Les organisations britanniques se développent rapidement déploiement de l'IA dans tous les secteurs de l'entreprise.
Les équipes développent des applications d'IA sur des plateformes cloud, des outils SaaS et des systèmes internes. Ces systèmes s'appuient sur les données de l'entreprise pour générer des informations, automatiser les décisions et stimuler l'innovation.
Ce changement introduit un nouveau risque :
Les systèmes d'IA exposent des données sensibles lorsque les organisations n'ont pas le contrôle des données qui les alimentent.
Les responsables de la sécurité et de l'IA sont désormais confrontés à des questions cruciales :
- Quelles données alimentent nos systèmes d'IA ?
- Ces données contiennent-elles des informations réglementées ou sensibles ?
- Qui peut accéder aux données d'entraînement et de récupération de l'IA ?
- Comment prévenir les fuites de données dans les résultats de l'IA ?
La gouvernance de l'IA commence par la gouvernance des données.
Les organisations qui maîtrisent leurs données maîtrisent leurs risques liés à l'IA.
Aperçu
• Les systèmes d'IA dépendent des données d'entreprise, ce qui augmente le risque d'exposition.
• Les données d'entraînement non contrôlées et les pipelines RAG introduisent de nouveaux défis en matière de sécurité.
• DSPM aide à découvrir, classer et gouverner les données avant leur entrée dans les systèmes d'IA.
• Les organisations réduisent les risques liés à l'IA et mettent en place des systèmes d'IA fiables et conformes.
Idéal pour : Responsables de l'IA, RSSI et équipes de gouvernance des données.
Qu’est-ce que le DSPM pour la gouvernance des données d’IA ?
Gestion de la sécurité des données (DSPM) pour l'IA aide les organisations à découvrir les données sensibles, à les classer, à analyser les risques d'accès et à contrôler la manière dont les données circulent dans les systèmes d'IA.
DSPM se concentre sur les données avant, pendant et après l'utilisation de l'IA.
Contrairement aux outils de sécurité traditionnels, DSPM indique quelles données existent, où elles se trouvent et qui peut y accéder à travers les pipelines d'IA.
Les équipes de sécurité acquièrent la capacité de :
- découvrir des données sensibles à travers les pipelines d'IA
- classer les informations réglementées et à haut risque
- analyser l'accès aux données de formation et de récupération
- prévenir l'exposition dans les résultats de l'IA
Cela crée une vue complète de Risques liés aux données d'IA à l'échelle de l'entreprise.
Le risque caché des pipelines de données d'IA
Les systèmes d'IA ingèrent des données provenant de sources multiples :
- stockage cloud
- Plateformes SaaS
- systèmes internes
- lacs de données
- dépôts non structurés
Ces données comprennent souvent :
- données personnelles
- documents financiers
- la propriété intellectuelle
- information réglementée
Sans gouvernance, les pipelines d'IA introduisent des risques à chaque étape :
- ingestion de données sensibles
- ensembles de données d'entraînement non contrôlés
- récupération de documents confidentiels
- exposition par le biais des résultats
L'IA amplifie les risques liés aux données à grande échelle.
Gouvernance des données d'entraînement de l'IA
Les données d'entraînement définissent le comportement des systèmes d'IA.
De nombreuses organisations élaborent des modèles à partir de vastes ensembles de données non filtrées. Ces ensembles de données contiennent souvent des informations sensibles ou réglementées.
DSPM aide les organisations :
- identifier les données sensibles dans les ensembles de données d'entraînement
- supprimer les données inutiles ou à haut risque
- appliquer les principes de minimisation des données
- S'assurer que seules les données approuvées sont intégrées aux flux de travail de formation.
Cela réduit le risque de :
- intégration de données sensibles dans les modèles
- violation des exigences du RGPD britannique
- produire des résultats non sécuritaires ou non conformes
De meilleures données permettent une IA plus sûre.
Systèmes de sécurisation, d'analyse et de récupération
Récupération-Génération augmentée (RAG) introduit une nouvelle catégorie de risque.
