L'informatique parallèle a changé à jamais la sécurité des entreprises.
Les employés ont adopté les applications SaaS plus rapidement que les équipes de sécurité n'ont pu les contrôler. Données sensibles Répandu à travers des outils non gérés. Disparition de la visibilité. Multiplication des risques.
Les organisations sont désormais confrontées à un problème bien plus important.
Les employés utilisent quotidiennement des assistants IA, des extensions de navigateur, des agents autonomes, des assistants de programmation et des applications d'IA. Nombre d'entre eux se connectent directement aux données de l'entreprise. La plupart des équipes de sécurité ont une visibilité limitée sur la manière dont ces systèmes accèdent aux informations sensibles, les traitent ou les exposent.
La différence entre l'informatique parallèle et l'IA parallèle réside dans la vitesse.
L'informatique fantôme Expansion des infrastructures.
L'IA parallèle accélère l'exposition des données.
L'adoption de l'IA ne dépend plus de la gouvernance. Les équipes de sécurité ont désormais besoin de visibilité avant la normalisation.
Contrairement à l'informatique parallèle traditionnelle, les systèmes d'IA interagissent activement avec les informations sensibles. Ils les extraient, les synthétisent, les classent, les transforment et les partagent.
Cela crée une nouvelle catégorie de risques opérationnels et de sécurité.
En bref : L’IA fantôme change la donne en matière de sécurité
• Shadow AI crée une exposition cachée des données sensibles
• Les outils de sécurité traditionnels passent souvent à côté des risques liés à l'IA
• La gouvernance de l'IA nécessite la découverte, la surveillance et le contexte des données
• Les identités des machines augmentent le risque d'exposition à l'IA
• BigID relie l'activité de l'IA, les données sensibles et la gouvernance des accès
Les organisations ont besoin de visibilité sur :
- quels systèmes d'IA les employés utilisent-ils
- Quelles données sensibles ces systèmes peuvent-ils consulter ?
- comment les applications d'IA interagissent avec les données d'entreprise
- où l'IA augmente le risque d'exposition
- Quelles identités et identités de machines pilotent l'activité de l'IA ?
Sans cela visibilité, Les organisations ne peuvent pas gouverner l'IA en toute sécurité.
BigID aide les organisations à découvrir, surveiller et gérer les risques liés à l'IA parallèle dans les environnements cloud, SaaS, d'IA et hybrides.
Qu'est-ce que Shadow AI ?
L'IA fantôme désigne les applications d'IA, les copilotes, les agents et les flux de travail d'IA qui fonctionnent sans gouvernance centralisée, sans visibilité ni contrôle de sécurité.
Contrairement à l'informatique parallèle traditionnelle, l'IA parallèle interagit activement avec les données sensibles de l'entreprise.
L'intelligence artificielle parallèle se développe plus vite que les équipes de sécurité ne peuvent la détecter.
La plupart des organisations ont déjà du mal à maîtriser la prolifération des solutions SaaS.
L'IA aggrave le problème.
Les équipes adoptent désormais :
- copilotes IA
- outils d'IA basés sur navigateur
- agents d'IA autonomes
- assistants de génération de code
- plugins d'IA
- Applications SaaS basées sur l'IA
- flux de travail de génération augmentée par la récupération
Beaucoup se connectent directement à :
- données clients
- code source
- la propriété intellectuelle
- information réglementée
- documents internes
- systèmes opérationnels
Les équipes de sécurité approuvent rarement ces outils de manière centralisée.
Les employés les adoptent spontanément car l'IA améliore rapidement la productivité.
Cela crée une IA fantôme.
Et la plupart des organisations sont incapables de répondre à des questions fondamentales :
- Quels systèmes d'IA les employés utilisent-ils ?
- À quelles données sensibles ces systèmes ont-ils accès ?
- Quelles identités interagissent avec les applications d'IA ?
- Comment l'activité liée à l'IA augmente-t-elle le risque d'exposition ?
- Par où circulent les données sensibles dans les flux de travail d'IA ?
Les outils de sécurité traditionnels n'ont pas été conçus pour répondre à ces questions.
Nombreux sont ceux qui se concentrent sur l'infrastructure, les terminaux ou les inventaires d'applications.
Ils ne se connectent pas :
- Utilisation de l'IA
- activité d'identité
- contexte de données sensibles
- risque d'accès
Ce manque de visibilité crée un risque.
L'intelligence artificielle fantôme crée un nouveau problème de sécurité des données
Le plus grand risque lié à l'IA fantôme ne se limite pas aux outils non autorisés.
Le vrai risque est Accès non contrôlé à des données sensibles.
Les systèmes d'IA traitent l'information différemment des applications traditionnelles.
Ils:
- récupérer dynamiquement les données d'entreprise
- résumer les informations sensibles
- déplacer des données entre systèmes
- interagir en continu avec les API
- générer de nouveaux contenus à partir de contenus réglementés
- exposer les voies d'accès cachées
L'informatique parallèle traditionnelle transformait rarement les données.
