La prévention des violations de données a évolué.
Les attaquants ne se limitent plus à une seule voie d'accès aux informations sensibles. Ils exploitent les vulnérabilités logicielles, les identifiants compromis, les tiers, les environnements cloud, les autorisations excessives, l'ingénierie sociale, les API et, de plus en plus, des techniques d'attaque assistées par l'IA.
Dans le même temps, les données sensibles se sont répandues à travers l'infrastructure cloud, les applications SaaS, les lacs de données, les plateformes de collaboration, les terminaux, les environnements de développement, les applications d'IA, les entrepôts de données vectorielles et les référentiels d'entreprise.
Cela crée un défi fondamental pour les équipes de sécurité : Empêcher un attaquant de s'introduire dans le système ne représente qu'une partie des mesures visant à prévenir une fuite de données dommageable.
Les organisations doivent également savoir quelles données sensibles existent, où elles se trouvent, qui et quoi peut y accéder, comment elles circulent, si cet accès est approprié et ce qui se passe en cas d'activité suspecte.
Efficace prévention des violations de données combine donc les contrôles de cybersécurité traditionnels avec sécurité centrée sur les données cela réduit la quantité d'informations sensibles auxquelles un attaquant, un initié malveillant, une identité compromise, un tiers ou un système d'IA peut avoir accès.
Prévention des violations de données : points clés à retenir
- Aucun contrôle ne peut garantir l'absence de violation. Les organisations peuvent réduire considérablement la probabilité et l'impact des violations de données grâce à une sécurité multicouche, des contrôles des données, de l'identité, de la surveillance et des réponses.
- Les schémas d'attaque changent constamment. L’exploitation des vulnérabilités, les identifiants, les ransomwares, les tiers, l’ingénierie sociale et les attaques assistées par l’IA requièrent tous une attention particulière.
- Protégez les données, pas seulement le périmètre. Savoir où se trouvent les données sensibles et qui ou quoi peut y accéder permet de limiter l'impact d'une intrusion réussie.
- Un accès excessif augmente le rayon de l'explosion. Les utilisateurs, les applications, les comptes de service, les identités des machines et les systèmes d'IA ne devraient recevoir que l'accès requis par leur activité.
- L'IA change la donne dans les deux sens. Les attaquants peuvent utiliser l'IA pour accélérer leurs attaques, tandis que l'adoption de l'IA en entreprise ouvre de nouvelles voies d'accès aux données sensibles.
- Prévention et intervention sont indissociables. Les organisations doivent réduire leur exposition avant qu'un incident ne survienne, tout en conservant le contexte nécessaire pour le détecter, le contenir, enquêter dessus et y remédier rapidement.
Qu’est-ce que la prévention des violations de données ?
La prévention des violations de données consiste en une pratique continue visant à réduire la probabilité que des tiers non autorisés puissent accéder, voler, divulguer, modifier, détruire ou utiliser à mauvais escient des informations sensibles, et à limiter l'impact en cas de compromission.
Il combine plusieurs niveaux de sécurité, notamment :
- Découverte et classification des données
- Gestion des vulnérabilités et des correctifs
- Contrôles d'identité et d'accès
- moindre privilège
- Authentification multifactorielle
- Cryptage
- Prévention des pertes de données
- Gestion de la posture de sécurité des données
- Surveillance de l'activité des données
- Sécurité des terminaux et du réseau
- Contrôles des risques liés aux tiers
- Sécurité et gouvernance de l'IA
- Détection et réponse aux incidents
- Minimisation et correction des données
Aucun produit ni contrôle de sécurité ne permet à lui seul d'empêcher toutes les violations.
Un programme robuste crée plusieurs niveaux de protection afin qu'une identification compromise, une application vulnérable, une mauvaise configuration, un employé malveillant ou un tiers ne donne pas automatiquement à un attaquant un accès illimité aux données critiques.
Pourquoi la prévention des violations de données est-elle importante ?
Une violation de données peut avoir des conséquences bien plus importantes que la simple divulgation de données individuelles.
