When will these specialized models become public?

There's no confirmed timeline for broad public access. Current reporting indicates Claude Mythos is being limited to select organizations through controlled programs, while OpenAI describes GPT-5.5-Cyber as available only to vetted defenders through its Trusted Access for Cyber framework.

Are AI attacks likely to increase?

Not necessarily. But they do show that advanced AI can support more complex cyber workflows, which means organizations should prepare for faster discovery, testing, and exploitation cycles.

Which risks should teams prioritize first?

Start with visibility into sensitive data, access paths, cloud misconfigurations, identity dependencies, and recovery readiness. Commvault's Data & AI Security capabilities can help teams classify data, govern access, and identify risks across cloud environments.

Why does recovery matter for cloud data security?

Because prevention can fail. Commvault cyber resilience capabilities can help organizations identify clean recovery points, validate recovery in isolated environments, and restore data and critical services without reintroducing compromised assets.

Does Commvault offer AI-supported threat detection?

Yes. Commvault can use AI-enabled capabilities to help identify threats, detect anomalous activity, prioritize risk, and accelerate incident response. Combined with cyber resilience and recovery workflows, we can help teams improve response workflows and recover critical data with greater confidence.

What is data and AI security?

Data and AI security is the practice of discovering, classifying, and governing access to sensitive data across systems, users, and AI models. Commvault Data and AI Security delivers these capabilities across hybrid environments — enabling organizations to confirm that data remains visible, controlled, and protected throughout its lifecycle, including how it is used in AI training and outputs.

Why is sensitive data exposure a major risk?

Sensitive data exposure is a major risk because organizations often lack visibility into where data resides and who can access it, increasing the likelihood of breaches, misuse, and regulatory violations. Commvault helps mitigate this through a unified approach that combines Data Discovery, Classification, and Access Governance across hybrid environments.

What are the key pillars of data security?

The three core pillars of data security are discovery, classification, and access governance. Commvault delivers each — Data Discovery identifies where sensitive data exists across environments, Data Classification defines its sensitivity and type, and Data & AI Access Governance enforces access control aligned with business and regulatory policy.

Why is overpermissive access dangerous?

Overpermissive access allows users, applications, and service accounts to access more data than necessary — increasing risk of accidental exposure, insider threats, and exploitation. Commvault Data & AI Access Governance addresses this by continuously monitoring access patterns, aligning permissions with data classification, and identifying and remediating access drift across hybrid environments.

How should organizations help protect data used by AI?

Organizations can protect AI data by classifying datasets before training and continuously monitoring how models access and expose data. Commvault Data and AI Security supports this through discovery, classification, and governance controls including masking, redaction, and access restrictions — helping ensure that sensitive data is not exposed through AI training, model behaviour, or outputs.

How does data classification help support compliance?

Data classification supports compliance by identifying regulated data such as PII and mapping it to appropriate controls. Commvault Data Classification helps organisations enforce retention and deletion policies aligned with GDPR, HIPAA, and PCI DSS — and provides the audit-ready evidence needed to demonstrate how sensitive data is identified, protected, and governed.

Meilleures pratiques en matière de Backup and Recovery dans le cloud pour la cyber-résilience | Blog

Tout savoir sur le Backup and Recovery dans le cloud : de la détection des menaces à la Recovery complète

Découvrez comment fonctionnent la Backup and Recovery dans le cloud pour vous aider à protéger vos données saines, à vérifier la Readiness de votre système pour la Recovery et à rétablir vos activités après une attaque par ransomware ou un incident informatique.

Cailin Pitcher, responsable senior du marketing de portefeuille chez Commvault

Publié le25 août 2026

Points clés à retenir

Backup and Recovery dans le cloud modernes ne se limitent pas à la simple sauvegarde. Elles doivent aider les entreprises à identifier les menaces, à protéger leurs données et à rétablir leurs activités rapidement et en toute confiance.

Recovery commence bien avant la restauration. La détection précoce des menaces permet d’identifier les données compromises et d’empêcher la restauration de sauvegardes infectées.
Les sauvegardes immuables sont essentielles. Les entreprises peuvent tirer parti de ces copies de Recovery protégées et isolées pour se prémunir contre les ransomwares et les attaques ciblant les sauvegardes.
La confiance en la Recovery nécessite une validation ; les entreprises doivent tester l’intégrité des sauvegardes et l’état de Readiness avant qu’un incident ne se produise.
Cloud backup and recovery is a resilience strategy. The goal isn’t just data protection – it’s reducing downtime and restoring business operations faster.

Le processus idéal de Backup and Recovery dans le cloud commence par la détection de menaces telles que les ransomwares, les accès suspects ou les activités inhabituelles sur les données. Les entreprises peuvent alors obtenir des copies de sauvegarde saines et immuables, valider les points de restauration non affectés et isoler les systèmes compromis. Une fois ces éléments vérifiés, les applications et les données critiques peuvent être restaurées grâce à des processus de Recovery automatisés, ce qui permet de minimiser les temps d’arrêt, de réduire les pertes de données et de rétablir les opérations métier rapidement et en toute sécurité.

La cyber-résilience se mesure de plus en plus à l’aune de ce qui se passe une fois que les attaquants ont réussi à s’introduire dans le système. Les entreprises ont investi massivement dans la prévention, la détection et la réaction, mais les ransomwares, l’exploitation des vulnérabilités, l’usurpation d’identifiants, les erreurs de configuration du cloud et la compromission de tiers continuent de perturber leurs opérations.

Pour de nombreuses équipes, le défi de la Recovery ne se résume plus à savoir si des sauvegardes existent. Il s’agit de savoir si ces sauvegardes sont intactes, protégées, validées et prêtes à restaurer les services critiques lorsque l’on ne peut plus se fier aux systèmes de production.

Cette distinction est importante car les cyberattaques continuent de générer à la fois des risques liés aux données et des perturbations opérationnelles. Selon le rapport« 2026 Data Breach Investigations Report» de Verizon, les rançongiciels étaient impliqués dans 48 % des violations de données, contre 44 % l’année précédente. Le rapport a également révélé que l’exploitation des vulnérabilités était devenue le vecteur d’accès initial le plus courant pour les violations, atteignant 31 %, tandis que l’utilisation abusive des identifiants est tombée à 13 %.

Les efforts de Backup and Recovery dans le cloud doivent couvrir l’ensemble du processus, de la détection à la restauration. Cela commence par l’identification des activités suspectes avant que les données compromises ne soient restaurées. Cela se poursuit avec des points de Recovery protégés et immuables qui offrent aux équipes des options de Recovery exploitables lorsque les systèmes de production ne sont plus fiables.

À partir de là, les entreprises doivent disposer d’un moyen de vérifier quels points de restauration sont sains et de restaurer les charges de travail critiques dans le bon ordre. Il en résulte une stratégie de Recovery qui aide les équipes à passer de la réponse aux incidents à la Recovery opérationnelle avec davantage de confiance.

Pourquoi la Backup and Recovery dans le cloud constituent-elles une stratégie de cyber-résilience ?

Traditional backup strategies were designed to help organizations recover from hardware failures, accidental deletion, and localized outages. Those use cases still matter, but today’s recovery requirements are broader.

Les cyberattaques peuvent affecter simultanément les charges de travail de production, les systèmes d’identité, les configurations cloud, les applications SaaS et les environnements de sauvegarde. Dans ce cas, la reprise ne se résume pas à restaurer une copie des données. Il s’agit de déterminer quels systèmes sont fiables, quels points de reprise restent intacts et quels services doivent être rétablis en priorité.

C’est pourquoila Backup and Recovery dans le cloudsont devenues un élément essentiel de la cyber-résilience. Une stratégie moderne doit aider les équipes à détecter les activités suspectes, à protéger les données de reprise, à valider l’intégrité des sauvegardes et à restaurer les opérations critiques selon une séquence contrôlée. Elle doit également faciliter la réalisation de tests réguliers, car un plan de Recovery qui n’a pas été mis en pratique risque de ne pas fonctionner comme prévu lors d’un incident réel.

Cela marque un changement de perspective : la sauvegarde n’est plus une simple police d’assurance, mais la capacité opérationnelle de reprise. Les copies stockées restent importantes, mais elles ne constituent qu’une partie de l’équation de la reprise. Les équipes doivent également avoir l’assurance que les données de reprise n’ont pas été altérées, que les workflows de restauration ont été testés et que l’entreprise sait quels services doivent être rétablis en priorité.

Backup and Recovery dans le cloud deviennent plus faciles à comprendre lorsqu’on les envisage comme un cycle de vie. Les cinq étapes ci-dessous montrent comment les organisations peuvent passer de la détection précoce des menaces à une Recovery validée, puis à l’amélioration de la résilience à long terme.

Étape 1 : Détecter les menaces avant que le risque lié à la Recovery ne se propage

Recovery commence avant même que les systèmes ne soient remis en service. En cas de cyberincident, la première priorité est de déterminer si une activité suspecte a affecté les données de production, les données de sauvegarde, ou les deux.

Si les équipes effectuent une restauration à partir d’un point de reprise compromis, elles risquent de réintroduire dans l’environnement des fichiers corrompus, des artefacts de logiciels malveillants ou des modifications non autorisées. Ce risque fait de la détection des menaces un élément essentiel de Backup and Recovery dans le cloud, et pas seulement une préoccupation des opérations de sécurité.

Les stratégies de reprise modernes doivent inclure une visibilité sur les activités anormales au sein des charges de travail, des environnements de sauvegarde et des points de reprise. Les équipes peuvent être amenées à examiner des signaux tels que :

Un comportement de chiffrement inhabituel
Des pics soudains de suppressions
Des modifications inattendues des privilèges
Des schémas de sauvegarde anormaux
Indicateurs de logiciels malveillants

Ces signaux peuvent aider les équipes à comprendre où une attaque a pu se propager et quelles données peuvent nécessiter un examen supplémentaire avant leur restauration.

Timing is another essential factor. Microsoft’s Le rapport 2025 Digital DefenseReport de Microsoft a révélé que la plupart des attaques examinées par son équipe DART (Detection and Response Team) présentaient des temps de persistance courts, ce qui signifie que les équipes de reprise après sinistre n’ont pas forcément plusieurs semaines pour cerner l’étendue totale de la compromission avant que les attaquants ne se déplacent latéralement, n’accèdent à des données sensibles, n’interfèrent avec les services ou ne tentent de compromettre les systèmes de sauvegarde. Le contexte de détection peut aider les équipes à éviter de considérer tous les points de restauration comme étant également fiables.

Threat detection doesn’t eliminate recovery risk on its own. It helps create a more informed recovery process. When suspicious activity is identified early, organizations can isolate affected systems, investigate impacted data, and avoid restoring recovery points that may reintroduce the same threat.

Cela offre aux équipes de sécurité, informatiques et de Recovery un point de départ plus clair pour l’étape suivante : protéger les points de reprise sains avant que les attaquants ne puissent les altérer ou les supprimer.

Étape 2 : Protéger les points de Recovery intacts contre les attaques

En cas de cyberincident, les sauvegardes ne sont pas de simples copies stockées. Elles font partie intégrante du processus de Recovery, ce qui signifie que les attaquants peuvent tenter de les perturber. Si les données de sauvegarde sont altérées, chiffrées, supprimées ou rendues inaccessibles, l’entreprise risque de perdre l’un de ses meilleurs moyens de rétablir ses opérations sans avoir à recourir à des systèmes de production compromis.

That’s why les points de restauration intactsnécessitent une protection à plusieurs niveaux. Un stockage de sauvegarde immuable et indélébile peut contribuer à préserver les données pendant une durée de conservation définie. Des copies hors site ou isolées permettent de renforcer la séparation par rapport à l’environnement de production. Le chiffrement, les contrôles d’accès et les autorisations basées sur les rôles contribuent à limiter le nombre de personnes pouvant accéder aux paramètres de sauvegarde ou les modifier. Ensemble, ces mesures de sécurité compliquent la tâche des attaquants qui chercheraient à interférer avec les données dont les équipes pourraient avoir le plus besoin lors de la restauration.

