Repenser la confiance zéro à l'ère de l'IA : pourquoi le suivi des données est la nouvelle limite de confiance

L'intelligence artificielle est en train de réécrire les règles de la cybersécurité. Les systèmes et les agents d'IA agissent désormais plus rapidement que les humains, prennent des décisions de manière autonome et accèdent à de grandes quantités de données d'entreprise. Ces capacités favorisent l'innovation, mais elles enfreignent également les principes que Zero Trust est censé appliquer.

Les frameworks Zero Trust traditionnels ont été conçus pour les personnes : authentification des identités, vérification des appareils et octroi d'un accès avec le moindre privilège. Mais l'IA bouscule de nombreuses notions de Zero Trust. L'IA se déplace d'une plateforme à l'autre, interagit avec des informations sensibles en quelques secondes et peut prendre des mesures plus rapidement que les contrôles de sécurité ne peuvent les évaluer. Pour protéger les données d'entreprise dans cette nouvelle réalité, la sécurité doit évoluer. L'avenir de Zero Trust doit mettre davantage l'accent sur les données.

Quand l'IA rompt la confiance zéro

Zero Trust repose sur l'accès au moindre privilège, la vérification d'identité et la segmentation du réseau. Ces modèles fonctionnaient lorsque les employés étaient prévisibles et que les systèmes étaient statiques. L'IA change l'équation. Il fonctionne de manière dynamique, franchit les frontières et gère des données sensibles que les contrôles existants n'ont jamais été conçus pour gérer.

L'OWASP, l'Open Web Applications Security Projects, place ce risque dans son top 10 des risques GenAI et LLM, selon ce qu'ils appellent »Agentivité excessive». C'est lorsque les systèmes d'IA sont dotés d'une autonomie ou de fonctionnalités trop importantes. Les agents d'IA peuvent désormais envoyer des e-mails, modifier des fichiers ou lancer des flux de travail commerciaux avec un minimum de supervision humaine. Chacune de ces actions introduit de nouveaux risques, et les modèles traditionnels de moindre privilège ont du mal à suivre le rythme.

Le résultat est que l'IA rompt avec les approches Zero Trust traditionnelles. Les modèles d'accès centrés sur l'humain ne peuvent pas évoluer pour contrôler les agents autonomes agissant à la vitesse de la machine. Les équipes de sécurité doivent redéfinir la manière dont elles appliquent le principe du moindre privilège, la vérification et la surveillance. La seule approche évolutive consiste à faire des données elles-mêmes la couche d'application.

L'avenir de la sécurité de l'IA est centré sur les données

Dans ce nouveau paradigme, la sécurité de l'IA ne consiste plus à contrôler les terminaux. Il s'agit de contrôler la manière dont les données sont consultées, transformées et partagées par les systèmes d'IA. Le suivi des données permet aux organisations de créer des contrôles qui évoluent à la même vitesse que l'IA.

Le cadre AEGIS de Forrester pour la gouvernance de l'IA le souligne clairement : la sécurité doit évoluer vers l'observabilité, le contexte et la responsabilité des données. Plutôt que de restreindre l'innovation en matière d'IA, un modèle centré sur les données le permet en garantissant que l'IA peut fonctionner en toute sécurité, avec une transparence totale et des contrôles vérifiables.

La plateforme de Cyera concrétise ce changement. En combinant Gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) avec AI Security Posture Management (AI-SPM), Cyera fournit une vue unifiée des données existantes, des personnes qui y accèdent et de la manière dont les systèmes d'IA les utilisent. La plateforme applique automatiquement la bonne solution de sécurité basée sur l'IA pour renforcer la gouvernance sans ralentir l'innovation.

Création d'un Zero Trust centré sur les données pour l'IA

Une stratégie Zero Trust moderne pour l'IA commence par la visibilité. Vous ne pouvez pas protéger ce que vous ne pouvez pas voir. Le DSPM de Cyera découvre et classe les données sensibles dans les environnements cloud, SaaS et hybrides, révélant ainsi où se trouvent les actifs critiques et comment ils sont utilisés.

À partir de là, AI-SPM cartographie la relation entre les données et les outils d'IA, qu'ils soient publics, intégrés à des plateformes SaaS ou développés en interne. Cela fournit un inventaire en temps réel de l'utilisation de l'IA et de l'exposition aux risques.

Une fois la visibilité établie, Cyera permet une surveillance et un contrôle continus. Les politiques de gouvernance identifient les comportements à risque tels que les demandes non autorisées ou les mouvements de données, et bloquent automatiquement les violations ou alertent en cas de violation. Les équipes de sécurité peuvent appliquer l'accès au moindre privilège de manière dynamique au niveau de la couche de données sans limiter les performances de l'IA.