L'IA, oui.
Cela modifie l'échelle et la complexité de l'exposition.
Par exemple:
- Un employé télécharge des données confidentielles dans un assistant IA public
- Un copilote indexe les dossiers clients réglementés
- Une extension de navigateur permet d'accéder à la documentation interne
- Un assistant de codage IA récupère des secrets intégrés
- Un agent autonome accède à des données bien au-delà de leur finalité prévue.
Les organisations découvrent souvent ces risques trop tard.
À ce moment-là, des informations sensibles pourraient déjà avoir été divulguées.
La détection des risques liés à l'IA nécessite une visibilité à la fois sur l'activité de l'IA et sur l'exposition des données sensibles.
Pourquoi les outils de sécurité traditionnels ne parviennent pas à masquer l'IA
La plupart des approches de sécurité existantes traitent le risque lié à l'IA comme un problème de gestion d'applications parmi d'autres.
Cette approche est insuffisante.
Le risque lié à l'IA est fondamentalement un problème de sécurité des données.
La plupart des organisations considèrent encore l'IA fantôme comme un simple problème d'inventaire applicatif. Le véritable enjeu réside dans l'accès incontrôlé aux données sensibles.
Les organisations doivent comprendre :
- Quelles données les systèmes d'IA utilisent-ils ?
- à quel point ces données sont sensibles
- qui interagit avec les systèmes d'IA
- l'activité de l'IA enfreint-elle la politique ?
- comment les identités de machines augmentent l'exposition
Les outils traditionnels présentent souvent des lacunes :
- découverte de données sensibles
- Surveillance d'activité basée sur l'IA
- contexte d'identité
- visibilité de l'identité de la machine
- flux de travail de gouvernance de l'IA
- priorisation des risques basée sur les données
Cela signifie que les organisations peuvent identifier des applications d'IA sans comprendre le risque d'exposition réel.
Une visibilité sans contexte de données crée des angles morts.
Et les angles morts créent des risques.
La découverte est la première étape vers la maîtrise de l'IA fantôme
Les organisations ne peuvent pas gouverner ce qu'elles ne voient pas.
La gouvernance de l'IA commence par la découverte.
Les équipes de sécurité ont besoin de visibilité sur :
- applications d'IA
- copilotes
- extensions de navigateur
- Apis
- agents autonomes
- identités de machines
- Activité d'accès à l'IA
- exposition de données sensibles
BigID découvre des données sensibles dans des environnements structurés et non structurés, tout en aidant les organisations à identifier où les systèmes d'IA interagissent avec ces données.
Cette visibilité aide les équipes :
- identifier l'utilisation non autorisée de l'IA
- détecter l'exposition de données sensibles
- prioriser les risques d'accès à l'IA
- gouverner les flux de travail de l'IA
- réduire l'accès excessif
- appliquer les contrôles du moindre privilège
La découverte jette les bases de la gouvernance de l'IA.
Sans cela, les organisations fonctionnent à l'aveuglette.
L'IA fantôme nécessite une surveillance continue
Les environnements d'IA évoluent constamment.
De nouvelles applications apparaissent chaque jour. Les employés expérimentent en permanence. Les agents d'IA évoluent rapidement.
La découverte à un instant précis ne suffit pas.
Les organisations ont besoin d'une surveillance continue pour :
- Utilisation des applications d'IA
- Activité d'accès à l'IA
- comportement d'identité de la machine
- exposition de données sensibles
- Modèles de risque générés par l'IA
- interactions anormales avec l'IA
Ce suivi doit inclure le contexte des données.
Autrement, les organisations pourraient détecter une activité d'IA sans comprendre si cette activité engendre un risque significatif.
La gouvernance de l'IA prenant en compte l'identité relie l'activité de l'IA, les données sensibles et les risques d'accès.
Ce lien permet aux organisations de prioriser les risques les plus importants.
La gouvernance de l'IA sans contexte de données est insuffisante.
De nombreuses organisations s'empressent désormais de déployer des cadres de gouvernance de l'IA.
Mais les politiques de gouvernance à elles seules ne réduisent pas l'exposition.
Les organisations ont également besoin de :
- découverte de données
- Surveillance par IA
- visibilité d'accès
- gouvernance de l'identité des machines
- classification des données sensibles
- priorisation des risques
Sinon, la gouvernance de l'IA se déconnecte de l'exposition réelle aux données.
Les équipes de sécurité doivent comprendre :
- là où les systèmes d'IA fonctionnent
- quelles données sensibles ont-ils accès ?
- comment ils interagissent avec les systèmes d'entreprise
- si l'activité est conforme à la politique
Cela nécessite une gouvernance de l'IA axée sur les données.
BigID aide les organisations à se connecter :
- Activité de l'IA
- contexte d'identité
- identités de machines
- exposition de données sensibles
- gouvernance de l'accès
- Détection des risques liés à l'IA
sur une seule plateforme.