Les systèmes RAG extraient dynamiquement des données de sources d'entreprise pour générer des réponses.
Si les organisations ne contrôlent pas ces données, les systèmes d'IA peuvent révéler :
- documents confidentiels
- données personnelles
- communications internes
DSPM aide les organisations :
- Découvrir des données sensibles dans les sources de récupération
- classifier les données utilisées dans les pipelines RAG
- contrôler les données auxquelles les systèmes d'IA peuvent accéder
- Appliquer les politiques d'accès lors de la requête
Cela garantit que les systèmes d'IA ne récupèrent que des données contrôlées et appropriées.
Prévenir les fuites de données liées à l'IA
Les systèmes d'IA peuvent exposer des données sensibles dans leurs résultats.
Ce risque augmente lorsque :
- Les données d'entraînement comprennent des informations réglementées
- les systèmes de récupération accèdent à des données non filtrées
- Les contrôles d'accès ne s'appliquent pas aux flux de travail d'IA.
Le DSPM réduit ce risque en :
- identifier les données sensibles avant leur intégration par l'IA
- application les contrôles d'accès à travers les sources de données
- risque d'exposition des données de surveillance
- activer remédiation avant que les données n'atteignent les systèmes d'IA
Il est impossible de corriger les risques liés aux résultats de l'IA sans contrôler les données d'entrée.
DSPM et exigences réglementaires britanniques en matière d'IA
Les organisations britanniques doivent adapter leur utilisation de l'IA aux exigences réglementaires.
Les exigences réglementaires continueront d'évoluer à mesure que l'adoption de l'IA augmentera au Royaume-Uni.
Des cadres tels que RGPD au Royaume-Uni et les nouvelles réglementations en matière d'IA exigent :
- minimisation des données
- contrôle d'accès
- responsabilité
- réduction des risques
DSPM permet aux organisations de :
- Découvrir les données réglementées à travers les pipelines d'IA
- classer les informations sensibles
- démontrer le contrôle de l'utilisation des données
- Réduisez l'exposition avant qu'elle ne devienne un problème de conformité.
Les responsables de la sécurité peuvent traduire la gouvernance de l'IA en contrôles de données mesurables.
Mise en œuvre de la gouvernance des données d'IA avec DSPM
Une gouvernance efficace des données d'IA suit une approche structurée :
Étape 1 : Découvrir les données à travers les pipelines d’IA
Identifier les sources de données des systèmes d'IA.
Étape 2 : Classification des données sensibles
Comprendre quelles données alimentent les systèmes d'entraînement et de récupération.
Étape 3 : Analyser l’accès
Déterminer qui peut accéder aux données d'IA et où se situent les risques.
Étape 4 : Remédier au risque
Supprimer les données sensibles, restreindre l'accès et appliquer les politiques de gouvernance.
Cette approche permet aux organisations de Contrôler les risques liés aux données d'IA à grande échelle.
Pourquoi le DSPM est essentiel à la sécurité de l'IA au Royaume-Uni
L'adoption de l'IA va continuer de croître.
Les données continueront de s'accroître.
Le risque augmentera dans les deux cas.
Les organisations qui ne parviennent pas à gouverner les données d'IA seront confrontées à :
- fuite de données
- exposition réglementaire
- perte de confiance
Les organisations qui contrôlent leurs données devront :
- réduire les risques liés à l'IA
- améliorer les performances du modèle
- construire des systèmes d'IA fiables
Le DSPM offre aux entreprises britanniques les bases nécessaires pour Sécuriser l'IA à grande échelle.
Foire aux questions sur la gestion des données de sécurité (DSPM) et la gouvernance des données d'IA
1. Qu'est-ce que le DSPM pour la gouvernance des données d'IA ?
DSPM pour la gouvernance des données d'IA aide les organisations à identifier les données sensibles, à les classifier, à analyser les risques d'accès et à contrôler leur flux vers les systèmes d'IA. Il garantit que les modèles et les pipelines d'IA utilisent uniquement des données gouvernées et appropriées.