Cette approche transforme Zero Trust en une architecture vivante, pilotée par les données, capable de s'adapter à des systèmes autonomes et à des agents d'auto-apprentissage.

Équilibrer autonomie et contrôle dans les systèmes d'IA

L'objectif d'AI Security n'est pas de ralentir l'innovation, mais de la rendre plus sûre. Le guide de l'OWASP recommande d'adopter un modèle de « moindre agence » pour l'IA, en limitant non seulement les données auxquelles les agents peuvent accéder, mais également les actions qu'ils peuvent entreprendre.

En pratique, cela signifie associer les principes d'identité Zero Trust traditionnels à des contrôles spécifiques à l'IA. Les contrôles de sécurité destinés aux humains sont souvent inadéquats pour l'IA, qui évolue beaucoup plus rapidement. La solution de sécurité basée sur l'IA de Cyera fournit l'observabilité en temps réel nécessaire à l'IA en reliant directement l'activité de l'IA aux données qu'elle touche.

Cet équilibre entre autonomie et contrôle est ce qui rend Zero Trust for AI réalisable. Au lieu de limiter les capacités de l'IA, les entreprises gagnent en confiance pour la déployer plus largement, sachant que chaque action est responsable et que chaque ensemble de données est protégé.

Pourquoi il est essentiel de suivre les données

Dans un monde où les systèmes d'IA créent, consomment et transmettent des données à une échelle sans précédent, le périmètre du réseau ne définit plus la confiance. Les données le font. En ancrant la sécurité dans la classification, le lignage et le contexte d'accès des données, les organisations peuvent garder le contrôle, peu importe où et comment fonctionne l'IA.

Zero Trust pour l'IA nécessite un changement de mentalité, passant de la sécurisation des identités à la sécurisation des flux de données. Cyera aide les entreprises à opérer cette transition en fournissant une visibilité unifiée sur les données et les systèmes d'IA, en s'intégrant directement aux piles de sécurité existantes et en automatisant l'application continue.

Le résultat n'est pas simplement la conformité. C'est de la confiance. Lorsque les organisations comprennent et contrôlent leurs données, elles peuvent innover librement et de manière responsable grâce à l'IA.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Zero Trust pour l'IA ?
Zero Trust for AI étend les principes Zero Trust traditionnels tels que le moindre privilège et la vérification continue aux systèmes et agents d'IA. Il se concentre sur la protection des données elles-mêmes, en veillant à ce que chaque accès ou action d'un modèle d'IA soit vérifié, régi et auditable.

En quoi l'AI SPM diffère-t-il du DSPM ?
AI-SPM (gestion de la posture de sécurité de l'IA) suit la manière dont les systèmes et outils d'IA accèdent aux données, les utilisent et les transforment. DSPM (gestion de la posture de sécurité des données) fournit une visibilité sur l'emplacement des données sensibles et leur niveau de risque. Ensemble, ils constituent la base d'un ensemble complet Solution de sécurité basée sur l'IA.

Les architectures Zero Trust traditionnelles peuvent-elles gérer l'IA ?
Pas efficacement. Les anciens frameworks Zero Trust ont été conçus autour d'utilisateurs humains et d'appareils. L'IA introduit un comportement autonome, des flux de données dynamiques et de nouveaux vecteurs de risque qui nécessitent une visibilité centrée sur les données et un contrôle en temps réel.

Pourquoi est-il si important de suivre les données ?
Parce que les systèmes d'IA évoluent plus rapidement que n'importe quel contrôle d'accès. En intégrant des contrôles dans les données elles-mêmes, les organisations peuvent gérer automatiquement le comportement de l'IA, préservant ainsi la confiance même lorsque les systèmes évoluent et évoluent.

Les données comme nouveau plan de contrôle

L'IA est en train de réécrire les règles de Zero Trust. L'avenir de la sécurité de l'IA dépend de la visibilité, du contexte et du contrôle de la couche de données. En suivant les données, les organisations peuvent protéger ce qui compte le plus sans ralentir l'innovation.

Cyera permet cette évolution grâce à une solution de sécurité IA intégrée qui combine DSPM, AI SPM et l'application des politiques en temps réel. Ensemble, ces fonctionnalités constituent la base d'une architecture Zero Trust véritablement moderne pour l'IA.

Êtes-vous prêt à passer à l'étape suivante ?
Demandez une démo avec Cyera dès aujourd'hui pour découvrir comment vous pouvez rendre Zero Trust opérationnel pour l'IA, de la découverte des données et de la cartographie de l'IA à la surveillance et à l'application continues.