Comprendre le monde du DSPM pour l'IA et son importance cruciale pour les entreprises

La sécurité de l'IA est devenue une nécessité pour les entreprises. Selon Rapport d'IBM sur le coût d'une violation de la sécurité des donnéesL’adoption de l’IA progresse beaucoup plus vite que sa sécurité et sa gouvernance : 97 % des entreprises ayant subi une violation de données liée à l’IA ont déclaré ne pas disposer de contrôles d’accès adéquats à l’IA.

À mesure que les organisations intègrent davantage l'IA à leurs opérations quotidiennes, elles sont confrontées à des risques croissants liés aux données sensibles, à la conformité réglementaire et à l'utilisation abusive des modèles. Une approche efficace pour sécuriser rapidement ces environnements consiste à étendre les systèmes de gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) existants à l'ensemble des flux de travail d'IA. Le DSPM est un cadre de sécurité qui offre aux entreprises une visibilité continue sur l'emplacement des données sensibles, les personnes autorisées à y accéder et leur utilisation.

Dans cet article, vous découvrirez pourquoi DSPM pour l'IA Il est essentiel de comprendre les capacités fondamentales dont les entreprises ont besoin, la manière dont des solutions comme Microsoft Purview évoluent pour répondre aux enjeux de la sécurité de l'IA, et bien plus encore.

Points clés à retenir

• L'IA a dépassé la sécurité des données traditionnelle : Les outils conventionnels n'ont pas été conçus pour la variété et la vitesse des données que les systèmes d'IA génèrent et consomment, ce qui rend le DSPM pour l'IA indispensable.
• L’intelligence artificielle fantôme et l’exposition incontrôlée aux données figurent parmi les plus grands risques pour les entreprises : Les employés utilisant des outils d'IA autorisés peuvent exposer sans le savoir des données sensibles et réglementées, créant des angles morts que seul un système de gestion des données et des procédés (DSPM) spécialement conçu à cet effet peut combler.
• Les obligations de conformité s'étendent désormais aux flux de travail d'IA : Des cadres réglementaires tels que la loi européenne sur l'IA, le NIST AI RMF, le RGPD et la loi HIPAA exigent tous une gouvernance continue, et le DSPM est le moyen le plus efficace de la faire respecter.
• Une stratégie DSPM complète pour l'IA doit aller au-delà du périmètre de Microsoft : Si Purview offre de solides fonctionnalités pour les environnements centrés sur Microsoft, les entreprises ayant des besoins en IA multicloud, hybride ou tierce ont besoin d'une plateforme comme Cyera qui assure une couverture universelle pour tous les environnements de données.

Qu'est-ce que le DSPM ?

Gestion de la posture de sécurité des données Le DSPM (Digital Security Process Management) est un cadre de sécurité qui évalue la vulnérabilité de vos données aux menaces de sécurité dans plusieurs environnements cloud et analyse les risques de non-conformité réglementaire. Il offre une visibilité sur l'emplacement des données, leurs utilisateurs, leur traitement et leur conformité aux politiques et réglementations de sécurité.

À mesure que les environnements cloud se complexifient, le besoin de visibilité des données croît de façon exponentielle. Selon Rapport d'IBM sur le coût d'une violation de données72 % des violations de données concernaient des données stockées dans des environnements cloud, et 30 % des données compromises s'étendaient sur plusieurs environnements informatiques.

Comment fonctionne le DSPM ?

La plupart des solutions DSPM suivent cinq étapes principales : la découverte des données, leur classification, l’évaluation des risques, la correction des données et la production de rapports de conformité. Voici comment chacune se déroule en pratique :

• Découverte : Analyse en continu les environnements sur site et cloud afin de détecter les données sensibles, y compris les données non officielles existant en dehors des inventaires informatiques officiels.
• Classification : Étiquetage des données en fonction de leur sensibilité, de leur portée réglementaire (RGPD, HIPAA, PCI DSS, etc.), de leur propriétaire et de leur contexte commercial.
• Évaluation des risques : Évalue les contrôles d'accès et les configurations afin d'identifier les vulnérabilités avant qu'elles n'entraînent des violations de données.
• Remédiation : Automatise la résolution des problèmes identifiés à grande échelle sans nécessiter d'agents ni de logiciels supplémentaires sur chaque actif surveillé.
• Rapports de conformité : Génère des pistes d'audit et des référentiels de politiques liés à des cadres réglementaires spécifiques.