Les organisations peuvent être confrontées à :
- Perte d'informations personnelles, financières, sanitaires, de titres ou confidentielles
- Ransomware et extorsion
- interruption d'activité
- Coûts d'intervention et de rétablissement en cas d'incident
- Enquêtes réglementaires et sanctions
- Conséquences contractuelles
- Perte de propriété intellectuelle
- Exigences de notification des clients et des employés
- Litige
- Perte de confiance des clients
L'objectif de sécurité doit donc aller au-delà du simple fait d'empêcher les attaquants de pénétrer dans le réseau.
Les organisations devraient également réduire ce qu'un attaquant peut atteindre suite à l'échec d'un contrôle de sécurité initial.
Protégez les données les plus importantes
Réduire le risque de violation des données vers l'extérieur
Découvrez les données sensibles, identifiez les expositions, gérez l'accès, surveillez l'activité, hiérarchisez les risques et pilotez la remédiation dans votre environnement de données.
Comment se produisent les violations de données ?
Les violations de données suivent rarement un schéma prévisible.
Le Rapport d'enquête de Verizon sur les violations de données de 2026 L'exploitation des vulnérabilités est devenue, pour la première fois dans l'histoire du rapport, le principal vecteur d'accès initial, représentant 311 000 milliards de dollars de violations. L'usurpation d'identité, les rançongiciels, l'ingénierie sociale, la compromission par un tiers et les techniques d'attaque assistées par l'IA demeurent des préoccupations majeures.
Les voies d'intrusion courantes comprennent :
Vulnérabilités exploitées
Les attaquants exploitent les vulnérabilités des applications, des systèmes d'exploitation, des périphériques réseau, de l'infrastructure cloud et d'autres technologies pour obtenir une première prise d'appui.
L'IA peut accélérer la découverte et l'exploitation des vulnérabilités, ce qui accroît la pression sur les organisations pour qu'elles identifient et corrigent rapidement les faiblesses critiques.
Identifiants compromis
Les attaquants peuvent obtenir des noms d'utilisateur, des mots de passe, des jetons, des clés API, des cookies de session et d'autres informations d'identification par le biais de l'hameçonnage, de logiciels malveillants, du bourrage d'identifiants, du vol d'informations, de violations antérieures et de l'ingénierie sociale.
Une fois authentifié, un attaquant peut apparaître comme légitime aux yeux des systèmes en aval.
Accès excessif
Une identité compromise devient plus dangereuse lorsqu'elle permet d'accéder à des informations beaucoup plus sensibles que ce que son objectif légitime requiert.
Les utilisateurs ne sont pas le seul problème. Les applications, les comptes de service, les identités machine, les API et les agents d'IA peuvent également accumuler des autorisations excessives.
Identification des accès excessifs peut réduire la quantité de données sensibles disponibles suite à une compromission d'identité.
Ransomware et extorsion
Les incidents modernes liés aux ransomwares peuvent impliquer le vol de données, ainsi que le chiffrement et la perturbation des opérations.
Les attaquants peuvent exfiltrer des informations sensibles avant de perturber les systèmes, ce qui leur donne un levier supplémentaire pour l'extorsion.
Hameçonnage et ingénierie sociale
Les attaquants manipulent les employés, les sous-traitants, les équipes de support et d'autres utilisateurs pour qu'ils divulguent leurs identifiants, approuvent l'accès, ouvrent du contenu malveillant, transfèrent des informations ou effectuent des actions pour le compte d'un attaquant.
L'IA générative peut faciliter la personnalisation et la mise à l'échelle de ces attaques.
Risque d'initié
Risque d'initié peut impliquer un comportement malveillant, des comptes compromis, de la négligence ou une exposition accidentelle.
Étant donné que les personnes internes disposent souvent d'un accès légitime, les équipes de sécurité ont besoin d'informations sur la sensibilité des données, l'accès et le contexte d'activité pour distinguer l'utilisation normale des affaires d'un risque significatif.
