Centre de solutions : Gérez les risques liés à l'IA à partir des données accessibles à votre IA
Résilience des données et de l'IA à l'ère du mythe
BigID offre aux équipes de sécurité, de confidentialité et de conformité une vision actualisée et contextualisée de leur patrimoine de données et des contrôles nécessaires pour le gérer. Les données sensibles sont identifiées et classées dans le cloud, sur site, en mode SaaS et à partir de sources non structurées. Chaque pipeline d'IA, copilote et agent est associé aux données sensibles auxquelles il peut accéder. La gestion des données sensibles (DSPM) et la gestion des données sensibles automatisée (AISPM) sont intégrées sur une plateforme unique, avec une gouvernance des accès, une protection contre la perte de données (DLP) contextuelle et une conservation et une suppression automatisées, réduisant ainsi la surface d'attaque en continu. Les organisations qui connaissent déjà leurs données, leur valeur et leur gouvernance sont celles qui restent résilientes face à la démocratisation des solutions de type Mythos.
Score maximal sur onze critères et titre de Leader, l'un des trois seuls fournisseurs évalués sur dix.
Défi de classification Intuit
96,5%, classé #1
Précision et rappel pondérés sur un ensemble de données de 40 000 enregistrements, comparés à ceux de 19 autres fournisseurs américains et israéliens.
Évaluation des risques gratuite
Quinze jours
De la connexion de votre première source à un rapport prêt à être présenté à la direction sur les données à haut risque et l'IA, sans agent, sur vos données réelles
Que fait BigID ici ?
Placez tous vos systèmes d'IA sur le même inventaire réglementé que vos données.
Claude Mythos a réduit le délai de détection des failles de sécurité de plusieurs semaines à quelques heures. Dès ses premières semaines de déploiement restreint via le projet Glasswing, il a identifié plus de 10 000 vulnérabilités critiques ou de haute gravité dans les logiciels les plus importants au monde. Ce qu'un attaquant utilisant l'IA découvre derrière une faille, c'est ce que BigID change : des décennies de données sensibles accumulées et dispersées dans le cloud, les solutions SaaS, les systèmes sur site, les lacs de données et les plateformes collaboratives. La plupart de ces données sont non gouvernées, non classifiées et invisibles pour les équipes chargées de leur protection. La résilience face à ce type de vulnérabilité est intégrée à la base de données, bien avant tout incident.
Sachez ce que vous détenez
Découverte et classification continues Dans les environnements cloud, sur site, SaaS, les référentiels non structurés et les écosystèmes d'IA, corréler la sensibilité, l'identité, l'emplacement et la valeur commerciale afin que les actifs ayant le plus fort impact soient nommés plutôt que présumés.
Gouverner la manière dont l'IA y parvient
Chaque pipeline, architecture RAG, copilote et agent cartographié aux données sensibles à sa portée, les entrées non réglementées étant signalées avant leur entrée dans le contexte du modèle et l'IA tierce étant suivie parallèlement aux déploiements internes.
Agissez en fonction du contexte commercial, et non uniquement de l'identité.
Des contrôles qui évaluent les raisons pour lesquelles les données sont consultées, Appliquer la politique en fonction de la sensibilité, de la finalité commerciale et du risque, puis corriger, conserver et supprimer pour réduire continuellement l'exposition.
Découvrez ce que BigID peut faire
Regardez-le fonctionner
Mythos Risk : Détectez les données exposées avant l'IA
Il s'agit d'identifier les données sensibles auxquelles un attaquant autonome pourrait accéder en premier, et de réduire leur exposition avant même qu'il ne les recherche.
Démo
Dans ce centre névralgique
Commencez ici
Passez directement au risque que vous fermez en premier.
Un système unique d'enregistrement des données et les mécanismes de contrôle permettant d'agir sur celles-ci.
BigID connecte les sources, lit les données directement plutôt que de les déduire des métadonnées et centralise un inventaire unique regroupant les informations sensibles, l'identité, la localisation et la valeur commerciale. La découverte, la gestion des risques, la gouvernance et l'application des réglementations s'appuient toutes sur ce même inventaire, ce qui permet de répondre à une question de sécurité le jour même où elle est posée, au lieu de devoir la reconstituer lors d'un incident.
L'inventaire est à jour., Ainsi, une question d'exposition trouve sa réponse dans ce qui est vrai aujourd'hui, y compris tout ce qui a été créé ou copié depuis la dernière révision.