Pourquoi DSPM est essentiel pour l'IA

Selon un rapport de KPMG67 % des dirigeants prévoient de consacrer un budget à la protection des modèles d'IA. Cette évolution montre que les responsables comprennent les nouveaux risques liés aux systèmes d'IA.

Voici les principales raisons pour lesquelles le renforcement Sécurité de l'IA Le DSPM devient une priorité absolue :

Le défi de l'explosion des données de l'IA

Le volume et la variété considérables des données (souvent non structurées) générées et utilisées par les modèles d'IA sont impossibles à surveiller et à gérer avec les outils de sécurité classiques. En fait, les données étaient… attaque d'entreprise à la croissance la plus rapide La surface occupée en 2025 devrait dépasser les 181 zettaoctets. De plus, ces ensembles de données peuvent contenir des informations sensibles.

Sans visibilité sur l'emplacement de ces données ni sur la manière dont elles sont consultées, les organisations s'exposent à un risque accru de fuite ou d'utilisation abusive.

IA fantôme et exposition incontrôlée des données

Poussés par le désir d'être plus efficaces, les employés peuvent utiliser des outils d'IA non contrôlés et non autorisés, créant ainsi «IA de l'ombreCe faisant, ils risquent d'introduire sans le savoir des données confidentielles ou réglementées dans des systèmes d'IA. L'IA parallèle crée des angles morts pour vos équipes de sécurité.

Les conséquences financières sont importantes. Les organisations présentant des niveaux élevés d'IA fantôme ont subi en moyenne… 670 000 $ de frais supplémentaires liés à la violation de données par rapport à ceux qui ont une IA fantôme faible ou inexistante, ce qui en fait l'un des facteurs de brèche les plus coûteux.

DSPM pour l'IA comble ces lacunes en étendant la découverte et la surveillance aux flux de travail de l'IA.

Pressions réglementaires et lacunes en matière de conformité

Pour gérer efficacement les risques liés à l'IA, les autorités de réglementation élaborent de nouvelles règles en matière de confidentialité et de sécurité des données. De nombreuses organisations peinent à suivre le rythme, notamment lorsque leurs stratégies de protection et de gestion des données (SGBD) ont été conçues uniquement pour les environnements de données traditionnels.

DSPM pour l'IA comble cette lacune en associant directement les exigences de conformité aux flux de travail d'IA, aidant ainsi les organisations à respecter des cadres tels que Loi européenne sur l'IA, Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NISTRGPD et HIPAA. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'évolution de ces réglementations, consultez nos analyses sur l'évolution de la sécurité des données et de l'IA dans l'UE.

Risques liés aux données d'entraînement des modèles d'IA

Les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA constituent une cible de choix pour les cybercriminels et une source majeure de risques internes. Si des informations personnelles ou des données commerciales confidentielles sont incluses dans les ensembles d'entraînement, cela peut entraîner des violations de conformité, nuire à la réputation et créer des vulnérabilités qui rendent les modèles vulnérables aux attaques par empoisonnement.

DSPM pour l'IA réduit ces risques en analysant les ensembles de données d'entraînement, en classant les informations sensibles et en appliquant des garde-fous avant que les données ne soient ingérées dans les modèles d'IA.

Atténuation proactive des risques

Dans les environnements d'IA où les données circulent rapidement et où la surface d'attaque s'étend à une vitesse fulgurante, la sécurité réactive n'est plus viable. DSPM pour l'IA vous aide à passer d'une approche réactive à une approche proactive en surveillant en continu les flux de données, en appliquant les politiques en temps réel et en identifiant les risques avant qu'ils ne se transforment en incidents.

Les entreprises dotées de politiques de gouvernance de l'IA robustes, incluant des procédures d'approbation strictes, des audits réguliers et des tests de vulnérabilité, peuvent réduire considérablement leur exposition aux violations de données liées à l'IA. (IBM) Rapport sur le coût d'une violation de données en 2025 Il a été constaté que 63 % des organisations victimes de violations de données n'avaient soit aucune politique de gouvernance de l'IA, soit étaient en train d'en élaborer une.

