Dans l’économie numérique d’aujourd’hui, entreprises technologiques Nous sommes au cœur de l'innovation et des risques liés aux données. En tant que gestionnaires de vastes volumes de données sensibles, les entreprises technologiques subissent une pression croissante pour sécuriser leurs actifs, répondre aux exigences réglementaires croissantes et gérer des profils de risques mondiaux complexes. Pourtant, même les entreprises les plus avancées sont confrontées à des défis fondamentaux qui les rendent vulnérables aux violations, aux amendes et à l'atteinte à leur réputation.
Ci-dessous, nous analysons les défis les plus urgents en matière de sécurité et de conformité auxquels est confrontée l'industrie technologique, les raisons pour lesquelles les approches traditionnelles sont insuffisantes et ce qui est nécessaire pour aller de l'avant.
1. Prolifération des données : la surface de risque invisible
Les entreprises technologiques génèrent et stockent de grandes quantités de données.structuré et non structuré : sur plusieurs clouds, sur site, SaaS et hybrides environnements. Des référentiels de code et des plateformes d'analyse aux données utilisateur et aux ensembles d'entraînement de l'IA, la portée et la complexité des environnements de données rendent difficile la compréhension des données existantes, de leur emplacement et de leur accès.
Le défi : Sans une cartographie claire des données sensibles ou réglementées, les entreprises ne peuvent pas évaluer ni réduire leurs risques avec certitude. La prolifération des données accroît les coûts de conformité et élargit le périmètre potentiel d'une violation.
2. IA fantôme et risque de modèle
Avec le rapide adoption de l'IA et l'apprentissage automatique, de nouveaux vecteurs de risque sont apparus. Les modèles d'IA sont entraînés sur des ensembles de données massifs, souvent avec peu de gouvernance ou de transparence, ce qui soulève des inquiétudes quant à la provenance des données, aux biais, à l'exposition de la propriété intellectuelle et aux violations de la vie privée.
Le défi : De nombreuses organisations manquent de visibilité sur les données utilisées dans les pipelines d'IA ou sur la manière dont les modèles traitent les informations sensibles ou réglementées. Sans contrôle, l'IA devient un angle mort pour les équipes de conformité, de confidentialité et de sécurité.
3. Fragmentation et escalade réglementaires
De GDPR et CCPA à PIPL de Chine et Loi indienne sur le DPDPLe paysage réglementaire mondial s'élargit et diverge. Parallèlement, des règles sectorielles spécifiques, comme PCI-DSS, HIPAAet les réglementations de la SEC en matière de cyberdivulgation.
Le défi : Suivre l'évolution des exigences de chaque marché et les aligner sur les systèmes internes est une tâche gourmande en ressources et sujette aux erreurs. Les entreprises technologiques opérant à l'international sont confrontées à d'énormes frais de conformité et à un risque accru de sanctions en cas de manquement.
4. Priorisation inadéquate des risques
Les équipes de sécurité sont souvent submergées d'alertes, mais manquent de contexte pour déterminer l'essentiel. Sans informations sur les risques basées sur les données, les entreprises perdent un temps précieux à traquer les faux positifs ou, pire encore, passent à côté de vulnérabilités critiques susceptibles de conduire à une violation ou une brèche.
Le défi : Les outils de sécurité et de conformité cloisonnés limitent la capacité à établir des priorités remédiation Basé sur l'impact réel sur les entreprises, ce comportement réactif expose les entreprises à des menaces qui affectent directement les données réglementées ou la confiance des clients.
5. Processus de conformité manuels et cloisonnés
Malgré les progrès réalisés en matière d’automatisation ailleurs, les flux de travail de conformité, tels que Exécution du DSAR, l’application des politiques et les évaluations des risques – s’appuient souvent sur des feuilles de calcul, des chaînes de courrier électronique ou des outils déconnectés.
Le défi : Les processus manuels sont lents, difficiles à adapter et sujets aux erreurs. Cette inefficacité entrave la capacité de l'organisation à démontrer sa conformité, à répondre aux audits ou à réagir aux événements de sécurité de manière rapide et coordonnée.
Comment BigID aide les entreprises technologiques à gérer leurs données de manière responsable
BigID propose une plateforme moderne, basée sur l'IA, pour aider les entreprises technologiques à relever leurs défis les plus complexes en matière de sécurité des données et de conformité, à grande échelle.
Avec BigID, les organisations peuvent :
- Découvrir et classer : Recherchez et classez automatiquement les données sensibles, réglementées et à haut risque dans tous les environnements : cloud, sur site, SaaS, structurées ou non structurées.
- Gouverner l'IA et modéliser les données : Surveillez et gérez les données utilisées pour former les modèles, appliquer les contrôles de politique et appliquer la gouvernance des données de l'IA pour la conformité aux réglementations émergentes.
- Automatiser la conformité : Rationaliser les flux de travail pour les DSAR, consentement, conservation et exigences transfrontalières avec automatisation et reporting prêts à l'emploi.
- Prioriser les risques en fonction de leur impact : Contextualisez les alertes en les reliant à un risque réel lié aux données, afin que les équipes puissent hiérarchiser ce qui compte en fonction de l'exposition réglementaire ou de l'impact sur l'entreprise.
- Unifiez la visibilité et le contrôle : Éliminez les cloisonnements entre les équipes de confidentialité, de sécurité et de gouvernance grâce à une plateforme unique pour une veille des risques en temps réel et des mesures de conformité.
Dans un monde où l’innovation technologique évolue rapidement et où les risques évoluent encore plus vite, BigID aide les organisations à protéger ce qui compte le plus : leurs données, leurs clients et leur réputation.
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