Comment Cyera protège la propriété intellectuelle

La propriété intellectuelle occupe une place de plus en plus centrale dans les économies américaine et mondiale. Selon un rapport de 2022 de l'Office américain des brevets et des marques (USPTO), les industries à forte intensité de propriété intellectuelle, dans divers secteurs économiques, représentaient 7 800 milliards de dollars du PIB américain et plus de 40 % des emplois aux États-Unis. Par ailleurs, selon le cabinet de conseil en stratégie Deloitte, les actifs de propriété intellectuelle peuvent représenter jusqu'à 80 % de la valeur de certaines entreprises.

C’est précisément pour cette raison que la propriété intellectuelle est devenue une cible plus attrayante pour les acteurs malveillants, le vol de propriété intellectuelle issu de la cybercriminalité et de l’espionnage industriel ayant un impact plus important sur les entreprises américaines. Selon la société de cybersécurité Cybereason, basée à Boston, un seul groupe de cybercriminels soutenu par la Chine – Winnti APT – a réussi à détourner des milliers de milliards de dollars d’actifs de propriété intellectuelle à 30 multinationales au cours des quinze dernières années.

Et le problème ne fera qu'empirer. L'adoption généralisée du cloud computing et l'explosion absolue des données sur les différentes plateformes et services rendent de plus en plus difficile pour les entreprises de savoir quelles données elles possèdent et où elles se trouvent, sans parler de leur protection contre les acteurs externes ou les menaces internes.

Le cloud et l'explosion des données exposent des risques en matière de propriété intellectuelle.

D'après les experts en cybersécurité 2024 DSPM Rapport d'adoption

Pour répondre à ces tendances, on a adopté des techniques de renforcement des réseaux et des périphériques, notamment : Outils de prévention des pertes de données Conçue pour empêcher les données sensibles de quitter le périmètre du réseau, la mise en œuvre réussie d'une solution DLP suppose que l'entreprise ait préalablement réalisé une identification et une classification complètes et précises de ses actifs de données. Dans le cas contraire, les règles DLP ne seront pas adaptées aux besoins de l'organisation, ce qui aura pour conséquence de submerger les équipes SOC d'alertes erronées ou de réduire les seuils d'alerte, les empêchant ainsi d'empêcher la sortie ou l'exfiltration de données sensibles.

C'est là qu'intervient Cyera. Cyera est une plateforme de sécurité des données unifiée, nativement basée sur l'IA, capable de découvrir et de classifier les données des entreprises avec une rapidité et une précision supérieures à celles de tout autre outil du marché. L'avantage de Cyera réside dans sa conception native basée sur l'IA, qui lui permet d'aller au-delà de la simple reconnaissance des types de données et de comprendre réellement leur nature et leur importance. Ainsi, Cyera peut classifier les données non structurées avec une précision bien plus grande, apprendre des schémas de classification spécifiquement adaptés aux environnements de ses clients et combiner ces connaissances pour prendre des décisions de classification au niveau des fichiers beaucoup plus précises.

Analysons cela plus en détail, en commençant par le problème des données non structurées. Les données structurées suivent un format prédéfini (comme les tableurs contenant les noms des clients, les numéros de carte bancaire et l'historique des commandes) et sont généralement stockées dans une base de données relationnelle, ce qui facilite leur recherche. À l'inverse, les données non structurées ne suivent aucun format cohérent. Pire encore, elles constituent une part importante et croissante de toutes les données créées ces dernières années. Les spécifications techniques d'un nouveau modèle de voiture, une recette de biscuits manuscrite, et même les notes générées par l'IA lors d'une réunion de rédaction sont autant d'exemples de données non structurées qui ont proliféré avec l'essor des industries à forte intensité de propriété intellectuelle et des outils basés sur l'IA.

La nature des données non structurées

La nature des données non structurées les rend difficiles à rechercher et à étiqueter avec précision. De ce fait, de nombreuses entreprises ne parviennent pas à localiser les données non structurées susceptibles de contenir des informations confidentielles. Ces données contribuent à l'augmentation de la surface d'attaque de l'organisation, mais échappent à la protection des politiques de prévention des fuites de données (DLP). Avec Cyera, identifier et classer correctement les données non structurées devient un jeu d'enfant.

Une grande entreprise de biotechnologie a exprimé son scepticisme quant à la capacité d'un outil à apprendre non seulement à reconnaître les schémas de composés moléculaires développés par ses équipes de R&D, mais aussi à distinguer les molécules propriétaires de celles du domaine public et à comprendre ce qui les rend sensibles – une compétence essentielle pour éviter une avalanche de faux positifs. Cyera a relevé le défi et cette entreprise est désormais cliente, faisant confiance à Cyera pour l'aider à protéger ses investissements et à commercialiser ses innovations.

L'un des principaux atouts qui permet à Cyera de classifier les données non structurées avec une précision supérieure à celle de ses concurrents réside dans sa capacité à apprendre par elle-même des schémas de classification propres à chaque client. Chaque entreprise possède des procédures opérationnelles standard, des règles métier et même un jargon spécifique qui constituent une partie intégrante de sa culture. Ces caractéristiques résultent souvent de son activité au sein d'un secteur donné et de son assujettissement à des cadres réglementaires particuliers, mais elles sont aussi, au moins en partie, propres à chaque organisation. Le moteur de classification natif d'IA de Cyera est capable de les apprendre. Nous constatons qu'environ 40 % des données sensibles identifiées et classées par Cyera correspondent à l'un de ces schémas de classification avancés.

Grâce à sa capacité à analyser et classer les données, qu'elles soient structurées ou non, et à appliquer des catégories spécifiques à l'environnement opérationnel de chaque client, Cyera parvient à une classification beaucoup plus précise des données clients au niveau des fichiers. Par exemple, lors d'un appel téléphonique avec un cadre du secteur de la santé, Jason Clark, directeur de la sécurité chez Cyera, lui a demandé de prendre des notes sur une stratégie hypothétique de fusions-acquisitions. Ce document d'une page mentionnait des objectifs tels que la protection de la propriété intellectuelle et des cibles potentielles d'acquisition, sans toutefois préciser son caractère confidentiel. Jason a alors demandé à un ami de photographier la note et de la lui envoyer par courriel.

L'entreprise DLP Cyera n'a pas réussi à le détecter, mais l'a immédiatement identifié et classé comme une stratégie de fusions-acquisitions élaborée par un dirigeant du secteur de la santé. Le document a été qualifié de hautement confidentiel. Grâce à Cyera, ce document aurait été accessible et sécurisé.

Les exemples de ce genre sont potentiellement légion. D'ici la fin de l'année, le monde aura produit autant d'octets de données qu'il y a d'étoiles dans l'univers. La plupart de ces données seront non structurées, et une grande partie d'entre elles contiendra une propriété intellectuelle potentiellement précieuse. Or, on ne peut protéger ce qu'on ne voit pas. Sans Cyera, les entreprises qui dépendent de leur propriété intellectuelle naviguent à vue. Mais avec Cyera, l'étendue et les contours de la surface d'attaque deviennent parfaitement visibles. Fortes de ces informations, les entreprises peuvent minimiser leur risque de violation de données tout en optimisant les ressources consacrées à la protection de leurs données les plus sensibles.