Données institutionnelles
Les données relatives aux étudiants, à la recherche, aux ressources humaines, aux finances, à la santé, aux anciens élèves et aux opérations sont réparties dans des centaines de systèmes et de référentiels.
Éducation • Sécurité des données • Confidentialité • Gouvernance de l'IA
Protéger les données des élèves. Recherche, accès et IA sécurisés.
BigID aide les collèges, les universités, les instituts de recherche et les organismes d'éducation à découvrir, sécuriser, gouverner et gérer les données sensibles des étudiants, des employés, de la recherche, financières et institutionnelles dans les environnements cloud, SaaS, sur site, de collaboration et d'IA.
Associer la sensibilité des données à l'identité, l'accès, l'activité, la propriété, la traçabilité, la politique, la conservation et l'utilisation de l'IA afin de réduire l'exposition, de renforcer la confidentialité et de soutenir l'innovation sans perdre le contrôle des données institutionnelles.
Dossiers des élèves
Données de recherche
IA et copilotes
Cloud et SaaS
Trouvez les dossiers étudiants, les données financières, les contenus de recherche, les diplômes et les informations institutionnelles sensibles.
Comprendre comment les étudiants, les professeurs, le personnel, les chercheurs, les fournisseurs, les applications et les systèmes d'IA accèdent aux données sensibles.
Gérer les données sensibles utilisées par les plateformes de recherche, les outils d'analyse, les copilotes, les modèles d'IA et les flux de travail automatisés.
BigID
Sécurité des données éducatives
Découvrir • Gouverner • Protéger
Le défi des données sur l'éducation
Les données étudiantes sont partout. Il en va de même pour les voies d'accès.
Les établissements d'enseignement gèrent bien plus que les seuls dossiers étudiants. Les données d'admission, les informations sur l'aide financière, les dossiers médicaux, les ensembles de données de recherche, les diplômes, les données sur les anciens élèves, les informations RH, les plateformes d'apprentissage, les outils de collaboration, l'infrastructure cloud et les systèmes d'IA créent un environnement de données en constante évolution.
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Écosystème d'accès ouvert
Étudiants, professeurs, personnel, chercheurs, fournisseurs, applications, comptes de service et systèmes d'IA créent des relations d'accès complexes.
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Risque lié aux données cachées
Un accès excessif, des comptes obsolètes, des copies non gérées, une conservation excessive des données, un partage risqué, des identifiants et l'utilisation de l'IA peuvent exposer des informations sensibles.
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Confiance, recherche et conformité
L’exposition peut affecter les étudiants, perturber la recherche, accroître l’impact des incidents, compliquer les audits et affaiblir la confiance institutionnelle.
Où se cachent les risques liés aux données éducatives
Les risques les plus difficiles sont souvent Entre systèmes, personnes et données.
Les institutions savent généralement quelles sont les principales plateformes qu'elles utilisent. Ce qui est plus difficile à comprendre, c'est où se sont dispersées les informations sensibles, qui y a encore accès, quelles copies ne sont plus nécessaires et ce que les systèmes d'IA peuvent récupérer.
Les données des élèves échappent au système d'enregistrement
Les informations concernant les étudiants peuvent être exportées vers des tableurs, des outils de collaboration, des lecteurs partagés, des applications départementales, des systèmes de support, des plateformes d'analyse et le stockage cloud, longtemps après la fin de leur objectif initial.
L'accès survit aux rôles et aux relations
Les étudiants obtiennent leur diplôme, le personnel change de service, les chercheurs quittent leurs projets, les prestataires terminent leurs missions et les comptes de service persistent. L'accès peut se maintenir longtemps après la disparition du besoin initial de l'entreprise.
Les recherches sensibles présentent des risques différents de ceux liés aux données étudiantes.
Les environnements de recherche peuvent contenir des informations sanitaires, des données financées par le gouvernement, des ensembles de données propriétaires, de la propriété intellectuelle, des informations réglementées ou des restrictions contractuelles qui nécessitent des contrôles différents.
Même les IA approuvées peuvent accéder à des informations erronées.
L’approbation d’un outil d’IA ne révèle pas automatiquement quelles informations sur les étudiants, les employés, la recherche, les finances ou les institutions il peut récupérer via des applications connectées, la recherche, les API ou les autorisations héritées.
