L'IA générative transforme la sécurité des données : ce que les responsables de la sécurité doivent savoir

L'essor de l'IA générative (GenAI) transforme en profondeur les programmes de sécurité des données, obligeant votre équipe de sécurité à repenser les approches traditionnelles. Des outils GenAI comme ChatGPT ou DeepSeek sont devenus des ressources incroyables pour les équipes Produit, Marketing et les commerciaux. Cela signifie que vous avez probablement plus d'employés utilisant ces outils et y saisissant des données de l'entreprise que vous ne le pensez. Mais ne vous inquiétez pas, vous n'êtes certainement pas la seule équipe à faire face à cette situation, et notre conseil est d'adopter cette tendance, mais en privilégiant une approche guidée par les données.

Alors que votre équipe se précipite pour exploiter le potentiel de l’IA Générative, de nouveaux défis apparaissent en matière de protection des données, de confidentialité et de conformité, auxquels vous devez prêter attention. Cet article explore trois changements majeurs qui sont à l’origine de ces évolutions :

1. Le besoin urgent de plateformes de sécurité des données natives à l'IA pour la GenAI

À mesure que les organisations intègrent l’IA générative (GenAI) dans leurs flux de travail, un nouveau risque apparaît : l’exposition des données lors de l’entraînement des modèles d’IA et via les invites. Si elle n’est pas correctement encadrée, la GenAI peut, par inadvertance, exposer des données sensibles à des utilisateurs internes non autorisés, à des prestataires externes ou à des fournisseurs cloud, et même créer des risques d’accès internes à cause d’une utilisation imprudente des invites.

Pour atténuer ces risques, les organisations doivent privilégier des solutions de sécurité des données conçues avec des architectures natives à l'IA, qui :

• Découvrir et classer les données : Identifiez les données sensibles dans des référentiels structurés et non structurés avec rapidité, à grande échelle et une hyper-précision. Astuce Pro - Lors de votre évaluation comparative, privilégiez la rapidité de déploiement, la vitesse d’analyse et la couverture. Toute solution offrant une classification de précision inférieure à 95 % doit être évitée. Les architectures natives à l’IA doivent être un prérequis pour toute plateforme de sécurité des données que vous sélectionnez.
• Identifiez les outils Gen AI sans accès surdimensionné : Identifiez-les, consultez le contexte autour de l'identité non humaine, et déterminez à quelles données sensibles ces outils ont accès. Ensuite, cherchez à limiter l'accès lorsque cela n'est pas nécessaire afin de réduire les risques.
• Surveillez l'accès GenAI : Suivez la façon dont les modèles d'IA interagissent avec les données, afin de garantir la conformité avec les politiques de sécurité.
• Détecter les pipelines de données : Identifiez les connexions non autorisées vers des systèmes externes et réduisez les risques liés aux tiers. Empêchez la fuite de données sensibles vers des outils GenAI et l’alimentation de LLMs avec des données non nettoyées.

Commencez par adopter une solution DSPM qui se concentre principalement sur la découverte et la classification. Il s'agit du composant fondamental de toute sécurité des données. Ces solutions, autrefois un concept de niche, sont désormais devenues une pratique de sécurité courante ; les responsables de la sécurité doivent intégrer ces capacités dans leur stratégie globale de sécurité des données.

2. Données synthétiques plutôt que l'anonymisation traditionnelle dans l'entraînement de GenAI

À travers nos échanges avec nos clients du Fortune 2 000, nous constatons que les équipes data privilégient de plus en plus les données synthétiques aux techniques traditionnelles d’anonymisation pour l’entraînement des modèles d’IA. Les entreprises matures qui cherchent à masquer des données sensibles s’appuient désormais sur des solutions générant des jeux de données synthétiques adaptés à leur secteur ou personnalisés, ce qui permet de réduire les risques d’exposition de données réelles. Contrairement aux données anonymisées, les données synthétiques garantissent une meilleure préservation de la confidentialité tout en répondant au défi fréquent du manque de données réelles pour l’entraînement.

Voici quelques-uns des avantages de cette approche :

• Confidentialité et protection des données renforcées : En générant des ensembles de données artificiels, les organisations minimisent les risques liés à l'utilisation de données réelles, qui contiennent souvent des informations sensibles.
• Amélioration des performances des modèles d'IA : Les données synthétiques permettent l'entraînement sur des cas limites variés et des scénarios rares, améliorant ainsi la fiabilité de l'IA.
• Gestion des biais et des erreurs : Les données synthétiques générées par l'IA peuvent être supervisées afin d'éviter de renforcer les biais ou, à l'inverse, d'introduire un biais intentionnel pour des cas d'utilisation spécifiques comme la détection de fraude.

