Sécurisation des fichiers dans le cloud : comprendre la protection contre la perte de données dans le cloud
Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur des solutions de stockage cloud pour gérer leurs données, garantir la sécurité des informations sensibles n’a jamais été aussi crucial. Prévention des pertes de données dans le cloud (Cloud DLP) est un ensemble d'outils et de pratiques conçus pour protéger les données stockées dans des environnements cloud contre accès non autorisé, fuites et violationsCet article explore les fondamentaux de la prévention des pertes de données dans le cloud, les façons courantes dont les organisations compromettent leurs données sensibles et les mesures proactives pour détecter les violations en amont. Nous nous pencherons également sur les principaux fournisseurs de cloud et leurs offres de prévention des pertes de données dans le cloud, offrant ainsi des informations utiles. RSSI, professionnels de l’informatique et responsables de la sécurité.
L'importance de la DLP dans le Cloud
Cloud DLP est essentiel pour protéger les données sensibles telles que informations personnelles identifiables (PII), dossiers financiers, propriété intellectuelle et autres informations confidentielles. Face à la sophistication croissante des violations de données, la nécessité de mesures de sécurité robustes dans le cloud est primordiale. Selon une étude réalisée par IBM, le coût moyen d'une violation de données en 2023 était de $4,45 millions, soulignant l'impact financier d'une protection insuffisante des données.
Méthodes courantes utilisées par les organisations pour compromettre les données sensibles dans le cloud
Paramètres cloud mal configurés
L’une des façons les plus courantes par lesquelles les organisations compromettent leurs données est de : paramètres cloud mal configurés. Seaux de stockage ouverts, inadéquats les contrôles d'accès, et des paramètres d'autorisation incorrects peuvent conduire à un accès non autorisé.
Menaces internes
Les employés ou les sous-traitants disposant d’un accès légitime à des données sensibles peuvent intentionnellement ou accidentellement provoquer des violations de données. Menaces d'initiés sont difficiles à détecter et à atténuer sans une surveillance complète.
Attaques de phishing
Les cybercriminels utilisent souvent des attaques de phishing pour voler des identifiants de connexion et accéder ainsi à des comptes cloud. Une fois à l'intérieur, ils peuvent exfiltrer des données sensibles ou déployer des logiciels malveillants.
L'informatique fantôme
L’utilisation d’applications et de services non autorisés par les employés peut contourner les contrôles de sécurité informatique, entraînant des fuites de données potentielles.
Mesures proactives pour la détection précoce des violations
- Contrôle continu : Mettez en œuvre une surveillance continue des environnements cloud pour détecter les activités inhabituelles, telles que les tentatives de connexion multiples, l’exfiltration de données et l’accès non autorisé.
- Apprentissage automatique et IA : Utilisez l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour identifier les tendances et les anomalies susceptibles d'indiquer une violation. Ces technologies peuvent fournir des alertes précoces et réduire le temps de détection et de réponse aux menaces.
- Audits et évaluations réguliers : Effectuer des audits et des évaluations de sécurité réguliers pour garantir la conformité aux politiques de sécurité et identifier les vulnérabilités potentielles.
- Formation des employés : Formez régulièrement les employés aux dernières pratiques de sécurité, à la prévention du phishing et à l’importance de suivre les protocoles de sécurité.
DLP traditionnel vs DLP cloud : similitudes et différences
Qu'est-ce que le DLP traditionnel ?
La prévention traditionnelle des pertes de données (DLP) fait référence aux mesures et technologies de sécurité conçues pour protéger les données sensibles dans les environnements sur site. Ces solutions se concentrent sur la surveillance, la détection et la prévention des violations et fuites de données sur les terminaux, les réseaux et les systèmes de stockage au sein de l'infrastructure physique d'une organisation. Les solutions DLP traditionnelles incluent la protection des terminaux, la surveillance du réseau et le chiffrement des données pour garantir la sécurité des données et la conformité aux exigences réglementaires.
