Le rôle de l'IA dans l'unification des opérations DSPM et de confidentialité
Qu'est-ce qui motive ce changement ?
L'intelligence artificielle stimule aujourd'hui l'innovation et l'efficacité des entreprises à un rythme sans précédent. Mais à mesure que les entreprises déploient massivement l'IA, le volume de données sensibles augmente également. Des approches unifiées pour Gestion de la sécurité des données (DSPM) et Opérations de confidentialité sont essentielles pour maintenir la confiance, la conformité et la résilience opérationnelle. Cet article explore comment l'IA relie la gestion des données et des protocoles de protection des données (DSPM) et les opérations de confidentialité, pourquoi cela est plus important que jamais, et comment BigID ouvre la voie en aidant les entreprises. Gouverner les données et l'IA de manière responsable.
L'IA ne peut être gouvernée de manière isolée. Elle doit être intégrée dès sa conception aux cadres de sécurité et de confidentialité.
Que sont DSPM et Privacy Ops ?
Explication du DSPM
La gestion de la posture de sécurité des données se concentre sur la découverte, la classification, la surveillance et la correction des risques liés aux données sensibles, quel que soit leur environnement (cloud, hybride ou sur site). Contrairement aux outils traditionnels cloisonnés, DSPM moderne offre une visibilité en temps réel sur l'état des données, qui peut y accéder, comment elles circulent et où elles sont à risque.
Opérations de confidentialité : Mise en œuvre de la conformité
Les opérations de protection de la vie privée automatisent l'application des réglementations mondiales en matière de données (comme GDPR et CCPA), y compris:
- droits des personnes concernées
- Suivi du consentement
- Politiques de conservation
- évaluations d'impact sur la vie privée
BigID réunit ces deux mondes au sein d'une plateforme unique pilotée par l'IA, conçue pour des opérations de confidentialité IA unifiées et évolutives en fonction de vos données.
Pourquoi l'IA est le chaînon manquant entre la gestion des données et la protection de la vie privée
L'IA ne se contente pas de rationaliser les processus ; elle transforme la manière dont les organisations gouvernent, sécurisent et exploitent leurs données. Mais elle engendre aussi de nouveaux risques que les outils traditionnels ne peuvent gérer :
- Des données sensibles alimentent les outils d'IA générative
- Les employés utilisent une IA non approuvée (IA de l'ombre)
- Des informations personnelles se retrouvent accidentellement dans des ensembles de données d'entraînement
- Exposition incontrôlée des données via des outils d'IA tels que les modèles génératifs
Ces risques ne se contentent pas de créer des lacunes en matière de conformité ; ils exigent une nouvelle norme pour la gestion des risques liés à l’IA qui aligne la protection de la vie privée et la sécurité en temps réel. En fait, Gartner on prévoit que d'ici 2027, plus de 401 000 milliards de dollars de violations de données liées à l'IA résulteront d'une utilisation inappropriée de l'IA générative, en particulier au-delà des frontières.
Pourquoi les outils de sécurité traditionnels ne peuvent pas gérer les risques liés aux données à l'échelle de l'IA
Les outils de sécurité et de confidentialité traditionnels n'ont pas été conçus pour gérer des ensembles de données tentaculaires, dynamiques et multicloud, ni les flux de travail d'IA. Chaque nouvelle source de données et chaque nouveau point de contact avec l'IA accroît les risques. Selon une étude… Enquête Gartner auprès de plus de 1 200 responsables de la gestion des données, 63% des organisations manquent de confiance dans leurs pratiques de gestion des données pour soutenir l'IA, créant des angles morts qui compromettent la gouvernance et les efforts de gestion des risques liés à l'IA.
Comment l'IA pilote les opérations unifiées DSPM + confidentialité
L'IA améliore la découverte et la classification
Les modèles d'IA accélèrent la détection de sensibilité sur les données structurées, semi-structurées et non structurées. La plateforme BigID utilise une classification assistée par IA avec des milliers de classificateurs pour améliorer la précision et réduire les faux positifs à grande échelle.
