Les plateformes de sécurité des données deviennent plus faciles à décrire.
Déploiement rapide. Découverte automatisée. Classification par IA. Visibilité unifiée. Architecture native du cloud. Une seule plateforme. Un seul tableau de bord.
Toutes ces idées semblent utiles. Aucune, prise individuellement, ne permet de savoir si une plateforme résoudra votre problème de sécurité des données.
Une plateforme peut analyser rapidement et pourtant passer à côté de données importantes. Elle peut générer un tableau de bord des risques sophistiqué, mais sans fournir suffisamment de contexte pour indiquer à votre équipe les points à surveiller. Elle peut identifier des milliers de problèmes sans pour autant aider à réduire l'exposition sous-jacente.
La question d'évaluation pertinente n'est pas : “ À quelle vitesse pouvons-nous le mettre en marche ? ” mais plutôt : “ À quelle vitesse pouvons-nous prendre une décision de sécurité justifiée et réduire les risques importants liés aux données ? ”
Cette distinction modifie la façon dont les équipes de sécurité doivent évaluer Gestion de la sécurité des données (DSPM) et des plateformes de sécurité des données plus larges.
Évaluation des plateformes de sécurité des données : principaux enseignements
- Le délai d'obtention du premier résultat n'est pas le délai de rentabilisation. Pour obtenir des résultats utiles, il faut une couverture, un contexte, une priorisation et des mesures correctives suffisants pour permettre l'action.
- La couverture médiatique détermine la confiance. Une évaluation rapide présente un intérêt limité si des données importantes relatives au cloud, au SaaS, aux systèmes sur site, aux données non structurées, au développement ou à l'IA restent en dehors de l'évaluation.
- La classification devrait fonctionner avec vos données. Testez les informations propriétaires, contextuelles, spécifiques à l'entreprise et non structurées, et pas seulement les modèles prévisibles de données personnelles.
- L'architecture doit être prise en compte dans l'évaluation de la sécurité. Comprendre les privilèges, les identifiants, le chiffrement, le déplacement des données, l'isolation et les exigences de déploiement.
- Le contexte détermine la priorité. La notion de sensibilité prend tout son sens lorsqu'elle est liée à l'exposition, à l'identité, à l'accès, à l'activité, à la propriété, à l'impact commercial et à l'utilisation de l'IA.
- Mesurer la réduction des risques. L'évaluation la plus convaincante se conclut par la preuve que la plateforme a aidé votre organisation à modifier la situation à l'origine des risques.
Quels sont les critères à prendre en compte pour choisir une plateforme de sécurité des données ?
A plateforme de sécurité des données devrait aider une organisation à découvrir et à classer les données sensibles et critiques, à comprendre les conditions qui entourent ces données, à identifier les expositions significatives, à prioriser ce qui compte et à prendre des mesures pour réduire les risques.
Cela nécessite plus qu'un simple stock.
Une évaluation moderne doit relier les données à l'identité, l'accès, l'activité, l'exposition, la propriété, le contexte métier, les politiques, les exigences du cycle de vie et l'utilisation de l'IA. Elle doit également vérifier si la plateforme peut transformer ces informations en actions.
Les données actuelles de BigID Cadre DSPM suit une progression similaire :
Découvrir → Comprendre → Prioriser → Agir
L'ordre des actions est important. Agir sans comprendre suffisamment le contexte peut engendrer des problèmes opérationnels. Se contenter de voir sans agir ne fait que masquer le problème.
1. Quelle proportion de votre environnement de données la plateforme peut-elle réellement couvrir ?
Couverture La vitesse devrait primer.
Les données d'entreprise ne résident plus dans un seul compte cloud ou un seul entrepôt de données. Les informations sensibles peuvent être réparties entre des bases de données, des lacs de données, des entrepôts de données, des applications SaaS, des systèmes de collaboration, des partages de fichiers, des environnements de développement, des terminaux, une infrastructure sur site, des pipelines d'IA, des bases de données vectorielles, des systèmes RAG, des copilotes et des agents.
Une évaluation devrait donc s'interroger sur le pourcentage des données pertinentes que la plateforme peut évaluer de manière significative, et non pas simplement sur la rapidité avec laquelle la première analyse s'achève.