Qu'est-ce que Cloud DLP ?
La DLP dans le cloud, quant à elle, étend ces mesures de protection aux données stockées, traitées et transmises dans des environnements cloud. À mesure que les entreprises migrent leurs charges de travail vers des plateformes cloud, la DLP dans le cloud répond aux défis et vulnérabilités spécifiques du cloud computing. Elle englobe la découverte, la classification et la protection des données. multi-cloud et environnements hybrides, garantissant que les données restent sécurisées quel que soit leur emplacement.
Similitudes entre la DLP traditionnelle et la DLP dans le Cloud
Objectifs de protection des données
Les DLP traditionnelles et cloud visent à protéger les données sensibles contre les accès non autorisés, les violations et les fuites, garantissant ainsi le respect des réglementations en matière de protection des données.
Découverte et classification des données
Les deux solutions impliquent découverte et classification des données sensibles comprendre ce qui doit être protégé et appliquer les mesures de sécurité appropriées.
Application de la politique
Les DLP traditionnels et cloud appliquent des politiques de sécurité pour empêcher le partage, l'accès et la transmission non autorisés des données.
Surveillance et alerte
Les deux solutions offrent des capacités de surveillance et d’alerte pour détecter et répondre aux incidents de sécurité potentiels en temps réel.
Différences entre la DLP traditionnelle et la DLP dans le Cloud
Environnement de déploiement
- DLP traditionnel : Déployé au sein d'une infrastructure sur site, en se concentrant sur la sécurisation des points de terminaison, des réseaux et des systèmes de stockage locaux.
- Cloud DLP : Déployé dans des environnements cloud, en mettant l'accent sur la sécurisation des données sur le stockage, les applications et les services cloud.
Évolutivité
- DLP traditionnel : L'évolutivité peut être limitée par des contraintes matérielles et d'infrastructure sur site.
- Cloud DLP : Les solutions cloud natives offrent une plus grande évolutivité, exploitant la nature élastique des ressources cloud pour gérer de grands volumes de données et d'activités utilisateur.
Intégration
- DLP traditionnel : L’intégration avec les systèmes et applications sur site existants peut nécessiter des efforts et une personnalisation importants.
- Cloud DLP : S'intègre souvent de manière plus transparente aux applications, services et outils tiers basés sur le cloud via des API et des connecteurs intégrés.
Visibilité et contrôle
- DLP traditionnel : Fournit une visibilité et un contrôle sur les données dans les limites physiques de l'organisation.
- Cloud DLP : Étend la visibilité et le contrôle aux données stockées et traitées dans des environnements cloud distants, offrant des informations sur l'utilisation des données sur plusieurs services cloud.
Bien que la DLP traditionnelle et la DLP cloud partagent des objectifs et des principes fondamentaux communs, leurs approches diffèrent considérablement en raison des environnements dans lesquels elles opèrent. La DLP cloud répond aux vulnérabilités et aux défis spécifiques du cloud computing, offrant une protection évolutive, intégrée et complète des données dans le cloud. À mesure que les entreprises adoptent les technologies cloud, comprendre ces différences est crucial pour mettre en œuvre des stratégies de protection des données efficaces, capables de contrer les menaces sur site et dans le cloud.
Vulnérabilités traitées par Cloud DLP
- Paramètres cloud mal configurés : Cloud DLP peut détecter et corriger automatiquement les erreurs de configuration dans le stockage et les services cloud, réduisant ainsi le risque d'accès non autorisé dû à une erreur humaine.
- L'informatique fantôme : Cloud DLP offre une visibilité sur les applications et services non autorisés utilisés par les employés, permettant aux organisations d'appliquer des politiques de sécurité et de prévenir les fuites de données.
- Mobilité des données : Cloud DLP répond au défi de la mobilité des données en protégeant les données lorsqu'elles se déplacent entre les environnements cloud, garantissant ainsi des mesures de sécurité cohérentes sur différentes plates-formes.
