Comprendre les données dans leur contexte : une approche de classification des données axée sur le LLM

La sécurité des données a toujours été liée à un défi : bien comprendre les données elles-mêmes. Pendant des années, les organisations ont multiplié les contrôles, la surveillance, la gouvernance et les politiques d'accès, mais elles continuent à voler à l'aveugle. Ces méthodes ont aidé à la périphérie mais n'ont pas permis de fournir un véritable aperçu des données. Sans savoir quelles sont réellement les données, comment elles sont utilisées ou où elles sont exposées, même les programmes de sécurité les plus puissants ont du mal à prendre des décisions précises ou à prendre les bonnes mesures à grande échelle.

Alors que les entreprises passaient des systèmes sur site au cloud, au multicloud et au SaaS, ce problème a explosé. Au lieu d'une poignée de bases de données, les entreprises gèrent désormais des dizaines de milliers de magasins de données répartis dans des compartiments, des serveurs de fichiers, des entrepôts de données et des outils de collaboration. Chaque environnement introduit des angles morts et de nouvelles formes de données complexes et évolutives. Les outils existants ne pouvaient pas suivre le rythme, et le résultat a été une collection de cartes partielles et de demi-vérités.

La classification pilotée par l'IA de Cyera a été conçue pour répondre à cette réalité dès le premier jour. Il met l'accent sur la compréhension des données dans leur contexte, et pas seulement sur leur étiquetage. En combinant plusieurs approches de classification, notamment le clustering, les grands modèles de langage, l'intelligence apprise, etc., Cyera propose un moteur de classification en constante amélioration qui s'adapte aux environnements du monde réel et fournit des informations précises à grande échelle.

Cette approche fournit la seule chose qui a toujours fait défaut à la sécurité des données moderne : une compréhension complète et fiable de la nature des données, de leur localisation et de leur importance.

Pourquoi la classification des données est importante

Toutes les entreprises sont inondées de données. Des milliards de fichiers, d'enregistrements et de documents sont déplacés chaque jour entre les systèmes. Les outils de classification traditionnels s'appuient seulement sur des méthodes superficielles basées sur des règles, telles que les expressions régulières, la correspondance de modèles ou les listes de mots clés. Ils peuvent trouver des formats prévisibles, mais ils ne peuvent pas interpréter le sens, l'intention ou le contexte commercial.

C'est pourquoi ces systèmes tombent en panne :

Ils ne peuvent pas s'adapter à l'étalement du cloud et du multicloud.

Le nombre de magasins de données a explosé et les outils existants ne peuvent pas effectuer de classification assez rapidement ou suffisamment approfondie pour suivre le rythme.

Ils ont été conçus pour des données prévisibles, et non pour des données complexes.

Des outils comme les outils traditionnels DLP effectué de manière acceptable lorsque les données suivaient des modèles connus. Les données actuelles ne le sont pas.

Ils produisent une infinité de faux positifs.

Les systèmes basés sur des modèles détectent les chaînes, pas le sens. Les équipes doivent trier le bruit au lieu de régler les risques.

Ils ne peuvent pas comprendre la pertinence commerciale.

Un numéro de carte de crédit, un ensemble de données de test et un dossier client se ressemblent sans contexte plus approfondi. Les outils traditionnels ne peuvent pas faire la différence.

Cyera a découvert qu'environ 86 % des données d'une organisation sont propres à son environnement. Il reflète le langage interne, les structures propriétaires et les processus spécialisés. Les outils traditionnels ne peuvent pas interpréter ces données avec précision, ce qui crée des angles morts qui s'accroissent chaque jour.

Comprendre les données aujourd'hui nécessite quelque chose de plus : le contexte, les relations et le sens.

Pourquoi l'IA et les LLM changent tout

L'arrivée des LLM dans le domaine de la sécurité des données marque un changement fondamental. Les LLM ont été conçus pour comprendre les relations entre les mots, les phrases et les concepts. Leur fonction principale est d'interpréter le langage et le sens.

Aucun aspect de la cybersécurité ne sera plus transformé que la sécurité des données, car les LLM sont enfin capables de comprendre les données comme les gens le font.

Avec les LLM, la classification peut évoluer, passant de l'appariement de modèles à la compréhension cognitive. Au lieu de demander « Cette chaîne correspond-elle à un modèle », nous pouvons maintenant demander :

• Que représentent ces données ?
• Comment est-il utilisé ?
  À quel objectif commercial sert-il ?
• Dans quelle mesure est-il sensible et à qui ?
• Quelles relations les relient à d'autres données ?

Cela représente un passage de la visibilité à la compréhension, des étiquettes à la perspicacité, et des règles à l'intelligence.