Intelligence des données connectées
Comprendre les risques liés à l'éducation À partir des données de sortie.
BigID relie les données sensibles à l'identité, l'accès, l'activité, la propriété, la traçabilité, la politique, la conservation, l'utilisation de l'IA et la remédiation afin que les équipes de sécurité, de confidentialité, de recherche, d'informatique et de gouvernance puissent travailler à partir du même contexte.
Découvrir
Trouvez des données sur les étudiants, les employés, la recherche, les finances, la santé, les anciens élèves, les opérations et les technologies liées à l'IA.
Comprendre
Ajouter les informations de sensibilité, d'identité, de propriété, d'activité, de localisation, de provenance, de finalité et de contexte politique.
Gouverner
Appliquer des politiques d'accès, de conservation, de confidentialité, de recherche et d'IA en fonction des données sous-jacentes à l'exigence.
Protéger
Prioriser l'exposition, l'accès excessif, le partage à risque, les activités sensibles, l'accès à l'IA et les violations des politiques.
Acte
Supprimer l'accès, minimiser les données, imposer la conservation, déléguer la correction, supprimer les informations inutiles et documenter les actions.
La gouvernance des données éducatives devient plus concrète lorsque les politiques sont liées aux données, aux identités et aux activités qui les sous-tendent.
BigID pour l'éducation
Protéger les données éducatives De la découverte à l'action.
BigID réunit la découverte, la classification, le DSPM, la gouvernance des accès, la surveillance des activités, l'automatisation de la confidentialité, la sécurité de l'IA, les contrôles du cycle de vie et la remédiation pour aider les établissements d'enseignement à réduire les risques sans ajouter un autre flux de travail déconnecté.
Découvrir des données sensibles sur l'éducation
Trouvez les dossiers étudiants, les informations sur l'aide financière, les données de santé, le contenu de la recherche, les informations sur les employés, les qualifications, les dossiers des anciens élèves et les données institutionnelles sensibles dans des environnements structurés et non structurés.
Explorer Découverte et Classification →Prioriser les risques liés à la sécurité des données
Combinez la sensibilité des données, leur exposition, leur accès, leur activité, leur propriété, leur emplacement et le contexte commercial pour distinguer un risque institutionnel significatif d'une autre liste de constatations de sécurité.
Explorez DSPM →Réglementer l'accès aux données sensibles
Identifier les étudiants, les professeurs, le personnel, les chercheurs, les sous-traitants, les applications, les comptes de service et les systèmes d'IA qui peuvent accéder aux données sensibles et déterminer dans quels cas cet accès dépasse les besoins légitimes.
Explorez la gouvernance de l'accès aux données →Surveiller l'activité des données sensibles
Corréler les accès aux données et les activités avec la sensibilité, l'identité, les autorisations, la propriété et le contexte pour étudier les téléchargements, les déplacements, les partages, les modifications et les suppressions.
Surveillance des données d'exploration →IA institutionnelle sécurisée
Découvrir les ressources d'IA, identifier les données sensibles accessibles à l'IA, comprendre les identités et les autorisations de l'IA, gérer la récupération et les invites, et appliquer une politique à l'ensemble des initiatives d'IA.
Explorez la sécurité de l'IA →Automatiser la réduction des risques
Réduire les accès inutiles, imposer la conservation des données, minimiser les données, supprimer les informations obsolètes, désigner des responsables, créer des procédures de correction et conserver des preuves recevables.
Explorer les solutions de remédiation →Données et confidentialité des étudiants
Protéger la vie privée des élèves Au-delà du système d'information étudiant.
Les informations concernant les étudiants circulent entre les admissions, les inscriptions, les plateformes d'apprentissage, l'aide financière, le conseil, le logement, les activités sportives, les services de santé, les outils collaboratifs, les systèmes d'analyse, les réseaux d'anciens élèves et les tiers. Pour les protéger, il est essentiel de comprendre leur parcours.
Découvrez les dossiers personnels et scolaires où qu'ils soient dispersés.
Trouvez les données personnelles, réglementées, liées à l'identité et sensibles des étudiants dans les bases de données, les applications SaaS, les partages de fichiers, les plateformes de collaboration, les environnements cloud et les référentiels non structurés.