L’objectif est de préserver les options de Recovery. Le rapport Verizon de 2026 a révélé que69 % des victimes de ransomwarefigurant dans son échantillon n’avaient pas payé la rançon, contre 65 % l’année précédente. Le rapport note également que le montant médian des rançons versées a continué de baisser, ce qu’il attribue en partie à l’amélioration des mesures défensives et à la résilience accrue des victimes. Les équipes ont besoin de sauvegardes intactes qu’elles peuvent réellement utiliser, de sorte que le paiement d’une rançon ne soit pas la seule voie pour reprendre leurs activités.

La règle de sauvegarde bien connue « 3-2-1 » constitue toujours une base utile : conserver trois copies des données, sur deux supports ou plateformes différents, dont au moins une copie stockée hors site ou isolée. Les stratégies modernes de Backup and Recovery dans le cloud étendent souvent ce modèle avec un stockage immuable, des modèles « air-gapped », une conservation basée sur des politiques et des copies répliquées dans des environnements cloud ou hybrides.

Grâce à la mise en place de points de restauration protégés, les équipes peuvent réduire leurs options de restauration et passer à la phase de validation en ayant une vision plus claire de ce qui est prêt à être restauré.

Étape 3 : Vérifier quelles sauvegardes sont prêtes à être restaurées

Disposer de sauvegardes ne signifie pas pour autant être prêt à effectuer une restauration. Avant de restaurer les systèmes de production, les équipes doivent savoir quels points de Recovery sont exploitables, quelles charges de travail ont été affectées et quelles dépendances doivent être rétablies en même temps.

Une sauvegarde récente peut contenir les données métier les plus récentes, mais elle peut également inclure des fichiers corrompus, des modifications non autorisées ou des traces de logiciels malveillants. Une sauvegarde plus ancienne peut être plus «propre», mais elle peut entraîner davantage de pertes de données. La validation aide les équipes à faire ce compromis en s’appuyant sur des preuves plutôt que sur des conjectures.

Ce travail commence par la délimitation de l’incident. Les équipes de sécurité et informatiques doivent comprendre quand l’activité suspecte a commencé, quels systèmes ont été touchés et si les services d’identité, les bases de données, les partages de fichiers, les applications SaaS ou les configurations cloud ont été affectés.

Elles doivent également vérifier si le point de Recovery prend en charge l’application dans son ensemble, et pas seulement les données qui la sous-tendent. Une restauration de base de données, par exemple, peut dépendre de la disponibilité et du bon état des serveurs d’applications, des autorisations, des clés de chiffrement, des routes réseau et des services d’identité.

Des environnements de Recovery isolés peuvent aider les équipes à tester ces conditions avant de procéder à la restauration en production. Dans un environnement contrôlé, les équipes peuvent en toute sécurité :

Analyser les points de Recovery sélectionnés.
Examiner les modifications apportées aux fichiers.
Vérifier le démarrage de l’application.
Tester l’accès des utilisateurs.
Vérifier si les systèmes dépendants se comportent comme prévu.

La validationdoit également orienter la séquence de Recovery. Les équipes devront peut-être restaurer d’abord les services d’identité, puis l’infrastructure de base, ensuite les applications critiques, et enfin les charges de travail associées.

En testant les points de reprise avant la restauration, elles peuvent affiner leurs options et déterminer quels systèmes sont prêts à être remis en service, lesquels nécessitent un examen plus approfondi et lesquels doivent rester isolés jusqu’à ce que le Risk soit mieux cerné.

L’étape suivante consiste à mettre cette décision en pratique : restaurer en priorité les systèmes, les applications et les données dont l’entreprise a besoin.

Étape 4 : Rétablir les opérations essentielles dans le bon ordre

A restore plan starts with the organization’s minimum viable operating state. That means identifying the people, systems, applications, data, and communication channels the business needs to function at a basic level during a disruption.

Pour certaines organisations, cela peut commencer par les services d’identité et la communication avec les collaborateurs. Pour d’autres, la priorité peut être donnée aux applications en contact avec la clientèle, aux systèmes de paiement, aux systèmes cliniques, aux opérations de fabrication ou aux plateformes logistiques. L’ordre doit refléter l’impact sur l’activité, et non pas seulement la commodité technique.

Dependencies are where many recovery plans become more complicated. An application may be listed as “critical,” but it still depends on identity, DNS, network connectivity, databases, storage, encryption keys, APIs, and monitoring. If those pieces are not restored in the right state, the application may come back online but remain unusable. That is why recovery teams need dependency mapping before an incident, not during one.

Les runbooks et les workflows orchestrés permettent de transformer ces décisions en étapes reproductibles. Ils permettent de définir qui approuve la restauration, quel environnement doit être utilisé, quelles vérifications doivent être effectuées avant que l’accès à la production ne soit rétabli, et à quel moment le niveau suivant de systèmes peut être remis en ligne. Cela revêt une importance particulière lorsque les équipes chargées de la sécurité, de l’infrastructure, des applications, du cloud et des activités opérationnelles travaillent toutes simultanément.

La restauration nécessite également des points de contrôle. Après le retour de chaque charge de travail majeure, les équipes doivent vérifier que les utilisateurs peuvent s’authentifier, que les données sont disponibles, que les intégrations fonctionnent et que la surveillance est en place. Ces vérifications permettent de détecter les problèmes avant que Recovery ne s’étende au niveau suivant des systèmes.

La rapidité reste importante, mais le contrôle l’est tout autant. Une restauration rapide peut générer davantage de travail si les mauvaises données sont rétablies, si des contrôles d’accès font défaut ou si une application est rétablie sans les systèmes dont elle a besoin pour fonctionner. L’approche la plus efficace consiste à procéder à une restauration par phases, à vérifier que chaque service critique fonctionne, puis à poursuivre l’extension de la restauration à mesure que l’environnement se stabilise.

Étape 5 : Tirer les leçons de la reprise pour renforcer la continuité

Une fois les services essentiels rétablis, les équipes doivent encore comprendre ce qui a fonctionné, ce qui les a ralenties et en quoi le plan de Recovery ne correspondait pas à la réalité. C’est ce suivi qui transforme la Backup and Recovery dans le cloud d’une simple intervention ponctuelle en une pratique de résilience continue.

La première étape consiste à analyser la Recovery elle-même. Les équipes doivent se poser des questions telles que :

À quelle vitesse les équipes ont-elles détecté une activité suspecte ?
Les points de Recovery valides ont-ils été faciles à identifier ?
Quelles étapes de validation ont pris plus de temps que prévu ?
À quel moment les workflows de restauration ont-ils ralenti ?
Les bonnes personnes ont-elles été impliquées au bon moment ?

Ces réponses peuvent révéler des lacunes qui ne sont pas toujours d’ordre technique. Recovery peut aboutir tout en mettant en évidence des problèmes liés à la prise de décision, à la communication, aux validations ou aux relais entre les équipes.

Ces conclusions doivent être directement intégrées à la prochaine version du plan de Recovery. Si une application critique dépendait d’un système non documenté, mettez à jour la cartographie des dépendances. Si les contrôles d’accès ont ralenti la restauration, clarifiez le processus de validation. Si les tests de Recovery ont omis une charge de travail clé, ajoutez-la au prochain exercice. Si les dirigeants n’avaient pas une visibilité suffisante sur ce qui avait été restauré et ce qui était encore hors ligne, améliorez les rapports et les procédures d’escalade.

La réalisation régulière de tests est ce qui assure la cohérence de ce travail. Les exercices sur table, les restaurations isolées, les tests de Recovery en conditions réelles et la validation de la Recovery inter-cloud aident les équipes à identifier les problèmes avant qu’un incident réel ne les oblige à apprendre sous pression. Ils permettent également de fournir aux dirigeants des indications plus précises sur les domaines dans lesquels l’organisation est prête et ceux où elle a encore du travail à accomplir.

À terme, l’objectif est de disposer d’un programme de Recovery qui gagne en efficacité après chaque test et chaque incident. Les équipes sont mieux préparées, les étapes de Recovery sont mieux comprises et l’organisation dispose d’une feuille de route plus claire pour maintenir les opérations essentielles en fonctionnement en cas de perturbation.

Faire de la Recovery dans le cloud un levier de résilience de l’entreprise

Cloud backup and recovery now plays a larger role than traditional data protection alone. It is the connected process of detecting recovery risk, protecting backup data, validating clean restore options, and restoring critical services when production environments can no longer be trusted.

En cas de cyberincident, ces activités ne peuvent pas être traitées comme des étapes distinctes. Le contexte de la menace doit déterminer quelles sauvegardes doivent être examinées. La protection des sauvegardes doit préserver les options de restauration dont les équipes pourraient avoir besoin. La validation doit déterminer ce qui est prêt à être restauré. La restauration doit rétablir les services dont dépend l’entreprise selon un ordre contrôlé.

Une sauvegarde qui ne peut être considérée comme fiable, testée ou restaurée au bon moment risque de ne pas apporter à l’entreprise le résultat dont elle a besoin. Un processus de restauration qui ne tient pas compte des identités, des dépendances entre applications ou des priorités métier peut aboutir à des systèmes techniquement restaurés, mais incomplets sur le plan opérationnel.

La véritable opportunité consiste à considérer la reprise comme une pratique de résilience continue. Cela implique de tester les plans avant un incident, de mettre à jour les cartes de dépendances à mesure que les environnements évoluent, et de tirer parti de chaque exercice ou événement de Recovery pour améliorer la réponse suivante.

Les organisations qui se remettent plus rapidement ne sont pas nécessairement celles qui disposent du plus grand nombre de copies de données. Il est impératif de savoir quelles données sont exploitables, quels services sont les plus importants et comment les restaurer en situation de crise.

Le défi consiste à rendre la Readiness pour la reprise aussi opérationnelle que la détection et la réponse. Backup and Recovery dans le cloud constituent une base pratique pour ce travail lorsqu’elles sont considérées comme un processus continu, de la détection des risques à la restauration des activités.

Les organisations doivent renforcer cette capacité afin d’être mieux à même de restaurer des données intactes, de rétablir les services critiques et de maintenir l’activité en cas de perturbation.

Questions fréquemment posées:

Quelle est la différence entre la sauvegarde dans le cloud et la reprise après sinistre ?

La sauvegarde dans le cloud vise principalement à créer des copies sécurisées des données en vue de leur restauration, tandis que la reprise après sinistre vise à restaurer les applications, les systèmes et les opérations métier après une panne ou une cyberattaque. Ensemble, ces deux processus contribuent à assurer la continuité d’activité et la résilience de l’entreprise.

Pourquoi les sauvegardes immuables sont-elles importantes pour la cyber-résilience ?

Les sauvegardes immuables et indélébiles sont conçues pour empêcher que les données sauvegardées ne soient modifiées, chiffrées ou supprimées dans le cadre des paramètres de conservation définis. Associées à Commvault AirGap et à l’identification automatisée des points propres (Cleanpoint), les fonctionnalités de sauvegarde immuable de Commvault permettent aux entreprises de disposer d’une source de restauration vérifiée et intacte en cas de compromission des systèmes de production.

Que dois-je rechercher dans une solution de Backup and Recovery dans le cloud ?

Recherchez une plateforme qui unifie les environnements hybrides et multicloud, le stockage immuable, l’orchestration automatisée de la Recovery et la gestion centralisée. Commvault Cloud est conçu pour répondre à ces exigences, aidant ainsi les entreprises à protéger leurs infrastructures diversifiées tout en réduisant au minimum les temps d’arrêt liés à la Recovery et la complexité opérationnelle.

La solution de sauvegarde de Commvault offre-t-elle une protection contre les ransomwares et des sauvegardes en mode « air-gap » ?

Oui. Commvault aide les entreprises à renforcer leur cyber-résilience grâce à des sauvegardes immuables, des options de restauration en environnement isolé, la détection des menaces, des capacités de restauration « propre » et une protection multicouche contre les ransomwares, conçues pour réduire les risques liés à la restauration et les temps d’arrêt.

Commvault propose-t-il des tests de sauvegarde automatisés et des rapports de conformité ?

Oui. Commvault propose des tests de restauration automatisés, la validation des sauvegardes, des rapports de conformité et une visibilité adaptée aux audits afin d’aider les entreprises à vérifier la restaurabilité de leurs données, à démontrer leur conformité et à améliorer leur Readiness en matière de restauration.

