Êtes-vous prêt pour le Web 3.0 ? Comment DSPM vous aide à évoluer à la vitesse de l’IA

Tous les spécialistes de la cybersécurité connaissent le concept de triade CIA (Confidentialité, Intégrité et Disponibilité). L'objectif ultime de la cybersécurité est de protéger la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données. Cependant, selon Bruce Schneier, expert en cybersécurité et auteur à succès, différents éléments de cette triade ont été plus importants à différentes époques.

Du début des années 1990 au début des années 2000, la disponibilité était une priorité absolue. « Durant cette période, les organisations et les particuliers se sont empressés de numériser leurs contenus, créant ainsi un réservoir de connaissances humaines sans précédent », explique Schneier. Il qualifie cette ère de Web 1.0.

Mais depuis le milieu des années 2000 jusqu'à aujourd'hui, nous vivons à l'ère du Web 2.0, où la confidentialité est devenue primordiale. Avec la diffusion massive des données et l'émergence de nouveaux outils pour le commerce électronique et les médias sociaux, les entreprises et les gouvernements se sont attachés à concevoir des solutions pour protéger leurs actifs informationnels.

Les premières solutions visaient à protéger le périmètre du réseau et les centres de données sur site des organisations. À l'image d'un château fort, elles se concentraient sur le contrôle d'accès aux données. Mais avec la migration des opérations vers le cloud et l'augmentation du nombre d'utilisateurs se connectant à distance (surtout après la pandémie), les contrôles ont dû évoluer.

Le Secure Access Service Edge (SASE, prononcé « sassy ») est devenu la solution de pointe. Combinant un courtier de sécurité d'accès au cloud (CASB), une passerelle web sécurisée (SWG) et un accès réseau Zero Trust (ZTNA), et s'appuyant sur une architecture de réseau étendu défini par logiciel (SD-WAN), le SASE est une solution native du cloud au problème de la migration des données hors de portée des contrôles de sécurité traditionnels.

Alors même que les leaders du secteur perfectionnaient le SASE, un nouveau défi en matière de sécurité émergeait : l’IA. Schneier pense que l’IA va fondamentalement transformer notre expérience d’Internet, inaugurant ainsi l’ère du Web 3.0.

« Il s’agit d’un Web distribué, décentralisé et intelligent. Les systèmes de réseaux sociaux pair-à-pair promettent de briser le contrôle des monopoles technologiques sur nos interactions… Un avenir peuplé d’agents d’IA exige des données personnelles et des capacités de calcul vérifiables et fiables. Dans ce monde, l’intégrité des données devient primordiale. »

Pourquoi l'intégrité sera-t-elle primordiale à l'ère de l'IA ? Tout simplement parce que les données sont le moteur de l'IA. Concevoir des modèles d'IA fiables et valider leur fiabilité dans le temps est essentiel pour aligner le comportement de l'IA sur les valeurs et les intérêts humains. Il ne s'agit pas seulement d'un enjeu de sécurité, mais d'un enjeu existentiel. Et tout commence par garantir la qualité des données dont se nourrit l'IA.

Mais comment y parvenir ? Le défi semble colossal, et à juste titre. Cette année, le monde produit plus de 180 zettaoctets de données, soit un octet par étoile de l’univers connu. Cet univers virtuel de données, ou « dataverse », connaît sa propre explosion, et si les projections actuelles se confirment, ce n’est que le début. Car l’IA ne se contente pas de consommer des données, elle en génère aussi. Et à mesure que son adoption se développe, la quantité de données qu’elle produit augmentera également.

Il ne faut pas s'y tromper : à l'ère du Web 3.0, le SASE restera nécessaire, mais ne suffira plus. Solution native du cloud pour les problèmes engendrés par le cloud, le SASE a défini les standards du Web 2.0. Or, les défis uniques de l'IA exigent une solution native de l'IA. C'est là que le SASE entre en jeu. DSPM entre.

Garantir l'intégrité des données commence par leur identification et leur classification. On ne peut protéger ce qu'on ne voit pas ni ce qu'on ne contrôle pas. Or, à l'ère de l'IA, classer manuellement des données revient à essayer de suivre un marathonien de haut niveau. Le résultat le plus probable ? Un échec cuisant.

Les outils automatisés utilisant des expressions régulières ne sont pas non plus à la hauteur. DLP Les solutions de prévention des pertes de données (DLP) – une caractéristique commune à de nombreuses offres SASE – ont été en proie à de nombreux faux positifs, à tel point que de nombreuses équipes de sécurité les désactivent ou les atténuent au point de les rendre insignifiantes.

À l'inverse, DSPM exploite de vastes modèles de langage et le traitement automatique du langage naturel pour reconnaître différentes catégories de données en fonction de leur signification et de leur contexte. Si les techniques traditionnelles de traitement du langage naturel (DLP) et d'expressions régulières recherchent des correspondances d'empreintes digitales, DSPM effectue une analyse complète des données et identifie des schémas que les outils plus anciens étaient incapables de détecter.

DSPM peut classifier même les données non structurées avec une précision de 95 % ou plus, une capacité essentielle étant donné que la plupart des données utilisées pour entraîner les modèles d'IA sont constituées de documents de formats variés. Il détecte également les données sur les plateformes IaaS, SaaS, PaaS, DBaaS et les entrepôts de données sur site, et surveille en continu l'ensemble du parc de données afin de détecter les données nouvellement créées, supprimées ou modifiées.

Mais DSPM ne se contente pas de dresser un inventaire précis et exhaustif des données. Il identifie également les utilisateurs (humains et IA) qui y ont accès, leurs privilèges et les applications avec lesquelles ils partagent des données. Les organisations peuvent ainsi mieux comprendre qui sont leurs utilisateurs les plus à risque et quelles applications non gérées, notamment les applications d'IA « shadow », ont accès à leurs données.

Enfin, DSPM peut appliquer des politiques visant à protéger les actifs de données, comme le chiffrement des données sensibles ou la révocation de l'accès pour les utilisateurs inactifs.

En d'autres termes, la gouvernance de l'IA est impossible sans DSPM. Le cadre TRiSM de Gartner (Confiance, Risque et Sécurité des Modèles d'IA) démontre que DSPM répond à tous les critères.

Identifier et recenser les applications d'IA au sein de l'organisation ? C'est fait.

Améliorer la classification, la protection et la gestion des accès aux données d'IA ? C'est fait.

Mettre en œuvre la technologie de l'IA pour soutenir et appliquer les politiques ? C'est fait.

Assurer la gouvernance, le suivi, la validation, les tests et la conformité en continu ? C’est fait.

L'intelligence artificielle va transformer notre vision d'Internet. Le Web 3.0 sera radicalement différent de celui que nous connaissons et exigera une refonte complète de la sécurité informatique. Protéger les réseaux et les terminaux où les données sont stockées et circulent restera essentiel, mais ne suffira plus.

L'explosion des données va submerger les mécanismes de contrôle du Web 2.0 si nous ne les complétons pas par des solutions suffisamment rapides, agiles et intelligentes pour suivre le rythme. À l'avènement du Web 3.0, la gestion des menaces et des processus de sécurité (DSPM) ne sera plus un simple complément à votre infrastructure de sécurité, mais la norme pour toute organisation souhaitant évoluer au rythme de l'IA. Serez-vous prêt ?