De quoi il s'agissait
Cette session animée par des experts a examiné un enjeu crucial pour les entreprises d'aujourd'hui : la sécurisation des données sensibles à l'ère de l'innovation en IA. À l'heure où des outils basés sur l'IA comme Microsoft Copilot Avec la refonte des flux de travail, les organisations sont confrontées à de nouveaux risques liés à l'accès aux données, à la conformité et aux contrôles de sécurité. Cette discussion s'adressait aux RSSI, aux directeurs des achats et aux responsables des données qui cherchent à adapter leurs stratégies pour protéger les données sensibles et critiques des menaces émergentes.
Les 3 principaux points à retenir
Les risques liés à l'IA redéfinissent le paysage de la sécurité des données
L'IA est fondamentalement axée sur les données, et de nombreuses organisations peinent à adapter leurs stratégies de sécurité des données pour faire face à ce risque en constante évolution. Les outils de sécurité traditionnels créent souvent une visibilité fragmentée, laissant des lacunes dans les besoins de sécurité spécifiques à l'IA. Les entreprises doivent moderniser leurs infrastructures pour surveiller les accès, les configurations et les données elles-mêmes afin de rester à la pointe de ce défi.
L'opérationnalisation de la sécurité des données de l'IA nécessite d'abord une découverte
Nimrod Vax a souligné la première étape cruciale : identifier et découvrir des informations sensiblesSans une visibilité claire sur les données existantes, les organisations ne peuvent pas mettre en place de protections efficaces. Les applications d'IA, qu'il s'agisse d'IA générative ou d'outils basés sur des agents, doivent être traitées comme des « produits de données » avec un étiquetage, une classification et des contrôles d'accès complets.
La collaboration est essentielle à l'ère de l'IA
Kyle Kurdziolek a souligné la nécessité pour les organisations d'harmoniser leurs équipes chargées de la confidentialité, de la sécurité et de la conformité au sein d'un cadre unique. Il a proposé une feuille de route en quatre étapes pour concevoir un plan de sécurité de l'IA : visualiser les données, comprendre leur sensibilité et les risques, appliquer des politiques automatisées et harmoniser les équipes internes. Cette approche permet non seulement de réduire les risques, mais aussi de favoriser la collaboration interfonctionnelle pour remédier aux vulnérabilités liées à l'IA.
Plongée en profondeur : comment les étiquettes et les métadonnées soutiennent la sécurité des données de l'IA
Les étiquettes et les métadonnées s'imposent comme des éléments clés dans la gestion des environnements IA. Nimrod Vax a souligné comment les bases de données vectorielles d'entreprise, telles que MongoDB et Elastic, permettent aux organisations d'appliquer des métadonnées et de classer les intégrations en fonction de leur niveau de sensibilité (par exemple, sensible, public, interne). Ces outils appliquent des contrôles d'accès au niveau de la base de données ou via l'application elle-même, garantissant ainsi que les informations sensibles ne peuvent être traitées par des outils d'IA comme Microsoft Copilot.
Pour les organisations qui déploient des technologies de recherche d'entreprise, les implications sont profondes. Ces outils rendent les informations sensibles excessivement accessibles, augmentant ainsi le risque d'exposition. En adoptant des systèmes précis d'étiquetage et de classification des données, les organisations peuvent empêcher tout accès non autorisé aux données sensibles, garantissant ainsi leur conformité et minimisant les risques juridiques.
Citations mémorables
Nous sommes à un moment où la vague de l'IA s'abat sur tous les débats sur la sécurité. Cela dit, elle crée autant de confusion qu'elle innove.
– Kyle Kurdziolek, vice-président de la sécurité – BigID
« Avant tout, on ne peut pas protéger ce qu'on ne connaît pas. La découverte est le fondement de toute stratégie efficace de sécurité de l'IA. »
– Nimrod Vax, directeur des produits – BigID
« L'IA change tout, et surtout votre surface d'attaque. Les stratégies doivent évoluer pour s'adapter à ce nouveau paysage de risques. »
- Kyle Kurdziolek, vice-président de la sécurité – BigID
Résultats et informations du sondage
Une séance de questions-réponses en direct a révélé les principaux domaines de préoccupation organisationnelle :
- 43% des participants ont cité « la visibilité sur l’utilisation des données au sein des outils d’IA » comme leur plus grand défi.
- Question principale du public : « Comment étiqueter efficacement les données pour restreindre les systèmes d’IA comme Copilot ? »
Kyle Kurdziolek a abordé ce sujet en détail, expliquant que les outils modernes d'étiquetage des données, tels que les étiquettes Microsoft Information Protection (MIP), peuvent être appliqués aux données sources, garantissant ainsi le respect des restrictions d'accès par les systèmes d'IA. Nimrod Vax a également précisé que des outils comme BigID automatisent ces contrôles pour la découverte, l'étiquetage et le suivi de la lignée, simplifiant ainsi la gestion continue de l'IA.
Ressources connexes
- Résumé de la solution : Relier les points entre les données et l'IA grâce à la gouvernance, au contexte et au contrôle
- Livre blanc : La confidentialité des données à l'ère de l'IA
- Livre blanc : Adoptez une IA responsable avec BigID Next
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