Compromission par un tiers
Les fournisseurs, les applications SaaS, les sous-traitants, les intégrations, les API et les partenaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent créer des voies d'accès aux données d'entreprise.
Un tiers peut disposer d'une connectivité légitime tout en maintenant des contrôles de sécurité différents des normes propres à l'organisation.
Mauvaise configuration du cloud
Le stockage public, les rôles trop permissifs, le partage non sécurisé, l'authentification faible, les instantanés non protégés et d'autres problèmes de configuration peuvent exposer des informations sensibles sans nécessiter d'attaque sophistiquée.
IA fantôme et applications non approuvées
Les employés peuvent placer des données de l'entreprise dans des applications d'IA et d'autres services que les équipes de sécurité n'ont pas approuvés ni évalués.
Le rapport DBIR 2026 de Verizon indique que l'utilisation régulière de l'IA par les employés sur les appareils de l'entreprise est passée de 15% à 45% en un an, tandis que l'IA fantôme est devenue la troisième activité de fuite de données non malveillante la plus courante.
Découverte de l'IA Shadow peut aider les organisations à identifier les points d'entrée des informations d'entreprise dans des environnements d'IA non gérés.
Le parcours d'attaque par violation de données
Du point d'entrée à l'impact des données
Découvrez comment une attaque peut se transformer en fuite de données
Vulnérabilité, identifiants, hameçonnage, tiers
Utilisateur, application, compte de service, machine
Les autorisations déterminent ce qui devient accessible.
Données personnelles identifiables (PII), données de santé protégées (PHI), données financières, secrets, propriété intellectuelle, code source
Lire, télécharger, copier, modifier, chiffrer, exfiltrer
Exposition, vol, perturbation, extorsion, impact sur la conformité
Les contrôles de sécurité traditionnels se concentrent principalement sur l'arrêt de la première étape.
La prévention des violations axée sur les données ajoute des contrôles sur l'ensemble du processus.
Si des attaquants parviennent à s'introduire dans le système, à combien de données sensibles pourront-ils réellement accéder ?
Pourquoi la découverte des données sensibles est essentielle à la prévention des violations de données
Il est impossible de prendre des décisions éclairées concernant la protection des données si l'on ignore où elles se trouvent.
Découverte et classification des données aider les organisations à identifier les informations sensibles, réglementées, confidentielles, d'identification, exclusives et essentielles à leur activité dans l'ensemble de leurs données.
Cela peut inclure des données dans :
- stockage d'objets cloud
- Bases de données
- Entrepôts de données et lacs de données
- Applications SaaS
- Partages de fichiers
- Plateformes de collaboration
- Points d'extrémité
- environnements de développement
- Sauvegardes et instantanés
- pipelines d'IA et sources de données connectées
Discovery répond à plus de 100 questions. “ Où sont nos données ? ”
Une classification efficace fournit un contexte sur :
- Que contiennent les données ?
- À quel point est-ce sensible ?
- Quelles réglementations ou politiques s'appliquent
- À qui appartient-il ?
- Qui peut y accéder
- Quelle quantité existe
- L'organisation en a-t-elle encore besoin ?
Ce contexte aide les équipes de sécurité à prioriser la protection des informations dont la compromission pourrait avoir le plus grand impact.
12 bonnes pratiques de prévention des violations de données
1. Découvrir et classer en continu les données sensibles
Maintenir la visibilité des données sensibles malgré l'évolution des environnements.
La découverte doit s'étendre aux données structurées et non structurées, au cloud, au SaaS, aux environnements hybrides, sur site, de développement, de collaboration et connectés à l'IA.
2. Prioriser la correction des vulnérabilités
Identifier les vulnérabilités et prioriser les mesures correctives en fonction de leur exploitabilité, de leur exposition, de l'importance des actifs et de leur impact potentiel sur l'activité.
Face à la réduction des délais d'exploitation, les processus de correction des vulnérabilités doivent suivre le rythme des évolutions à haut risque.