Comment Cyera applique l'intelligence à la classification

La classification des données modernes nécessite plus d'une technique. Aucun modèle, ensemble de règles ou algorithme n'est capable de comprendre tous les types d'informations dans tous les environnements. Les différents ensembles de données présentent différents niveaux de complexité, de structure, d'environnement et de signification commerciale. Pour certains, la classification basée sur les modèles est suffisante. D'autres nécessitent une compréhension sémantique. Beaucoup ont besoin des deux.

Cyera aborde la classification comme un système intelligent et adaptatif. Il regroupe de multiples méthodes analytiques et applique chacune d'entre elles uniquement là où elle est la mieux adaptée. Cela permet de garantir une classification précise, rapide et efficace à grande échelle. Il garantit également que les informations sensibles et exclusives sont interprétées en fonction du contexte, et pas seulement du contenu.

Voici quelques exemples des techniques utilisées par Cyera dans le cadre de cette approche plus large. Ils ne représentent qu'une partie de l'intelligence globale appliquée à l'ensemble de la plateforme, mais ils illustrent comment Cyera sélectionne la bonne méthode pour les bonnes données au bon moment.

Un système multimodèle conçu pour les données du monde réel

Cyera utilise une approche adaptative à plusieurs niveaux, car différents ensembles de données nécessitent différentes formes d'intelligence. Aucun modèle ne peut résoudre seul la question de la classification.

Pour voir comment cela fonctionne dans la pratique, voici quelques-unes des nombreuses techniques qui alimentent le moteur de classification de Cyera :

1. Clustering pour une échelle à grande échelle

Les données générées par les machines sont produites en grandes quantités. Le clustering regroupe des fichiers similaires et réduit la redondance, de sorte que la classification peut être terminée en quelques semaines, et non en plusieurs années.

2. Distanciation sémantique pour identifier les similarités fondées sur le sens

La distance sémantique mesure à quel point les documents sont étroitement liés en fonction de leur signification, et pas seulement des mots clés ou de la structure. Cela permet à Cyera de détecter lorsque deux éléments de données transmettent des concepts similaires, même si le texte, le format ou les noms de champs diffèrent. Il met également en évidence les cas où des ensembles de données d'apparence similaire représentent en fait un contenu commercial différent. Cela augmente la précision des données non structurées, générées par machine et propriétaires.

3. Validation LLM pour une correspondance de motifs de haute précision

La correspondance de motifs traditionnelle fait apparaître de nombreux faux positifs. Cyera utilise les LLM comme couche de vérification qui détermine si un modèle détecté (comme une séquence de chiffres ou un mot clé) représente réellement des données sensibles. Le LLM interprète le contexte, l'intention et l'utilisation environnants pour confirmer ou rejeter la correspondance, en réduisant le bruit et en veillant à ce que seuls les risques significatifs soient identifiés.

4. Classification basée sur le LLM pour la compréhension sémantique

Les LLM interprètent les relations au sein des documents pour comprendre quelles sont les données représente, et pas seulement comme il apparaît. Cyera les utilise pour enrichir la classification avec un contexte plus approfondi, une pertinence commerciale et une signification spécifique au domaine.

5. Classification apprise pour les données commerciales propriétaires

Chaque entreprise possède des données uniques qui ne correspondent pas à des modèles ou à des taxonomies publiques. Les modèles appris identifient automatiquement ces types de données en analysant les connexions, le comportement et la similitude sémantique.

Ces techniques fonctionnent conjointement avec d'autres approches propriétaires basées sur le LLM pour produire une précision et un rappel élevés, tout en maintenant la rapidité et la rentabilité à grande échelle.

De la visibilité à la compréhension et à l'action

Les LLM et les techniques cognitives nous permettent de créer quelque chose que les équipes de sécurité n'ont jamais eu auparavant : une image complète de leur écosystème de données. Une fois que vous avez compris cela, les possibilités s'étendent. Vous pouvez commencer à hiérarchiser les risques, à orienter les équipes vers les solutions les plus efficaces et à soutenir les parties prenantes grâce à des flux de travail intégrés à l'ensemble de l'entreprise.

Plus important encore, l'approche de Cyera en matière de classification des données permet aux entreprises de passer d'une sécurité réactive à une action informée et confiante. Au lieu de rechercher les faux positifs, les équipes peuvent se concentrer sur ce qui compte vraiment.

Comprendre les données dans leur contexte

La classification n'est qu'une pièce du puzzle... Les entreprises doivent comprendre les données pour les protéger réellement. Avec l'essor des LLM et de l'IA, les équipes de sécurité sont enfin en mesure d'interpréter les données comme le fait l'entreprise. Ils peuvent comprendre le contexte, la signification, les relations et la pertinence à une profondeur que les outils traditionnels n'ont jamais atteinte.

L'approche de Cyera transforme la classification en une compréhension vivante et évolutive de l'environnement. Il aide les entreprises à protéger leurs données avec clarté et précision, même si l'échelle et la complexité ne cessent de croître.

Il s'agit d'une manière plus intelligente de comprendre et de protéger les données à l'ère de l'IA.

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