- Détection avancée des menaces : Cloud DLP s'appuie sur des analyses avancées, l'apprentissage automatique et l'IA pour détecter les menaces et les anomalies sophistiquées que les solutions DLP traditionnelles pourraient manquer, offrant ainsi une détection et une réponse plus précoces aux violations potentielles.
Principaux fournisseurs de cloud et leurs solutions de DLP cloud
Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud DLP offre des fonctionnalités complètes de découverte, de classification et de rédaction de données. Il utilise l'apprentissage automatique pour détecter les données sensibles et fournit des outils de masquage et de tokenisation des informations. L'API DLP de GCP permet l'intégration avec d'autres applications et workflows.
Amazon Web Services (AWS)
AWS Macie est un service entièrement géré de sécurité et de confidentialité des données, qui utilise l'apprentissage automatique et la correspondance de modèles pour identifier et protéger les données sensibles. Il permet d'identifier les informations personnelles identifiables et fournit des tableaux de bord et des alertes pour surveiller la sécurité des données.
Microsoft Azure
Protection des informations Azure (AIP) Classe et protège les données en fonction de leur sensibilité. Les stratégies Azure DLP contribuent à prévenir la perte de données en surveillant et en contrôlant leurs déplacements. L'intégration avec Microsoft 365 garantit une protection cohérente des données entre les applications.
Considérations essentielles sur la DLP dans le cloud pour les responsables de la sécurité
Intégration avec les outils existants
Assurez-vous que les solutions Cloud DLP s'intègrent parfaitement aux outils de sécurité et aux flux de travail existants pour une protection complète.
Évolutivité
Choisissez des solutions qui peuvent s’adapter à la croissance de votre organisation et à l’évolution des besoins en matière de protection des données.
Conformité
Assurez-vous que les solutions Cloud DLP sont conformes aux réglementations et aux normes du secteur en vigueur, telles que GDPR, HIPAAet PCI DSS.
Visibilité et contrôle
Maintenez la visibilité et le contrôle des données dans les environnements multicloud pour empêcher les accès non autorisés et les fuites de données.
Exemples de DLP dans le Cloud
Industrie de la santé
Un prestataire de soins de santé utilise Cloud DLP pour protéger les dossiers des patients stockés dans le cloudEn mettant en œuvre des contrôles d’accès stricts et une surveillance continue, le fournisseur réduit le risque de violation de données et garantit la conformité aux réglementations HIPAA.
Services financiers
Une institution financière déploie Cloud DLP pour protéger les informations sensibles de ses clients, telles que les numéros de carte de crédit et les relevés financiers. Des algorithmes d'apprentissage automatique détectent des schémas inhabituels pouvant indiquer des activités frauduleuses, permettant ainsi à l'institution de réagir rapidement.
Commerce électronique
Une entreprise de e-commerce utilise Cloud DLP pour protéger les données de ses clients, notamment leurs informations de paiement et leurs adresses. En effectuant des audits réguliers et en formant ses employés aux meilleures pratiques de sécurité, l'entreprise atténue le risque de violations de données causées par des menaces internes et des attaques de phishing.
L'impact de l'IA générative sur la DLP dans le Cloud : complexité ou utilité accrue ?
Le intégration de l'IA générative dans Cloud DLP Introduit à la fois complexité et utilité accrue. D'une part, les menaces sophistiquées et les modèles de données dynamiques générés par l'IA exigent des mesures de sécurité plus avancées et plus complexes. D'autre part, les améliorations apportées par l'IA à la détection des menaces, à la classification des données, à l'analyse prédictive et à la gestion de la conformité renforcent considérablement l'efficacité des solutions Cloud DLP.
Complexité introduite par l'IA générative
Augmentation du volume et de la variété des données
IA générative génèrent d'énormes quantités de données synthétiques, ce qui peut compliquer la classification et la protection des données. Les systèmes DLP cloud doivent s'adapter pour gérer cet afflux de données de types divers, en garantissant la sécurité adéquate des informations sensibles générées par les outils d'IA.