3. Renforcer l'authentification
Utilisez l'authentification multifacteurs, des contrôles d'identification robustes, la protection des sessions, la gestion des secrets et des politiques d'authentification appropriées pour rendre l'exploitation des identifiants volés plus difficile.
4. Appliquer le principe du moindre privilège
N’accordez aux utilisateurs, aux applications, aux comptes de service, aux identités des machines et aux systèmes d’IA que l’accès nécessaire à leur finalité légitime.
moindre privilège peut limiter le rayon d'explosion lorsqu'une identité est compromise.
5. Identifier et corriger les accès excessifs
Les autorisations s'accumulent au fur et à mesure que les rôles des personnes changent, que les systèmes évoluent, que les groupes s'agrandissent, que les applications se connectent et que les projets prennent fin.
Identifier en permanence les accès obsolètes, hérités, étendus, inutiles et à haut risque aux informations sensibles.
6. Réduire l'exposition des données sensibles
Un ensemble de données sensibles accessible au public, à des sources externes, à un grand nombre de sources internes ou à des applications inutiles présente plus de risques qu'un ensemble limité aux seules personnes qui en ont besoin.
Associez la sensibilité des données à l'accès, à la configuration, à l'identité, à la propriété et au contexte métier pour déterminer lesquelles divulgation de données sensibles méritent une attention immédiate.
7. Surveiller l'activité relative aux données sensibles
Les autorisations indiquent quelles identités peut L'activité montre ce qu'ils font. en fait faire.
Surveillance de l'activité des données aide les équipes de sécurité à comprendre les accès, les déplacements, les partages, les téléchargements, les modifications et les suppressions impliquant des informations sensibles.
8. Protéger les données dans le cloud et les solutions SaaS
Identifiez les informations sensibles dans les environnements cloud et SaaS et reliez-les à la configuration, à l'accès, au partage, à la propriété et au risque lié à la posture.
Gestion de la sécurité des données aide les équipes à prioriser les problèmes de sécurité du cloud en fonction des données qu'elles mettent en danger.
9. Sécuriser l'accès de l'IA aux données d'entreprise
L'IA ajoute de nouvelles identités, applications, voies de récupération, API, agents et flux de données à l'environnement d'entreprise.
Les équipes de sécurité ont besoin de visibilité sur :
- Quels systèmes d'IA existent ?
- Quelles données d'entreprise peuvent-ils accéder ?
- Quelles identités et autorisations permettent cet accès
- La question de savoir si des informations sensibles sont intégrées à des outils d'IA non approuvés
- Quels agents d'IA peuvent agir contre les systèmes d'entreprise ?
Gouvernance de l'accès à l'IA aide les organisations à associer les identités et les autorisations de l'IA aux données sensibles afin d'identifier les accès qui dépassent les besoins légitimes de l'entreprise.
10. Minimiser les données sensibles inutiles
Chaque copie inutile d'informations sensibles constitue un actif supplémentaire à protéger.
Minimisation des données permet de réduire les informations obsolètes, redondantes et inutiles, afin que les attaquants disposent de moins de données précieuses à cibler.
11. Détecter les activités de données à risque et y réagir
Les équipes de sécurité doivent détecter les activités pouvant indiquer des identifiants compromis, des employés malveillants, des ransomwares, des vols de données ou d'autres menaces.
Détection et réponse aux données Elle associe la sensibilité des données à l'identité, à l'accès et au contexte d'activité pour aider les équipes à prioriser les menaces impliquant des informations critiques.
12. Élaborer et tester un plan de réponse aux incidents
La prévention ne peut pas éliminer tous les incidents.
Les organisations ont besoin d'un processus de réponse éprouvé qui établisse :
- Qui est responsable de chaque étape de la réponse ?
- Comment les équipes protègent les identités et les systèmes compromis
- Comment les enquêteurs déterminent à quelles données un attaquant a accédé
- Comment les personnes et les dossiers concernés sont identifiés
- Comment les équipes juridiques, de protection de la vie privée, de sécurité et de direction se coordonnent
- Comment les mesures correctives sont suivies
- Comment les leçons tirées des incidents améliorent les contrôles futurs
Réduire le rayon de l'explosion
Identifiez les accès qui mettent en danger les données sensibles.