Pour des secteurs comme la santé et la finance, où les réglementations sur la confidentialité sont plus strictes, les données synthétiques deviennent un élément essentiel de l'adoption de l'IA. Les données réelles ne sont utilisées que périodiquement pour valider l'alignement du modèle et surveiller les dérives, ce qui réduit l'exposition aux informations sensibles. Utilisez donc des données synthétiques !

3. Le passage de la sécurité des données structurées à la sécurité des données non structurées

Historiquement, les solutions de sécurité des données se concentraient sur les données structurées, telles que les bases de données et les enregistrements transactionnels. Cependant, les capacités de GenAI vont bien au-delà des données structurées, car elles permettent de traiter d’énormes volumes de données non structurées, y compris du texte, des images et des vidéos. Le plus difficile.

Comme les deux mégachangements que nous avons déjà évoqués, ce changement a également des implications majeures pour les équipes de sécurité :

• Les données non structurées comme priorité de sécurité : Les organisations prennent de plus en plus conscience de la valeur — et des risques — associés aux données non structurées.
• Surfaces d’attaque élargies : Les informations sensibles se trouvent souvent dans les e-mails, les historiques de discussion, les documents juridiques et les fichiers multimédias, que GenAI peut tous traiter. Nous avons vu des exemples d’administrateurs pour des cadres disposant d’un dossier spécial contenant des numéros de carte de crédit, des numéros de sécurité sociale et des comptes bancaires. C’est donc bien plus courant que ce que l’on pense.
• Nouvelles stratégies de protection : Les solutions de sécurité traditionnelles pour les bases de données sont insuffisantes. Les entreprises doivent désormais mettre en place des mesures de sécurité couvrant l’ensemble des formats de données.

Avec la démocratisation de l'accès à l'analyse des données non structurées grâce à GenAI, les équipes de sécurité doivent s'assurer que les mesures de protection appropriées sont en place pour prévenir tout accès non autorisé et toute fuite de données. Cela n'est pas toujours facile, compte tenu de la rapidité avec laquelle GenAI est adopté et du fait que la sécurité ne veut jamais être perçue comme le « département du non ».

Pour conclure…

La demande pour l’IA générative (GenAI) ne cesse de croître, les entreprises étant désireuses d’exploiter le potentiel de l’IA dans divers domaines d’application. Cependant, les préoccupations concernant la précision des données, la confidentialité et la conformité réglementaire demeurent des obstacles majeurs à l’adoption. Le Règlement européen sur l’IA (EU AI Act) en est un exemple emblématique dans cet environnement de l’IA en pleine évolution.

Les cadres supérieurs font désormais pression sur les responsables informatiques et de sécurité pour qu'ils relèvent ces défis de front. En conséquence, les budgets sont alloués à un mélange de contrôles de sécurité éprouvés et de technologies innovantes en phase initiale, particulièrement dans le domaine DSPM. En fait, la plupart des CISO et CIO avec qui nous parlons affirment souvent que leurs budgets sont réduits dans tous les domaines SAUF celui de la sécurité des données.

Quelques actions stratégiques pour vous, responsables de la sécurité des données

1. Investissez dans les technologies DSPM – Mettez en place des outils offrant une visibilité sur l'accès aux données GenAI et garantissant la conformité avec les politiques de sécurité.Adoptez la génération de données synthétiques – Passez de l'anonymisation traditionnelle à des solutions de données synthétiques pour réduire les risques liés à la confidentialité et les charges de conformité.
2. Renforcez la protection des données non structurées – Déployez des mesures de sécurité qui régissent les textes, images, vidéos et autres types de données non structurées de plus en plus utilisés par la GenAI.
3. Allouez les budgets de manière stratégique – Ne vous y trompez pas, votre entreprise souhaite adopter l’IA. Orientez donc les ressources de la sécurité des données vers une approche de sécurité GenAI plus globale, qui vous permettra d’adopter l’IA en toute sécurité, sans mettre vos données en danger. Ce mème me vient à l’esprit

GenAI offre à la fois d'immenses opportunités et de nouveaux risques pour les entreprises. En abordant de manière proactive les préoccupations liées à la sécurité des données de l'IA, les organisations avisées pourront tirer parti des avantages de l'IA tout en protégeant les informations sensibles.

Agissez dès maintenant pour profiter de cette ère portée par l'IA.