Une nouvelle surface d'IA arrive, gouvernée., les données auxquelles chaque pipeline, copilote et agent peut accéder sont cartographiées lors du déploiement plutôt que découvertes ultérieurement.
Le rapport existe déjà., Ainsi, une question posée par un conseil d'administration ou un organisme de réglementation sur ce qui a été exposé et sur la manière dont cela a été géré trouve une réponse documentée.
Les sources se connectent sans agent, et BigID lit les données directement plutôt que de les déduire des métadonnées. C'est ce qui permet à un seul inventaire de centraliser les informations sensibles, l'identité, la localisation et la valeur métier. Toutes les opérations en aval s'appuient sur cet enregistrement unique : classification, évaluation des risques dans le contexte métier, gouvernance des accès pour les utilisateurs et les systèmes d'IA, et contrôles qui appliquent les politiques et suppriment les données devenues inutiles. Il en résulte un ensemble d'éléments critiques identifiés, des surfaces d'IA gouvernées dès le déploiement, une surface d'attaque constamment réduite et des rapports de posture disponibles à la demande.Capacités
Des joyaux de la couronne aux contrôles renforcés, voici ce que BigID met en place
Les groupes ci-dessous fonctionnent dans l'ordre de construction de la résilience : identifier ce qui compte, gouverner ce que votre IA peut atteindre, contrôler qui et quoi y a accès, fermer les voies d'accès aux informations d'identification, éliminer ce qui n'est plus nécessaire et maintenir les rapports à jour afin de pouvoir répondre à tout.
découverte du joyau de la couronne
La résilience commence par la connaissance des éléments les plus importants. BigID analyse les données directement, sans se baser sur les métadonnées, en corrélant la sensibilité, l'identité, la localisation et la valeur commerciale. Il en résulte un inventaire précis des actifs dont l'exposition aurait l'impact le plus important sur l'activité.
Découverte et classification continues dans le cloud, sur site, SaaS, les référentiels non structurés et les écosystèmes d'IA
Plus de 100 sources et des centaines de formats de fichiers, sans agent, sans aucune installation sur les sources elles-mêmes
Les informations personnelles identifiables (PII), les identifiants, le code source, les documents réglementés et les données d'entraînement des modèles sont identifiés comme des classes distinctes.
Des données fantômes ont fait surface, provenant de systèmes qui n'avaient pas été examinés depuis des années.
Plus de 2 000 catégories pré-entraînées, ainsi qu'une classification basée sur des invites pour les types de données spécifiques à votre entreprise.
Le réexamen basé sur les modifications permet de réévaluer les données nouvelles et modifiées au fur et à mesure de leur évolution, et non plus selon un calendrier trimestriel.
Chaque constatation est associée à un contexte commercial, ce qui signifie qu'un résultat a à la fois un impact et une sensibilité particulière.
Classé #1 en classification de données par Intuit, avec une précision et un rappel pondérés de 96,5%
IA et gestion des risques liés aux agents
La plupart des organisations déploient l'IA plus rapidement qu'elles ne la gouvernent. BigID cartographie l'exposition des données sensibles à travers chaque pipeline, architecture RAG, copilote et agent autonome, de sorte qu'une nouvelle interface d'IA arrive avec sa portée de données déjà connue et gouvernée dès le départ.
Cartographiez les données sensibles exposées à chaque système d'IA, modèle et agent.
Identifiez les modèles qui peuvent accéder à l'information réglementée avant qu'un organisme de réglementation ne le fasse.
Signaler les entrées non contrôlées avant qu'elles n'entrent dans le contexte du modèle
Découvrez les modèles non autorisés et l'IA parallèle, y compris l'utilisation non autorisée de données sensibles.
Identifier les données d'IA exposées par MCP dans l'environnement
Suivre les risques liés aux outils d'IA tiers parallèlement aux déploiements internes
Découvrez les agents internes et externes et gérez leurs privilèges comme pour toute autre identité.
Déduire l'intention de l'agent à partir de sa configuration et de son comportement, afin de détecter rapidement une configuration qui prend une mauvaise tournure.
Détecter les accès anormaux des agents par rapport à une base de référence établie à partir de l'activité propre de cet agent.
Surveiller les comportements coordonnés entre plusieurs agents à venir
Gouvernance de l'accès aux données
À mesure que les agents gagnent en autonomie, le passage d'une sécurité axée sur l'identité à une sécurité axée sur les données devient incontournable. BigID gère l'accès aux données en fonction de leur nature et de leur finalité, en appliquant les mêmes procédures de contrôle, d'attestation et de contrôle aux employés et aux systèmes d'IA, à partir d'un inventaire unique.