Associez les données sensibles aux utilisateurs, aux applications, aux comptes de service, aux identités des machines, aux systèmes d'IA, aux autorisations et à l'activité afin d'identifier et de réduire les accès excessifs.
Prévention des violations de données vs. Prévention des pertes de données
La prévention des violations de données et la prévention des pertes de données (DLP) se recoupent, mais ne sont pas interchangeables.
| Zone | Prévention des violations de données | Prévention des pertes de données |
|---|---|---|
| Objectif principal | Réduire les compromissions non autorisées et leur impact potentiel | Empêcher le déplacement ou la divulgation interdits de données sensibles |
| Champ d'application | Données, identité, infrastructure, terminaux, applications, personnes, tiers, IA, détection, réponse | Mouvement et utilisation des données conformément aux politiques définies |
| Relation | Objectif de sécurité plus large | Un contrôle important au sein d'une stratégie plus large de prévention des violations de données |
La DLP peut jouer un rôle important dans la prévention des violations de données, mais les organisations ont également besoin de fonctionnalités de découverte, d'identité, d'accès, de posture, d'activité, de gestion des vulnérabilités, de protection des terminaux, de détection, de réponse et de remédiation.
Prévention des violations de données vs. Détection des violations de données
Prévention réduit la probabilité et l'impact potentiel d'un compromis.
Détection identifie les indicateurs d'une possible compromission ou activité risquée en cours.
Les organisations ont besoin des deux.
Un programme de sécurité mature devrait :
- Réduire les données sensibles inutiles
- Réduire les accès inutiles
- Corriger les configurations risquées
- Protéger les identifiants et les identités
- Surveiller l'activité des données sensibles
- Détecter les comportements anormaux ou à risque
- Contenir rapidement les incidents
- Déterminez quelles données ont été affectées.
- Remédier aux conditions qui ont permis l'incident
Comment l'IA transforme la prévention des violations de données
L'IA modifie la prévention des violations de données dans deux directions.
Les attaquants peuvent utiliser l'IA pour agir plus rapidement
L'IA générative peut aider les attaquants à accélérer la reconnaissance, la recherche de vulnérabilités, l'ingénierie sociale, le développement de logiciels malveillants, la génération de contenu et d'autres étapes d'une attaque.
Le rapport DBIR 2026 de Verizon indique que l'IA générative prend désormais en charge 151 000 000 techniques d'attaque, aidant les acteurs malveillants à travailler plus rapidement sur des activités allant de la découverte de vulnérabilités au développement de logiciels malveillants.
L'IA d'entreprise crée de nouvelles voies d'exposition des données
Les applications d'IA permettent également de connecter les informations d'entreprise à de nouveaux flux de travail.
Les copilotes, les applications RAG, les agents, les API, les bases de données vectorielles, les extensions de navigateur, les invites et les services d'IA tiers peuvent tous créer des voies d'accès aux données sensibles.
La question pertinente en matière de prévention des violations devient :
Quelles données sensibles ce système d'IA peut-il atteindre, comment y a-t-il eu accès et que peut-il faire avec cet accès ?
Cela exige des organisations qu'elles étendent la découverte des données, la classification, la gouvernance des accès, la surveillance et les politiques de sécurité aux environnements d'IA.
Comment réduire l'impact d'une fuite de données
Les organisations évaluent souvent la sécurité en fonction de la probabilité d'une attaque.
Ils devraient également prendre en compte le potentiel rayon d'explosion.
Imaginez deux comptes compromis.
Le premier ne peut accéder qu'aux informations nécessaires à son rôle.
Le second peut accéder à des millions de dossiers clients, de fichiers financiers confidentiels, de codes sources, d'identifiants et de systèmes de production.
Le compromis initial peut sembler similaire. L'impact potentiel sur l'entreprise, lui, est tout autre.
