La prévention de la perte de données permet de protéger les entreprises de fuites de données qui peuvent conduire à des pertes financières, des atteintes à la réputation, et des conséquences légales. Le DLP identifie, bloque et surveille les flux de données. Cette technologie a des limites comme le cloud et les données non structurées.
Définition
APT menaces internes potentielles et menaces persistantes avancées
Une APT est une cyberattaque sophistiquée et ciblée, généralement orchestrée par des groupes bien organisés, souvent soutenus par des États ou des organisations criminelles. Ces menaces sont caractérisées par leur capacité à infiltrer un réseau informatique de manière furtive et à y rester pendant une période prolongée, tout en exfiltrant des données.
Importance de la Prévention de la Perte de Données
Rôle de l'IA dans la DLP
Les solutions DLP avec IA permettent d'analyser de grands volumes de données, détecter des anomalies et classifier de manière autonome les informations sensibles en tenant compte de son contexte et de son contenu.
Le DLP sans IA
Les solutions traditionnelles de DLP reposent sur des règles statistiques pour identifier des données sensible et déclencher des alertes comme des recherches par mots-clés, ou étiquettes prédéfinies. Contrairement aux solutions avec IA, les solutions traditionnelles ne permettent pas d'analyser correctement le contexte d'une information ce qui engendre un grand nombre de faux positifs et de négatifs.
Méthodes Utilisées par l'IA en DLP
Apprentissage Automatique (ML)
L'apprentissage automatique permet aux systèmes DLP de s'améliorer continuellement grâce à l'analyse des comportements passés. Les comportements anormaux peuvent alors être plus facilement détectés grâce à l'utilisation d'un vaste ensemble de données par le modèle. (Utilisateur qui accède à de grand volume de fichiers sensible ou qui déplace des fichiers vers l'extérieur de l'entreprise.
Traitement du Langage Naturel (NLP)
Le NLP aide les systèmes DLP à comprendre et à traiter le contenu des communications électroniques.
Bénéfices de l'IA dans la DLP
L'intelligence artificielle permet d'améliorer la précision de la classification des données sensibles et la détection de comportements anormaux. Cependant, l'utilisation de l'Intelligence artificielle pose des questions en terme de confidentialité des données. Est ce qu'en voulant protéger les données, on les exposent à d'autres risques ? De plus, cette technologie exige pour l'entreprise un certain nombre de ressources comme des données pour s'entraîner.