2. Pourquoi la gouvernance des données d'IA est-elle importante pour les organisations britanniques ?
Les systèmes d'IA dépendent de volumes importants de données d'entreprise. En l'absence de gouvernance, des données sensibles ou réglementées peuvent s'infiltrer dans les processus d'IA et apparaître dans les résultats, engendrant des risques en matière de sécurité, de conformité et de réputation.
3. Comment DSPM contribue-t-il à sécuriser les données d'entraînement de l'IA ?
DSPM identifie les données sensibles dans les ensembles de données d'entraînement, permet aux équipes de supprimer les données à haut risque ou inutiles et garantit que seules les données approuvées sont intégrées aux processus d'entraînement des modèles.
4. Quels risques les pipelines d'IA introduisent-ils ?
Les pipelines d'IA peuvent exposer des données sensibles via des ensembles de données d'entraînement non filtrés, des systèmes de récupération non contrôlés et des résultats qui font apparaître des informations confidentielles ou réglementées.
5. Comment DSPM réduit-il les fuites de données liées à l'IA ?
DSPM empêche les fuites de données en détectant les données sensibles avant leur ingestion, en appliquant des contrôles d'accès et en réduisant l'exposition aux sources de données utilisées par les systèmes d'IA.
6. Qu'est-ce que RAG et pourquoi cela crée-t-il un risque pour les données ?
Les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) extraient des données de sources d'entreprise en temps réel. Si les organisations ne contrôlent pas ces données, les utilisateurs peuvent accéder à des informations sensibles via des réponses générées par l'IA.
7. Comment DSPM soutient-il la conformité des systèmes d'IA ?
DSPM aide les organisations à respecter les exigences réglementaires en imposant la minimisation des données, en contrôlant l'accès et en fournissant une visibilité sur la manière dont les données sont utilisées dans les systèmes d'IA.
8. Quels types de données les organisations doivent-elles contrôler avant d'utiliser l'IA ?
Les organisations doivent contrôler les données personnelles, les données financières, la propriété intellectuelle et toute information réglementée ou sensible avant de les utiliser dans les systèmes d'entraînement ou de récupération de l'IA.
9. Comment les organisations peuvent-elles se lancer dans la gouvernance des données d'IA ?
Les organisations devraient commencer par identifier les données sensibles, les classer en fonction de leur contexte, analyser les accès et appliquer des contrôles avant que les données n'intègrent les pipelines d'IA.
10. Le DSPM peut-il améliorer les performances de l'IA ?
Oui. Les systèmes d'IA sont plus performants lorsqu'ils s'appuient sur des données propres, pertinentes et contrôlées. Supprimer les données inutiles ou de faible qualité améliore la précision et la fiabilité.
11. Comment DSPM s'intègre-t-il dans une pile d'IA ou de sécurité existante ?
DSPM s'intègre aux outils de sécurité et de gouvernance existants en offrant une visibilité sur les données sensibles. Il complète les contrôles tels que la DLP et la gouvernance des accès en identifiant les risques liés aux données et en permettant aux équipes d'agir.
Identifiez les risques liés à vos données d'IA.
Le risque lié à l'IA ne provient pas du modèle lui-même, mais des données.
La plupart des organisations ne peuvent pas voir où les données sensibles pénètrent dans les pipelines d'IA, qui peut y accéder, ni comment elles circulent entre les systèmes.
DSPM permet aux équipes de sécurité et d'IA d'identifier les données à haut risque, de prioriser l'exposition et d'agir avant que ces données n'atteignent les systèmes d'IA.
C’est ainsi que les organisations passent d’une sécurité IA réactive à un contrôle proactif des données.
Développez une IA basée sur des données fiables.
La sécurité des systèmes d'IA dépend de la qualité des données qui les sous-tendent.
Les équipes de sécurité doivent contrôler les données avant que l'IA ne les utilise.
DSPM permet aux organisations de :
- découvrir des données sensibles
- contrôle d'accès
- réduire l'exposition
- soutenir l'innovation en IA conforme
C’est ainsi que les organisations sécurisent l’IA, réduisent les risques et progressent plus rapidement et avec confiance.
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