comment fonctionne l'approche de Cyera :

1. Analyse et échantillonnage des données
   Cyera analyse les données stockées dans une large gamme d'environnements cloud et sur site. Pour les données structurées, Cyera clone localement un instantané de la base de données. Pour les données non structurées, Cyera regroupe les fichiers similaires grâce au Machine Learning (ML) et utilise de petits échantillons du groupe pour obtenir un ensemble de données pertinent et diversifié, qui reflète fidèlement l'environnement du client tout en maximisant la rapidité et la précision de la classification. Au cours de ce processus, Cyera identifie les données sensibles, analyse les métadonnées et recueille le contexte, comme le propriétaire des données, leur emplacement et leur niveau de sensibilité. Cela améliore la vitesse d'analyse, dépassant les limites des méthodes traditionnelles de découverte de données.
2. Classification alimentée par l'IA
   En s'appuyant sur des modèles d'IA propriétaires et maîtrisés, Cyera classe les données avec une précision remarquable de 95 %. Le système apprend également automatiquement de l’environnement unique de chaque client, identifiant des schémas et des types de données jamais vus auparavant que les méthodes traditionnelles ne détecteraient pas, même à travers différents contextes géographiques et langues.
3. Enrichissement contextuel
   Au-delà de la simple classification, Cyera enrichit les données en identifiant des facteurs contextuels tels que les rôles des personnes concernées, les emplacements géographiques et les niveaux de sensibilité spécifiques des différents types de données. Cette compréhension nuancée permet à Cyera d’appliquer les mesures de sécurité appropriées sans surprotéger les données non sensibles.
4. Confidentialité et Sécurité
   Les modèles d'IA de Cyera sont développés en interne et entraînés de manière sécurisée, garantissant que les données des clients restent privées et isolées. Les modèles sont optimisés pour chaque environnement, offrant une haute précision sans risque de fuite ou de déversement de données.

Comment tout s'assemble : les modèles de classification des données IA et LLM de Cyera en action

La classification des données basée sur l’IA de Cyera est conçue pour offrir une précision exceptionnelle dans l’identification et la classification des données sensibles. Développés en interne, l’IA et les grands modèles de langage (LLM) de Cyera s’appuient sur des modèles open source tels que FLAN T5 et Mistral, considérablement améliorés grâce aux processus d’entraînement propriétaires de Cyera. Les modèles sont entraînés et ajustés à l’aide de vastes ensembles de données et optimisés avec des hyperparamètres, le tout dans l’environnement sécurisé de Cyera, garantissant leur isolement de toute exposition externe.

La véritable force des modèles de Cyera réside dans leur capacité à apprendre automatiquement et à s'adapter aux données spécifiques de chaque client. Ils peuvent apprendre à reconnaître des formats de données uniques, tels que les identifiants d'employés propres à un client, les références produits (SKU) et les numéros de réclamation, affinant en continu leurs capacités de classification pour identifier et classer avec précision même les types de données les plus subtils.

Comme mentionné précédemment dans ce blog, le système de Cyera intègre également l’enrichissement des données, ajoutant des couches contextuelles aux classifications en évaluant des facteurs tels que les rôles des personnes concernées, les emplacements géographiques et les protections au niveau des données, garantissant ainsi que la sensibilité des données soit évaluée dans le contexte approprié.

La confidentialité et la sécurité sont primordiales dans les processus de Cyera. Les modèles d’IA utilisent principalement des ensembles de données publics pour l’entraînement et sont enrichis en incorporant de manière sélective des échantillons de données protégées, minimaux, issus de l’environnement du client pour un entraînement supplémentaire. Bien que les modèles d’IA puissent être entraînés avec de très petites quantités de données client, cela se fait de manière sécurisée, garantissant que les données sont intégrées, irréversibles et isolées afin d’éviter toute exposition, tout en maintenant des normes strictes de confidentialité des données. Les clients peuvent également choisir de refuser l’utilisation de leurs données sans compromettre la qualité du service.

Nos modèles d'IA pour la classification des données sont la propriété exclusive de Cyera. Nous ne communiquons avec aucun système d'IA générative public. À la place, nous tirons parti des avancées dans ce domaine grâce à nos propres chercheurs, qui suivent les capacités de l'IA générative et veillent à ce que la valeur que nous offrons avec nos modèles reste compétitive et innovante.

Capacités supplémentaires qui distinguent Cyera

Prise en charge complète des types de données modernes

La solution de Cyera prend en charge un large éventail de types de fichiers — structurés, semi-structurés et non structurés — dans tous les environnements, qu'il s'agisse de SaaS, IaaS, PaaS ou sur site. Cette couverture étendue garantit qu'aucune donnée n'est laissée non classifiée, quel que soit son format ou son emplacement.

Aperçu de l'accès à l'identité

En plus de la classification, Cyera fournit des informations sur qui ou quoi a accès aux données sensibles. Elle attribue automatiquement des niveaux de confiance aux identités humaines et non humaines, aidant ainsi les organisations à appliquer des politiques Zero Trust et à prévenir les accès non autorisés.

Conclusion : l'avenir de la sécurité des données

Alors que la prolifération des données continue de croître, le besoin de classification des données avancée, précise et contextuelle devient plus critique que jamais. En intégrant l'IA et les LLMs, Cyera offre une solution qui non seulement améliore la protection des données, la confidentialité et la conformité, mais soutient également l'agilité commerciale en réduisant considérablement les faux positifs et en assurant un processus de réponse aux incidents allégé et sans stress. À l'ère de l'IA, Cyera mène la charge dans la redéfinition de la façon dont les données sensibles sont détectées, classifiées et protégées.

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