Analyse fine des autorisations et des droits d'accès pour les utilisateurs, les comptes de service et les systèmes d'IA
Contrôles d'accès des agents pour les flux de travail autonomes, évalués en fonction de l'utilisation prévue et de l'étendue des autorisations
Examen et attestation des accès à intervalles réguliers, afin de détecter les excès d'autorisation avant qu'un incident ne survienne.
Les accès non conformes à la politique sont surveillés et la révocation est appliquée à la source.
Solution DLP contextuelle prenant en compte la sensibilité, le type de données et la finalité commerciale
Les droits d'accès sont préservés pour les employés interagissant avec les copilotes et les agents.
Le partage de données sensibles avec les copilotes et les agents est bloqué, et des garde-fous sont appliqués aux invites.
Des volumes de téléchargement inhabituels et des partages de données transfrontaliers ont été signalés par rapport à un comportement de référence réel.
Sécurité des secrets
Les identifiants disséminés dans le code, les journaux et les conversations constituent le chemin le plus court et le plus facile d'accès d'un système à l'autre, aussi bien pour un attaquant autonome que pour un humain. Les détecter, les circonscrire à votre environnement et les supprimer permet de bloquer ces accès en amont et de garantir l'intégrité de votre système de sécurité.
IA prête à l'emploi pour divers types d'identifiants : comptes de service, mots de passe privilégiés, clés API, jetons, certificats et chaînes de connexion
Couverture de tous les endroits où les identifiants sont réellement utilisés, y compris le code, Slack, Teams, les fichiers, les journaux, les tickets et les wikis.
Examinez et précisez ce qui est considéré comme un secret, afin que sa portée corresponde à votre environnement plutôt qu'à une liste de modèles génériques.
Supervision des agents lors de la découverte, afin que les résultats soient vérifiés avant d'être mis en file d'attente.
Les identifiants dupliqués et réutilisés sont corrélés entre les systèmes, car la réutilisation est ce qui transforme une découverte en chemin.
Remédiation complète de bout en bout, y compris l'automatisation complète des agents
Transfert au gestionnaire de coffres-forts ou de secrets que vous utilisez déjà, afin que les découvertes soient intégrées à l'endroit où la rotation a lieu.
réduction de la surface d'attaque
Chaque enregistrement dupliqué, obsolète ou inutilisé représente un élément supplémentaire à protéger, à déclarer et susceptible d'être perdu. BigID le détecte, le soumet à son propriétaire qui peut le vérifier, puis le supprime de manière responsable, réduisant ainsi les risques et les coûts de stockage.
Des doublons exacts, des quasi-doublons et des fichiers similaires ont été trouvés dans toutes les sources connectées.
La détection de données redondantes, obsolètes et triviales la plus étendue disponible
Données obsolètes et inutilisées identifiées à partir de l'activité d'accès réelle plutôt que des seuls horodatages de fichiers
Données non conservées et non conformes à la politique de conservation signalées en violation de la réglementation applicable.
Examen délégué : le propriétaire de l’entreprise confirme la constatation avant toute intervention.
Le sandboxing et la mise en quarantaine permettent de faire en sorte que les données soient accessibles avant qu'une décision de suppression ne soit définitive.
Conservation et suppression automatisées permettant de réduire en permanence la surface d'attaque
Vérification préalable de la conservation légale et de la rétention, avec un historique complet des opérations pour chaque disposition.
Posture, rapports et préparation à l'audit
Lorsque le conseil d'administration ou un organisme de réglementation demande ce qui a été exposé et comment cela a été géré, la réponse doit déjà être documentée. DSPM et AISPM fonctionnent ici sur une plateforme unique, avec une priorisation et un reporting fondés sur les risques qui reflètent la situation actuelle plutôt qu'un instantané du trimestre précédent.
DSPM et AISPM sur une seule plateforme, au sein d'un seul inventaire
Surveillance continue de l'exposition dans tous les environnements où sont stockées des données sensibles
Priorisation basée sur les risques, afin que les équipes travaillent en priorité sur les actifs ayant un réel impact sur l'activité.
Des flux de travail de remédiation automatisés liés à la découverte qui les a déclenchés
Rapports prêts à être audités sur la situation actuelle, destinés au conseil d'administration et à l'autorité de réglementation.