Réduire la collecte et la conservation inutiles.
Identifiez les données redondantes, obsolètes et périmées, reliez les enregistrements aux politiques de conservation et automatisez les flux de travail de minimisation ou de suppression le cas échéant.
Mettre en œuvre la protection de la vie privée en utilisant des données réelles.
Explorez la conformité à la protection de la vie privée →
Prise en charge de la cartographie des données, des flux de travail relatifs aux droits, des processus liés au consentement, des évaluations, de la propriété, des preuves de politique et de la préparation aux audits à partir d'une vue continue des données sous-jacentes.
Sécurité des données de recherche
Les données de recherche peuvent être Plus sensible qu'il n'y paraît.
Les environnements de recherche peuvent contenir des informations sur des sujets humains, des données de santé, des ensembles de données propriétaires, des informations relatives aux subventions, de la propriété intellectuelle, des données contrôlées par le gouvernement, des résultats non publiés, des données de partenaires et du contenu de collaboration confidentiel.
Données sensibles des participants
Découvrez des informations personnelles, de santé, démographiques, comportementales et autres informations de recherche sensibles dans des référentiels structurés et non structurés.
Méthodes, code et résultats
Identifier le code propriétaire, les algorithmes, les travaux non publiés, la documentation interne, les résultats de recherche et les informations confidentielles relatives aux projets.
Données de recherche restreintes
Ajouter le contexte de propriété, d'accès, de localisation, de traçabilité et de politique aux ensembles de données soumis à des obligations de sponsor, de partenaire, contractuelles, de résidence ou réglementaires.
Recherche partagée sur le contrôle
Comprendre comment les données de recherche sensibles sont consultées par les chercheurs, les laboratoires, les collaborateurs externes, les systèmes cloud, les comptes de service et les outils d'IA.
Sécurité des données basée sur l'identité
L'identité du campus évolue constamment. L'accès aux données sensibles doit évoluer en conséquence.
Les environnements éducatifs sont exceptionnellement dynamiques. Les étudiants s'inscrivent et obtiennent leur diplôme, les professeurs collaborent entre départements, les chercheurs travaillent entre institutions, des prestataires prennent en charge des systèmes spécialisés, et les applications et l'IA accèdent de plus en plus aux données sans intervention humaine directe.
Étudiants, professeurs et personnel
Identifier les accès obsolètes, excessifs, privilégiés, hérités et interdépartementaux aux données institutionnelles et de recherche sensibles.
Applications et comptes de service
Identifiez les points d'accès des applications, intégrations, API, automatisations et comptes de service aux informations sensibles, ainsi que les autorisations qui dépassent les besoins opérationnels.
Copilotes, assistants et agents
Associez les identités de l'IA aux autorisations, aux données sensibles, à la propriété et à l'activité afin que les institutions puissent contrôler ce que l'IA peut atteindre et réduire l'exposition inutile à l'IA.
IAM indique qui a accès. BigID précise quelles données sensibles sont concernées par cet accès et où se situe le risque.
La sécurité de l'IA dans l'éducation
Adoption sécurisée de l'IA Sans entraver l'innovation académique.
Les établissements déploient des copilotes, l'IA générative, des modèles de recherche, des assistants, des outils d'analyse et des flux de travail automatisés dans les domaines de l'enseignement, de l'administration, de la recherche et des services aux étudiants. La question de la sécurité ne se limite pas aux outils d'IA autorisés, mais concerne également les données institutionnelles auxquelles ces systèmes peuvent accéder.
Trouver des ressources d'IA et des IA fantômes
Identifier les systèmes, modèles, ensembles de données, applications, agents et référentiels connectés à l'IA dans les environnements institutionnels.
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Comprendre ce qui alimente l'IA
Identifier les informations relatives aux étudiants, à la recherche, aux employés, aux données confidentielles ou réglementées disponibles pour les flux de travail d'entraînement, de récupération et d'inférence de l'IA.
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Gouverner les limites de l'IA
Associer les copilotes, les agents, les applications, les API et les identités des machines à leurs autorisations et à leur accès aux données sensibles.
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Surveillance des interactions de données IA
Ajoutez des informations sur l'invite, l'activité, la provenance, la propriété et le contexte politique pour comprendre comment les données institutionnelles sont utilisées.
