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AI Access Security
Sécurisez l'utilisation de l'IA par les collaborateurs
Facilitez l'adoption de l'IA par vos collaborateurs sans compromettre la sécurité ni la conformité.
Donnez à vos utilisateurs le pouvoir d'adopter l'IA en toute sécurité et avec audace
Favorisez une croissance sûre et évolutive de l'IA grâce à une gouvernance unifiée garantissant visibilité, contrôle et confiance.
Bénéficiez d'une visibilité continue sur l'IA à l'échelle de l'entreprise afin de détecter, de mesurer et de réduire proactivement les risques.
Soyez toujours prêts pour les audits grâce à des enregistrements complets des interactions avec l'IA qui simplifient la génération de rapports et la conformité.
L'adoption de l'IA progresse plus vite que la gouvernance de l'IA – et l'écart se creuse progressivement
Près de la moitié des entreprises s'attendent à être victimes d'incidents de sécurité causés par des outils d'IA non approuvés au cours de l'année à venir. Pourtant, la plupart d'entre elles ne sont toujours pas en mesure de les détecter. Les risques augmentent à mesure que l'IA évolue, passant d'applications autonomes basées sur de grands modèles de langage (LLM) à des applications intégrées, des agents autonomes et des serveurs MCP (Model Context Protocol).
Les solutions de sécurité d'ancienne génération ont été conçues pour protéger l'accès aux applications cloud, et non pour inspecter les interactions avec l'IA, régir le comportement des agents ou fournir des preuves issues des investigations numériques aux conseils d'administration et aux autorités de réglementation.
Exploitez l'IA avec clarté, confiance et maîtrise
Adoption accélérée de l'IA à travers l'entreprise
Élargissez sans effort vos initiatives d'IA, en assurant la gouvernance de chaque couche dès le premier jour. Les équipes de sécurité pourront ainsi approuver l'utilisation de l'IA en toute confiance, tandis que les dirigeants auront l'assurance que les risques sont gérés à mesure que l'adoption de l'IA s'étend. La visibilité, l'application des règles et les capacités d'analyse en place s'étendront aux nouveaux outils, applications et agents d'IA au fur et à mesure de leur adoption, ce qui vous permettra d'élargir votre stratégie en matière d'IA sans créer d'exposition non gouvernée.
Réduction de l'exposition aux risques émanant des outils d'IA non approuvés et non surveillés
Pour la première fois, offrez à vos équipes de sécurité une vue complète et continuellement mise à jour de l'activité de l'IA dans toute l'entreprise. Les risques autrefois invisibles deviennent mesurables et gérables. À mesure que l'IA évolue, passant d'outils indépendants à des applications intégrées et des agents autonomes, la visibilité s'étend en parallèle. Le niveau de risque s'en trouve diminué malgré la complexité croissante de l'environnement d'IA.
Audits défendables sans reconstitution manuelle
Produisez un enregistrement d'investigation numérique complet de chaque interaction avec l'IA. L'enregistrement montre qui a initié l'interaction, ce que l'IA a fait, quelles données ont été impliquées et quelles règles ont été appliquées. Communiquez rapidement et facilement les résultats aux conseils, aux autorités de réglementation et aux auditeurs, au lieu de passer des semaines à rassembler des preuves à partir de journaux fragmentés. Tandis que le contrôle réglementaire de l'IA s'intensifie, faites de la préparation continue aux audits un avantage stratégique, et non un fardeau opérationnel.
Découverte et inventaire de l'IA
Découvrez et inventoriez l'ensemble des applications d'IA (propres, tierces et intégrées), des agents d'IA (personnalisés et gérés), des outils, des intégrations, des services externes et des serveurs MCP.
Observabilité au moment de l'exécution de l'IA
Bénéficiez d'une visibilité continue sur le comportement des systèmes d'IA lorsqu'ils sont déployés, grâce à des données télémétriques au niveau du comportement – pas seulement des journaux d'invites. Corrélez l'activité entre les agents, les outils et les chemins d'accès MCP avec le contexte d'exécution en plusieurs étapes.
Inspection et mise en œuvre au moment de l'exécution
Évaluez les interactions avec l'IA en temps réel en interprétant l'intention de l'utilisateur. Inspectez les invites, les résultats et le comportement des modèles par rapport à l'objectif de la tâche. Analysez le texte, les images et le contenu des PDF à l'aide de 18 détecteurs intégrés afin de distinguer les comportements légitimes des activités inhabituelles ou malveillantes.
Application des règles
Appliquez les règles aux agents, aux outils et aux connexions MCP au moment de l'exécution. Mettez en place des mesures de protection pour bloquer, masquer, limiter ou intensifier les actions en fonction de ce qui se passe en temps réel, sans réécrire les applications.