Conformité réglementaire et de contrôle en matière d'IA, notamment avec la loi européenne sur l'IA et le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST
Tableaux de bord personnalisables, avec ETL vers S3, BigQuery, Snowflake et Databricks
Génération de rapports via Power BI, Looker et Tableau, ainsi que des rapports personnalisés directement depuis Claude, Copilot et GPT.
cas d'utilisation de l'IA en matière de sécurité
Où les équipes mettent cela en pratique dans l'ensemble du domaine de l'IA
Le même inventaire et les mêmes contrôles couvrent l'ensemble des risques liés à l'IA, depuis les outils non approuvés jusqu'aux données utilisées pour entraîner et valider les modèles que vous avez créés.
IA de l'ombre
Des modèles non autorisés ont été découverts, une utilisation non autorisée de données sensibles par des modèles a été constatée, des utilisateurs et des fournisseurs non autorisés ont été identifiés, et des données d'IA exposées par MCP ont été identifiées.
Sécurité et gouvernance de l'IA
Gestion de la posture de sécurité de l'IA et évaluation des risques liés à l'IA, contrôles d'accès et de sécurité des agents, et conformité à la loi européenne sur l'IA et au cadre d'IA du NIST.
L'IA incite à la sécurité
Le partage de données avec les copilotes et les agents est surveillé, le partage de données sensibles est bloqué, des garde-fous sont mis en place et appliqués, les privilèges d'accès des employés sont préservés et un étiquetage est appliqué pour Copilot.
Préparation sécurisée des données d'IA
Découverte et classification par risque et contexte commercial, un catalogue consultable de données d'IA génériques pour la constitution d'ensembles d'entraînement, et un audit des données utilisées dans chaque modèle.
sécurité d'accès des agents
Identification et découverte des agents, gouvernance des autorisations d'accès et surveillance des activités avec suivi et traçabilité des données.
Là où ça court
Une plateforme unique pour tous les lieux où s'accumulent les données sensibles
Les mêmes découvertes, la même classification et les mêmes contrôles sont appliqués à chaque famille de données ci-dessous, sans agent ni installation sur les sources elles-mêmes. Plus de 100 sources (cloud, sur site, SaaS et non structurées) sont regroupées en un seul système d'information plutôt qu'en plusieurs inventaires distincts.
cloud public
AWS, Azure et Google Cloud, y compris le stockage d'objets jusqu'au niveau du compartiment et du préfixe.
SaaS et collaboration
Microsoft 365, Google Workspace, Box, Dropbox, Slack et Teams, où se trouvent la plupart des copies et la plupart des liens de partage ouverts.
Développement, code et pipelines
Référentiels, journaux d'intégration continue, artefacts de construction et données en mouvement, grâce au SDK intégrable pour la classification au sein de vos propres applications.
centre de données et ordinateur central
SMB, NFS, CIFS et NetApp, ainsi que les environnements mainframe et les partages hérités antérieurs à l'équipe actuelle.
Entrepôts, BI et systèmes d'information
Snowflake, Databricks et BigQuery, ainsi que les plateformes de marketing, de gestion de contenu et de BI qui possèdent leurs propres copies.
Modèles et agents d'IA
Qu’elles soient autorisées ou clandestines, chacune opérant sous une identité propre, ayant accès à des données spécifiques, et disposant des pipelines RAG et des systèmes de stockage vectoriels sous-jacents.
validation par un tiers
Les scores et les points de référence qui sous-tendent les affirmations figurant sur cette page
Forrester Wave™, 2e trimestre 2026
“ BigID est conçu pour la performance et une échelle de pétaoctets. ”
Forrester Wave™ : Solutions de découverte et de classification des données sensibles, 2e trimestre 2026
Désigné comme leader, l'un des trois sur dix fournisseurs évalués selon 25 critères
Reconnue pour ses atouts en matière de découverte de données dans le cloud et sur site, y compris dans les environnements mainframe, et pour sa combinaison de techniques de classification, d'enrichissement et d'optimisation couvrant des cas d'utilisation allant de la conformité et de la gouvernance de l'information à la sécurité et à la gouvernance de l'IA.
Meilleure note possible, offre actuelle
5/5Couverture de la source de données cloud
5/5Couverture des sources de données sur site
5/5Enrichissement pour la classification
5/5Soutien linguistique
5/5Réglage pour améliorer la précision
5/5Intégrations
5/5Engagements en matière de sécurité dès la conception
Intuit a soumis 20 fournisseurs américains et israéliens à un test de classification, évalué par sa propre équipe de sécurité.