Détection des risques continue et contextuelle
L'IA ne se contente pas de trouver des données ; elle évalue le risque dans son contexte :
- Comment les données circulent dans les applications et les systèmes d'IA
- Lorsque des données sensibles interagissent avec des services d'IA externes
- Que les données enfreignent les politiques internes ou réglementaires
Cette évaluation continue permet de passer d'une approche réactive à une approche proactive, créant ainsi une base pour une gouvernance des données d'IA applicable et non théorique.
Remédiation et action automatisées
La remédiation guidée par l'IA indique aux équipes les problèmes à corriger en priorité et la méthode à suivre, bouclant ainsi la boucle entre la détection, la décision et l'action. Les outils autonomes se limitent souvent à la simple visibilité. Les flux de travail pilotés par l'IA de BigID éliminent concrètement les risques par l'action, et non par de simples alertes.
Intégration de DSPM avec Privacy Ops
L'IA intègre harmonieusement les domaines de la sécurité et de la confidentialité grâce à :
- Identifier les points de convergence des risques entre l'accès aux données et l'exposition réglementaire
- Cartographie des ensembles de données sensibles en fonction des obligations de conformité
- Mise en place de contrôles axés sur la protection de la vie privée, tels que le marquage du consentement et le suivi des droits des personnes concernées
BigID fait partie des premiers fournisseurs à proposer des fonctionnalités DSPM et de protection de la vie privée véritablement intégrées, répondant aux deux besoins sans duplication des efforts.
Impacts et cas d’utilisation concrets
Détection de l'IA de l'ombre
À mesure que les employés adoptent les outils génératifs, DSPM avec IA Ce système permet de détecter automatiquement les données à risque envoyées à des services d'IA externes. Cela réduit les fuites inattendues de données personnelles avant qu'elles ne posent un problème réglementaire.
Comment gérer les données d'entraînement de l'IA et éviter les risques pour la vie privée
L'IA améliore l'intelligence des modèles, mais si les données d'entraînement contiennent des informations sensibles non vérifiées, les risques pour la confidentialité augmentent considérablement. La solution Unified DSPM + Privacy Ops garantit la vérification de toutes les données d'entraînement, réduisant ainsi les risques juridiques et les atteintes à la réputation.
Conformité à la loi sur l'IA et au-delà
Avec de nouvelles réglementations comme Loi européenne sur l'IA Avec l'émergence de l'IA, la conformité en matière de sécurité exige plus que de simples listes de contrôle : elle requiert une visibilité et un contrôle axés sur les données.
L'efficacité de l'IA, mais avec des garde-fous de sécurité et de confidentialité
L'IA accroît l'efficacité, mais Une IA non contrôlée est risquée :
- Les modèles peuvent mémoriser ou divulguer par inadvertance des informations personnelles.
- Les agents autonomes peuvent agir sur des données sensibles
- Les manquements en matière de conformité peuvent entraîner des amendes et des poursuites judiciaires.
Des recherches récentes en IA montrent des techniques innovantes de protection de la vie privée (comme les mécanismes automatisés d'oubli des données personnelles dans les LLM) pour équilibrer utilité et protection, soulignant la nécessité de cadres de gouvernance qui appliquent des contrôles plutôt que de simplement détecter les problèmes.
Pourquoi les RSSI, les DSI et les DSI doivent s'aligner sur les risques liés aux données et à l'IA
Pour les RSSI : Réduisez l’exposition, automatisez la remédiation et sécurisez l’IA à la source.
Préoccupation majeure : Exposition aux risques liés aux données sensibles et à l'IA parallèle, aux contrôles fragmentés et au manque de capacité d'action.
Principaux enseignements destinés aux RSSI :
- Posture proactive face au risque : Le DSPM de BigID identifie et contextualise en continu les risques liés aux données sensibles dans les environnements SaaS, cloud et hybrides.