Ressources connexes

Découvrez dès maintenant la solution

Vidéo

Récupération après une cyberattaque : Comment parvenir à une viabilité minimale en quelques minutes et non en quelques jours ?

Lorsqu’une cyberattaque se produit, chaque minute coûte 14 000 dollars et la Recovery complète prend en moyenne 24 jours. Mais que se passerait-il si vous pouviez atteindre un niveau de viabilité minimale en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs jours ?

Regardez la vidéo sur

Découvrez la solution à propos de «

Points clés à retenir

L’adoption de l’IA s’accélère, ce qui contribue à rendre les employés plus efficaces, plus productifs et plus compétitifs.
Les organisations ont besoin de mécanismes de gouvernance et de cadres de référence pour adopter l’IA de manière responsable et à grande échelle.
Security and productivity don’t have to compete – they can reinforce one another.
AI will become one of security’s most valuable tools for managing cyber risks.
L’adoption de l’IA donne les meilleurs résultats lorsque l’innovation et la sécurité vont de pair.

One of the things I’ve enjoyed about the Prêt. Ou pas.de cette série réside dans le fait que chaque conversation s’appuie sur la précédente. Nous avons commencé par explorer les opportunités et les risques liés à l’IA agentique. Nous avons ensuite examiné comment les organisations peuvent instaurer la confiance à mesure que l’IA s’intègre dans le quotidien de l’entreprise. Cet épisode aborde la question logique qui en découle : comment utiliser concrètement l’IA en toute sécurité ?

Comedian Nathan Macintosh sits down with Rinki Sethi, CISO and CSO at Upwind Security, for a conversation about what responsible AI adoption actually looks like. They cover everything from AI governance and guardrails to user experience and the growing role AI will play in cybersecurity.

Nathan continues to ask the questions many of us are wondering. Should we be worried? How much more productive do we need to be? And can AI actually make security better?

Regardez l’épisode completsur Readiverse.

What I appreciated most about this conversation is that Rinki is genuinely excited about new technology and protecting it. She didn’t frame AI as something organizations need to worry about. Instead, she focused on encouraging businesses to move forward with confidence by putting the right guardrails in place. Here are the ideas that stayed with me.

La dynamique en faveur de l’adoption de l’IA

One thing that becomes clear from the conversation is that many organizations aren’t only encouraging their employees to adopt AI – they’re mandating it. These companies recognize that using AI helps people solve problems more efficiently, which is essential for staying competitive.

“Every single company has a mandate … we’ve got to use AI everywhere in the company.”

– Rinki Sethi

La question n’est plus de savoir si l’IA a sa place dans le monde du travail, mais si les employés disposent des garde-fous nécessaires pour l’utiliser de manière responsable. À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, les entreprises doivent établir des normes claires concernant les outils d’IA que les employés sont autorisés à utiliser et la manière dont les données de l’entreprise sont protégées.

Aperçu : la gouvernance de l’IA

Rinki explains that governance isn’t just about protecting against new risks. It’s about creating a framework that helps employees use AI responsibly while keeping pace with evolving regulations and industry standards.

L’avantage insoupçonné de la productivité

Here’s something I never thought about before. Rinki explains that AI isn’t simply helping people work faster. In many cases, it’s leaving room for the highest-performing employees to excel.

She used software developers as an example. When AI-powered coding assistants became available, many assumed they’d only help less experienced developers. Instead, some of the best engineers began using them to move faster. They were able to solve more complex problems and spend more time on creative work rather than repetitive tasks.

That kind of productivity is exactly why organizations are mandating AI. It doesn’t limit what people can do – it helps give them more space to focus on higher-value work.

“You can be way more creative with how you’re doing things … cause you’re creating the space for that.”

– Rinki Sethi

AI’s Role in Cybersecurity

“How can AI be used to help with security and not be just looked at as a demon thing that’s here to take us out?”

– Nathan Macintosh

When we talk about AI and security, the conversation is often focused on risk. But Rinki believes that AI will become one of cybersecurity’s greatest advantages.

Security teams are already overwhelmed by the volume of alerts, logs, and data they need to investigate every day. Human analysts simply can’t keep up. Rather than replacing security professionals, AI assists them by filtering through massive amounts of data in seconds. This helps analysts identify false positives so they can focus on investigating real threats.

My takeaway is that the future of cybersecurity isn’t about people versus AI – it’s about people working alongside AI to help make better decisions, respond faster, and scale their operations in ways that weren’t possible before.

Ready for What’s Next?

Chaque épisode dePrêt. Ou pas. has reminded me that the biggest AI conversations are often about people – how we adapt, how we learn, and how we build the confidence to use new technology responsibly. The real opportunity for organizations isn’t just adopting AI. It’s creating an environment where employees can use AI to work smarter, become more creative, and deliver better outcomes for the business.

Regardez l’épisode completsur Readiverse.

FAQ

Q : Pourquoi les entreprises adoptent-elles l’IA aussi rapidement ?
R :De nombreuses entreprises considèrent l’IA comme un moyen d’améliorer la productivité, d’accroître l’efficacité et de permettre aux employés de consacrer davantage de temps à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Q : Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?
R :La gouvernance de l’IA désigne l’ensemble des politiques, des processus et des mécanismes de contrôle qui aident les organisations à adopter l’IA de manière responsable tout en gérant les risques liés à la sécurité, à la protection de la vie privée et à la conformité.
Q : Pourquoi l’expérience utilisateur est-elle importante pour la sécurité ?
R :Les mesures de sécurité qui créent des obstacles inutiles incitent souvent les utilisateurs à trouver des solutions de contournement. Concevoir des systèmes à la fois sécurisés et faciles à utiliser permet d’améliorer à la fois leur adoption et leur protection.
Q : L’IA peut-elle contribuer à améliorer la cybersécurité ?
R :L’IA peut aider les équipes de sécurité à analyser de grandes quantités de données, ce qui permet de réduire les faux positifs. Cela permet ensuite aux équipes de hiérarchiser les menaces et de réagir plus efficacement aux incidents de sécurité.
Q : Faut-il avoir peur de l’IA ?
R : Rinki’s perspective is that a healthy sense of skepticism is valuable, but fear shouldn’t prevent organizations from adopting technology responsibly. Education, governance, and strong security practices can help organizations use AI with confidence.
Q: What’s the biggest takeaway from this episode?
R : AI adoption isn’t about choosing between innovation and security. Organizations that combine strong governance with practical security measures will be better positioned to take advantage of AI’s benefits while managing its risks.

Katherine Demacopoulos is Senior Director of Global Content Strategy and Programs at Commvault.

Comment Mythos et GPT-5.5-Cyber pourraient transformer la sécurité des données dans le cloud

Des modèles d’IA spécialisés dans la cybersécurité pourraient accélérer la détection des vulnérabilités et la mise en œuvre de scénarios d’attaques en plusieurs étapes. Au-delà de la prévention, les équipes chargées de la sécurité des données dans le cloud ont besoin d’une meilleure visibilité, d’une gouvernance renforcée et d’une capacité de Recovery sans faille.

Sam Curcuruto, directeur du marketing produit chez Commvault

Publié le20 août 2026

Points clés à retenir

L’IA cyber de pointe réduit le délai entre la détection et l’intervention, démontrant ainsi pourquoi les entreprises ont besoin d’une sécurité des données dans le cloud axée sur la résilience, articulée autour d’une Recovery sans faille et des ResOps.

Claude Mythos et GPT-5.5-Cyber restent des modèles à accès restreint, mais ils laissent entrevoir un avenir où l’IA sera capable de raisonner au sein de flux de travail cybernétiques complexes et d’accélérer aussi bien les opérations de défense que, potentiellement, celles des attaquants.
Alors que le délai entre la découverte d’une vulnérabilité et son exploitation ne cesse de se réduire, les entreprises doivent disposer d’une meilleure visibilité sur les dépendances liées au cloud, les risques liés à l’identité et les voies d’attaque interconnectées avant que des perturbations ne surviennent.
Recovery ne se limite plus à la restauration de sauvegardes. Les entreprises doivent définir leur « entreprise minimale viable », valider des points de reprise fiables et restaurer les systèmes critiques dans le bon ordre.
Les opérations de résilience permettent d’aligner les équipes chargées de la sécurité, de l’informatique et des activités commerciales autour d’objectifs de Recovery mesurables, aidant ainsi les organisations à gérer leurs données, à hiérarchiser la Recovery et à rétablir des opérations fiables avec davantage d’assurance.

Claude Mythos et GPT-5.5-Cyber pourraient avoir une incidence sur la sécurité des données dans le cloud en accélérant la détection, le test et la gestion des risques. Leur impact reste encore incertain, mais ils mettent en évidence la nécessité de renforcer la visibilité des données, la gouvernance des accès et la Recovery sans faille dans tous les environnements cloud.

Claude Mythos et GPT-5.5-Cyber offrent aux équipes de sécurité un aperçu précoce de ce que pourrait apporter une IA cybernétique plus spécialisée en matière de sécurité des données dans le cloud.

Aucun de ces deux modèles n’est encore largement répandu, et leur impact à long terme reste incertain. Mais leur existence est importante, car les environnements cloud sont déjà difficiles à sécuriser. Les données sensibles, les systèmes d’identité, les applications SaaS, les pipelines de développement, les charges de travail liées à l’IA et les infrastructures de Recovery dépendent souvent les uns des autres d’une manière qui n’est perceptible que lorsqu’un problème survient.

The UK AI Security Institute’s Évaluation d’avril 2026 of Claude Mythos Preview found significant improvement on multi-step cyber-attack simulations, including the ability to execute multi-stage attacks on vulnerable networks when explicitly directed in a controlled environment.

Cette même évaluation soulignait toutefois que ses résultats diffèrent des conditions réelles et ne permettent pas de déterminer si Mythos serait capable d’attaquer des systèmes bien protégés. Elle montre néanmoins pourquoi les équipes chargées de la sécurité des données dans le cloud devraient prêter attention à cette évolution.

As cyber AI capabilities mature, the question is not only whether attacks get faster. It’s whether the window between discovering a weakness and exploiting it continues to shrink. When that clock compresses, cloud data security is no longer just about preventing compromise. Instead, the question shifts to whether organizations can understand risk quickly enough, govern access consistently, and recover trusted operations before disruption spreads.

Pourquoi Mythos et GPT-5.5-Cyber sont importants

L’importance de Mythos et de GPT-5.5-Cyber ne réside pas dans le fait que toutes les organisations y auront soudainement accès. D’après les informations publiques actuellement disponibles, il s’agit de modèles contrôlés à accès restreint. Pour les équipes chargées de la sécurité des données dans le cloud, leur importance tient à ce qu’ils laissent entrevoir quant à l’orientation de l’IA cybernétique : des systèmes plus spécialisés, conçus pour prendre en charge des workflows de sécurité complexes.

Cette distinction est importante. Un assistant IA polyvalent peut aider à résumer des alertes ou à rédiger un rapport d’incident. Un modèle d’IA cybernétique spécialisé est différent. Il peut être conçu pour analyser de manière cohérente les vulnérabilités, l’infrastructure, les voies d’attaque, les contrôles défensifs et les étapes de validation. Dans des environnements autorisés, cela pourrait aider les équipes de sécurité à tester les environnements, à hiérarchiser les expositions et à renforcer la planification de la Recovery avant qu’un incident ne se produise.

Pour les équipes chargées de la sécurité des données dans le cloud, l’impact pratique tient moins aux noms des modèles qu’aux workflows qu’ils représentent. Les risques liés au cloud proviennent souvent des interconnexions entre les systèmes : une charge de travail mal configurée, un ensemble de données exposé, une identité aux autorisations trop larges, une dépendance à la sauvegarde ou un chemin de Recovery non testé. Une IA spécialisée en cybersécurité pourrait faciliter et accélérer l’évaluation de ces relations, en particulier dans les grands environnements où un examen manuel peut passer à côté de la manière dont un problème en affecte un autre.