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Appliquer la politique et remédier
Identifier les utilisations inappropriées des données, réduire l'accès excessif à l'IA, désigner des responsables, appliquer la politique et documenter les mesures correctives.
Confidentialité, conformité et cycle de vie
La conformité commence par la connaissance Quelles données possédez-vous réellement ?.
Les établissements d'enseignement peuvent être confrontés à des obligations qui se chevauchent en matière de confidentialité, de sécurité, de contrats, de subventions, de recherche, de gestion des documents et de gouvernance de l'IA. BigID relie ces exigences aux données, systèmes, propriétaires, accès, règles de conservation et preuves qui les sous-tendent.
Découvrez les dossiers scolaires, comprenez où ils se trouvent, gérez l'accès, soutenez la minimisation et maintenez des contrôles de confidentialité et de sécurité efficaces.
Identifier les données réglementées et sensibles utilisées dans le cadre de la recherche, des services de santé, des programmes cliniques et des projets collaboratifs.
Associez les données aux politiques de conservation, identifiez les informations conservées en excès, réduisez les copies redondantes et automatisez les flux de travail d'élimination.
Conserver les preuves à des fins de découverte, de contrôle d'accès, d'opérations de protection de la vie privée, d'évaluations, de correction, de conservation et d'application des politiques.
Conçu pour les équipes pédagogiques
Une vision des données. Résultats institutionnels différents.
Les risques liés aux données dans le secteur de l'éducation concernent les services informatiques, la sécurité, la recherche, la protection de la vie privée, l'identité, la gouvernance des données, les aspects juridiques et les activités académiques. BigID offre à ces équipes un contexte partagé sans contraindre chaque fonction à constituer son propre inventaire.
RSSI et équipes de sécurité
Réduire l'exposition des données sensibles, prioriser les risques institutionnels, renforcer la préparation aux violations de données et relier directement les conclusions en matière de sécurité aux données à risque.
DSI, Équipes Infrastructure et Cloud
Comprendre les données sensibles dans les environnements SaaS, cloud, de collaboration, existants, départementaux et hybrides tout en soutenant la modernisation.
Équipes IAM et d'accès
Ajouter le contexte de sensibilité et d'exposition des données aux décisions d'accès des étudiants, des professeurs, des employés, des sous-traitants, des machines et de l'IA.
Équipes de recherche et d'enseignement
Découvrez les données confidentielles, protégez la propriété intellectuelle, comprenez l'accès collaboratif et appliquez la gouvernance sans perturber la recherche légitime.
Confidentialité, gestion des dossiers et gouvernance des données
Améliorer la cartographie, la conservation, la minimisation, les flux de travail liés à la confidentialité, la propriété, la gestion et l'application des politiques en matière de données grâce à une intelligence des données réelle.
Équipes de gouvernance et d'innovation en IA
Comprendre les actifs d'IA, les données d'IA sensibles, l'accès, la traçabilité, l'IA parallèle, les politiques et les mesures correctives afin de permettre une adoption responsable à grande échelle.
Ressources pédagogiques
Approfondissez le sujet Sécurité et confidentialité des données dans le secteur de l'éducation.
Découvrez des conseils pratiques pour protéger les données des étudiants, réduire leur exposition, renforcer la confidentialité, contrôler l'accès et sécuriser les initiatives en matière d'IA.
Conformité à la loi FERPA
Comprendre les exigences de la loi FERPA et comment la découverte, la classification, la minimisation, les flux de travail relatifs à la confidentialité et la sécurité des données peuvent contribuer à la protection des données éducatives.
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Découvrez les données sensibles, identifiez les expositions, hiérarchisez les risques et réduisez les failles de sécurité des données dans les environnements cloud, SaaS, hybrides et sur site.
Explorez DSPM →Gouvernance de l'accès à l'IA
Apprenez à comprendre à quoi les systèmes d'IA peuvent accéder, à associer les autorisations aux données sensibles de l'entreprise et à réduire l'exposition inutile aux données générées par l'IA.
Explorer l'accès à l'IA →Automatisation de la conformité à la protection de la vie privée
Découvrez les données personnelles, automatisez les opérations de protection de la vie privée, gérez les flux de travail relatifs à la conservation et aux droits, et générez des preuves de conformité irréfutables.