Testez les sources qui complexifient votre environnement. Incluez les données structurées et non structurées. Intégrez les systèmes existants s'ils restent pertinents. Incluez les données SaaS, de développement, de collaboration et connectées à l'IA si ces environnements contiennent des informations importantes pour votre organisation.
La rapidité d'exécution sur une portion restreinte de l'environnement peut générer des réponses rapides mais peu fiables.
BigID's découverte et classification Ses capacités couvrent les données d'entreprise structurées, semi-structurées et non structurées dans les environnements cloud, SaaS, hybrides, sur site et connectés à l'IA.
2. La classification comprend-elle votre activité ou se contente-t-elle de reproduire des schémas courants ?
Trouver des données ne signifie pas les comprendre.
Les identifiants standard tels que les numéros de carte de paiement, les numéros de sécurité sociale et les adresses électroniques sont importants, mais les entreprises doivent également identifier la propriété intellectuelle, les contrats, les titres de compétences, le code source, les documents confidentiels, la terminologie propriétaire, les enregistrements réglementés et les informations dont la sensibilité dépend du contexte.
Cela fait de la classification l'un des domaines les plus importants à tester avec vos propres données.
Demandez aux fournisseurs de classer les informations qui posent problème à votre organisation. Évaluez les faux positifs et les faux négatifs. Testez les contenus structurés et non structurés. Déterminez si la classification peut tenir compte du contexte et des exigences spécifiques à votre organisation.
Un indice de performance de référence vous indique comment un classificateur s'est comporté dans un contexte donné. Votre preuve de concept devrait vous indiquer comment il se comporte dans votre cas.
BigID combine plusieurs techniques de classification et signaux contextuels pour identifier les informations sensibles, réglementées, confidentielles, exclusives et critiques pour l'entreprise. En savoir plus Classification des données BigID.
3. Quel est le contexte de cette découverte ?
Les équipes de sécurité souffrent rarement d'un manque de données télémétriques. Leur difficulté réside plutôt dans la détermination des informations qui méritent une attention particulière.
Imaginez deux référentiels présentant la même erreur de configuration. L'un contient des ressources marketing publiques. L'autre contient des ressources client. PII, les identifiants, les documents financiers et le code source propriétaire.
Le problème de configuration peut sembler identique. Son impact potentiel sur l'activité, lui, est tout autre.
Une plateforme de sécurité des données utile doit relier les résultats à leur contexte, notamment en termes de sensibilité, de volume, d'exposition, d'identité, d'accès, de propriété, d'activité, de finalité commerciale, de portée réglementaire, d'utilisation de l'IA et d'impact potentiel.
Le résultat indique ce qui s'est passé. Le contexte des données permet de comprendre pourquoi c'est important.
4. Peut-il afficher un accès effectif, et pas seulement les autorisations configurées ?
L'accès aux données suit rarement une simple relation utilisateur-fichier.
L'accès peut s'effectuer par le biais de groupes, de rôles, d'applications, comptes de service, API, identités de machines, permissions héritées, le partage externe, les copilotes et les agents d'IA. Une autorisation peut être accordée en raison d'une décision prise il y a des années plutôt que d'un besoin commercial actuel.
Évaluez si la plateforme peut associer directement les identités et les autorisations aux données sensibles sous-jacentes. Ensuite, demandez-vous si elle peut distinguer les accès étendus, obsolètes, hérités ou inutiles des accès répondant à un objectif légitime.
L'activité ajoute une autre dimension. Une identité autorisée à accéder à des informations sensibles crée un type de risque. Une identité qui télécharge ou déplace activement ces informations en crée un autre.
BigID's Sécurité de l'identité Les capacités permettent de relier les identités humaines et non humaines aux données sensibles, aux autorisations, aux droits et au contexte d'accès.
5. L'architecture de la plateforme correspond-elle à votre modèle de sécurité ?
La plateforme de sécurité elle-même devient une partie de votre surface d'attaque.
L'architecture devient ainsi un critère d'évaluation, et non un détail d'implémentation.
