Le rôle de l'IA et du ML dans le DSPM

L'adoption rapide de l'IA redéfinit l'industrie de la sécurité des données, avec les applications d'IA et les quantités énormes de données sur lesquelles elles s'appuient qui introduisent de nouveaux risques. L'IA générative est particulièrement problématique car ces algorithmes ont souvent accès à d'énormes quantités de données d'entreprise.

La sécurité de l’IA est fondamentalement une question de sécurité des données, pourtant de nombreuses organisations manquent des informations nécessaires sur leurs données pour empêcher les systèmes d’IA d’exposer, d’ingérer ou d’utiliser des informations de manière inappropriée. Adopter l’IA en toute sécurité nécessite une approche axée sur les données pour découvrir les données, évaluer leur niveau de risque et appliquer des contrôles d’accès appropriés.

La gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) est devenue la catégorie de sécurité à la croissance la plus rapide car elle répond aux défis uniques de sécurité des données liés à l'infrastructure moderne, à la prolifération des données et aux applications d'IA générative.

Cet article explore comment DSPM peut aider les entreprises à sécuriser leurs données et applications d'IA :

1. Découvrez les données d'IA tentaculaires

Les données augmentent à un rythme rapide dans le monde entier, avec un total qui devrait atteindre 181 zettaoctets en 2025. Un facteur clé de cette croissance est l'adoption des applications d'IA et d'apprentissage automatique, qui nécessitent d'énormes quantités de données pour l'entraînement et l'inférence.

L'adoption de l'IA a élargi la surface d'attaque, les informations présentes dans les e-mails, les historiques de chat, les documents juridiques et les fichiers multimédias étant transmises aux modèles d'IA. Par exemple, Microsoft Copilot introduit des risques pour la sécurité des données car il utilise diverses sources de données comme Sharepoint et OneDrive, qui contiennent souvent des informations sensibles de l'entreprise dans certains fichiers.

À mesure que la prolifération des données s’intensifie, il devient nécessaire de disposer d’un outil DSPM capable de découvrir les données dans tous les environnements en temps réel, qu’il s’agisse de serveurs sur site, dans le cloud, ou d’applications SaaS et d’IA. Cela inclut la création d’un inventaire des applications IA fantômes et des données dont les équipes de sécurité n’ont pas encore connaissance.

2. Classer les données IA non structurées

L'IA générative a la capacité de traiter d'énormes quantités de données non structurées, y compris du texte, des images et des vidéos. Cela signifie que les organisations collectent d'immenses volumes de données non structurées et les alimentent dans des modèles d'IA générative, ce qui provoque un changement de priorité des données structurées vers les données non structurées.

Cependant, les données non structurées sont beaucoup plus difficiles à catégoriser et ont historiquement été moins prioritaires pour les solutions de sécurité des données. Les outils de classification des données hérités utilisant des méthodes manuelles et des expressions régulières rigides entraînent souvent des faux positifs ou une mauvaise classification des données sensibles, en particulier lorsque ces techniques sont appliquées à des ensembles de données non structurées.

Un outil DSPM efficace peut classer avec précision les données non structurées à l'aide de techniques automatisées pour identifier les données sensibles au sein de vastes entrepôts de données. Cela inclut la classification des informations sensibles au niveau du fichier, ce qui est essentiel pour sécuriser les outils d'IA qui ingèrent des données d'entreprise.

3. Outils d'IA générative sécurisés

À mesure que les organisations intègrent l'IA dans leurs flux de travail, le risque d'exposition des données augmente en raison de contrôles d'accès et de politiques de sécurité inadéquats. De plus, de nombreux employés utilisent désormais quotidiennement des outils d'IA générative comme ChatGPT et DeepSeek sans en comprendre les implications en matière de sécurité.

En conséquence, les outils d'IA générative disposant de privilèges excessifs entraînent une exposition involontaire de données sensibles à des utilisateurs internes non autorisés, à des fournisseurs externes et à des prestataires de services cloud. Cela signifie qu'il est d'autant plus nécessaire de mettre en place une gouvernance et des contrôles d'accès appropriés pour empêcher les utilisateurs d'entrer par inadvertance des données sensibles dans ces outils d'IA.

DSPM peut identifier et visualiser le contexte autour des identités non humaines, comme les outils d’IA générative. Cela permettra de déterminer à quelles données ces outils peuvent accéder, et de limiter leur accès autant que possible afin de réduire les risques de sécurité et de minimiser l’impact d’une violation liée à l’IA.

