Amélioration de la classification des données sensibles à l'ère de l'IA

Méthodes traditionnelles et leurs limites

La détection et la classification des données sensibles constituent depuis longtemps les piliers des solutions efficaces de sécurité des données. Ce processus identifie et catégorise automatiquement les informations sensibles au sein de l'environnement numérique d'une organisation, permettant ainsi aux entreprises de protéger leurs données les plus importantes. Cependant, les méthodes traditionnelles, reposant sur des algorithmes de détection statiques tels que les identificateurs de données basés sur les expressions régulières, présentent souvent des lacunes, entraînant des inexactitudes, des résultats hors contexte et un grand nombre de faux positifs. Ces faux positifs perturbent les opérations commerciales et surchargent les équipes de réponse aux incidents, les obligeant à distinguer manuellement les violations légitimes des activités anodines.

D'autres méthodes plus précises, comme la correspondance exacte des données (EDM), sont trop gourmandes en ressources, nécessitant un temps et une puissance de calcul considérables pour l'identification des bases de données et des fichiers volumineux. Par conséquent, elles sont souvent évitées, notamment pour la découverte de données de points de terminaison.

Les solutions de protection des données traditionnelles, telles que la prévention des pertes de données (DLP) et la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) de première génération, manquent d'adaptabilité 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 du contexte global, ce que les systèmes statiques basés sur des règles peinent à faire. Par conséquent, ces méthodes traditionnelles nécessitent un paramétrage manuel continu et sont souvent trop rigides pour suivre le rythme de la nature 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

L'intelligence artificielle et les grands modèles de langage (LLM) font leur apparition. Ces technologies de pointe permettent un bond en avant considérable. Détection et classification des données sensiblesSi les inquiétudes initiales concernant la confidentialité des données et l'utilisation des modèles d'IA étaient justifiées, les innovations en matière de mise en œuvre sécurisée et privée de l'IA ont permis d'apaiser ces craintes.

Cyera améliore la classification des données

Cyera exploite les méthodes traditionnelles de détection de données pour une reconnaissance rapide et aisée des données sensibles, en utilisant des identifiants de données courants, des expressions naturelles et de riches informations contextuelles autour des données et des fichiers. Mais ce n'est pas tout. Cyera enrichit ces méthodes traditionnelles grâce à une IA avancée centrée sur les données et aux modèles de langage (LLM) afin d'offrir une solution de classification des données robuste, précise et contextuelle. Cyera prend en charge les données structurées, non structurées et semi-structurées.

Voici comment fonctionne l'approche de Cyera :

1. Numérisation et échantillonnage des données
   Cyera analyse les données stockées dans une grande variété 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 par apprentissage automatique et utilise de petits échantillons de ces regroupements pour obtenir un ensemble de données pertinent et diversifié, reflétant fidèlement l'environnement client tout en optimisant la vitesse et la précision de la classification. Au cours de ce processus, Cyera identifie les données sensibles, analyse les métadonnées et recueille le contexte, notamment le propriétaire des données, leur emplacement et leur niveau de sensibilité. Ceci améliore la vitesse d'analyse et surmonte les limitations des méthodes traditionnelles d'exploration de données.
2. Classification basée sur l'IA
   En tirant parti de modèles d'IA propriétaires et autonomes, Cyera classe les données avec une précision remarquable de 95 %. Le système apprend également automatiquement de l'environnement unique de chaque client, identifiant des modèles et des types de données inédits que les méthodes traditionnelles ne détecteraient pas, même dans des contextes géographiques et linguistiques différents.
3. Enrichissement contextuel
   Au-delà de la simple classification, Cyera enrichit les données en identifiant des facteurs contextuels tels que le rôle des personnes concernées, leur géolocalisation et le niveau de sensibilité spécifique 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 ainsi la confidentialité et l'isolation des données clients. Optimisés pour chaque environnement, ces modèles offrent une grande précision sans risque de fuite ni de divulgation de données.

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

La classification des données pilotée par l'IA de Cyera est conçue pour une précision exceptionnelle dans l'identification et la classification des données sensibles. Développée en interne, L'IA et les grands modèles de langage (LLM) de Cyera Cyera exploite des modèles de base open source comme FLAN T5 et Mistral, considérablement améliorés grâce à ses processus d'entraînement propriétaires. Ces modèles sont entraînés et affinés à l'aide de vastes ensembles de données et optimisés par hyperparamètres, le tout au sein de l'environnement sécurisé de Cyera, garantissant ainsi leur protection contre les intrusions externes.

La véritable force des modèles de Cyera réside dans leur capacité d'apprentissage automatique et d'adaptation aux données spécifiques à chaque client. Ils peuvent apprendre à reconnaître des formats de données uniques, tels que les identifiants d'employés, les références produits et les numéros de sinistre, et affiner en permanence leurs capacités de classification afin d'identifier et de classer avec précision même les types de données les plus nuancés.

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 est 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 leur entraînement et sont enrichis par l'intégration sélective d'échantillons de données minimaux et protégés provenant de l'environnement client. Bien que les modèles d'IA puissent être entraînés avec un minimum de données client, cette opération est réalisée de manière sécurisée, garantissant que les données sont intégrées, irréversibles et isolées afin d'empêcher toute divulgation, respectant ainsi des normes strictes en matière de confidentialité des données. Les clients peuvent également s'opposer à l'utilisation de leurs données sans que cela n'affecte la qualité du service.

Nos modèles d'IA pour la classification des données sont la propriété exclusive de Cyera. Nous n'interagissons avec aucun système d'IA générative public. Nous tirons plutôt parti des avancées dans ce domaine grâce à nos propres chercheurs, qui suivent l'évolution des capacités de l'IA générative et veillent à ce que la valeur ajoutée de nos modèles demeure compétitive et innovante.

Des fonctionnalités supplémentaires qui distinguent Cyera

Prise en charge complète des types de données modernes

La solution 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, d'IaaS, de PaaS ou d'infrastructures sur site. Cette large couverture garantit qu'aucune donnée n'est laissée sans classification, quels que soient son format et son emplacement.

Informations sur l'accès à l'identité

Outre la classification, Cyera fournit des informations sur les personnes ou les entités ayant accès aux données sensibles. La plateforme attribue automatiquement des niveaux de confiance aux identités humaines et non humaines, aidant ainsi les organisations à appliquer des politiques de confiance zéro et à prévenir les accès non autorisés.

Conclusion : L'avenir de la sécurité des données

Face à l'explosion des données, la nécessité d'une classification avancée, précise et contextuelle est plus cruciale que jamais. En intégrant l'IA et les modèles de langage, Cyera propose une solution qui renforce la protection, la confidentialité et la conformité des données, tout en favorisant l'agilité des entreprises grâce à une réduction drastique des faux positifs et une gestion des incidents simplifiée et sans stress. À l'ère de l'IA, Cyera est à la pointe de la transformation des méthodes de détection, de classification et de protection des données sensibles.

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