Menaces sophistiquées
Les cybercriminels exploitent l'IA générative pour développer des menaces plus sophistiquées et plus difficiles à détecter, telles que les attaques de phishing deepfake et les logiciels malveillants pilotés par l'IA. Les solutions de DLP cloud doivent évoluer pour détecter et atténuer ces menaces sophistiquées, nécessitant des capacités de détection et de réponse aux menaces plus avancées.
Modèles de données dynamiques
La nature dynamique du contenu et des interactions générés par l'IA crée des modèles de données plus complexes. Les systèmes de DLP cloud doivent utiliser des algorithmes plus sophistiqués pour distinguer les activités légitimes des activités malveillantes, ce qui complexifie les efforts de protection des données.
Utilité améliorée grâce à l'intégration de l'IA
Détection avancée des menaces
L'IA générative peut être exploitée pour améliorer les capacités de Cloud DLP en améliorant détection des menaces précision. Les analyses basées sur l'IA peuvent identifier les anomalies et les modèles subtils que les méthodes traditionnelles pourraient manquer, permettant une détection et une réponse plus précoces aux violations potentielles.
Classification automatisée des données
L'IA peut rationaliser les processus de classification des données en identifiant et en catégorisant automatiquement les informations sensibles avec une plus grande précision. Cela allège la charge de travail des équipes informatiques et garantit l'application cohérente des politiques de protection des données dans tous les environnements cloud.
Analyse prédictive
L'intégration de l'IA avec Cloud DLP permet analyse prédictive, qui peut anticiper les incidents de sécurité potentiels avant qu'ils ne surviennent. En analysant les données historiques et en identifiant les tendances, l'IA peut aider les organisations à traiter proactivement les vulnérabilités et à réduire le risque de violation de données.
Gestion améliorée de la conformité
L'IA peut contribuer au respect des réglementations en matière de protection des données en surveillant en permanence l'utilisation des données et en signalant les activités non conformes. Cela permet aux organisations de respecter les exigences réglementaires et d'éviter des sanctions coûteuses.
L'approche de BigID en matière de DLP dans le cloud
La DLP dans le cloud est un élément essentiel des stratégies modernes de sécurité des données. Face à l'évolution constante des environnements cloud, les entreprises ont besoin de solutions flexibles et évolutives pour garantir une visibilité sur l'ensemble de leurs données, où qu'elles se trouvent. BigID est la plateforme leader en matière de confidentialité, de sécurité, de conformité et de gestion des données par l'IA. Elle exploite une IA avancée pour une découverte et une classification approfondies des données.
Avec BigID, les entreprises peuvent :
- Inventaire de toutes les données, partout : Découvrir, inventorier, classer automatiquementet cataloguer les données personnelles et sensibles pendant le cycle de vie de la migration vers le cloud.
- Classer et étiqueter les données sensibles : Classez et étiquetez les données sensibles et personnelles pour identifier les données en fonction des politiques et réglementations afin de déterminer ce qui doit être migré vers le cloud.
- Réduire les données en double : Identifiez les données inutilisées, en double, inutiles ou redondantes à supprimer avant et après la migration pour réduire les risques.
- Appliquer la conservation des données : Appliquez des politiques de conservation avec une application automatisée par type de données, politique et réglementation en identifiant, signalant et supprimant les données en double, redondantes et expirées.
- Sécuriser les données pendant la migration : Détectez, enquêtez et corrigez les accès à haut risque aux données sensibles, personnelles, réglementées et à risque lors des migrations vers le cloud.
- Rationaliser la réponse aux violations : Détectez et enquêtez sur les violations de données, facilitez une réponse rapide aux incidents et informez les autorités compétentes et les consommateurs concernés.
- Gérer les risques liés à la confidentialité et à la sécurité : Exploitez les renseignements sur l'accès pour identifier les données sensibles, personnelles et réglementées surexposées, appliquer les politiques et signaler les violations.
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