Transformer la sécurité des données : comment l'IA et le ML façonnent la prochaine génération d'outils de sécurité des données

Découvrez comment Cyera utilise la classification alimentée par l'IA pour transformer la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) héritée et offrir une vision précise et autonome de vos risques liés aux données. Comprenez les limites des solutions DSPM traditionnelles basées sur des règles et pourquoi les organisations doivent adopter des plateformes de nouvelle génération qui exploitent l'IA et le ML afin de rester en avance sur les menaces modernes pesant sur les données.

Pendant de nombreuses années, les organisations se sont appuyées sur des solutions de sécurité des données traditionnelles. Ces solutions reposaient sur des règles strictes, des classifications manuelles et des politiques rigides qui peinaient à répondre à l’évolution des besoins des entreprises. Cyera utilise des techniques innovantes d’intelligence artificielle (IA) pour offrir une rapidité et une précision inégalées. Vous trouverez ci-dessous 5 comparaisons entre les plateformes récentes et les plateformes traditionnelles.

Classification intelligente des données

Les anciens systèmes DSPM s'appuient généralement sur des méthodes rigides de correspondance de motifs gérées par l'humain, telles que les expressions régulières (RegEx), pour classifier les données. Bien que RegEx soit une technique utile pour étiqueter les données, elle est sujette aux faux positifs. RegEx nécessite un processus de validation et d'ajustement manuel, ce qui ralentit considérablement la classification. Même après un réglage manuel, RegEx reste sujet à de nombreux faux positifs, produisant ainsi des résultats peu fiables. Par exemple, les outils hérités confondent souvent n'importe quel numéro à 9 chiffres avec un numéro de sécurité sociale (SSN) confidentiel.

Les systèmes DSPM modernes, alimentés par l'IA et l'apprentissage automatique (ML), peuvent analyser des modèles de données complexes et leur contexte pour classifier les informations avec plus de précision. Par exemple, Cyera utilise des techniques d'IA comme la reconnaissance d'entités nommées (NER) pour identifier quels numéros à 9 chiffres sont des numéros de sécurité sociale, des identifiants fiscaux, des numéros de routage bancaire, et lesquels sont des identifiants d'employés à 9 chiffres moins sensibles. Les systèmes DSPM modernes offrent une précision et une efficacité accrues dans la classification des données, réduisant les coûts opérationnels et augmentant la confiance de votre organisation dans les résultats de l'outil.

Classifications au niveau du fichier

Les outils DSPM traditionnels ne peuvent pas classifier les fichiers et identifier le contexte commercial. Le contexte au niveau du fichier est essentiel pour mettre en œuvre des processus robustes de protection des données et de gestion des documents. Par exemple, le nom d'un médecin figurant dans un rapport de diagnostic d'un patient devrait être traité avec un niveau de confidentialité plus élevé par rapport au nom d'un médecin figurant dans une brochure marketing de soins de santé.

Les DSPM modernes comme Cyera ont intégré des techniques d’intelligence artificielle pour identifier avec précision la classification des fichiers, tels que les comptes rendus de réunion, les rapports de diagnostic, les CV et les bulletins de paie des employés. Cela permet à votre organisation d’appliquer des mesures de sécurité plus granulaires et adaptées au contexte, garantissant ainsi que les informations sensibles sont traitées et protégées.

Environnement de données apprises

La plupart des anciens systèmes DSPM adoptent une approche unique pour la classification. Des expressions régulières (RegEx) doivent être écrites pour chaque cas d'utilisation client spécifique, ce qui ralentit considérablement la mise en œuvre. De plus, les modèles doivent être continuellement mis à jour à mesure que les données de l'organisation évoluent.

Les solutions modernes utilisent des techniques d'IA pour comprendre en profondeur le paysage de données unique et dynamique de chaque organisation. Par exemple, Cyera apprend et classe automatiquement les données propres à votre environnement, telles que les numéros d'identification internes et les types de documents, le tout sans réglage manuel. Les classes de données apprises garantissent que tous les types de données pertinents sont pris en compte et correctement sécurisés.

Classification contextuelle

Les systèmes DSPM traditionnels traitent les données ayant la même classification de manière uniforme, sans tenir compte du contexte de leur découverte. Par exemple, un outil hérité pourrait traiter toutes les informations de santé de la même façon, qu'elles concernent des clients ou des employés, ou qu'elles soient identifiables ou anonymisées.

Les plateformes récentes alimentées par l'IA aident les équipes de sécurité à comprendre ce que représente réellement leur donnée et à rationaliser les workflows de réponse et de remédiation. Cela permet des efforts de sécurité des données plus efficaces et ciblés. Par exemple, si un dossier contenant des données clients devient soudainement largement accessible aux employés des Ressources Humaines qui n'auraient normalement pas accès à ces données, un DSPM moderne le signalera comme à haut risque et déclenchera des contrôles supplémentaires. En identifiant de telles menaces contextuelles, ces solutions réduisent de manière proactive les risques avant que des incidents ne surviennent.

Un aperçu clair et concis

Pour offrir une vue d'ensemble claire, nous avons créé un tableau comparant les aspects clés des systèmes DSPM alimentés par l'IA et des systèmes DSPM traditionnels :

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Passez à l'étape suivante avec Cyera

Si vous utilisez actuellement des systèmes hérités fragmentés et des processus manuels pour DSPM, il est temps de faire une mise à niveau.

Les solutions DSPM alimentées par l'IA offrent une voie éprouvée vers une protection fiable et automatisée, même contre les menaces sophistiquées. Cliquez ici pour planifier une démonstration dès aujourd'hui.