That shift mirrors a broader change happening across cybersecurity. The challenge is becoming less about identifying individual vulnerabilities and more about understanding how interconnected systems behave under pressure. AI may soon help defenders reason across identities, cloud workloads, backups, SaaS applications, AI pipelines, and business dependencies simultaneously — revealing not just isolated risks, but how those risks combine into operational failure.

Cela modifie également la manière dont les organisations doivent envisager leurPréparation. Si l’IA peut aider les défenseurs à mener à bien des tâches cybernétiques complexes plus efficacement, des techniques similaires pourraient à terme influencer également les méthodes des attaquants. La préoccupation ne réside pas seulement dans le fait que les attaques deviennent plus rapides, mais aussi dans le fait que le délai entre la découverte d’une faille, son test et la mise en œuvre d’une réponse pourrait se réduire.

Cloud data security teams now have to plan for a harder question: what happens when the same types of AI-assisted workflows that help defenders validate risk also make weak points easier to find, test, and chain together? That’s where the cloud environment itself becomes the issue.

L’IA rend la sécurité des données dans le cloud encore plus cruciale

Most organizations don’t have one neat cloud environment. They have multiple clouds, SaaS platforms, data lakes, identity systems, development pipelines, backup repositories, and AI workloads that all depend on each other.

That complexity already creates gaps: sensitive data can be overexposed, access permissions can drift, and recovery plans may not reflect how the business actually runs.

Dans la pratique, ces failles restent rarement isolées. Un compartiment de stockage contenant des données sensibles peut ne pas sembler urgent en soi. Un compte de service aux autorisations trop larges peut passer pour un simple problème de configuration. Une dépendance de Recovery non testée peut passer inaperçue tant que le système fonctionne encore. Mais lorsque ces problèmes s’enchaînent, ils peuvent ouvrir la voie à une exposition aux risques, voire à une perturbation.

Attackers are well aware of these vulnerabilities. Mandiant’sLe rapport « 2026 M-Trends »de Mandiant souligne que les opérateurs de ransomware ciblent de plus en plus les infrastructures de sauvegarde, les services d’identité et les plans de gestion de la virtualisation. Il met également en évidence la manière dont les attaquants utilisent des jetons OAuth à longue durée de vie, des cookies de session, des clés codées en dur et des jetons d’accès personnels pour se déplacer d’un environnement à l’autre.

Ajoutons à cela une IA cybernétique plus performante : si les modèles peuvent aider àdétecter plus rapidement les vulnérabilités, test exploitability more effectively, or connect weak signals across systems, defenders could benefit. However, attackers may eventually benefit, too—especially if similar capabilities become more accessible or are recreated elsewhere.

22 seconds
Median time between an initial access event and hand-off to a secondary threat group

_{Source: Mandiant’s Le rapport « 2026 M-Trends »}

That’sC’est pourquoi le débat ne peut se limiter à l’affirmation selon laquelle « l’IA accélère les attaques ».can’t stop at “AI makes attacks faster.” Frontier dans le domaine de la cybersécuritémodifie le rythme de la sécurité. À mesure que le délai entre la découverte, la validation et l’exploitation se réduit, tout retard dans la compréhension des dépendances du cloud ou dans la préparation de Recovery devient plus coûteux.

Comment l’IA cybernétique de nouvelle génération pourrait-elle transformer la défense du cloud ?

While the full impact of Mythos and GPT-5.5-Cyber is still unknown, they point to three practical shifts cloud data security teams should be watching. Each one comes back to the same issue: cloud data security now depends on how quickly organizations can understand risk, act on it, and recover when something goes wrong.

Les cyberdéfenseurs doivent prêter attention aux éléments suivants :

Rapidité :les outils assistés par IA peuvent aider les défenseurs autorisés à examiner le code, à trier les vulnérabilités, à analyser les logiciels malveillants, à valider les correctifs et à tester les contrôles plus rapidement que ne le permettent les workflows traditionnels.

L’échelle :les risques liés au cloud se concentrent rarement en un seul endroit. Une vulnérabilité dans une application, une identité dotée de droits trop étendus, un compartiment de stockage mal configuré et un chemin de Recovery non testé peuvent former une seule et même chaîne d’attaque.

Pression sur la reprise : If AI helps attackers move faster, organizations need to recover faster and cleaner. Backups alone aren’t enough if teams don’t know which data is clean, which identity systems can be trusted, or whether recovery will reintroduce compromised assets.

Pour les défenseurs, le changement le plus important réside peut-être dans l’enchaînement des tâches. Aujourd’hui, de nombreuses équipes passent de l’alerte à l’enquête, puis à la correction et enfin à la planification de Recovery, en étapes distinctes, souvent entre différentes équipes. L’IA appliquée à la cybersécurité pourrait condenser ce flux de travail en aidant les équipes à passer plus rapidement d’un signal à un ensemble d’actions recommandées.

That doesn’t mean decisions should become automatic. It means teams may need clearer rules for when to trust a recommendation, when to escalate to a human reviewer, and when to move from investigation into recovery preparation. A model may help identify a possible attack path, but people still need to decide whether to close access, isolate a workload, preserve evidence, notify stakeholders, or prepare a clean recovery path.

C’est là que le processus devient aussi important que les outils. L’IA cyber de nouvelle génération pourrait aider les défenseurs à agir plus rapidement, mais uniquement si les équipes disposent d’étapes de validation et de plans de Recovery clairs. Sans cette structure, la rapidité peut être source de confusion. Avec elle, les workflows assistés par l’IA pourraient aider les équipes à agir plus tôt tout en conservant le contrôle sur la manière dont le Risk est évalué et dont les décisions de Recovery sont prises.

Pourquoi une Recovery propre revêt une importance accrue à mesure que les risques évoluent plus rapidement

When cloud risk moves faster, recovery planning has to become more precise. It’s not enough to know that backup copies exist. Teams need confidence that the data they restore is trustworthy, the recovery environment is isolated, and the systems coming back online won’t reintroduce the same threat that caused the disruption.

Cela est essentiel car les environnements cloud sontfortement interconnectés.Une identité compromise, un ensemble de données corrompu, une machine virtuelle affectée ou une charge de travail mal configurée peuvent créer de l’incertitude au sein de plusieurs services. Lors d’un incident, les équipes peuvent avoir besoin de déterminer quels points de reprise sont « propres », quelles dépendances doivent être rétablies en priorité, et si les données restaurées peuvent soutenir les opérations métier en toute sécurité.

Une Recovery « propre » also changes the way teams think about priority. The goal isn’t necessarily restoring everything immediately. It’s restoring enough of the business to operate safely.

Many organizations know which applications they consider “critical,” but far fewer have defined their minimum viable company: the smallest combination of identities, cloud services, data, applications, and infrastructure required to keep the business functioning during disruption. Those dependencies often become visible only when recovery is tested under realistic conditions.

Dans un paysage de menaces dominé par l’IA, il est crucial de déterminer la « société minimale viable ». Une détection plus rapide des vulnérabilités et un développement plus efficace des chaînes d’attaque pourraient exercer une pression accrue sur les équipes de Recovery, les obligeant à prendre des décisions hautement fiables dans des délais très serrés.

What’s more, identity systems, cloud configurations, business communications, customer-facing applications, and the data they depend on may all need to come back in a deliberate sequence — not simply according to technical priority, but according to what the business needs first to operate.

Les organisations ont besoin de processus de Recovery capables de valider des données saines, de mettre en place la Recovery dans des environnements isolés, de protéger les dépendances d’identité critiques et de tester les plans de Recovery avant qu’un incident ne les y oblige. À mesure que les capacités de l’IA cybernétique gagnent en maturité, les équipes chargées de la sécurité des données dans le cloud devraient considérer la Recovery sans faille comme faisant partie intégrante de la stratégie de sécurité, et non comme une étape post-incident.

Mettre en place une sécurité des données axée sur la résilience

La sécurité des données dans le cloud s’est souvent concentrée sur la prévention des fuites : identifier les données sensibles, les classer, en contrôler l’accès et réduire les risques. Ce travail reste essentiel. En réalité, il prend encore plus d’importance à mesure que les systèmes d’IA exploitent les données d’entreprise via des invites, des systèmes de recherche, des pipelines d’entraînement, des workflows d’analyse et des outils automatisés d’aide à la décision.

That’s because data may move into new contexts without moving into a new system of record. A sensitive dataset might support a retrieval workflow, shape a model response, or appear in a prompt log. That makes governance less about one location and more about how data is accessed, reused, and recovered across workflows.

Mais la prévention à elle seule ne suffit pas pour la prochaine étape de la sécurité des données dans le cloud. Si l’IA spécialisée en cybersécurité peut aider les équipes de sécurité à détecter les vulnérabilités, à tester les voies d’attaque et à relier plus rapidement les signaux faibles, les programmes de sécurité des données doivent alors prendre en compte ce qui se passe une fois qu’une exposition a été détectée ou exploitée. La visibilité et les contrôles d’accès ne constituent qu’une partie du tableau. Les équipes ont également besoin d’une voie claire vers une Recovery fiable.

Définir cette voie nécessite plus que de simples outils de sécurité plus performants. Cela nécessite un modèle opérationnel de Recovery qui aligne les responsables de la sécurité, de l’informatique et de l’entreprise autour de priorités de Recovery communes avant même qu’un incident ne se produise. De plus en plus, les organisations qualifient cette discipline de « ResOps », ou opérations de résilience : une approche structurée visant à rendre la Recovery mesurable, reproductible et liée aux résultats commerciaux plutôt qu’à la seule réussite de la sauvegarde.

Dans le cadre des ResOps, les organisations doivent comprendre :

Quels ensembles de données sont les plus critiques pour les opérations métier ?

Quelles identités, quels services cloud et quels workflows d’IA dépendent des ensembles de données critiques pour l’activité ?

Les politiques de gouvernance et d’accès sont-elles alignées sur les risques métier ?

Quel est l’état opérationnel minimum viable que l’entreprise doit rétablir en priorité ?

Ces décisions de Recovery peuvent-elles être validées avant un incident plutôt que pendant celui-ci ?

That’s the shift Mythos and GPT-5.5-Cyber point toward. The future of cloud data security won’t be defined by prevention alone. As cyber AI compresses the time between discovery and action, organizations will need equal confidence in how they recover. That means understanding cloud dependencies before an incident, defining the minimum viable business they need to restore, and treating recovery as an operational discipline rather than a technical afterthought.

Mythos and GPT-5.5-Cyber matter not because every organization will use these models tomorrow, but because they reveal where cybersecurity is heading. As AI accelerates both defense and attack, the organizations that perform best won’t simply be the ones with the strongest preventive controls. They’ll be the ones that can prove they know what to recover, in what order, and how to restore trusted operations before uncertainty becomes business disruption.

Questions fréquemment posées:

Quand ces modèles spécialisés seront-ils rendus publics ?

Il n’y a pas encore de calendrier confirmé pour une mise à disposition au grand public. Selon les informations actuelles, Claude Mythos serait réservé à certaines organisations dans le cadre de programmes contrôlés, tandis qu’OpenAI précise que GPT-5.5-Cyber n’est accessible qu’aux acteurs de la cybersécurité agréés via son programme « Trusted Access for Cyber ».

Les attaques liées à l’IA risquent-elles de se multiplier ?

Pas nécessairement. Mais cela montre bien qu’une IA avancée peut prendre en charge des flux de travail cybernétiques plus complexes, ce qui signifie que les organisations doivent se préparer à des cycles de détection, de test et d’exploitation plus rapides.

Quels risques les équipes devraient-elles traiter en priorité ?

Commencez par obtenir une visibilité sur les données sensibles, les chemins d’accès, les erreurs de configuration dans le cloud, les dépendances d’identité et l’état de Readiness à la reprise après sinistre. Les fonctionnalités de sécurité des données et de l’IA de Commvault peuvent aider les équipes à classer les données, à gérer les accès et à identifier les risques dans tous les environnements cloud.

Pourquoi la Recovery est-elle importante pour la sécurité des données dans le cloud ?

Car la prévention peut échouer. Les fonctionnalités de cyber-résilience de Commvault permettent aux entreprises d’identifier des points de Recovery sains, de valider la Recovery dans des environnements isolés et de restaurer les données et les services critiques sans réintroduire d’actifs compromis.