DSPM pour l'IA comble ce manque de gouvernance. En établissant une boucle de rétroaction continue de détection, de classification, d'évaluation des risques et de correction, les organisations peuvent identifier les accès sur-autorisés et les violations de politiques avant les attaquants. Pour en savoir plus sur les risques que DSPM permet de gérer, consultez notre guide sur Risques critiques en matière de sécurité de l'IA et comment les prévenir.

Les compétences essentielles en matière de DSPM pour l'IA dont les organisations ont besoin

Tous les outils DSPM ne sont pas adaptés à la complexité des environnements d'IA. Les plateformes de sécurité des données traditionnelles ont été conçues pour des données statiques et structurées. Il vous faut une solution adaptée aux ensembles de données dynamiques, volumineux et souvent non structurés que les systèmes d'IA génèrent et utilisent.

Lors de l'évaluation d'un DSPM pour une stratégie d'IA, il est essentiel d'aller au-delà de la simple exploration des données et de s'assurer que la solution choisie puisse couvrir l'intégralité du cycle de vie des risques liés aux données d'IA, des pipelines d'entraînement à l'interface en temps réel. Les fonctionnalités clés qui rendent cela possible sont les suivantes :

Découverte et classification des données basées sur l'IA

Contrairement aux outils de découverte traditionnels qui analysent des bases de données structurées, DSPM pour l'IA doit comprendre les données uniques utilisées dans l'entraînement et l'inférence.

Cela signifie qu'il devrait :

• Identifier les informations sensibles dans des ensembles de données structurés, semi-structurés et non structurés.
• Classer les données à l'aide d'étiquettes contextuelles telles que le propriétaire, la finalité, l'impact réglementaire et la sensibilité
• Détecter les combinaisons d'ensembles de données apparemment inoffensifs qui pourraient créer des problèmes de conformité lors de leur fusion.
• Obtenez une précision élevée pour minimiser les faux positifs et réduire le bruit pour les équipes de sécurité.

Surveillance en temps réel des interactions avec l'IA

Les systèmes d'IA traitent les données différemment des applications traditionnelles. Sans visibilité sur les entrées et les sorties, des données sensibles peuvent être divulguées par le biais de messages ou de réponses.

Un DSPM efficace pour l'IA devrait :

• Suivez en temps réel les requêtes des utilisateurs et les résultats générés par l'IA.
• Détecter la saisie d'informations réglementées ou sensibles dans les invites.
• Signaler les entrées adverses conçues pour manipuler le comportement du modèle, ce qui peut conduire à l'exfiltration de données (par exemple, les attaques par injection de prompt).

Application automatisée des politiques pour les charges de travail d'IA

La supervision manuelle ne suffit pas à grande échelle. Un système DSPM pour l'IA devrait appliquer automatiquement des règles conformes aux politiques de gouvernance.

• Définir les données qui peuvent ou ne peuvent pas être utilisées pour l'entraînement et l'inférence.
• Intégrer aux contrôles existants tels que DLP, IAM et SIEM pour étendre la sécurité à l'ensemble de la pile
• Appliquer le principe du moindre privilège aux ensembles de données et aux environnements d'IA

Cartographie et rapports de conformité

Les auditeurs et les organismes de réglementation exigeront de plus en plus de preuves d'une utilisation sûre de l'IA.

Le DSPM pour les outils d'IA doit pouvoir :

• Générer des pistes d'audit reliant les ensembles de données aux modèles qu'ils entraînent.
• Afficher les contrôles mis en place pour empêcher tout accès non autorisé ou toute utilisation abusive
• Produire des rapports de conformité conformes aux RGPD, CCPA, HIPAA, PCI DSS, SOC 2, NIST AI RMF et réglementations émergentes en matière d'IA

Politiques de minimisation et de conservation des données

Les systèmes d'IA consomment des quantités massives de données, mais en collecter plus que nécessaire augmente les risques. Article 5(1)(c) du RGPD La loi européenne sur l'IA et la minimisation des données constituent toutes deux un principe fondamental, exigeant que les données personnelles soient adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire au regard de la finalité du traitement.

