L'intelligence artificielle (IA) suscite souvent un mélange d'enthousiasme, de confusion et de scepticisme, en particulier chez les responsables de la cybersécurité tels que les responsables de la sécurité des informations (CISO). L'IA peut être un outil révolutionnaire pour l'identification des anomalies, la détection des cybermenaces et l'amélioration de la posture globale de sécurité des données, lorsqu'elle est utilisée de la bonne manière.
Examinons les stratégies que les professionnels de la sécurité peuvent adopter pour exploiter efficacement l'IA sans compromettre la sécurité.
Affiner la détection des signaux : Le rôle de l'IA dans la réduction des faux positifs
Les faux positifs sont une préoccupation importante pour les équipes de sécurité, car ils constituent souvent un bruit parasite qui masque les menaces réelles. Une avalanche de fausses alertes, de données mal classées et d'environnements à risque bruyants ne met pas seulement les ressources de l'équipe de sécurité à rude épreuve, mais peut également désensibiliser les équipes aux menaces futures.
L'un des moyens d'y remédier est de classification des données améliorée par l'apprentissage machine (ML). En utilisant des algorithmes de ML adaptés à l'environnement de données de votre organisation, vous pouvez réduire considérablement les faux positifs.
Plateformes de sécurité des données et DSPM Les solutions comme BigID s'appuient sur une approche multicouche pour éliminer le bruit et classer avec précision plus de types de données, dans plus d'environnements, avec plus de précision que jamais auparavant. En combinant plusieurs techniques de classification des données avec des données connectées et une évaluation de la confiance, BigID classifie automatiquement les données qui comptent le plus pour vous, qu'il s'agisse d'identifiants de clients, de propriété intellectuelle, de secrets dans des environnements de développement, etc.
Cela ajoute à la fois de l'efficacité et de la concentration à vos efforts de sécurité des données, et peut être encore plus facile grâce à des fonctionnalités telles que la classification ajustable, la validation automatisée, et plus encore. L'objectif est de passer d'un environnement submergé par des alertes non pertinentes à un environnement marqué par des avertissements pertinents et exploitables.
Vous pouvez accélérer la gestion des risques en mettant en évidence les risques les plus prioritaires, en prenant des mesures pour remédier à ce risque - qu'il s'agisse d'un seau S3 mal configuré, d'un utilisateur trop privilégié ou de données sensibles surexposées - et en le verrouillant.
Les dangers négligés des données non structurées : Sauvegarde des modèles d'apprentissage des langues (LLM)
Les données non structurées - fichiers, courriels, documents, feuilles de calcul et notes qui ne sont pas proprement organisées dans des bases de données - posent des défis uniques, en particulier avec l'avènement de la vague actuelle d'Internet. IA générativeLes entreprises ont besoin d'un soutien financier : en particulier celles qui sont alimentées par des fonds de l'UE. Modèles d'apprentissage des langues (LLM) comme ChatGPT. Ces LLM peuvent analyser et générer des textes de type humain sur la base de leurs données d'apprentissage, ce qui souligne la nécessité de procédures robustes de traitement des données.
Ces données de formation sont en grande partie des données non structurées, et il est plus important que jamais de s'assurer que les données qui sont utilisées dans le cadre de la formation sont exactes et complètes. IA générative est formé est sûr pour l'utilisation. Cela signifie que comprendre ce que contiennent vos données non structurées en premier lieu ; inventorier, classer et étiqueter les données en fonction du contexte et du contenu ; et mettre en place des contrôles pour gérer où elles doivent (et ne doivent pas) être utilisées, consultées et gérées.
Le risque d'utilisation abusive ou de divulgation involontaire d'informations sensibles constitue une préoccupation majeure si les modèles sont entraînés sur des données inconnues ou potentiellement sensibles.
Les organisations doivent mettre en place des procédures complètes de gouvernance des données, y compris le marquage, l'étiquetage et la labellisation des données à l'aide des éléments suivants les informations personnellement identifiables (IPI), les informations personnelles (IP)Les données peuvent être de nature très diverse : propriété intellectuelle, données financières, numéros d'identification des clients ou autres contenus sensibles. En gérant correctement vos données, vous pouvez minimiser les risques associés aux fuites de données, aux violations et aux problèmes de conformité.
Éclairer l'abîme : traiter les données sombres et obscures
Les concepts de "dark data" et de "shadow data" représentent un autre niveau de complexité en matière de cybersécurité. Les données sombres, qui consistent en des données non structurées qui ne sont pas activement utilisées ou surveillées (ou dont on ignore parfois l'existence), peuvent contenir des informations confidentielles ou sensibles et constituent une cible de choix pour les cybercriminels.
Les données fantômes comprennent les données contenues dans des services ou des applications en nuage non autorisés, souvent utilisés par des employés qui n'ont pas une visibilité totale des risques associés.
Après tout, on ne peut pas protéger ce que l'on ne connaît pas. BigID est le leader du marché en matière de DSPM et peut être utilisé pour découvrir, classer et évaluer les risques liés aux données sombres et obscures.
Pour renforcer votre sécurité, il est essentiel d'avoir une visibilité sur ces zones moins connues de votre écosystème de données.
Élaborer une stratégie holistique de sécurité des données grâce à l'IA
Tandis que L'IA offre des avantages uniques pour améliorer la précision de la classification des donnéesSi la gestion des données non structurées, la gestion des données non structurées et la mise en lumière des données sombres, la gestion de la posture de sécurité ne peut pas s'arrêter là.
Les responsables de la sécurité devraient envisager une approche à plusieurs niveaux qui englobe une visibilité et un contrôle complets de vos données.
Tirer parti de solutions telles que BigID qui adoptent une approche de défense en profondeur pour automatiser les processus manuels, améliorer la précision et l'actionnabilité, et appliquer l'IA & ML pour couper court au bruit, améliorer la gestion des risques et permettre une stratégie de sécurité des données robuste. Visite guidée aujourd'hui pour découvrir comment BigID peut vous aider à relever vos plus grands défis en matière de sécurité des données de manière efficace, précise et avec une IA plus innovante que toute autre solution disponible.
Auteur