Réduire le rayon d'explosion nécessite :
- moindre privilège
- Suppression des accès obsolètes
- Contrôle du partage public et externe
- Minimisation des données
- Segmentation
- Contrôles d'identité machine robustes
- gouvernance de l'accès à l'IA
- Surveillance des activités liées aux données sensibles
- Confinement et assainissement rapides
La prévention des violations de données doit réduire à la fois la probabilité de compromission et l'ampleur des dommages qu'une identité compromise peut causer.
Que doivent faire les organisations après une violation de données ?
La prévention et la réponse aux violations de données se rejoignent au moment où un incident survient.
Les équipes de sécurité doivent agir rapidement pour :
- Contenir l'incident. Désactiver ou restreindre les identités, applications, points de terminaison, jetons et autres vecteurs d'attaque compromis.
- Déterminez ce qui s'est passé. Établir la chronologie, les systèmes affectés, les identités, les actions et le chemin d'attaque probable.
- Identifier les données concernées. Déterminez quelles informations sensibles, personnelles, réglementées, confidentielles ou exclusives l'attaquant aurait pu accéder ou a effectivement accédées.
- Identifier les personnes et les entités concernées. Associer les données concernées aux personnes physiques, clients, employés, comptes ou autres entités pertinentes.
- Coordonner la réponse juridique et réglementaire. Évaluer les exigences applicables en matière de notification, de déclaration, de contrats, de confidentialité et de réglementation.
- Remédier aux causes profondes. Corriger les vulnérabilités, les identifiants, les autorisations, les configurations, les politiques et autres conditions qui ont contribué à l'incident.
- Valider la correction. Vérifiez que les équipes ont réduit l'exposition initiale et appliquez les enseignements tirés de cet incident à des risques similaires ailleurs.
Comment mesurer la prévention des violations de données
Un programme de prévention doit mesurer plus que le simple nombre d'alertes de sécurité générées.
Les indicateurs utiles peuvent inclure :
- Volume de données sensibles découvertes
- Nombre d'ensembles de données sensibles ayant un accès excessif
- données sensibles publiques ou exposées à l'extérieur
- Réduction des données sensibles obsolètes et inutiles
- Les autorisations à haut risque ont été supprimées.
- Les vulnérabilités critiques ont été corrigées
- Délai moyen de détection d'une activité de données suspecte
- Temps moyen pour contenir un incident
- Délai moyen de remédiation de l'exposition à haut risque
- Pourcentage de données critiques ayant un responsable désigné
- Accès par des tiers à des données sensibles
- Systèmes d'IA ayant accès à des informations sensibles
- Utilisation non autorisée de l'IA impliquant des données d'entreprise
Ces indicateurs aident les responsables de la sécurité à mesurer si leurs contrôles réduisent réellement l'exposition et l'impact potentiel.
Liste de contrôle de préparation à la prévention des violations de données
Préparation à la prévention des violations
Votre équipe de sécurité peut-elle répondre à ces questions ?
✓ Où sont stockées nos données les plus sensibles et les plus critiques ?
✓ Quelles données sensibles sont exposées publiquement, de manière externe ou de manière excessive en interne ?
✓ Quels utilisateurs, applications, comptes de service, machines et systèmes d'IA peuvent y accéder ?
✓ Quel accès dépasse les besoins légitimes de l'entreprise ?
✓ Quelles données sensibles sont périmées, redondantes, obsolètes ou inutiles ?
✓ Comment les données sensibles sont-elles réellement consultées et utilisées ?
✓ Quels tiers peuvent accéder à des informations critiques ?
✓ Quels systèmes d'IA peuvent récupérer des données sensibles ou agir sur celles-ci ?
✓ Pouvons-nous détecter une activité inhabituelle impliquant des données critiques ?
✓ Pouvons-nous déterminer quels enregistrements et quelles personnes ont été affectés par un incident ?
✓ À qui incombe la responsabilité de la dépollution en cas d'exposition à haut risque ?
✓ Pouvons-nous prouver que nous avons réduit le risque après les travaux de remédiation ?