Dans les environnements d'IA, cela pose un véritable problème de conformité. Le RGPD exige l'effacement des données personnelles dès lors qu'elles ne sont plus nécessaires à la finalité pour laquelle elles ont été collectées, tandis que la loi européenne impose un archivage exhaustif de la documentation système, créant ainsi des obligations contradictoires.

Le DSPM pour l'IA contribue à gérer cette complexité réglementaire, à condition qu'il puisse :

• Signaler automatiquement les ensembles de données contenant plus de données personnelles que nécessaire pour une charge de travail d'IA donnée.
• Mettre en œuvre des calendriers de conservation qui entraînent la suppression ou l'anonymisation des données une fois qu'elles ont rempli leur objectif.
• Conserver des registres vérifiables démontrant la conformité aux règles de conservation et de limitation du RGPD ainsi qu'aux exigences de documentation de la loi EI AI.
• Identifier les données qui ont été réutilisées au-delà de leur périmètre de collecte initial (une violation courante et souvent involontaire dans les environnements d'IA).

DSPM vs Protection des données traditionnelle

Les outils traditionnels de sécurité des données ont été conçus pour une époque où les données étaient stockées à des emplacements prévisibles et où les réseaux possédaient des périmètres clairement définis. Ces outils étaient axés sur la protection des systèmes et des réseaux.

Cependant, les agents d'IA accèdent aux données, les déplacent et agissent sur elles de manière autonome, souvent plus rapidement que ne peut le faire la surveillance humaine. Cela crée trois problèmes cumulatifs qui, ensemble, représentent le risque le plus aigu lié aux données de l'IA :

• Accès excessif : Les agents d'IA ont besoin d'un accès étendu aux données pour fonctionner, mais cet accès est rarement strictement encadré. Ces agents opèrent souvent en tant que « super-utilisateurs » disposant de privilèges élevés. Cela signifie qu'ils peuvent accéder à des données sensibles dans des environnements cloud et hybrides avec un contrôle bien moindre que celui auquel serait soumis un employé humain.
• Utilisation non contrôlée des donnéesUne fois qu'un agent y a accès, il n'existe que peu de garde-fous concernant les données qu'il traite et même s'il était censé y accéder au départ.
• Manipulation : Les techniques d'injection rapide et de jailbreak permettent aux attaquants d'amener les agents à agir en dehors de leur cadre prévu. Ceci expose des données de manière difficilement détectable jusqu'à ce qu'un incident survienne.

Aucun outil ne permet à lui seul de combler ces trois lacunes. Cependant, une plateforme DSPM conçue pour les environnements d'IA s'en approche fortement, car elle rend l'accès aux données visible et détecte les anomalies avant qu'elles ne dégénèrent en incidents.

Voici comment deux approches se comparent selon les dimensions les plus importantes pour les équipes de sécurité d'entreprise :

Contrairement aux outils traditionnels qui fonctionnent en silos, DSPM offre une visibilité unifiée sur les données sensibles dans les environnements cloud, sur site, SaaS et hybrides, via une plateforme unique. Ceci est particulièrement crucial pour l'IA, où les données circulent si rapidement et à travers un si grand nombre de points de contact que les outils cloisonnés et basés sur le périmètre ne peuvent suivre le rythme.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'intégration de DSPM à votre infrastructure de sécurité existante, consultez notre guide sur intégration de DSPM aux cadres de sécurité existants.

Microsoft Purview DSPM pour l'IA : Capacités et limitations

Pour les entreprises déjà présentes dans l'écosystème Microsoft, l'intégration de Purview à la sécurité des données représente une avancée majeure. Plutôt que d'ajouter un outil supplémentaire, les équipes de sécurité peuvent étendre leurs contrôles de gouvernance et de conformité existants aux flux de travail d'IA sans complexifier leur infrastructure. Toutefois, il est important de bien comprendre les limites de Purview avant de considérer qu'il couvre tous les besoins de votre entreprise.

Points forts de l'intégration native à Microsoft 365

Ses principaux atouts sont les suivants :

• Offre une visibilité sur les activités d'IA, notamment pour Microsoft 365 Copilot, les agents et autres outils d'IA internes.
• Propose des politiques prêtes à l'emploi, permettant aux administrateurs d'activer rapidement des protections sans avoir à tout reconstruire.
• Fonctionne parfaitement avec Microsoft Security Copilot, Information Protection, Insider Risk Management, DLP, etc.