Comment BigID aide les organisations à gérer l'IA fantôme
BigID aide les organisations à découvrir, surveiller et gérer les risques liés à l'IA parallèle dans les environnements cloud, SaaS, d'IA et hybrides.
Découvrez l'exposition à l'IA fantôme
BigID aide les organisations à identifier les applications d'IA, les flux de travail d'IA et l'exposition des données sensibles dans les environnements d'entreprise.
Surveiller l'activité de l'IA
BigID offre une visibilité sur la manière dont les systèmes d'IA, les utilisateurs et les identités des machines interagissent avec les données sensibles.
Détecter les risques liés à l'IA
Les organisations peuvent hiérarchiser les risques liés à l'IA en fonction de :
- sensibilité des données
- modèles d'accès
- contexte d'identité
- impact réglementaire
- activité d'identité de la machine
Gouverner l'accès à l'IA
BigID aide les organisations à appliquer le principe du moindre privilège en matière d'accès et à réduire l'exposition inutile aux flux de travail d'IA.
Réduire l'exposition des données sensibles
BigID associe la gouvernance de l'IA à la gestion des données et des procédés (DSPM), à la découverte des données, à la sécurité basée sur l'identité et à la priorisation des risques.
L'IA Shadow est déjà présente dans votre environnement.
La plupart des organisations n'ont pas besoin d'imaginer les risques futurs liés à l'IA.
Ils l'ont déjà.
Les employés utilisent des systèmes d'IA dans les domaines suivants :
- flux de travail de productivité
- environnements de développement
- service client
- gestion des documents
- analytique
- opérations
- plateformes de collaboration
Le défi n'est pas de savoir si l'IA existe.
Le défi consiste à savoir si les organisations peuvent voir :
- là où l'IA opère
- Quelles données l'IA accède-t-elle ?
- comment l'IA modifie le risque d'exposition
Les organisations qui retardent la gouvernance de l'IA augmentent la probabilité de :
- exposition incontrôlée de données sensibles
- accès excessif à l'IA
- violations de conformité
- risque lié à l'identité des machines non gérées
- flux de travail d'IA cachés
L'intelligence artificielle parallèle (Shadow AI) est déjà en train de remodeler la gestion des risques d'entreprise.
Les organisations ont besoin de visibilité avant que l'exposition ne devienne inévitable.
Réflexions finales
L'IA fantôme est plus difficile à détecter que l'informatique fantôme car les systèmes d'IA interagissent directement avec des données sensibles.
Cela change la donne en matière de sécurité.
Les organisations ont besoin de plus que de simples politiques en matière d'IA.
Ils ont besoin de :
- Découverte de l'IA
- Surveillance par IA
- visibilité des données sensibles
- gouvernance de l'identité des machines
- Détection des risques liés à l'IA
- gouvernance d'accès axée sur les données
BigID aide les organisations à connecter l'identité, les données et l'IA afin de réduire les risques et de gouverner l'IA en toute sécurité à grande échelle.
Shadow AI a déjà accès à vos données
Les organisations ne peuvent maîtriser les risques liés à l'IA qu'elles ne voient pas. BigID aide les équipes de sécurité à détecter l'IA fantôme, à surveiller l'exposition des données sensibles et à réduire les risques d'accès liés à l'IA dans les environnements cloud, SaaS et hybrides.
FAQ sur Shadow AI
Qu'est-ce que l'IA fantôme ?
L'expression « Shadow AI » désigne les applications d'IA, les copilotes, les agents ou les flux de travail d'IA utilisés par les employés sans visibilité centralisée, sans gouvernance ni contrôle de sécurité.
Pourquoi l'IA fantôme est-elle risquée ?
L'IA fantôme peut exposer des données sensibles, créer des voies d'accès non autorisées, accroître les risques liés à l'identité des machines et introduire une activité d'IA non gérée dans les environnements d'entreprise.
En quoi l'IA fantôme diffère-t-elle de l'informatique fantôme ?
L'informatique parallèle (Shadow IT) concerne principalement les applications et infrastructures non autorisées. L'IA parallèle (Shadow AI) interagit activement avec des données sensibles, ce qui rend les risques d'exposition plus difficiles à détecter et à maîtriser.
Pourquoi les outils de sécurité traditionnels passent-ils à côté de l'IA fantôme ?
De nombreux outils traditionnels ne permettent pas de visualiser l'exposition des données sensibles, l'activité de l'IA, les identités des machines et les risques d'accès liés à l'IA.
Qu'est-ce que la détection des risques par IA ?
La détection des risques liés à l'IA permet d'identifier les systèmes d'IA, les copilotes, les applications et les identités de machines susceptibles d'exposer des données sensibles ou de violer les politiques de gouvernance.
Comment BigID aide-t-il à gouverner l’IA fantôme ?
BigID aide les organisations à découvrir l'IA fantôme, à surveiller l'activité de l'IA, à gérer les accès, à réduire l'exposition des données sensibles et à prioriser les risques liés à l'IA grâce à une sécurité basée sur les données.
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