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 secteurs économiques axés sur la propriété intellectuelle représentaient 7,8 billions de dollars du PIB américain et plus de 40 % des emplois aux États-Unis. D’après le cabinet de conseil en stratégie Deloitte, les actifs de propriété intellectuelle peuvent représenter jusqu’à 80 % de la valeur de certaines entreprises.

Pour cette raison même, la propriété intellectuelle est devenue une cible de plus en plus attrayante pour les acteurs malveillants, le vol de propriété intellectuelle lié à la cybercriminalité et à l'espionnage industriel ayant un impact croissant sur les entreprises américaines. Selon la société de cybersécurité basée à Boston, Cybereason, un seul acteur de menace soutenu par la Chine – Winnti APT – a réussi à détourner des milliers de milliards de dollars d'actifs de propriété intellectuelle auprès de 30 entreprises multinationales au cours des quinze dernières années.

Et le problème ne va faire qu'empirer. L'adoption généralisée de l'informatique en nuage et l'explosion absolue des données sur les plateformes et les services rendent de plus en plus difficile pour les entreprises de savoir quelles données elles possèdent et où elles se trouvent, sans même parler de la protection de ces données contre des acteurs externes ou des menaces internes.

L'explosion du cloud et des données expose les risques liés à la propriété intellectuelle

D'après le rapport d'adoption DSPM 2024 de Cybersecurity Insiders DSPM

La réponse à ces tendances a été d'adopter des techniques de renforcement du réseau et des appareils, y compris des outils de prévention de perte de données conçus pour empêcher les données précieuses de s'échapper du périmètre du réseau. Mais une mise en œuvre réussie de DLP suppose que l'entreprise a déjà effectué une découverte et une classification complètes et précises de ses actifs de données. Sinon, les règles DLP ne correspondront pas aux besoins de l'organisation, avec pour conséquence que les équipes SOC sont soit inondées d'alertes de faux positifs, soit réduisent les seuils d'alerte et ne parviennent pas à arrêter la sortie ou l'exfiltration de données précieuses.

C'est là que Cyera intervient. Cyera est une plateforme unifiée de sécurité des données, native à l'IA, capable de découvrir et de classifier les données des entreprises avec une rapidité et une précision supérieures à tout autre outil sur le marché. L’avantage de Cyera réside dans sa conception native à l’IA, qui lui permet d’aller au-delà de la simple reconnaissance des types de données, pour réellement comprendre ce que sont les données et pourquoi elles sont importantes. Cela signifie que Cyera peut classifier les données non structurées avec une bien plus grande précision, apprendre des schémas de classification spécifiquement adaptés aux environnements de ses clients, et combiner ces informations pour prendre des décisions de classification au niveau des fichiers bien plus précises.

Décomposons cela, en commençant par le problème des données non structurées. Les données structurées respectent un format prédéfini (pensez à des feuilles de calcul contenant des noms de clients, des cartes de crédit et des historiques de commandes) et sont généralement stockées dans une base de données relationnelle, ce qui les rend facilement consultables. En revanche, les données non structurées n’obéissent pas à un format cohérent. Pire encore, elles constituent une majorité importante et croissante de toutes les données créées au cours des dernières années. Les spécifications techniques d’un nouveau modèle de voiture, une recette de biscuits écrite à la main, ou même des notes générées par l’IA lors d’une réunion de scénaristes sont autant d’exemples de types de données non structurées qui se sont multipliés à mesure que les industries à forte intensité de propriété intellectuelle et les outils alimentés par l’IA ont pris de l’importance.

La nature des données non structurées

La nature des données non structurées les rend difficiles à rechercher et à étiqueter avec précision. Par conséquent, de nombreuses entreprises ne parviennent tout simplement pas à localiser les données non structurées susceptibles de contenir de la propriété intellectuelle. Ces données contribuent à l’augmentation de la surface d’attaque de l’organisation, mais restent en dehors de la protection offerte par les politiques DLP. Mais avec Cyera, l’identification et la classification correctes des données non structurées deviennent faciles.

Une grande entreprise de biotechnologie a exprimé des doutes quant à la capacité d’un outil à apprendre non seulement à reconnaître les schémas de composés moléculaires développés par leurs équipes de R&D, mais aussi à distinguer réellement les molécules propriétaires de celles du domaine public, et à comprendre ce qui les rend sensibles – une capacité essentielle pour éviter une avalanche de fausses alertes positives. Cyera a relevé le défi, et aujourd’hui cette entreprise est cliente, faisant confiance à Cyera pour les aider à protéger leurs investissements alors qu’ils s’efforcent de commercialiser ces idées.

L'un des principaux éléments qui distinguent Cyera et lui permettent de classifier les données non structurées avec plus de précision que ses concurrents est sa capacité à s'auto-apprendre des schémas de classification propres à chaque client. Chaque entreprise possède des procédures opérationnelles standard, des règles métier et même un jargon qui font partie de ce que l’on entend par la « culture » de l’entreprise. Souvent, ces caractéristiques résultent du fait d’opérer dans un secteur donné et d’être soumis à des cadres réglementaires spécifiques, mais elles sont aussi en partie idiosyncrasiques à chaque organisation. Et le moteur de classification natif à l’IA de Cyera peut les apprendre. Nous constatons qu’environ 40 % des données sensibles identifiées et classifiées par Cyera relèvent de l’un de ces schémas de classification avancés.

Grâce à la capacité de Cyera à scanner et à classifier les données, qu'elles soient structurées ou non structurées, et à appliquer des catégories spécifiques à l'environnement opérationnel de chaque client, Cyera est en mesure de réaliser une classification beaucoup plus précise des données clients au niveau des fichiers. Par exemple, lors d'un appel téléphonique avec un dirigeant du secteur de la santé, le CSO de Cyera, Jason Clark, lui a demandé de griffonner quelques notes concernant une stratégie hypothétique de "M&A" (fusions et acquisitions). Le document d'une page faisait référence à des objectifs comme la protection de la propriété intellectuelle et des cibles potentielles d'acquisition, mais ne mentionnait pas qu'il était "confidentiel". Jason a demandé à son ami de photographier la note et de la lui envoyer par e-mail.

Le DLP de l’entreprise n’a pas réussi à l’identifier, mais Cyera a immédiatement reconnu et classé le document comme une stratégie de fusions et acquisitions d’un cadre du secteur de la santé. Il a étiqueté le document comme hautement confidentiel. Avec Cyera en place, ce document aurait été visible et sécurisé.

Des exemples comme celui-ci sont potentiellement légion. D'ici la fin de l'année, le monde aura créé 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 consistera en une propriété intellectuelle potentiellement précieuse. Mais on ne peut pas protéger ce que l'on ne voit pas. Sans Cyera, les entreprises qui dépendent de leur propriété intellectuelle avancent à l'aveugle. Mais avec Cyera, l'étendue et les contours complets de la surface d'attaque deviennent apparents. Munies de cette connaissance, les entreprises peuvent minimiser leur risque de violation tout en optimisant les ressources consacrées à la protection de leurs joyaux.