Lacunes de couverture et limitations des entreprises

Purview présente de nombreux atouts, mais il existe des limites et des lacunes à prendre en compte :

• L'intégration poussée de Purview est en grande partie limitée à l'écosystème Microsoft, bien que la surveillance des sites tiers soit possible via des extensions de navigateur.
• Peut rencontrer des difficultés avec différents types de fichiers, le multimédia ou les systèmes de stockage qui ne sont pas entièrement connectés à ses outils d'analyse, ce qui rend la classification moins précise.

Extension de DSPM aux plateformes d'IA tierces

Les outils d'IA tiers non autorisés présentent des risques sérieux s'ils ne sont ni surveillés ni encadrés. Selon Sondage EY sur les tendances technologiques de mars 202645 % des dirigeants du secteur technologique ont signalé une fuite de données sensibles confirmée ou suspectée au cours des 12 derniers mois en raison de l'utilisation par des employés d'outils d'IA tiers non autorisés, et 39 % ont signalé des fuites de propriété intellectuelle confirmées ou suspectées pour la même raison.

Compte tenu de ces difficultés, il n'est pas surprenant que 75 % des organisations Nous avions prévu d'adopter la méthode DSPM l'an dernier. Suite à son adoption généralisée, une stratégie DSPM complète pour l'IA s'étend au-delà des systèmes internes. Elle prend en compte la manière dont les employés et les unités opérationnelles interagissent avec les plateformes d'IA externes, souvent sans l'approbation des services informatiques ou de sécurité.

Suivi de l'utilisation de ChatGPT pour les entreprises et les particuliers

La frontière entre vie personnelle et professionnelle d'un utilisateur s'estompe lorsqu'il s'agit d'outils comme ChatGPT. Même lorsque les employés ont accès à ChatGPT Enterprise, ils peuvent, sans le savoir, saisir des données sensibles de l'entreprise dans leur compte personnel. Selon Les recherches de CyberhavenPrès de 40 % des interactions des employés avec les outils d'IA impliquent des données sensibles, et un tiers des employés accèdent aux outils Gen AI depuis des comptes personnels, en dehors de tout contrôle de l'entreprise.

Pour pallier ce risque, une stratégie DSPM pour l'IA devrait :

• Détecter la saisie de données sensibles dans les invites, même avec un compte d'entreprise
• Surveillez les réponses afin d'identifier les données susceptibles d'être partagées de manière excessive ou confidentielle.
• Appliquer des contrôles automatisés lorsqu'un comportement dangereux est détecté.

Google Gemini, Claude et les plateformes d'IA émergentes

Au-delà des LLM bien connus, de nombreuses entreprises adoptent des applications d'IA plus petites et spécifiques à leur secteur d'activité.

Étendre DSPM à ces plateformes signifie :

• Recherche de connexions et de trafic API liés à des services d'IA non autorisés
• Signaler les flux de données inhabituels qui suggèrent que des informations sensibles sont envoyées à l'extérieur
• Appliquer des politiques cohérentes sur toutes les plateformes, et pas seulement sur les « grandes plateformes ».
• Offrir aux équipes informatiques et de sécurité une visibilité sur les personnes qui expérimentent de nouveaux outils et sur les données qu'elles manipulent.

Applications d'IA spécifiques à l'industrie

Dans de nombreux cas, les données les plus à risque ne transitent pas par des chatbots généralistes, mais par des applications d'IA spécifiques à un secteur vertical, telles que :

• IA de santé analysant les dossiers médicaux des patients
• L'IA financière exécute des modèles de notation de crédit ou de détection de fraude
• L'IA industrielle traite les données des capteurs IoT provenant des infrastructures critiques.

Une stratégie DSPM complète pour l'IA doit s'étendre à ces environnements spécialisés en cartographiant les flux de données à travers des modèles spécifiques à l'industrie et en appliquant des garde-fous basés sur les spécificités sectorielles. conformité cadres.