Commvault propose-t-il une fonctionnalité de détection des menaces basée sur l’IA ?

Oui. Commvault peut s’appuyer sur des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle pour aider à identifier les menaces, détecter les activités anormales, hiérarchiser les risques et accélérer la réponse aux incidents. En associant ces fonctionnalités à des processus de cyber-résilience et de Recovery, nous pouvons aider les équipes à améliorer leurs processus d’intervention et à restaurer leurs données critiques en toute confiance.

At Commvault, we talk a lot about cyber resilience, the ability to recover from whatever challenges come your way. But for one engineer at Australian technology services provider Perfekt, it is his personal resilience that helps him succeed.

Viktor Trokhin left Ukraine when the war began, traveling through five countries before eventually reuniting with his family in Australia. He brought more than six years of ICT experience, deep technical expertise, and a determination to continue his career in tech.

Like many skilled professionals starting over in a new country, Viktor wasn’t just adapting to a new workplace. He was building expertise in new technologies, communicating in a second language, and finding his place in a different professional environment.

Marcus Rolim, Managed Services General Manager at Perfekt and Viktor’s manager, saw his potential immediately.

“Our engineering development program is built around people,” Marcus says. “We invest heavily in mentoring and creating opportunities for engineers from different backgrounds.”

Over the years, Perfekt has welcomed engineers from around 10 different countries. Rather than following a standard training path, the company focuses on each person’s strengths, providing mentoring, practical experience, and support where it’s needed most.

For Viktor, that meant building on his existing expertise while gaining experience with Commvault Cloud and cyber resilience.

As he worked with customers, Arlie – the AI assistant in Commvault Cloud – became a natural part of his daily workflow. Whether he was exploring product capabilities, troubleshooting an issue, or looking for guidance, Arlie helped him quickly find trusted information without interrupting his work.

Then came an unexpected benefit.

Because Arlie supports multiple languages, Viktor could work through complex concepts in his native language before switching to English when speaking with customers or colleagues. While this wasn’t the use case Perfekt originally envisioned, it quickly became a valuable learning advantage.

“When an engineer can explore a complex question in their own language, understand the reasoning behind the answer, and then communicate it clearly in English, it changes the learning experience,” Marcus says. “It allows their technical ability to come through without language becoming a barrier.”

Today, Viktor is an Infrastructure & Data Protection Engineer at Perfekt, supporting customers while continuing to deepen his expertise in cyber resilience.

When Viktor left Ukraine, he carried with him years of experience, deep technical expertise, and an unwavering determination to continue the career he had worked so hard to build. Today, he helps organizations strengthen their cyber resilience, drawing on the same resilience that helped him rebuild his own life.

Maybe that’s why this story resonates. Viktor’s resilience shaped his own future. Today, it helps him make a difference for others.

That’s what putting people first looks like: organizations like Perfekt investing in people, and technology like Commvault Cloud helping them thrive.

Chris DiRadoest directeur de l’expérience produit chez Commvault.

Comment les responsables de la sécurité peuvent-ils protéger leurs données les plus sensibles ?

La sécurité des données et de l’IA permet aux entreprises d’identifier, de classer et de contrôler l’accès aux données sensibles pour l’ensemble des utilisateurs, des systèmes et des solutions d’IA.

Katharine Colucci, responsable marketing produit chez Commvault

Publié lele 18 août 2026

Points clés à retenir

Les données sont le moteur des entreprises modernes : elles contribuent à orienter les décisions clés et à alimenter les initiatives en matière d’intelligence artificielle. Compte tenu de leur valeur, il est essentiel de bien les connaître et de les protéger.

90 % des organisations ontdes données sensibles stockées dans le cloud, susceptibles d’être mises en évidence par l’IA. La visibilité sur les ressources de données constitue donc la première étape, et la plus cruciale, pour réduire les risques au sein de l’entreprise.
40 % des fichiers mis en ligneintégré aux outils d’IA générativecontientInformations d’identification personnelle (PII) ou données relatives au secteur des cartes de paiement (PCI). Une telle utilisation abusive de données sensibles expose les organisations à des risques importants en matière de violation de la vie privée et de non-respect de la réglementation.
La découverte et la classification des données constituent le fondement d’une sécurité efficace, en permettant aux organisations d’identifier les données sensibles dans des environnements structurés, semi-structurés et non structurés.
Overpermissive access is one of the most persistent data risks for modern businesses. With users, applications, and service accounts often retaining unnecessary access to sensitive data, the “attack surface” is expanded.
Pour contribuer à la protection de l’IA, il est nécessaire de réguler à la fois les données d’entraînement et les interactions lors de l’exécution. Les organisations doivent s’assurer que les données sensibles ne sont pas exposées par le biais des entrées, des sorties ou du comportement des modèles.
La conformité réglementaire repose sur des bases de données solides. Une gouvernance rigoureuse en matière de classification et d’accès permet aux organisations d’appliquer leurs politiques et de démontrer qu’elles exercent un contrôle.

Sensitive data now moves across clouds, applications, and AI workflows without clear visibility — creating exposure risks that traditional security controls cannot address alone. Commvault Data and AI Security helps organizations discover and classify sensitive data, govern access for both human and machine identities, and maintain compliance with GDPR, HIPAA, and PCI DSS across the full data lifecycle.

Pourquoi la divulgation de données sensibles constitue-t-elle la principale faille de sécurité ?

Les données constituent le moteur indispensable qui fait avancer les entreprises modernes. C’est pourquoi celles-ci se sont fixé comme priorité d’investir massivement dans des outils de sécurité sophistiqués.

However, according to Varonis’ Rapport 2025 sur l’état de la sécurité des données, 90 % des entreprises ont encore des données sensibles exposées dans le cloud. De même, 88 % des entreprises comptent des « utilisateurs fantômes », c’est-à-dire des comptes inactifs mais toujours activés.

Maisthat’spas tous.According to IBM’s Rapport sur le coût des fuites de données 2025, 53 % des entreprises victimes d’une violation de données ont signalé que les données de leurs clients avaient été compromisesDonnées à caractère personnel. CesLes statistiques en donnent une image très claire : bien que les données soient au cœur de l’activité des entreprises, leur visibilité et leur sécurité globale restent des enjeux cruciaux.

Les données ne se limitent plus aux bases de données structurées. Elles se trouvent dans des fichiers, des e-mails, des plateformes cloud, des applications SaaS et des terminaux. Une grande partie de ces données est non structurée, dupliquée ou non gérée, ce qui rend leur suivi et leur protection difficiles.

L’IA aggrave ce problème. À propos de40 % des fichiers téléchargés vers des outils d’IA générative contiennent des informations sensibles, souvent sans cadre de gouvernance ni de contrôle. À mesure que l’IA se généralise, le nombre de systèmes et d’identités interagissant avec les données augmente également.

Sans savoir quelles données existent et où elles se trouvent, les entreprises ne peuvent pas les sécuriser efficacement. Ce manque de visibilité est à l’origine du problème actuel de sécurité des données.

Quels sont les piliers de la sécurité des données et de l’IA ?

Pour relever le défi de l’exposition des données,les organisations ont besoin d’une approche structurée qui apporte cohérence et contrôle à la gestion des données. La sécurité des données et de l’IA repose sur trois piliers fondamentaux :la découverte des données,Classification des données,and Data & AI Access Governance.

Chaque pilier comble une lacune majeure :

Discovery provides visibility into where data resides across environments. This includes structured systems such as databases,as well as semi-structured and unstructured sources that are often overlooked.
Classification adds context by identifying the type and sensitivity of data. It enables organizations to distinguish between operational data,sensitive personal information,financial records,intellectual property,and other high-risk categories.
Access governance enables organizations to verify that data is used appropriately. It defines who or what can access data,under what conditions,and with what level of control.

These three pillars do not exist independently. They create a connected system that fully covers data and AI security. Discovery identifies the complete data landscape,classification defines the appropriate sensitivity,and access governance enforces control based on that context.

This model even extends beyond human users to include machine identities such as AI models. In modern environments,these non-human identities often represent a significant portion of data access activity. Bringing these pillars together can help organizations move from fragmented security controls to a unified,policy-driven approach.

Comment les organisations peuvent-elles identifier et classer les données sensibles ?

La détection et la classification sont les fondements d’un modèle de sécurité des données efficace. Pourtant, ce sont souvent les aspects les plus difficiles à mettre en œuvre de manière efficace.

Cela s’explique par la forte fragmentation des environnements de données modernes. Les informations sensibles sont dispersées entre de multiples plateformes cloud, des systèmes sur site, des applications SaaS et des terminaux. Une part importante de ces données est non structurée, ce qui rend leur identification et leur catégorisation plus difficiles.

Parmi les défis les plus notables, on peut citer :

Les données « fantômes » qui existent à l’insu des responsables, sans autorisation et sans contrôle de sécurité.
Des formats incohérents entre les données structurées et non structurées.
Une croissance rapide des données due à l’adoption de l’IA, qui dépasse les efforts de classification manuelle.

Pour y remédier, les organisations ont besoin de capacités de découverte évolutives et de cadres de classification. Une classification adéquate permet de donner un sens aux vastes quantités de données existantes. Cela inclut généralement des catégories telles que les informations personnelles identifiables (PII), les informations de santé protégées (PHI), les données PCI, la propriété intellectuelle, ainsi que les clés et les secrets.

La valeur de la classification réside dans son utilisation. Une fois les données classifiées, les entreprises peuvent appliquer efficacement des politiques de conservation et de suppression, restreindre ou surveiller les accès, et mettre en place le masquage ou l’expurgation des champs sensibles.

À grande échelle, une approche aboutie de découverte et de classification ne se contente pas d’assurer une couverture complète, mais contribue également à produire des résultats significatifs. Cela peut se traduire par une exposition réduite, une meilleure application des politiques et une réduction mesurable des risques.

Quels sont les principaux risques liés à des droits d’accès trop larges ?

Selon une étude deReliaQuest, 99 % des identités dans le cloud disposent de privilèges excessifs. Dans le même ordre d’idées, uneétude réalisée en 2025 par le Ponemon Institutesouligne que 61 % des entreprises américaines ont été victimes de fuites de données commises par des initiés au cours des deux dernières années, le coût moyen de ces incidents s’élevant à la somme astronomique de 2,7 millions de dollars.

Cela prouve que même lorsque les organisations maîtrisent leurs données, l’accès reste l’un des maillons faibles de la sécurité.

On parle d’accès trop permissif lorsque des utilisateurs, des applications ou des comptes de service disposent d’un accès aux données plus étendu que nécessaire. Ce problème est très répandu, car les contrôles d’accès sont souvent accordés de manière trop large pour des raisons de commodité et rarement réexaminés.

Les conséquences sont importantes. Des accès excessifs augmentent le risque de divulgation accidentelle, de menaces internes et d’exploitation en cas de violation.

Pour y remédier, les organisations doivent tout d’abord examiner minutieusement les schémas d’accès. Cela implique notamment de déterminer qui accède aux données sensibles, quels systèmes ou identités sont concernés, et si cet accès correspond aux besoins de l’entreprise.

Une attention particulière doit être accordée aux comptes privilégiés et aux identités de service. Ceux-ci disposent souvent d’autorisations étendues et peuvent accéder à de grands volumes de données sensibles sur l’ensemble des systèmes.

Dans ce contexte, une gouvernance efficace des accès est essentielle. Cela nécessite :

d’aligner les politiques d’accès sur la classification des données ;
De surveiller en permanence les habitudes d’utilisation.
D’identifier et de corriger les dérives d’accès au fil du temps.

En réduisant les accès inutiles, les organisations contribuent à limiter leur surface d’attaque et à améliorer la protection globale des données.

Comment les organisations doivent-elles gérer les données utilisées par les systèmes d’IA ?

L’adoption de l’IA se généralise rapidement dans tous les domaines de l’entreprise moderne. Cela ajoute un nouveau niveau de complexité à la manière dont les données sont consultées, traitées et divulguées.