Renseignez-vous sur les privilèges requis par la plateforme. Comprenez comment les identifiants d'analyse sont définis et stockés. Déterminez où se trouvent les clés de chiffrement, si des données sensibles quittent votre environnement, comment les locataires sont isolés et à quoi les administrateurs ont accès.
Les recherches de BigID sur Architecture DSPM et contrôles d'accès Cela souligne clairement que l'emplacement des clés, le fonctionnement des identifiants, les données transférées et les privilèges requis par la plateforme peuvent avoir un impact significatif sur la sécurité.
Mettez vos décisions à l'épreuve
Pouvez-vous identifier et réduire les risques liés aux données critiques en 15 minutes ?
Mettez à l'épreuve vos décisions en matière de couverture, de classification, d'exposition, d'accès, de priorisation et de correction grâce à l'évaluation interactive de la sécurité des données de BigID.
6. À quelle vitesse pouvez-vous parvenir à une décision significative ?
La rapidité de déploiement est importante. La rapidité d'analyse l'est tout autant. Mais aucune de ces métriques ne rend compte de l'intégralité du processus de création de valeur.
Une plateforme devient utile lorsque l'organisation dispose d'une couverture et d'un contexte suffisants pour prendre une décision éclairée. Cela implique la découverte, la classification, l'analyse du contexte des risques, la priorisation, l'investigation et la mise en œuvre d'actions.
L'analyse de BigID Délai de mise en valeur du DSPM Il convient de distinguer le délai d'obtention du premier résultat du délai de rentabilisation. Un résultat rapide n'offre qu'une valeur limitée en matière de sécurité si des données essentielles ne sont pas prises en compte dans l'évaluation ou si l'équipe ne dispose pas du contexte nécessaire pour déterminer les actions à entreprendre.
Au lieu de mesurer uniquement la vitesse de balayage, mesurez la vitesse de décision.
7. La plateforme peut-elle hiérarchiser les risques, ou se contente-t-elle de classer les résultats ?
Un score de risque n'est utile que lorsque les équipes comprennent ce qui le détermine.
Demandez-vous si la priorisation prend en compte la sensibilité des données, leur exposition, l'étendue de l'accès, le type d'identité, l'activité, la propriété, la criticité commerciale, les exigences réglementaires, l'accès à l'IA et l'impact potentiel.
Ensuite, il faut vérifier si les enquêteurs sont capables de passer d'un score aux preuves qui le sous-tendent.
Les équipes de sécurité doivent pouvoir expliquer pourquoi une vulnérabilité mérite une attention particulière avant une autre. Sinon, la priorisation devient une nouvelle source d'incertitude.
8. Que se passe-t-il lorsque la plateforme détecte un problème ?
La visibilité est nécessaire. Elle ne réduit pas le risque à elle seule.
Supposons que la plateforme découvre des données clients sensibles ayant fait l'objet d'un accès externe excessif. Que se passe-t-il ensuite ?
Peut-il identifier le propriétaire ? L'équipe peut-elle le faire ? remédier au risque en supprimant l'accès, en modifiant les autorisations de partage, en supprimant les informations inutiles, en appliquant une politique de conservation, en expurgeant les valeurs sensibles, en mettant les données en quarantaine, en appliquant une politique ou en acheminant une action réglementée vers l'équipe appropriée ?
Le travail de BigID sur remédiation à l'échelle DSPM Il soutient que la création de tickets ne suffit pas à remédier à la situation. L'objectif opérationnel est de réduire l'exposition aux conditions à l'origine de ces conditions.
Évaluez le cheminement de la recherche au résultat, et non le nombre de boutons d'automatisation.
9. Peut-il réduire la surface d'attaque des données ?
Parfois, la meilleure façon de protéger les données est de cesser de conserver les données dont l'organisation n'a plus besoin.
Informations périmées, dupliquées, redondantes, obsolètes et inutiles L'IA peut accroître le volume de données sensibles que les équipes de sécurité doivent protéger. Elle soulève une autre préoccupation : des informations auparavant inactives peuvent devenir un contexte actif lorsque les systèmes RAG, les copilotes ou les agents les récupèrent.