Comment Cyera comble les lacunes de DSPM en IA

Cyera a été conçu pour répondre aux défis de sécurité des données posés par les environnements d'IA modernes. En automatisant la priorisation et la remédiation guidée, il peut réduire les risques liés aux données d'entreprise de 80 % en seulement 3 mois, permettant ainsi aux équipes d'agir en toute confiance.

Plutôt que d'ajouter des fonctionnalités d'IA à une plateforme existante, l'architecture de Cyera est conçue dès le départ pour offrir aux entreprises la visibilité et le contrôle nécessaires à une adoption sécurisée et à grande échelle de l'IA. Voici comment :

Identification continue sans agent

Cyera se déploie en quelques minutes grâce à une architecture sans agent, révélant l'exposition des données bien avant même que les outils traditionnels n'aient terminé leur configuration. La plateforme découvre et analyse rapidement les données dans les environnements SaaS, IaaS, DBaaS et sur site, et s'adapte sans difficulté à la croissance de ces environnements.

Cela signifie que votre équipe de sécurité bénéficie d'une visibilité immédiate sur l'ensemble des données, y compris les données fantômes et les outils d'IA non autorisés, sans aucun impact sur les performances des charges de travail existantes.

Hygiène du magasin de données

Cyera vous aide à maintenir des environnements de données propres et bien gérés en cartographiant en continu les bases de données et en identifiant les fichiers obsolètes, classés par catégorie, ancienneté et date de dernière modification. Vous pouvez ainsi facilement déterminer les éléments à archiver ou à supprimer. Dans les environnements d'IA, où les jeux de données d'entraînement s'accumulent rapidement et contiennent souvent des informations sensibles, cette maintenance régulière est une pratique de sécurité essentielle.

Classification basée sur l'IA

Cyera utilise un classificateur basé sur l'IA qui s'adapte à chaque environnement et classe automatiquement les données, atteignant une précision supérieure à 95 % sur les sources structurées et non structurées, y compris les types de données propres à chaque entreprise. Ceci élimine les faux positifs et les interventions manuelles qui affectent les outils de classification traditionnels, permettant ainsi aux équipes de sécurité de se concentrer uniquement sur les risques réels.

Mode SecOps

Le centre de commande dédié SecOps Mode de Cyera offre à votre équipe de sécurité des informations clés et des recommandations d'actions pour renforcer la sécurité de vos données, le tout au même endroit. Au lieu d'obliger les analystes à jongler entre différents outils et à corréler manuellement les alertes, SecOps Mode centralise la sensibilité des données, l'activité d'accès, le contexte d'identité et les signaux d'exposition dans une vue unique et priorisée, vous permettant ainsi de prendre des décisions plus rapidement.

Couverture universelle des données

Cyera offre une plateforme unique et unifiée pour identifier les données sensibles et confidentielles et contrôler l'accès des utilisateurs à l'IA, couvrant tous les types d'outils d'IA en entreprise : autorisés et non autorisés, commerciaux et développés en interne. Cette couverture universelle garantit qu'aucun flux de données ni aucune intégration tierce ne se trouve hors du périmètre de gouvernance.

Analyse unifiée des données

Cyera met en corrélation la sensibilité des données, leur finalité commerciale, les identités, l'activité d'accès et l'exposition afin d'identifier les risques réels et d'éliminer les informations superflues, fournissant ainsi à votre équipe des scores de gravité basés sur l'IA qui évaluent les problèmes dans leur contexte commercial complet, afin qu'elle puisse se concentrer sur ce qui compte vraiment.

Ces informations unifiées ne se contentent pas de vous indiquer quelles données existent ; elles vous expliquent pourquoi elles sont importantes et quelles mesures prendre, vous fournissant ainsi le contexte complet nécessaire pour prendre des décisions en matière de sécurité des données en toute confiance.

Mettre en œuvre DSPM pour l'IA afin de protéger les données sensibles

Entreprise Initiatives en IA Elles ne peuvent réussir que si elles reposent sur des fondements de sécurité et de confiance. Sans les protections adéquates, des données sensibles peuvent être divulguées, les obligations de conformité négligées et les modèles vulnérables à une utilisation abusive.