Les ensembles de données d’apprentissage comprennent souvent de grands volumes de données provenant de l’ensemble de l’organisation. Sans classification ni gouvernance adéquates, ces ensembles de données peuvent contenir des informations sensibles ou soumises à une réglementation.

Cela engendre des risques à plusieurs étapes :

lors de la préparation des données et de l’entraînement ;
Lorsque les modèles interagissent avec des données en temps réel.
Au travers de résultats susceptibles de divulguer involontairement des informations sensibles.

La classification doit donc précéder l’entraînement des modèles. Cela implique de valider et de classer toutes les données utilisées dans les ensembles de données, et de supprimer les informations sensibles lorsque cela est nécessaire.

De même, après le déploiement des outils d’IA, les équipes chargées des données doivent évaluer en permanence la manière dont les modèles utilisent et exposent les données. Elles doivent également mettre en œuvre des mécanismes de contrôle appropriés, tels que le masquage ou la caviardage, lorsque cela s’avère nécessaire.

Les systèmes d’IA ne doivent pas être considérés comme distincts de la sécurité des données. Ils constituent une extension de la manière dont les données sont utilisées et doivent être gérés en conséquence. En intégrant ces capacités de sécurité des données et de l’IA dans le cycle de vie plus large du développement de l’IA, les organisations peuvent contribuer à réduire les risques tout en favorisant l’innovation.

En quoi la classification des données favorise-t-elle la conformité réglementaire ?

La conformité réglementaire repose sur la capacité à identifier et à contrôler les données sensibles. Des cadres réglementaires tels que le RGPD, la loi HIPAA et la norme PCI DSS définissent des exigences spécifiques concernant le traitement des données. Cependant, ces exigences ne peuvent être respectées sans avoir préalablement identifié où se trouvent les données soumises à réglementation.

C’est pourquoi les programmes de conformité échouent en l’absence d’une base de données adéquate.

Dans ce cas, la classification des données sert de pilier à la conformité, en associant les données à des catégories réglementaires. Elle permet aux organisations d’appliquer des contrôles ciblés en fonction de la sensibilité des données et de faire respecter les politiques essentielles relatives au cycle de vie des données.

Cela ouvre la voie à une multitude de fonctionnalités essentielles :

Application des politiques de conservation et de suppression
Restriction de l’accès aux données réglementées
Mise en œuvre de contrôles essentiels en matière de confidentialité

Cela simplifie également les processus d’audit. Les organisations peuvent démontrer où se trouvent les données sensibles, comment elles sont protégées et qui y a accès. La gouvernance des accès renforce encore davantage la conformité en garantissant que seules les identités autorisées puissent interagir avec les données réglementées.

Ensemble, la classification des données et les contrôles d’accès redéfinissent la conformité à l’ère moderne, marquée par l’intelligence artificielle.

Conclusion : Quelles sont aujourd’hui les conditions indispensables à une sécurité efficace des données et de l’IA ?

La sécurité moderne des données et de l’IA ne se limite plus à des défenses périmétriques ou à des contrôles isolés. Elle nécessite une approche continue et unifiée qui associe visibilité, classification et gouvernance des accès tout au long du cycle de vie des données.

Pour mettre en œuvre une telle approche, les entreprises doivent d’abord comprendre leurs données et identifier précisément où elles se trouvent. Elles doivent ensuite contrôler les modes d’accès à ces données. Enfin, elles doivent s’assurer que les systèmes d’IA les utilisent de manière responsable. Ces capacités doivent fonctionner de concert, et non de manière indépendante, afin de réduire les risques d’exposition et de préserver la confiance.

À mesure que les volumes de données augmentent et que l’adoption de l’IA s’accélère, le défi ne consistera pas seulement à sécuriser les données, mais à démontrer où se trouvent les données sensibles, qui peut y accéder et comment elles sont protégées sur l’ensemble des systèmes. Les entreprises qui mettront en place une approche structurée et fondée sur des politiques seront mieux à même de réduire les risques, de répondre aux exigences réglementaires et de favoriser l’innovation en toute confiance.

Questions fréquemment posées:

Qu’est-ce que la sécurité des données et de l’IA ?

La sécurité des données et de l’IA consiste à identifier, classer et réguler l’accès aux données sensibles à travers les systèmes, les utilisateurs et les modèles d’IA. La solution Commvault Data and AI Security offre ces fonctionnalités dans les environnements hybrides, permettant ainsi aux entreprises de s’assurer que les données restent visibles, contrôlées et protégées tout au long de leur cycle de vie, y compris lors de leur utilisation dans le cadre de l’entraînement des modèles d’IA et de la génération de résultats.

Pourquoi l’exposition des données sensibles constitue-t-elle un risque majeur ?

L’exposition des données sensibles constitue un risque majeur, car les entreprises manquent souvent de visibilité sur l’emplacement de leurs données et sur les personnes qui y ont accès, ce qui augmente le risque de fuites, d’utilisation abusive et d’infractions réglementaires. Commvault contribue à atténuer ce risque grâce à une approche unifiée qui combine la découverte des données, leur classification et la gouvernance des accès dans les environnements hybrides.

Quels sont les piliers essentiels de la sécurité des données ?

Les trois piliers fondamentaux de la sécurité des données sont la découverte, la classification et la gouvernance des accès. Commvault répond à chacun d’entre eux : la découverte des données permet d’identifier où se trouvent les données sensibles dans l’ensemble des environnements ; la classification des données définit leur niveau de sensibilité et leur type ; enfin, la gouvernance des accès aux données et à l’IA assure un contrôle d’accès conforme aux politiques métier et réglementaires.

Pourquoi un accès trop permissif est-il dangereux ?

Un accès trop permissif permet aux utilisateurs, aux applications et aux comptes de service d’accéder à davantage de données que nécessaire, ce qui accroît le risque de divulgation accidentelle, de menaces internes et d’exploitation. La solution « Commvault Data & AI Access Governance » résout ce problème en surveillant en permanence les modèles d’accès, en alignant les autorisations sur la classification des données, ainsi qu’en identifiant et en corrigeant les dérives d’accès dans les environnements hybrides.

Comment les entreprises doivent-elles contribuer à protéger les données utilisées par l’IA ?

Les entreprises peuvent protéger les données utilisées pour l’IA en classifiant les ensembles de données avant l’entraînement et en surveillant en permanence la manière dont les modèles accèdent aux données et les divulguent. La solution « Commvault Data and AI Security » facilite cette démarche grâce à des contrôles de découverte, de classification et de gouvernance, notamment le masquage, la caviardage et les restrictions d’accès, ce qui permet de garantir que les données sensibles ne soient pas divulguées lors de l’entraînement de l’IA, par le comportement des modèles ou par leurs résultats.

Comment la classification des données contribue-t-elle à la conformité ?

La classification des données facilite la mise en conformité en identifiant les données soumises à une réglementation, telles que les informations à caractère personnel (PII), et en les associant aux contrôles appropriés. La solution Commvault Data Classification aide les organisations à appliquer des politiques de conservation et de suppression conformes au RGPD, à la loi HIPAA et à la norme PCI DSS. Elle fournit également les preuves nécessaires, prêtes à être présentées en cas d’audit, pour démontrer comment les données sensibles sont identifiées, protégées et gérées.

Découvrez les ressources associées

Voir toutes les ressources

Regardez la vidéo de démonstration sur «

Lire l’article

Lire le livre blanc sur

Points clés à retenir

Replace subjective claims about “ease of use” with a measurable data protection gearing ratio: protected capacity divided by the number of full-time administrators.
La mesure de la capacité protégée par ETP offre une vision plus pertinente de l’efficacité opérationnelle que les indicateurs traditionnels, tels que le nombre de tâches de sauvegarde par administrateur.
Le ratio de protection des données doit servir de référence avant la migration vers une nouvelle plateforme, puis être mesuré à nouveau après celle-ci afin de valider les améliorations opérationnelles.
Des facteurs tels que les environnements multicloud, les exigences en matière de reprise après sinistre informatique et les obligations de conformité peuvent influencer ce ratio ; il convient donc de l’évaluer dans le contexte propre à chaque environnement.
Les entreprises devraient demander aux fournisseurs de s’engager à atteindre des résultats opérationnels mesurables plutôt que de se fier à des affirmations qualitatives concernant la simplicité.

Every vendor evaluation I have sat in eventually reaches the same dead end. One side says the platform is simple to run. The other side says their platform is simpler.

Nobody can prove either claim, so the conversation drifts to the demo, the reference call, the gut feeling in the room. That is not how you should be making a decision that determines how your team will spend the next five years.

I have run production data protection environments. I have watched teams get buried under fragmented tooling that promised automation and delivered tickets instead.

“Reduced complexity” is not a feeling you should have to take on faith. It is something you should be able to calculate.

L’indicateur qui manquait au secteur

We have started using a simple ratio internally and with customers: total protected capacity divided by the number of full-time staff required to run it. We call it the data protection gearing ratio.

Protected Capacity (PB) / FTEs = Data Protection Gearing Ratio

That’s it. No survey questions about satisfaction. No adjectives. A number, calculated from data you already have.

Here is why it matters more than the metrics it replaces. Calculating the number of backup jobs per person made sense a decade ago, when a job represented a discrete unit of manual effort. It does not reflect how modern platforms operate today, where automation absorbs the routine work and a single administrator can be accountable for petabytes, not job counts.

Measuring jobs per person in an automated environment tells you nothing about whether the automation is actually working.

Concrètement

One clarification before the number, because it trips people up. Protected capacity means the full, uncompressed, undeduplicated size of the applications being protected, not the physical disk behind them.

That distinction matters because it is the whole point. Commvault’s own production environment protects 42,39 PB of application data on 9,26 PB of physical disk, an 81,91 % space savings from deduplication and compression.

The ratio is not just a measure of how many petabytes a person can watch over. It is a measure of how much architecture is doing the work before headcount ever enters the picture.

With that in mind: Commvault runs its own production backup environment on 42,39 PB of protected capacity with two FTEs. That is a gearing ratio of 21.20 PB per FTE. Industry benchmarks for modern platforms typically land between 5 and 25 PB per FTE, depending on environment complexity, so that number sits at the high end of what is achievable today.

Système métrique	Valeur	Définition
Capacité protégée (front-end)	42,39 PB	Full, uncompressed, undeduplicated application size protected in our environment
Capacité totale des disques	9,26 PB	Stockage physique cible
Espace total utilisé	7,89 PB	Current utilization
Volume total de données écrites	7,67 PB	Données logiques écrites sur le disque
Économies d’espace	81,91 %	Efficacité de la déduplication et de la compression
Effectifs équivalents temps plein (ETP) dédiés à la protection des données	2	Number of full-time admins managing Commvault’s own production backup estate

Data Protection Gearing Ratio = 42,39 PB / 2 FTEs = 21.20 PB per FTE

I want to be direct about what this number does not do. It does not account for a multi-cloud footprint, cyber recovery requirements, or a compliance-heavy application mix, all of which will pull the ratio down for reasons that have nothing to do with how good the platform is.

A ratio in isolation is not a verdict. A ratio measured before and after a migration is.

That is the actual use case. Baseline your current environment on your current tools. Set a target ratio based on your growth projections and your team’s capacity. Then hold your vendor to it after the implementation is done, not just during the sales cycle.

Les implications au niveau du conseil d’administration

Si vous êtes chargé de valider la migration vers une nouvelle plateforme, on ne vous demande pas simplement de croire que cette nouvelle plateforme est plus facile à gérer. On vous demande de financer un résultat opérationnel spécifique. Un objectif de ratio de protection des données vous permet d’intégrer ce résultat dans l’analyse de rentabilité et de le vérifier 12 mois plus tard.

C’est la même rigueur que nous appliquons au temps moyen de récupération après nettoyage (MTCR). La capacité de récupération ne se revendique pas, elle se mesure et se remet à l’épreuve jusqu’à ce que les chiffres reflètent la réalité. L’efficacité opérationnelle mérite d’être évaluée selon les mêmes critères.

Le défi

Ask your current vendor for the gearing ratio of your own environment today. If they cannot produce it, that tells you something about how well they understand what “simple to manage” means for your team.

And if you are evaluating a new platform, do not accept “easier to use” as an answer. Ask what ratio they will commit to, and ask again after year one.