L'ensemble de test était un ensemble de données synthétiques de plus de 40 000 enregistrements, la moitié servant à l'entraînement et l'autre moitié à l'évaluation.
La notation couvrait la précision et le rappel pour différents types de données, ainsi qu'une évaluation globale inter-étiquettes.
BigID a remporté la victoire, avec une précision et un rappel pondérés de 96,5%.
“ La technologie de BigID a démontré des capacités impressionnantes en matière de classification précise des données à grande échelle. ”
Gleb Keselman, directeur de l'ingénierie logicielle de sécurité chez Intuit
Entreprise de l'année 2025 de Frost & Sullivan pour la gouvernance de l'IA
Leader dans tous les domaines de la recherche DSPM, notamment Omdia DSPM Universe, CB Insights for DSPM, TAG, GigaOm et Frost & Sullivan.
Leader dans quatre évaluations GigaOm : DSPM, plateformes de sécurité des données, gestion des données non structurées et gouvernance de l’accès aux données
Leader dans toutes les évaluations de gestion de la confidentialité, y compris le Forrester Privacy Management Wave et l'IDC Privacy Compliance MarketScape
Cité dans les guides de marché 2025 de Gartner pour la DLP et l'IA TRiSM, et présent plus de 30 fois dans les cycles de hype 2025 de Gartner pour la sécurité, la confidentialité et l'AISPM
Et des équipes qui le gèrent
“ BigID m’offre une meilleure visibilité sur les données sensibles, m’aide à prioriser les protections de sécurité, réduit la surface d’attaque, renforce la conformité et accroît l’efficacité opérationnelle globale, un pilier stratégique de notre transformation de la cybersécurité axée sur l’IA. ”
RSSI, entreprise mondiale du secteur de la santé
“ BigID était la seule solution qui permettait de réaliser cela de la manière la plus efficace et sophistiquée, et offrait davantage de cas d'utilisation que nous pouvions ajouter par la suite. ”
Responsable de la protection des données, entreprise mondiale de télécommunications, à propos de l'automatisation de la gestion des données pour plusieurs millions de clients à travers de nombreux systèmes
Où cela se situe-t-il par rapport à notre pile de points de terminaison et de réseau ?
En dessous, au niveau de la couche de données sur laquelle agissent ces commandes. Les outils de surveillance des terminaux, du réseau et de détection permettent de comprendre ce qui se passe. BigID, quant à lui, permet d'identifier les enjeux : les données concernées par un incident, leur valeur pour l'entreprise, les personnes et les éléments y ayant eu accès, et l'application des politiques de sécurité. C'est sur cette base que s'appuient un programme de résilience, une notification réglementaire et une présentation au conseil d'administration ; cette base doit exister avant l'incident et non être mise en place après coup.
Nous utilisons déjà une solution DLP et un gestionnaire de secrets. Qu'est-ce qui change ?
Les deux deviennent plus précis, et les deux bénéficient d'un contexte qu'ils ne peuvent pas générer eux-mêmes. BigID se positionne au-dessus des outils DLP que vous utilisez déjà, en tant que moteur de politiques. Il met en corrélation les violations avec les données réelles et transforme des milliers d'alertes en une file d'attente priorisée, accompagnée de recommandations de remédiation. Pour les secrets, il recherche les identifiants non enregistrés dans le coffre-fort (dans le code, les conversations, les journaux et les anciens manuels d'exploitation), puis les réintègre au coffre-fort pour la rotation des données.
À quelle vitesse pouvons-nous voir notre propre propriété ?
Une période d'essai gratuite de deux semaines sur vos données réelles. L'évaluation est sans agent et native du cloud ; aucun déploiement n'est donc nécessaire sur les sources. Elle génère un rapport destiné à la direction, identifiant les données et l'IA à haut risque dans vos environnements cloud et proposant des recommandations pour la suite des opérations. Les équipes l'utilisent généralement pour évaluer l'ampleur du problème en vue d'une discussion budgétaire avant d'envisager des mesures plus importantes.
Pour aller plus loin
Que lire avant le prochain modèle réduit de navire
Obtenez une vue d'ensemble de votre patrimoine de données et d'IA sur lequel repose la résilience.
Une mission gratuite de deux semaines sur vos données réelles, sans agent et native du cloud, vous fournissant un rapport prêt à être présenté à la direction sur les données à haut risque et l'IA dans vos environnements cloud, avec des recommandations pour les prochaines étapes.