Une évaluation moderne de la sécurité des données doit donc inclure des questions relatives au cycle de vie des données. La plateforme peut-elle identifier les informations inutiles ? Peut-elle établir un lien entre les exigences de conservation et les données elles-mêmes ? Les équipes peuvent-elles minimiser ou supprimer les informations lorsque les politiques et les exigences métiers le permettent ?
Tout protéger indéfiniment n'est pas une stratégie de sécurité durable.
10. Peut-elle exploiter les données pour développer une IA ?
L'IA modifie la destination des informations sensibles et les acteurs habilités à les exploiter.
Les copilotes peuvent récupérer des informations d'entreprise. Les applications RAG connectent les modèles aux référentiels internes. Les agents peuvent utiliser des applications, des API, des identités machine et des pouvoirs délégués pour récupérer des informations et agir.
Une plateforme d'évaluation des risques liés aux données modernes devrait donc connecter les systèmes d'IA aux données, identités, autorisations, traçabilité, activité, propriété et politiques qui les sous-tendent.
Les données actuelles de BigID cadre de sécurité des données d'IA couvre les données utilisées dans les phases d'entraînement, de réglage, de récupération, d'incitation, d'inférence, d'agents, d'applications et de flux de travail en aval.
11. Différentes équipes peuvent-elles utiliser les mêmes données intelligentes ?
Un ensemble de données sensibles ne devient pas un ensemble de données différent lorsqu'un RSSI, un responsable de la protection de la vie privée, un gestionnaire de données, une équipe IAM ou une équipe de gouvernance de l'IA l'examine.
Quels changements doivent être décidés ?.
La sécurité peut s'interroger sur son exposition. La protection de la vie privée peut s'interroger sur les informations qu'elle contient et sur la conformité de son utilisation avec la politique en vigueur. La gouvernance peut s'interroger sur son propriétaire et sa provenance. Les équipes en charge de l'identité peuvent s'interroger sur les personnes autorisées à y accéder. Les équipes d'IA peuvent s'interroger sur l'opportunité d'utiliser des modèles ou des agents.
Une plateforme utile devrait réduire la nécessité pour chaque équipe de redécouvrir et de réinterpréter indépendamment les mêmes données.
12. Pouvez-vous prouver que le risque a diminué ?
L'évaluation devrait s'arrêter là où s'arrêtent de nombreuses démonstrations.
Après avoir identifié un risque et pris des mesures correctives, demandez à la plateforme de vous indiquer ce qui a changé.
A fait accès excessif Des données sensibles ont-elles disparu d'un emplacement inutile ? Une fuite de données publiques a-t-elle été résolue ? Un système d'IA a-t-il perdu un accès inapproprié ? L'organisation a-t-elle supprimé des données devenues inutiles ?
Les recommandations actuelles de BigID concernant le DSPM mettent l'accent sur les résultats en matière de sécurité plutôt que sur le simple décompte des actifs analysés. Parmi les indicateurs utiles, on peut citer la suppression des autorisations à haut risque, la réduction des données sensibles inutiles, le délai moyen de correction, les systèmes d'IA ayant accès aux données sensibles et la fermeture des vulnérabilités à haut risque.
Le principal indicateur de performance n'est pas le montant des informations trouvées par la plateforme, mais le niveau de risque significatif réduit par l'organisation.
Preuve de concept d'une plateforme de sécurité des données améliorée
Au lieu de demander aux fournisseurs de présenter leurs démonstrations standard, proposez à chaque plateforme les mêmes problèmes représentatifs.
| Test | Que mesurer |
|---|---|
| Découvrir | Couverture significative des sources de données représentatives |
| Classer | Exactitude des données propriétaires et contextuelles |
| contextualiser | Sensibilité + identité + accès + activité + propriété + contexte commercial |
| Prioriser | Capacité à expliquer pourquoi un risque est plus important qu'un autre |
| Enquêter | Preuves nécessaires pour prendre une décision défendable |
| Remédier | Capacité à modifier les conditions créant l'exposition |
| Prouver | Preuve que la mesure corrective a réduit le risque |
Mettre en œuvre les critères d'évaluation
Maintenant, faites en sorte que la plateforme le prouve.