FAQ

Q: What is the data protection gearing ratio?

A: The data protection gearing ratio measures the amount of protected data capacity managed by each full-time administrator. It provides an objective way to evaluate operational efficiency rather than relying on subjective impressions of platform usability.

Q: Why is this metric more useful than backup jobs per administrator?

A: Modern data protection platforms automate much of the routine work that previously required manual effort. As a result, counting backup jobs no longer reflects the true workload or efficiency of an operations team.

Q: What does “protected capacity” mean in this calculation?

A: Protected capacity refers to the full, uncompressed, and undeduplicated size of the application data being protected. This measurement reflects the actual workload managed by the platform rather than the physical storage consumed after optimization.

Q: Does a higher gearing ratio always indicate a better platform?

A: Not necessarily. Environmental complexity, including multi-cloud deployments, cyber resilience requirements, and regulatory obligations, can reduce the ratio even when the platform performs well. The metric is most valuable when comparing the same environment before and after a migration.

Q: How should organizations use the data protection gearing ratio during vendor evaluations?

A: Organizations should establish a baseline using their current environment, define a target ratio aligned with future growth, and ask vendors to commit to achieving measurable improvements after implementation. This approach shifts the conversation from marketing claims to verifiable business outcomes.

Q: What is the broader business value of this metric?

A: The data protection gearing ratio enables executives to quantify expected operational efficiency gains and include them in the business case for a platform investment. It also provides a benchmark that can be reviewed after deployment to confirm the promised results were achieved.

Rajiv Kottomtharayilest directeur des produits chez Commvault.

Comment unifier la protection des données pour toutes les charges de travail hybrides

Commvault® Cloud helps organizations discover, govern, and unify workload protection, allowing teams to rebuild critical services quickly after a cyber incident.

Cailin Pitcher, responsable senior du marketing de portefeuille chez Commvault

Publié lele 10 août 2026

Points clés à retenir

Hidden gaps in data protection strategies rarely reveal lamselves – organizations often only discover lam when a restore fails under pressure. Unified protection across every workload can help change that.

Fragmented backup strategies – separate tools for cloud databases, Kubernetes, SaaS, and on-premises systems – create inconsistent governance and coverage gaps across environments. Commvault Cloud provides unified visibility across every workload, helping teams identify risks before a recovery is put to la test.
Ransomware attacks surged 126% year-over-year in Q1 2025, reaching an average of 1,925 weekly attacks –making verified, immutable backup copies a critical business requirement for organizations that need to recoverability to auditors, boards, and regulators.
As regulations including GDPR, HIPAA, and DORA require organizations to data recoverability within strict timeframes, protection gaps are no longer just an operational risk – lay can be a la conformité liability. Commvault Cloud helps organizations entretenir audit-ready recoverability across hybrid and multi-cloud environments.
A unified data protection platform under a single control plane can help reduce manual overhead, enforce consistent policies, and give teams real-time visibility into protected status and costs – across cloud-native, on-premises, and edge workloads – without requiring separate management consoles per environment.
Commvault Cloud activers unified protection across la broadest range of workloads – cloud databases, Kubernetes, hypervisors, SaaS, and on-premises systems – from a single AI-activerd platform that supports rapid, clean recovery and can help organizations meet lair RTO and RPO requirements.
Commvault Cleanroom Recovery is designed to help teamsvaliderdata integrity in an isolated environment beforerestoring to production – reducing la risk of reinfection during recovery. Pre-built orchestration workflows in Commvault Command Center help automate recovery sequencing, supporting faster and more controlled restoration of dependent services.

You’re the VP of IT Operations. It’s 2:00 a.m. on a Saturday. Your SecOps team just confirmed ransomware has encrypted files across three regions. Your last backup job completed successfully – but when your team attempts to restore the ERP system, the application fails to start.

The backup was marked successful. The data was present. But the dependencies, transaction logs, and service relationships were never captured in a consistent, recoverable state. Recovery isn’t just about data – it’s about rebuilding services.

This scenario plays out across hybrid environments every day. Modern enterprises run on interconnected cloud-native services, Kubernetes clusters, hybrid databases, and SaaS platforms – none of which recover cleanly from a simple file restore. Fragmented protection strategies designed for a simpler era leave organizations exposed at exactly the moment resilience matters most.

Commvault Cloud is an AI-enabled platform designed to help organizations discover, govern, and unify data protection across cloud-native, hybrid, and on-premises workloads – from a single control plane. Capabilities such as AI-enabled workload discovery, Cleanroom Recovery, Cleanpoint Identification, Threat Scan, and Command Center orchestration help teams valider recovery readiness and rebuild critical services in a controlled sequence after a cyber incident.

What Is Unified Data Protection – and Why Does It Matter?

Unified data protection is a backup and recovery approach that helps organizations govern the broadest range of workloads – including cloud databases, Kubernetes, SaaS, hypervisors, and on-premises systems – from a single control plane, rather than managing separate tools and policies for each environment.Commvault Cloud Unityest conçu pour prendre en charge cette approche, aidant ainsi les équipes à réduire la complexité opérationnelle et à maintenir une protection cohérente dans les environnements hybrides et multicloud.

Fragmented data protection strategies can create invisible gaps: inconsistent policies across environments, coverage blind spots that surface only during recovery, and manual overhead that scales poorly as workloads diversify. When ransomware strikes or an outage occurs, teams may discover too late that critical workloads were not protected consistently. A unified approach is designed to help address this by bringing all workloads under a centralized policy engine – so protection status, retention schedules, and recovery workflows are governed from one place.

Commvault Cloud workload coverage: Unified protection across cloud databases (AWS RDS, Azure SQL, SAP HANA, Oracle), hypervisors (VMware, Hyper-V), Kubernetes (AKS, EKS, GKE), SaaS (Microsoft 365, Salesforce, Google Workspace), and on-premises infrastructure.
Unified control plane: All workloads managed from a single AI-enabled Command Center –helping reduce fragmented policy sets and manual operational overhead.
AI-enabled discovery and tagging: Automated workload inventory and classification can help teams identify coverage gaps and bring unprotected resources under policy.
TCO analysis: Real-time visibility into protected status and cost drivers can support budget governance across cloud, hybrid, and on-premises environments.

Comment Commvault Cloud vous aide-t-il à identifier et à gérer la protection des charges de travail ?

Effective data protection depends on knowing what you have before an incident occurs – not discovering gaps during recovery. Commvault Cloud is designed to help organizations continuously discover, classify, and apply backup policies across hybrid and multi-cloud assets, so coverage stays current as environments change.

Commvault Cloud begins with AI-enabled discovery –automatically inventorying cloud-native and hybrid assets, identifying resources without policy coverage, and bringing workloads under centralized governance in Command Center. Policies can be applied consistently across accounts, regions, and clouds, with real-time visibility into protected status and cost. Because environments change continuously – new workloads deployed, configurations updated, cloud resources spun up – discovery is designed to run as an ongoing process rather than a one-time assessment, helping teams maintain accurate coverage without manual audits.

AI-enabled discovery: Continuously inventories cloud-native and hybrid assets, identifies coverage gaps, and brings new workloads under centralized policies.
Centralized policy engine: Command Center applies consistent retention schedules, backup frequency, and copy policies across multi-cloud, hybrid, and on-premises workloads from a single interface.
Commvault Threat Scan: Continuously monitors backup data for anomalies, encryption activity, and malware indicators so security teams can act before recovery begins.
Cross-region and cross-cloud copies: Backup copies can be created across regions and cloud providers to support compliance, data residency requirements, and resilience posture.

Pourquoi les outils fragmentés échouent-ils au moment de la Recovery ?

89 % des entreprises operate in environments environments with more than one cloud, including hybrid cloud and multi-cloud set ups, yet most recovery failures don’t stem from a lack of backup jobs – they stem from protection that wasn’t built for the environment being recovered. Workloads spread across cloud databases, SaaS platforms, Kubernetes clusters, and on-premises systems each have different backup requirements, and point tools designed for one environment rarely translate cleanly to another.Workloads spread across cloud databases, SaaS platforms, Kubernetes clusters, and on-premises systems each have different backup requirements, and point tools designed for one environment rarely translate cleanly to another.

Recovery failures surface the gap between a backup that ran and a service that actually restarts. Crash-consistent snapshots may restore raw data while leaving transaction logs, service dependencies, and cluster configurations in an inconsistent state – meaning the application cannot start even when the data is present. Unified data protection can help address this by ensuring workloads are protected in a way that reflects how they operate, and by validating recovery readiness before an incident forces the question.

Commvault Cloud accompagne les responsables de la sécurité qui ont besoin d’une capacité de récupération prête pour les audits, les équipes informatiques gérant des environnements hybrides et multicloud, ainsi que les parties prenantes du cloud et de la conformité chargées de protéger et de valider les charges de travail critiques. Commvault a été distingué dans le rapport IDC MarketScape: « Worldwide Cyber-Recovery 2025 Vendor Assessment » pour ses atouts en matière d’architecture de cyber-récupération, d’intégration dans l’écosystème de sécurité et d’étendue des charges de travail prises en charge.

Continuous backup monitoring: Threat Scan monitors backup data for malware indicators, encryption activity, and anomalous behavior –with alerts integrated into SIEM and SOC tools for coordinated incident response.
Commvault Cleanroom: Designed to stage restoration in an isolated environment so teams can validate data integrity and confirm systems are threat-free before returning to production – reducing reinfection risk.
Cleanpoint Identification: Designed to help pinpoint when data may have become compromised, providing more precise selection of a verified recovery point and supporting minimization of data loss.
Orchestrated service recovery: Command Center workflows can restore dependent services in sequence – helping reduce the manual coordination burden during high-pressure recovery events.
Scalable on-premises protection: HyperScale supports on-premises protection for hybrid environments, with streamlined onboarding and management through Command Center.

Comment Cela Fonctionne-t-il ?

Discover and protect

AI-enabled discovery inventories cloud-native, hybrid, and on-premises assets to identifier unprotected workloads. Command Center applies centralized policies – including backup frequency and retention – across environments, with cross-region and cross-cloud copies to support resilience and compliance.

Monitor and detect

Threat Scan monitors backup data for anomalies, encryption activity, and malware indicators. Alerts integrate with SIEM and SOC tools, helping teams isolate affected data and plan a response before recovery begins.

Validate and recover

Cleanpoint Identification helps pinpoint when data may have been compromised and surfaces viable recovery points. Cleanroom Recovery stages restoration in an isolated environment for validation before production restore, while Command Center orchestrates service recovery in the correct sequence to support controlled, reinfection-resistant recovery.

Before unified data protection, the most dangerous moment in incident response was often the restore itself – when teams discovered coverage gaps they didn’t know existed. With Commvault Cloud, teams can move from reactive gap discovery to proactive governance: understanding which workloads are protected, at what policy level, and whether recovery points have been validated. That shift – from hoping a backup worked to demonstrating that it can – can make the difference between a measured recovery and an extended outage.

Questions fréquemment posées:

Qu’est-ce que la protection unifiée des données ?

La protection unifiée des données est une approche permettant de gérer le Backup and Recovery des charges de travail natives du cloud, multicloud et sur site à partir d’un seul plan de contrôle. Commvault Cloud prend en charge cette approche en appliquant des politiques et une couverture cohérentes dans tous les environnements, ce qui aide les équipes à réduire la complexité opérationnelle et à conserver une visibilité sur l’état de la protection.

Pourquoi les stratégies de sauvegarde fragmentées échouent-elles au moment de la restauration ?

Des stratégies de sauvegarde fragmentées peuvent entraîner des politiques incohérentes, des lacunes de couverture cachées et une charge de travail manuelle qui s’adapte mal aux environnements hybrides.

Commvault Cloud résout ce problème grâce à un plan de contrôle unifié, des politiques centralisées et une découverte basée sur l’IA, aidant ainsi les entreprises à identifier et à combler les lacunes avant qu’elles n’affectent Recovery.

Comment Commvault Cloud assure-t-il la protection des données pour les charges de travail hybrides ?

