Alors que les organisations accélèrent leur adoption de IA générative (GenAI), l’un des défis les plus critiques et souvent négligés est la gestion et le catalogage données non structuréesDes e-mails et documents aux référentiels de stockage cloud et aux outils de collaboration, les données non structurées constituent une part importante de l'empreinte numérique d'une entreprise. Sans une stratégie robuste pour gérer ces données, les organisations sont confrontées à des risques de sécurité, à des violations de conformité et à des inefficacités dans l'innovation pilotée par l'IA.
Le rôle du DSPM dans la gestion des risques liés aux données
Gestion de la sécurité des données (DSPM) s'est imposé comme une solution clé pour la découverte et la protection des données sensibles dans les environnements cloud et SaaS. DSPM offre aux organisations une visibilité sur les actifs de données à haut risque, qu'ils découlent d'obligations réglementaires (par exemple, GDPR, HIPAA) ou des vulnérabilités de sécurité telles que des données sur-autorisées ou exposées.
Cependant, les solutions DSPM traditionnelles se sont principalement concentrées sur les données structurées, laissant des lacunes dans la gouvernance des données non structurées. C'est là qu'une approche évoluée, passant de DSPM à une approche globale Plateforme de sécurité des données (DSP))—devient critique.
L'approche BigID : du DSPM au DSP
BigID se distingue sur le marché DSPM en proposant une plateforme de sécurité des données plus large et plus intégrée. Cette approche permet aux organisations de gérer les données structurées et non structurées avec une solution unifiée. Voici comment BigID relève les principaux défis :
1. Découverte complète des données
Les données non découvertes sont des données non protégées. BigID prend en charge une vaste gamme de sources de données, couvrant les plateformes SaaS (par exemple, Salesforce, ServiceNow), environnements cloud (par exemple, Flocon de neige, AWS, L'azur) et des outils de collaboration (par exemple, Mou, Google Drive, Microsoft 365). Grâce à une classification avancée basée sur l'IA, les organisations peuvent :
- Identifier les données sensibles non structurées dans divers référentiels.
- Catégorisez automatiquement les documents, les e-mails et les fichiers.
- Détecter les données en double, orphelines et obsolètes cela ajoute un risque inutile.
2. Classification avancée alimentée par l'IA
Contrairement aux DSPM traditionnels qui s'appuient sur des expressions régulières prédéfinies, BigID offre :
- Classification pilotée par l'IA pour s'adapter aux besoins commerciaux uniques.
- Correspondance exacte des données pour des informations hautement sensibles.
- Traitement du langage naturel (TAL) pour catégoriser les données non structurées.
- Classificateurs personnalisables pour s’adapter à l’évolution des exigences réglementaires et commerciales.
3. Analyse de la posture de risque pour les données non structurées
Les organisations ont besoin de visibilité sur les risques associés aux données non structurées. BigID offre :
- Informations sur la sensibilité des données et la posture de sécurité.
- Cartographie automatisée des données aux cadres de conformité.
- Identification des données sur-autorisées et sur-partagées.
- Détection de données fantômes et de contrôles d'accès mal configurés.
4. Mesures correctives réalisables
Au-delà de l’identification des risques liés aux données, BigID permet une remédiation via une gamme d’actions automatisées :
- Flux de travail de correction délégués pour garantir que les propriétaires de données traitent les problèmes de sécurité.
- Gouvernance de l'accès aux données (DAG) pour gérer les autorisations et les contrôles d'accès.
- Gestion de la rétention pour réduire les données redondantes, obsolètes et triviales (ROT).
- Intégration avec les systèmes SIEM, SOAR et de billetterie pour des opérations de sécurité rationalisées.
Intégration de la confidentialité et de la sécurité dans les programmes GenAI
La confidentialité et la sécurité des données ne sont plus des préoccupations distinctes, d'autant plus que les organisations exploitent des modèles GenAI entraînés sur de vastes ensembles de données. Sans stratégie appropriée, les modèles d'IA peuvent ingérer par inadvertance des données sensibles non structurées, ce qui peut entraîner :
- Violations de conformité (par exemple, lois sur la conservation des données, réglementation sur la confidentialité).
- Risques de propriété intellectuelle liés à l’accès non autorisé aux données.
- Les défis liés à l’intégrité des données affectent les résultats de l’IA.
La suite intégrée de confidentialité et de sécurité de BigID garantit :
- Droits automatisés des personnes concernées (DSR) exécution sous RGPD/CCPA.
- Découverte de données tenant compte de l'identité pour la gouvernance des modèles d'IA.
- Étiquetage et marquage basés sur des politiques pour le contenu sensible.
Assurer la sécurité des données pour l'avenir grâce à une plateforme unifiée
À mesure que les organisations développent leurs initiatives GenAI, le besoin d'une plateforme de sécurité des données pérenne devient primordial. L'approche DSP de BigID permet aux entreprises de :
- Consolidez la gestion de la sécurité et de la confidentialité des données structurées et non structurées.
- Étendez vos capacités avec des applications modulaires adaptées aux cas d’utilisation pilotés par l’IA.
- Maintenir la conformité avec les paysages réglementaires en constante évolution.
Conclusion
À l'ère de la GenAI, les données non structurées représentent à la fois une opportunité considérable et un risque majeur. Les organisations doivent adopter une approche globale de découverte, de classification, d'analyse des risques et de remédiation pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA tout en garantissant conformité et sécurité. En passant d'une plateforme DSPM à une plateforme de sécurité des données robuste, les entreprises peuvent faire évoluer leurs programmes d'IA en toute confiance, en s'appuyant sur la confiance, la gouvernance et l'automatisation intelligente.
Sécurisez, classez et gérez vos données non structurées, car l'IA n'est aussi efficace que les données sur lesquelles elle est formée.
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