Découvrez comment BigID connecte la découverte, la classification, les données sensibles, l'identité, l'accès, l'activité, la priorisation des risques et la remédiation dans les environnements structurés, non structurés, cloud, SaaS, hybrides, sur site et d'IA.
La rapidité est essentielle. Définissez ce que vous voulez atteindre plus rapidement.
Les équipes de sécurité doivent s'attendre à ce que la technologie se déploie efficacement et soit facile à utiliser. La complexité inutile n'apporte aucune valeur ajoutée.
La simplicité doit éliminer les obstacles sans pour autant supprimer le contexte nécessaire à une prise de décision éclairée. La rapidité doit permettre d'atteindre un résultat plus rapidement, et non se limiter à un simple accès à un tableau de bord.
C’est pourquoi l’évaluation la plus utile associe rapidité, couverture, contexte, action et preuves.
L'objectif n'est pas de trouver quelque chose plus rapidement. L'objectif est de comprendre plus tôt ce qui compte et de réduire les risques tant qu'ils sont encore importants.
Rapport de recherche
Voyez ce qui change lorsque l'IA évolue plus vite que la gouvernance
La sécurité des données ne se limite plus à la simple recherche de données sensibles et à l'identification des vulnérabilités. Les agents d'IA, les identités machine, l'IA parallèle et la multiplication des points d'accès transforment les exigences des équipes de sécurité en matière de découverte, de compréhension, de gouvernance et de contrôle.
Explorer L'entreprise non gouvernée pour des recherches sur le fossé croissant entre l'adoption de l'IA et la gouvernance d'entreprise, et sur ses conséquences pour les données, l'identité, l'accès et la sécurité.
FAQ sur l'évaluation des plateformes de sécurité des données
Quels sont les critères à prendre en compte pour choisir une plateforme de sécurité des données ?
Recherchez une couverture de données pertinente, une classification précise, un contexte d'identité et d'accès, des renseignements sur l'activité, une priorisation explicable des risques, une architecture de plateforme sécurisée, une visibilité des données d'IA, des contrôles du cycle de vie, des mesures correctives et des preuves que les mesures correctives ont réduit l'exposition.
Un déploiement rapide est-il synonyme de retour sur investissement rapide ?
Non. Le déploiement mesure la rapidité avec laquelle une technologie devient opérationnelle. Le délai de rentabilisation mesure la rapidité avec laquelle l'organisation acquiert suffisamment de données, de contexte et de confiance pour prendre une décision utile et mettre en œuvre des mesures de réduction des risques.
Comment les organisations doivent-elles évaluer les plateformes DSPM ?
Testez les plateformes DSPM sur des données d'entreprise représentatives plutôt que de vous fier uniquement à des démonstrations. Évaluez la couverture de la détection, la précision de la classification, l'accès effectif, l'activité, la priorisation, l'architecture, la remédiation, les risques liés aux données d'IA, les contrôles du cycle de vie et les résultats mesurables.
Pourquoi la couverture des données est-elle importante dans une évaluation DSPM ?
Les conclusions en matière de sécurité dépendent des données visibles par la plateforme. La présence de données sensibles importantes non prises en compte dans l'évaluation peut créer des angles morts ; les organisations doivent donc mesurer la couverture de l'ensemble des environnements de données ayant un impact significatif sur leurs risques.
Quelle est la différence entre la vitesse de balayage et la vitesse de décision ?
La vitesse d'analyse mesure la rapidité avec laquelle une plateforme analyse un environnement. La rapidité de décision mesure la rapidité avec laquelle une équipe acquiert suffisamment de connaissances et de confiance pour hiérarchiser un risque, décider des actions à entreprendre et prendre les mesures appropriées.
Pourquoi la remédiation devrait-elle faire partie d'une évaluation de la sécurité des données ?
La découverte permet d'identifier un risque, mais la remédiation le modifie. Les évaluations doivent vérifier si les constats peuvent mener à des actions correctives telles que la réduction des accès, la modification des autorisations, la suppression des données inutiles, l'application de politiques ou la coordination de flux de travail responsables.
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