Commvault Cloud assure une protection unifiée des données dans les environnements cloud, SaaS, Kubernetes et sur site grâce à une plateforme unique dotée d’une intelligence artificielle. Le Command Center, la fonctionnalité de découverte basée sur l’IA et la fonctionnalité Cleanroom Recovery fonctionnent de concert pour centraliser les politiques, identifier les lacunes de couverture et faciliter la validation des données avant leur restauration en production, favorisant ainsi un processus de restauration mieux maîtrisé.

Qu’est-ce que Cleanroom Recovery et comment fonctionne-t-il ?

Cleanroom Recovery offre un environnement isolé permettant de restaurer et de valider les données en toute sécurité avant leur utilisation en production. En associant Threat Scan à une validation au niveau des applications, cette solution aide votre équipe à réduire le risque de réinfection et à assurer une reprise plus maîtrisée après un incident cybernétique.

Comment la protection unifiée des données répond-elle aux exigences en matière de RTO et de RPO ?

Commvault Cloud permet d’aligner la protection des données sur les priorités métier et contribue à la réalisation des objectifs RTO et RPO. Les workflows de restauration orchestrés dans Command Center et Cleanpoint Identification, associés à un plan de contrôle unifié, contribuent à réduire les temps d’arrêt, à améliorer la cohérence et permettent aux équipes de surveiller l’état de la protection et de combler les lacunes de manière proactive.

Quelles intégrations Commvault Cloud prend-il en charge pour la réponse aux menaces ?

Commvault Cloud s’intègre de manière native à Microsoft Azure, Entra ID, AWS, Google Cloud, Okta et ServiceNow. Les alertes générées par Threat Scan sont transmises aux outils SIEM et SOC, tandis que les actions de restauration s’intègrent aux plateformes ITSM telles que ServiceNow pour le suivi des incidents et la génération de rapports d’audit.

Ressources connexes

Explorez Commvault Cloud

Read the brief

Obtenir le livre électronique

For years, cyber resilience has been defined by technology – security controls, sophisticated detection capabilities, and increasingly robust backup strategies designed to prevent attacks or recover more quickly. Those investments remain essential, but they are no longer enough.

AI has fundamentally changed the nature of cyberattacks, which now move at a speed that challenges even mature organizations. As the window between compromise and business disruption continues to shrink, resilience is becoming less about preventing every attack and more about keeping the enterprise running when prevention inevitably falls short.

That shift is at the heart of IDC’s new report, Resilience Operations: The Discipline that Makes Readiness Provable. Based on a survey of more than 500 North American organizations, the report argues that resilience is evolving into a cross-functional operating discipline that connects business priorities with cybersecurity, ITOps, and disaster recovery. More importantly, it reveals several gaps that suggest many organizations are still preparing for a threat landscape that no longer exists.

Here are the insights that stood out.

Recovery should begin with business outcomes – not technical ones.

Historically, recovery planning has focused on restoring infrastructure as quickly as possible, with success judged by recovery time objectives, backup completion rates, and application availability. While those measures remain valuable, they don’t necessarily answer the question executives care about most: When can we get the business back online?

IDC argues that resilience should be anchored to business outcomes rather than technical milestones – restoring the capabilities that allow the organization to serve customers, generate revenue, and meet its obligations. That may sound like semantics, but it changes how recovery priorities are established. Technology becomes the means to an end rather than the end itself.

Most organizations still haven’t defined what matters most.

Nearly 6 in 10 organizations have not fully defined their minimum viable business (MVB) – the smallest set of functions, systems, processes, and data required to continue operating after a disruption.

Without a shared understanding of what the business truly depends on, every movement during recovery becomes reactive. By defining your MVB before a crisis, you’ll enable faster decisions, better coordination during recovery, and ultimately a more resilient organization.

Automation is becoming the dividing line between resilience and recovery debt.

While attackers increasingly automate reconnaissance, exploitation, and lateral movement, many organizations still rely on manual recovery processes.

That imbalance is becoming increasingly difficult to ignore. AI is compressing attack timelines, but recovery timelines have not kept pace. Organizations that fail to automate these recovery tasks may find themselves spending days assembling and executing plans while the damage has already been done.

Automated recovery orchestration, clean recovery point identification, and coordinated validation are becoming foundational capabilities for recovering at the speed modern attacks demand.

Technology isn’t the biggest resilience challenge – organizational alignment is.

Security teams focus on containment, infrastructure teams focus on restoration, business leaders focus on customer impact, and compliance teams focus on regulatory obligations. None of these priorities are inherently wrong, but when they evolve independently, organizations enter a crisis without a shared operating model.

Enter ResOps. Rather than positioning resilience as an IT responsibility, the report frames it as a discipline that deliberately brings together business, security, infrastructure, and recovery planning. The message is clear: Resilience depends less on individual tools than on creating shared priorities before an incident forces you to make difficult decisions.

Testing remains one of the strongest indicators of resilience.

IDC found that relatively few organizations conduct frequent tabletop exercises or cyber-range simulations, despite decades of evidence showing that rehearsal consistently improves performance during real incidents.

Exercises reveal hidden dependencies, expose communication gaps, and allow teams to make decisions without the real consequences. Organizations that repeatedly validate their recovery processes develop a level of confidence beyond planning alone.

Tomorrow’s resilience challenges are already taking shape.

Ransomware still dominates headlines, but the next resilience challenges have already emerged – from agentic AI and machine identities to post-quantum cryptography.

These threats remind us that resilience planning can’t focus exclusively on today’s infrastructure. Recovery increasingly involves cloud services, SaaS applications, AI models, machine identities, third-party providers, and distributed digital ecosystems that didn’t exist a decade ago.

Resilience is becoming measurable.

IDC’s ResOps Maturity Model is invaluable for assessing your organization’s current posture. Rather than treating resilience as something organizations either possess or lack, the framework describes a progression from reactive, siloed operations to mature, adaptive resilience built on governance, automation, and continuous improvement.

To me, that progression acknowledges an important reality: Resilience is never finished. It’s not about purchasing a platform or completing a project. Organizations become resilient by continually improving how technology, people, and business processes work together under pressure.

Viewed through that lens, resilience becomes less like insurance and more like operational excellence – a capability that can be assessed, strengthened, and demonstrated over time.

We’re undergoing a broader shift in how organizations think about resilience.

Resilience conversations are evolving from protecting infrastructure to protecting the business itself. That means recovery planning starts with customers instead of servers, governance becomes as important as technology, and confidence comes from proving capabilities rather than documenting intentions.

ResOps isn’t really a new framework; rather, it’s a broader recognition that cyber resilience has become an operational discipline. As attacks become faster and more complex, resilience will be measured not by the absence of incidents, but by an organization’s ability to continue serving customers, supporting employees, and maintaining trust despite disruption.

That’s ultimately what ResOps is designed to prove.

Rajiv Kottomtharayilest directeur des produits chez Commvault.

Terraform Design	Cloud Rewind Design
Gestion de l’état souhaité	Restauration de l’état réel
Provisionnement de l’infrastructure	Recovery de l’infrastructure
Application des modifications	Annulation des modifications
Source de vérité = code	Source de vérité = environnement déployé
Orienté vers l’avenir	Rétrospective
Créer et mettre à jour	Récupérer et reconstruire
Permet de restaurer la configuration souhaitée	Permet de rétablir l’état de déploiement à partir d’un instant donné

CVE ID	Severity	Résumé
CVE-2026-13737	Critique	CommServe contained an allowlist bypass affecting command execution authorization.
CVE-2026-13738	Critique	CommServe contained an authorization bypass affecting a limited set of command execution operations.
CVE-2026-13739	Élevée	A legacy endpoint in Command Center contained an unauthenticated server-side request forgery (SSRF) related to the handling of arbitrary target URLs.

Backup Operations	ResOps
Did the workload complete protection last night?	Are our critical applications verified as recoverable?
How much storage capacity remains?	What is our verified recovery readiness posture?
Are recovery copies synchronized?	Are our recovery environments protected and isolated?
Can we restore a single file?	Can we recover an entire business service during a cyber event?

Tout savoir sur le Backup and Recovery dans le cloud : de la détection des menaces à la Recovery complète

Points clés à retenir

Pourquoi la Backup and Recovery dans le cloud constituent-elles une stratégie de cyber-résilience ?

Étape 1 : Détecter les menaces avant que le risque lié à la Recovery ne se propage

Étape 2 : Protéger les points de Recovery intacts contre les attaques

Étape 3 : Vérifier quelles sauvegardes sont prêtes à être restaurées

Étape 4 : Rétablir les opérations essentielles dans le bon ordre

Étape 5 : Tirer les leçons de la reprise pour renforcer la continuité

Faire de la Recovery dans le cloud un levier de résilience de l’entreprise

Accélérer la Recovery sans perte de données après une cyberattaque

Questions fréquemment posées:

Ressources connexes

Recovery multi-cloud qui fonctionne vraiment

Récupération après une cyberattaque : Comment parvenir à une viabilité minimale en quelques minutes et non en quelques jours ?

Commvault AirGap

Points clés à retenir

Aperçu : la gouvernance de l’IA

L’avantage insoupçonné de la productivité

AI’s Role in Cybersecurity

Ready for What’s Next?

FAQ

More related posts

AI Data Resilience

AI-Ready Data Protection

Comment Mythos et GPT-5.5-Cyber pourraient transformer la sécurité des données dans le cloud

Points clés à retenir

22 seconds Median time between an initial access event and hand-off to a secondary threat group

Questions fréquemment posées:

More related posts

Configuring S3 Backup and Recovery with Clumio

Your Modern Playbook for Identity Resilience: Rapid Response and Clean Recovery

Architect for Tomorrow: Unified Data Protection as the Foundation for Resilience

Comment les responsables de la sécurité peuvent-ils protéger leurs données les plus sensibles ?

Points clés à retenir

Pourquoi la divulgation de données sensibles constitue-t-elle la principale faille de sécurité ?

Quels sont les piliers de la sécurité des données et de l’IA ?

Comment les organisations peuvent-elles identifier et classer les données sensibles ?

Quels sont les principaux risques liés à des droits d’accès trop larges ?

Comment les organisations doivent-elles gérer les données utilisées par les systèmes d’IA ?

En quoi la classification des données favorise-t-elle la conformité réglementaire ?

Conclusion : Quelles sont aujourd’hui les conditions indispensables à une sécurité efficace des données et de l’IA ?

Questions fréquemment posées:

Découvrez les ressources associées

Découvrez la gouvernance de l’accès aux données en action

What are the Key Risks of Data & AI Security?

Risk Analysis for IA Security Risks

Points clés à retenir

L’indicateur qui manquait au secteur

Concrètement

Data Protection Gearing Ratio = 42,39 PB / 2 FTEs = 21.20 PB per FTE

Les implications au niveau du conseil d’administration

Le défi

FAQ

More related posts

Configuring S3 Backup and Recovery with Clumio

Your Modern Playbook for Identity Resilience: Rapid Response and Clean Recovery

Architect for Tomorrow: Unified Data Protection as the Foundation for Resilience

Points clés à retenir

Sovereignty Means Different Things to Different Organizations

Technology Should Follow Strategy

Sneak Peek: Start With Risk, Not Assumptions

‘Cloud or On-Premises?’ Is the Wrong Question to Ask

Architecture Is Only Part of the Equation

Risk Should Drive Every Decision

Pourquoi cette discussion est importante

Regardez l’épisode dans son intégralité

FAQ

More related posts

Configuring S3 Backup and Recovery with Clumio

Your Modern Playbook for Identity Resilience: Rapid Response and Clean Recovery

Architect for Tomorrow: Unified Data Protection as the Foundation for Resilience

Points clés à retenir

En quoi Terraform et Cloud Rewind diffèrent-ils ?

Les limites de Terraform

Terraform does not maintain historical cloud state. It re-applies a desired configuration – it does not restore what was actually deployed and running. “Rewind to 2:15 PM yesterday” is not a Terraform feature. It is a Cloud Rewind feature.

Deux outils, une stratégie complète

FAQ

More related posts

Configuring S3 Backup and Recovery with Clumio

Your Modern Playbook for Identity Resilience: Rapid Response and Clean Recovery

22 seconds
Median time between an initial access event and hand-off to a secondary threat group