Dans la lutte permanente que mènent les organisations contre les menaces liées aux ransomwares, la protection des informations personnelles identifiables (PII) – c’est-à-dire les données contenant des informations personnelles sensibles dont la compromission peut entraîner de graves conséquences juridiques, financières et en termes de réputation – est un impératif absolu. Alors que les attaques par ransomware ne cessent de gagner en sophistication, la protection des données PII est devenue primordiale pour mettre en place des stratégies de défense efficaces.
- Réduire les risques juridiques et financiers : À la suite d’une attaque par rançongiciel, la divulgation de données à caractère personnel peut exposer les organisations à des risques juridiques et financiers importants. Les fuites de données peuvent entraîner de lourdes amendes, des sanctions réglementaires et des recours collectifs. Pour réduire leur vulnérabilité face à de telles responsabilités, les organisations doivent identifier et sécuriser de manière proactive les données à caractère personnel, démontrant ainsi leur engagement en faveur de la protection des données et de la vie privée.
- Lutter contre l’exfiltration de données : les auteurs d’attaques par ransomware menacent souvent de publier ou de vendre les données volées afin de contraindre leurs victimes à payer une rançon. Il est indispensable d’identifier et de sécuriser les données à caractère personnel afin de repérer les actifs critiques que les attaquants pourraient cibler en vue de leur exfiltration. Des contrôles d’accès rigoureux, des mesures de chiffrement et des protocoles de prévention des pertes de données constituent de puissants moyens de dissuasion contre toute extraction non autorisée.
- Une protection sur mesure axée sur les données à caractère personnel : Conscientes que toutes les données n’ont pas la même valeur, les organisations doivent adopter une approche stratégique en matière de protection. Les données à caractère personnel, compte tenu de leur grande vulnérabilité face à l’usurpation d’identité et à la fraude, requièrent une attention particulière. Grâce à un processus minutieux d’identification et de classification, les organisations peuvent allouer des ressources pour renforcer la protection de leurs données les plus sensibles et les plus précieuses, améliorant ainsi l’efficacité de l’ensemble de leurs mesures de cybersécurité.
Reconnaître la nécessité d’assurer une protection rigoureuse des données à caractère personnel constitue la première étape. Trouver une solution pour y parvenir est la deuxième pièce du puzzle.
Commvault Risk Analysis : l’IA à la rescousse
Commvault Risk Analysis est une solution complète qui aide les entreprises à recenser, évaluer, surveiller et mettre en œuvre des mesures visant à minimiser les risques liés aux données. En bénéficiant d’une meilleure visibilité sur ces risques, les entreprises peuvent facilement identifier et classer les données sensibles, ce qui leur permet d’atténuer les risques de fuites de données et de favoriser une collaboration interfonctionnelle efficace. Commvault Risk Analysis constitue la pierre angulaire de stratégies de gestion des données intelligentes et proactives, conçues pour réduire les risques et les coûts.
La détection des données sensibles repose en grande partie sur des méthodes d’intelligence artificielle capables de traiter rapidement et avec précision de vastes volumes de données, et Commvault Risk Analysis a été modernisé pour intégrer ces capacités. Ces techniques basées sur l’intelligence artificielle améliorent considérablement la précision et l’efficacité de l’identification des informations sensibles au sein d’ensembles de données volumineux et variés.
- Gestion complète des informations personnelles identifiables (PII) : Risk Analysis Entity Manager offre aux organisations un ensemble d’outils polyvalents pour gérer les différents types de PII identifiés grâce à l’analyse de contenu. Cette fonctionnalité comprend des entités PII prédéfinies et offre la possibilité de créer des entités personnalisées afin d’affiner le modèle en fonction d’ensembles de données et de types de données spécifiques. Ces entités englobent des catégories spécifiques de données à caractère personnel, ce qui permet d’ajuster leur niveau de sensibilité et d’y associer des mots-clés. Ce système permet de configurer des types d’entités par défaut et personnalisés, jetant ainsi les bases d’une gestion efficace des données à caractère personnel.
- Apprentissage contextuel basé sur l’IA pour la classification des données : en tirant parti de l’apprentissage contextuel basé sur l’IA, Commvault Risk Analysis permet une classification précise des données. Contrairement aux méthodes traditionnelles, les approches basées sur l’IA utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour comprendre le contexte et s’adapter à l’évolution des schémas de données. Cela permet de réduire les faux positifs et les faux négatifs en tenant compte du texte environnant, des métadonnées et des indices contextuels. Ces systèmes identifient efficacement les données sensibles et automatisent leur classification, renforçant ainsi la sécurité des données, la conformité et la gouvernance.
- Optimiser la classification des données grâce à des modèles d’apprentissage : l’entraînement des modèles de classification à l’aide d’ensembles de données personnalisés est essentiel pour identifier avec précision les types de documents. Cela implique de charger des fichiers représentatifs qui reflètent les catégories souhaitées, permettant ainsi au modèle de se construire sur des bases solides. Un affinage continu est possible en ajoutant des documents supplémentaires qui permettent d’ajuster le modèle de classification, ce qui conduit à une détection plus précise des données sensibles.
- Azure Cognitive Services pour la classification des données : l’intégration d’Azure Cognitive Services à Commvault Risk Analysis améliore encore la reconnaissance de divers types de données au sein d’ensembles de données sensibles. Des algorithmes basés sur l’IA permettent d’identifier des schémas complexes définissant différentes catégories de données et différents domaines d’activité. Les capacités d’apprentissage profond et d’analyse de texte d’Azure Cognitive Services améliorent la précision, l’efficacité et la conformité de la classification des données, même lorsqu’il s’agit de données non structurées complexes. La synergie entre Azure Cognitive Services et les capacités de gouvernance des données sensibles de Risk Analysis offre une expérience cohérente et intégrée, qui facilite non seulement une gouvernance des données plus précise, mais aussi une approche moderne d’apprentissage profond basée sur l’IA qui s’adapte en permanence à l’évolution des ensembles de données.
Dans le paysage numérique actuel, où les menaces liées aux ransomwares sont omniprésentes, la protection des données à caractère personnel n’est pas seulement une nécessité, mais aussi une responsabilité. En adoptant des technologies intelligentes basées sur l’IA et en s’engageant à mettre en place un dispositif solide de protection des données sensibles, les organisations peuvent renforcer leurs défenses contre les attaques par ransomware et garantir la sécurité et la confidentialité des données sensibles qu’elles stockent.