4. Rationalisez la confidentialité et la conformité

L'adoption généralisée de l'IA ajoute de la complexité à la conformité des données, et de nouvelles exigences évoluent constamment avec l'arrivée de réglementations sur la vie privée comme l'AI Act de l'UE.

L'IA augmente le risque de violations de conformité car elle traite d'énormes quantités de données, et les organisations n'ont pas toujours de visibilité sur le fait qu'elle puisse accéder à des informations sensibles. Par exemple, les outils d'IA peuvent accidentellement ingérer des données restreintes telles que des informations personnelles identifiables (PII) de clients ou des données financières, ce qui peut enfreindre le RGPD, le CCPA ou des réglementations spécifiques à certains secteurs.

DSPM peut fournir des informations contextuelles sur la localisation des données, leur conservation et les mesures de protection afin d'aider à prévenir les problèmes de conformité lors de l'utilisation de l'IA. Des analyses approfondies des données aident les organisations à s'assurer que les contrôles d'accès, les mesures de chiffrement, la tokenisation, l'authentification multifacteur (MFA), la journalisation et d'autres protocoles de sécurité sont correctement appliqués en fonction de la sensibilité et du niveau de risque des données.

Comment l'IA améliore le DSPM

Bien que l'IA introduise de nouveaux défis en matière de sécurité des données, elle permet également d'améliorer la façon dont les DSPM et d'autres outils de sécurité luttent contre les cybermenaces, garantissent la confidentialité des données et assurent la conformité réglementaire.

Améliore la classification des données

Les DSPM innovants utilisent des grands modèles de langage (LLM) et des algorithmes d'IA propriétaires pour la classification des données. L'IA peut analyser des modèles de données complexes et leur contexte pour classer les informations avec plus de précision que les méthodes traditionnelles, et ce à la vitesse et à l'échelle nécessaires pour sécuriser d'énormes ensembles de données non structurées.

De plus, la classification non supervisée alimentée par l'IA peut également être utilisée pour apprendre et catégoriser les données d'entreprise uniques. Cela permet aux entreprises d'appliquer des mesures de sécurité plus granulaires et adaptées en fonction de la spécificité de leurs données.

Améliore l'intelligence des risques

Les principaux DSPM exploitent également des algorithmes d’IA pour fournir une intelligence des risques qui réduit les faux positifs et, par conséquent, la fatigue liée aux alertes. En comprenant mieux le contexte autour des données — comme qui y accède et où elles sont situées — les outils de sécurité des données alimentés par l’IA peuvent offrir une intelligence des risques plus précise.

Moins de faux positifs donne aux équipes de sécurité la confiance nécessaire pour mettre en œuvre des actions plus efficaces et ciblées afin d'atténuer les menaces sans compromettre la sécurité ou perturber les opérations commerciales.

Accélère la détection des menaces

Certains DSPM disposent de capacités de détection des menaces qui s'appuient sur l'IA pour analyser en continu les schémas d'accès aux données, les modifications des autorisations et bien plus encore, en temps réel, afin de détecter des anomalies. Cela permet de mettre en évidence les changements dans l'exposition des données, d'identifier de nouvelles vulnérabilités et de signaler les nouvelles menaces dès leur apparition.

Les algorithmes d’IA automatisés peuvent détecter les vulnérabilités potentielles plus rapidement que les méthodes manuelles, et produisent souvent moins de faux positifs. Lorsque les DSPM alimentés par l’IA fournissent des alertes automatisées fiables et rapides, les équipes de sécurité peuvent agir plus vite pour atténuer les menaces et réduire les délais de remédiation.

Choisissez un DSPM natif à l'IA

En résumé, l'IA ouvre d'immenses opportunités dans presque tous les secteurs, mais elle s'accompagne de nouveaux risques pour la sécurité des données. En adoptant une solution DSPM moderne, les entreprises peuvent exploiter leurs données et l'IA en toute sécurité pour faire progresser leurs activités.

Cyera est une plateforme de sécurité des données native à l'IA, dotée de capacités avancées pour atténuer les risques liés à l'IA et à l'apprentissage automatique :

• Découvre automatiquement les données dans tous les environnements, les outils d'IA et les pipelines de données — et analyse en continu les changements au fil du temps.
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