La gestion des données et des protocoles de sécurité (DSPM) pour l'IA répond à ces enjeux en offrant aux organisations la visibilité et la gouvernance nécessaires pour gérer efficacement les risques liés aux données. En intégrant la DSPM au cœur de leur stratégie d'IA, les entreprises peuvent accélérer l'adoption de l'IA tout en garantissant une innovation sécurisée, conforme et durable.

La plateforme DSPM native IA de Cyera vous offre la vitesse et la précision nécessaires pour sécuriser les données sensibles tout au long de votre flux de travail d'IA, des pipelines d'entraînement aux inférences en temps réel.

Réservez une démonstration dès aujourd'hui pour découvrir comment Cyera peut aider votre organisation à adopter l'IA en toute sécurité.

FAQ sur DSPM pour l'IA

Qu'est-ce que le DSPM pour l'IA ?

Le DSPM pour l'IA consiste à appliquer les principes du DSPM, tels que la découverte des données, la classification et le contrôle de la conformité, aux systèmes d'IA. Cela implique :

• Suivi du flux des données sensibles à travers les environnements d'entraînement, d'inférence et de stockage.
• Détection des projets d'IA parallèles susceptibles d'opérer en dehors de toute gouvernance officielle.
• Garantir un accès aux privilèges minimaux pour les développeurs, les data scientists et les opérateurs d'IA.

En quoi le DSPM pour l'IA diffère-t-il du DSPM classique ?

Le DSPM classique se concentre sur les données au repos, la surveillance des actifs de données généraux pour détecter les failles de sécurité et la garantie de la conformité. Le DSPM pour l'IA s'appuie sur ces principes pour relever les défis spécifiques à l'IA en :

• Gestion des ensembles de données utilisés dans l'entraînement et l'inférence de l'IA, qui peuvent être volumineux, non structurés ou sensibles.
• Surveillance de l'utilisation, de l'accès et des utilisations abusives potentielles des modèles d'IA.
• Fournir une évaluation continue des flux de travail d'IA plutôt que de se limiter aux actifs de données statiques.

Microsoft Purview DSPM pour l'IA est-il suffisant pour les besoins des entreprises ?

En résumé : cela dépend. La solution DSPM pour l’IA de Purview offre des fonctionnalités performantes, notamment dans les environnements Microsoft. Cependant, pour les entreprises aux besoins complexes en IA, multicloud ou hybrides, elle ne couvre pas nécessairement tous les besoins d’emblée.

Peut-on utiliser DSPM pour sécuriser GenAI ?

Oui, et c'est même de plus en plus l'une des méthodes les plus efficaces pour y parvenir. L'IA générative introduit des risques spécifiques liés aux données, tels que :

• Informations sensibles saisies dans les invites
• Données propriétaires utilisées dans la formation
• Des résultats susceptibles de divulguer par inadvertance du contenu confidentiel

DSPM répond à ces risques en assurant une visibilité continue sur les données accessibles aux systèmes GenAI, en classant les informations sensibles avant leur intégration dans un modèle, en surveillant les entrées et les sorties en temps réel et en appliquant des politiques empêchant toute divulgation non autorisée de données. Pour une description plus détaillée de son fonctionnement, consultez notre guide sur Pourquoi DSPM est la pierre angulaire de la sécurité de l'IA.

Quelle est la différence entre CSPM et DSPM ?

La gestion de la posture de sécurité du cloud (CSPM) et la gestion des données et des processus (DSPM) sont deux disciplines complémentaires mais distinctes. La CSPM se concentre sur la sécurisation de l'infrastructure cloud, ce qui implique l'identification des violations de conformité et des vulnérabilités au niveau de l'environnement, telles que les compartiments de stockage exposés ou les paramètres réseau mal configurés. La DSPM, en revanche, se concentre sur les données elles-mêmes, en découvrant où se trouvent les données sensibles, qui y a accès et comment elles sont utilisées, indépendamment de l'infrastructure sous-jacente.

En résumé, la gestion des données de sécurité cloud (CSPM) sécurise l'environnement hébergeant vos données, tandis que la gestion des données de sécurité cloud (DSPM) sécurise directement les données. Pour les entreprises exécutant des charges de travail d'IA dans le cloud, les deux sont importantes, mais la DSPM est essentielle pour comprendre les risques liés aux données que la CSPM seule ne peut pas révéler.