Explorez la conformité à la protection de la vie privée →FAQ sur la sécurité des données dans l'éducation
Sécurité des données éducatives, Explication.
Découvrez comment BigID aide les établissements d'enseignement à protéger les informations des étudiants, les données de recherche, les systèmes institutionnels, les identités et les initiatives en matière d'IA.
Quelles sont les données sensibles que les collèges et les universités doivent protéger ?
Les établissements d'enseignement peuvent gérer les dossiers des étudiants, les informations sur les admissions, les données sur l'aide financière, les informations de santé, les dossiers des employés, les ensembles de données de recherche, les diplômes, les données de paiement, les informations sur les anciens élèves, la propriété intellectuelle, les documents institutionnels et les données utilisées par les systèmes d'IA et d'analyse.
Comment BigID contribue-t-il à protéger les données des étudiants ?
BigID détecte et classe les données étudiantes et personnelles dans les environnements cloud, SaaS, sur site, structurés et non structurés. Il relie ces données aux informations d'accès, d'identité, d'activité, de propriété, de conservation et de contexte politique, permettant ainsi aux établissements de réduire leur exposition, de contrôler l'accès, de minimiser les données inutiles et de faciliter les processus de protection de la vie privée.
Comment BigID peut-il vous aider à vous conformer à la loi FERPA ?
BigID peut soutenir les programmes de confidentialité et de sécurité liés à la loi FERPA en aidant les établissements à découvrir les dossiers scolaires, à classer les informations sensibles, à comprendre l'accès, à appliquer les politiques de minimisation et de conservation, à soutenir les flux de travail de confidentialité, à évaluer les risques et à générer des preuves de la gouvernance des données et des contrôles de sécurité.
BigID peut-il protéger les données de recherche ?
Oui. BigID peut découvrir et classer les données de recherche sensibles, la propriété intellectuelle, les ensembles de données propriétaires, les informations réglementées, les identifiants, le code et les contenus non structurés dans les environnements pris en charge. Les institutions peuvent associer ces informations à la propriété, à l'accès, à l'activité, à la traçabilité, à la localisation et aux exigences des politiques en vigueur.
Comment BigID contribue-t-il à réduire l'accès excessif aux ressources dans les environnements éducatifs ?
BigID relie les étudiants, les professeurs, le personnel, les chercheurs, les prestataires, les applications, les comptes de service, les identités machine et les systèmes d'IA aux données sensibles auxquelles ils ont accès. Les établissements peuvent ainsi identifier les autorisations obsolètes, excessives ou inutiles et prioriser leur correction selon le principe du moindre privilège, en fonction de la sensibilité des données et du contexte de risque.
Comment BigID contribue-t-il à sécuriser l'IA dans l'enseignement supérieur ?
BigID aide à découvrir les ressources d'IA, à identifier les données sensibles disponibles pour les modèles, les copilotes et les agents, à cartographier les identités et les autorisations de l'IA, à comprendre la lignée des données, à surveiller l'interaction des données d'IA, à évaluer les risques, à appliquer des politiques et à réduire les accès inappropriés ou excessifs à l'IA.
BigID peut-il aider à gérer la conservation et la minimisation des données ?
Oui. BigID permet d'identifier les données obsolètes, redondantes et conservées trop longtemps, de relier les informations aux politiques de conservation, de favoriser la minimisation des données, d'automatiser les flux de travail de suppression et de conserver la trace des actions liées au cycle de vie des données.
BigID prend-il en charge les environnements éducatifs cloud, SaaS, sur site et hybrides ?
Oui. BigID prend en charge la sécurité, la confidentialité, la gouvernance et les cas d'utilisation de l'IA dans les environnements de données cloud, SaaS, hybrides, sur site, structurés, non structurés, de collaboration, de développement, d'analyse et connectés à l'IA grâce à son écosystème de sources de données prises en charge.
BigID pour l'éducation
Protéger les données institutionnelles. Favoriser une innovation de confiance.
BigID aide les établissements d'enseignement à découvrir les données sensibles, à protéger les informations des étudiants et de la recherche, à gérer l'accès humain et machine, à sécuriser l'adoption de l'IA, à réduire l'exposition, à automatiser les contrôles de confidentialité et de cycle de vie et à prendre des mesures dans des environnements de données complexes.
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