- Contrôle de la surface d'attaque de l'IA : Détecte les flux de données sensibles vers des LLM externes, des agents internes ou des pipelines de formation, réduisant ainsi le risque d'exfiltration de données.
- Orchestration de sécurité qui agit : Les flux de travail automatisés permettent de boucler la boucle : fini les alertes réactives qui s’accumulent dans les files d’attente.
Valeur: Renforcez la sécurité de vos données, automatisez les réponses et neutralisez les nouvelles failles de sécurité liées à l'IA, le tout depuis une seule et même plateforme.
Pour les DPO : Garantissez la conformité, favorisez l’innovation en IA et instaurez la confiance grâce à de véritables opérations de protection de la vie privée.
Préoccupation majeure : Anticiper les réglementations mondiales en matière de protection de la vie privée tout en soutenant l'innovation au sein des équipes.
Principaux points à retenir concernant le CPO :
- Opérations de confidentialité de bout en bout : BigID centralise les obligations de confidentialité des données à grande échelle : droits des personnes concernées, consentement, conservation et risques, le tout au même endroit.
- Conformité en matière de protection de la vie privée de l'IA : Soutient les évaluations des risques pour les systèmes d'IA dans le cadre de GDPR, CCPA, et le Loi de l’UE sur l’IA.
- Gouvernance prête pour l'audit : Les évaluations continues, les rapports et les contrôles rigoureux réduisent le risque d'audit et renforcent la responsabilisation interne.
Valeur: Déployez vos opérations de confidentialité à l'échelle de l'entreprise sans freiner l'innovation et prouvez votre conformité grâce à une transparence native de l'IA.
Pour les DSI : Connecter sécurité et confidentialité, aligner la stratégie de données et déployer l’IA de manière responsable
Préoccupation majeure : Gérer la croissance des données, harmoniser les priorités interfonctionnelles et permettre une adoption sûre de l'IA.
Principaux enseignements destinés aux DSI :
- Fondation unifiée pour la gouvernance des données : Une visibilité centralisée sur les données, les risques et la réglementation permet de décloisonner les équipes de sécurité, de confidentialité et d'IA.
- Préparation de l'entreprise à l'IA : Sachez où se trouvent les données sensibles, comment elles circulent et si elles sont compatibles avec l'IA avant de les utiliser dans des applications ou des agents.
- Activation stratégique : Réduit la duplication des outils, aligne les investissements en matière de sécurité et de confidentialité et accélère le retour sur investissement.
Valeur: Gérez les données et l'IA d'un seul jet pour réduire les frictions, améliorer l'agilité des données et augmenter le retour sur investissement.
Quand l'IA, la sécurité et la confidentialité convergent enfin
L'IA n'est plus une option, elle est au cœur de la transformation des entreprises. Mais sans contrôles unifiés, elle devient un handicap.
BigID établit la norme en matière de DSPM et d'opérations de confidentialité unifiées. Première plateforme à connecter la découverte des données, le contexte des risques, les contrôles de confidentialité et la gouvernance de l'IA, BigID aide les organisations à protéger ce qui compte le plus tout en avançant plus rapidement et en toute confiance.
BigID comble le fossé entre sécurité, confidentialité et gouvernance de l'IA, permettant ainsi aux dirigeants de :
- Surveillez en permanence l'emplacement des données sensibles.
- Comprendre comment il est exposé à travers les systèmes
- Appliquer les contrôles et flux de travail de remédiation
- Gardez une longueur d'avance sur les changements réglementaires
- Déployez l'IA de manière responsable et en toute confiance.
L'IA rend la confidentialité et la sécurité indissociables. BigID les unifie.
Si vous développez votre IA et souhaitez réduire les risques liés aux données sans freiner l'innovation, voyez-la en action.
Planifiez votre démonstration BigID Unifier la gestion des données et des protocoles (DSPM), la protection de la vie privée et la gouvernance de l'IA — avant que le risque ne devienne réalité.
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