Comment BigID contribue à réduire les risques de violation de données
BigID aborde la prévention des violations de données en partant des données elles-mêmes.
La sécurité du périmètre, des terminaux, de l'identité, des vulnérabilités et du réseau demeure essentielle. BigID apporte le contexte de données dont les organisations ont besoin pour comprendre Quelles informations sensibles pourraient être menacées, qui ou quoi peut y accéder, que leur arrive-t-il et où les équipes devraient-elles intervenir ?.
BigID aide les organisations :
- Découvrir et classer les données sensibles : Identifier les informations personnelles, réglementées, confidentielles, d'identification, exclusives, financières, de santé et critiques pour l'entreprise dans les environnements de données pris en charge.
- Identifier les risques liés à la sécurité des données : Associez les données sensibles à l'exposition, la configuration, l'accès, la propriété et autres conditions de risque afin de prioriser ce qui compte.
- Comprendre l'accès aux données sensibles : Connectez les utilisateurs, les groupes, les applications, les comptes de service, les identités des machines, les API et les systèmes d'IA aux informations auxquelles ils peuvent accéder.
- Réduire l'accès excessif : Identifiez les autorisations inutiles, héritées, obsolètes et à haut risque susceptibles d'accroître le rayon d'action d'une brèche.
- Surveiller l'activité des données sensibles : Comprenez comment les données sensibles sont consultées, déplacées, partagées, téléchargées, modifiées ou supprimées, et reliez cette activité aux utilisateurs, aux comptes de service, aux flux de travail automatisés et aux agents d'IA pour une investigation plus rapide.
- Détecter et prioriser les activités à risque : Associer les données sensibles au contexte d'identité, d'accès et d'activité pour identifier les menaces susceptibles d'avoir un impact significatif sur l'activité.
- Découvrez l'IA fantôme : Identifier les utilisations non approuvées de l'IA susceptibles de placer les informations de l'entreprise en dehors des contrôles de sécurité et de gouvernance établis.
- Accès à l'IA de gouvernance : Comprendre quels systèmes et agents d'IA peuvent accéder aux données sensibles de l'entreprise et identifier les cas où cet accès dépasse les besoins légitimes de l'entreprise.
- Réduire la surface d'attaque des données sensibles : Identifier les données obsolètes, redondantes et inutiles que les organisations peuvent traiter conformément à leur politique.
- Remise en état du lecteur : Coordonner les actions visant à réduire l'accès, à traiter les données à risque, à appliquer la politique, à attribuer la propriété et à résoudre les problèmes de sécurité.
La prévention des violations de données ne consiste pas seulement à empêcher les attaquants d'accéder aux données. Il s'agit de s'assurer que, même en cas de défaillance d'un contrôle de sécurité, les attaquants ne puissent pas accéder librement aux données les plus sensibles.
Connecter les points entre les données et l'IA
Réduire les risques de violation de données avant même qu'un incident ne survienne
Découvrez comment BigID aide les équipes de sécurité à découvrir les données sensibles, à réduire l'exposition, à gérer les accès, à surveiller l'activité, à prioriser les risques et à piloter les mesures correctives dans les environnements cloud, SaaS, hybrides, sur site et d'IA.
FAQ sur la prévention des violations de données
Qu’est-ce que la prévention des violations de données ?
La prévention des violations de données consiste en une pratique continue visant à réduire la probabilité que des tiers non autorisés puissent accéder, voler, divulguer, altérer, détruire ou utiliser à mauvais escient des informations sensibles, et à limiter l'impact potentiel en cas de compromission de la sécurité.
Les organisations peuvent-elles totalement empêcher les violations de données ?
Aucune stratégie de sécurité ne peut garantir qu'une organisation empêchera toute violation de données. Toutefois, les organisations peuvent réduire considérablement la probabilité et l'impact des violations grâce à des contrôles multicouches couvrant les vulnérabilités, l'identité, l'accès, les données, les terminaux, le cloud, les applications, les tiers, l'IA, la surveillance, la réponse et la remédiation.
Quelles sont les causes les plus fréquentes des violations de données ?
Les vecteurs d'intrusion courants incluent l'exploitation des vulnérabilités, les identifiants compromis, le phishing et l'ingénierie sociale, les logiciels malveillants et les ransomwares, l'accès excessif, la compromission par un tiers, la mauvaise configuration du cloud, le risque interne, les applications et API non sécurisées et l'utilisation inappropriée des données d'entreprise dans les systèmes d'IA.
Comment les organisations peuvent-elles prévenir les violations de données ?
Les organisations peuvent réduire les risques de violation de données en découvrant et en classant les données sensibles, en corrigeant les vulnérabilités, en renforçant l'authentification, en appliquant le principe du moindre privilège, en réduisant les accès excessifs, en surveillant l'activité des données sensibles, en sécurisant les environnements cloud et d'IA, en minimisant les données inutiles et en maintenant des processus de détection et de réponse aux incidents éprouvés.
Pourquoi la découverte des données est-elle importante pour la prévention des violations de données ?
L'exploration des données aide les organisations à identifier l'emplacement des informations sensibles et critiques afin que les équipes de sécurité puissent appliquer les mesures de protection, d'accès, de surveillance, de minimisation et de correction appropriées. Sans visibilité des données, les équipes risquent de passer à côté d'informations cruciales lors de l'évaluation des risques de sécurité.
Comment le principe du moindre privilège contribue-t-il à prévenir les violations de données ?
Le principe du moindre privilège limite l'accès des utilisateurs, des applications, des comptes de service, des identités machine et des systèmes d'IA aux seules données sensibles requises par leur finalité légitime. Si une identité est compromise, la restriction de ses autorisations permet de limiter la quantité de données sensibles auxquelles un attaquant peut accéder.
Quelle est la différence entre la prévention des violations de données et la DLP (Data Privacy Protection) ?
La prévention des violations de données est un objectif de sécurité global qui englobe les données, l'identité, les vulnérabilités, les applications, l'infrastructure, les personnes, la surveillance, la réponse et la remédiation. La prévention des pertes de données (DLP) se concentre plus spécifiquement sur le contrôle des mouvements et de l'utilisation des données sensibles, conformément aux politiques en vigueur. La DLP peut constituer un élément de contrôle au sein d'une stratégie globale de prévention des violations de données.
Quel est l'impact de l'IA sur la prévention des violations de données ?
L'IA peut aider les attaquants à accélérer la reconnaissance, la recherche de vulnérabilités, l'ingénierie sociale et d'autres activités d'attaque. L'IA d'entreprise peut également ouvrir de nouvelles voies d'accès aux informations sensibles via des copilotes, des applications RAG, des agents, des API, des invites, des bases de données de vecteurs, des extensions de navigateur et des services d'IA tiers.
Quel est le rayon d'explosion d'une brèche ?
Le rayon d'action d'une brèche décrit la portée et l'impact potentiels d'une compromission. Des autorisations excessives, un accès étendu, des données sensibles inutiles, des identités machine puissantes et des systèmes d'IA dotés de trop d'autorisations peuvent accroître la quantité d'informations et de fonctionnalités accessibles via une identité compromise.
Comment la surveillance de l'activité des données contribue-t-elle à prévenir les violations de données ?
La surveillance de l'activité des données permet de suivre comment les informations sensibles sont consultées, déplacées, partagées, téléchargées, modifiées ou supprimées. En combinant ces informations avec le contexte de sensibilité des données et d'identité, les équipes de sécurité peuvent identifier les comportements susceptibles d'indiquer une utilisation abusive ou une compromission.
Comment BigID contribue-t-il à réduire les risques de violation de données ?
BigID aide les organisations à découvrir et à classer les données sensibles, à identifier les risques liés à la sécurité, à comprendre les accès, à détecter les autorisations excessives, à surveiller l'activité des données, à détecter les comportements à risque, à identifier l'IA fantôme, à gouverner l'accès à l'IA, à minimiser les données inutiles et à coordonner la remédiation dans les environnements de données d'entreprise pris en charge.
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