Réponse aux incidents et intégration du SOC
Transférez les événements de sécurité liés à l'IA vers les workflows de réponse aux incidents existants de l'entreprise. Assurez l'intégration avec les plates-formes SIEM et SOAR afin de soutenir les workflows du centre des opérations de sécurité (SOC), le renforcement de la gouvernance et la gestion des incidents. Distinguez les véritables incidents de sécurité des violations de la gouvernance.
Investigation numérique et audit défendable
Générez un enregistrement d'investigation numérique de chaque interaction avec l'IA : auteur, actions exécutées, données utilisées, règles appliquées et mesures de mise en œuvre prises. La reconstitution complète des transactions permet de retracer l'entièreté du chemin utilisateur-résultat, en le reliant à l'utilisateur d'origine et en l'enrichissant du contexte de sécurité.
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FAQ
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Comment les entreprises sécurisent-elles l'adoption de l'IA à grande échelle ?
Pour sécuriser l'adoption de l'IA à grande échelle, les entreprises doivent mettre en place une gouvernance en temps réel et continue de chaque interaction avec l'IA, et pas simplement contrôler les accès. Une telle approche comprend plusieurs étapes clés :Pour sécuriser l'adoption de l'IA à grande échelle, les entreprises doivent mettre en place une gouvernance en temps réel et continue de chaque interaction avec l'IA, et pas simplement contrôler les accès. Une telle approche comprend plusieurs étapes clés :
- Découverte de l'intégralité de l'utilisation de l'IA. Mettez au jour chaque système d'IA approuvé, non approuvé, intégré et basé sur des agents.
- Surveillance des comportements en temps réel. Surveillez ce que font réellement les systèmes d'IA dans les workflows en plusieurs étapes.
- Application des règles en temps réel. Bloquez, masquez ou limitez les actions en fonction de l'intention et du contexte.
- Intégration avec les workflows du SOC. Redirigez tous les événements liés à l'IA vers des outils de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) ou d'orchestration, d'automatisation et de réponse en matière de sécurité (SOAR) pour assurer un traitement cohérent des incidents.
- Production de dossiers d'investigation numérique complets. Identifiez l'auteur de l'interaction, les actions effectuées et les règles appliquées.
Une telle approche donne aux entreprises la visibilité, le contrôle et l'auditabilité nécessaires pour développer l'IA en toute sécurité.
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Quelles sont les fonctionnalités requises pour assurer la sécurité en temps réel de l'IA en entreprise ?
La sécurité en temps réel de l'IA en entreprise nécessite des fonctionnalités qui permettent aux équipes de voir comment l'IA se comporte, d'évaluer ses intentions et de contrôler instantanément les actions à risque. Parmi les principales fonctionnalités requises :La sécurité en temps réel de l'IA en entreprise nécessite des fonctionnalités qui permettent aux équipes de voir comment l'IA se comporte, d'évaluer ses intentions et de contrôler instantanément les actions à risque. Parmi les principales fonctionnalités requises :
- Découverte et inventaire de l'IA : identifie chaque application d'IA, fonctionnalité intégrée, agent, outil, intégration et serveur MCP afin d'offrir une visibilité totale.
- Observabilité au moment de l'exécution : surveille le comportement de l'IA étape par étape (agent → outil → MCP → service externe) afin de mettre au jour toute activité inhabituelle ou dangereuse.
- Inspection et mise en œuvre au moment de l'exécution : détecte des menaces telles que l'injection d'invites, les fuites de données ou l'utilisation d'outils dotés de privilèges excessifs. Bloque ou restreint instantanément les actions effectuées.
- Orchestration centralisée des règles : applique des mesures de protection au niveau des agents et des outils sans nécessiter de modifications de code, permettant ainsi une gouvernance évolutive et cohérente.
- Réponse aux incidents alignée sur le SOC : envoie les événements d'IA aux outils SIEM ou SOAR afin que les analystes puissent les trier et y répondre en utilisant les workflows existants.
- Pistes d'audit complètes des investigations numériques : enregistre chaque interaction avec le contexte complet afin de faciliter les investigations, la conformité et la génération de rapports.
Ces fonctionnalités offrent aux entreprises un contrôle en temps réel sur le comportement de l'IA à mesure que son adoption s'étend.
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Pourquoi les solutions traditionnelles de sécurité du cloud sont-elles insuffisantes pour assurer la gouvernance de l'IA ?
Les solutions traditionnelles de sécurité du cloud ne peuvent pas gouverner l'IA car elles contrôlent les accès, pas le comportement en temps réel des modèles, agents et outils d'IA. L'IA introduit des risques qui se manifestent au moment de l'exécution, tels que :Les solutions traditionnelles de sécurité du cloud ne peuvent pas gouverner l'IA car elles contrôlent les accès, pas le comportement en temps réel des modèles, agents et outils d'IA. L'IA introduit des risques qui se manifestent au moment de l'exécution, tels que :
- Injection d'invites ou manipulation
- Appels involontaires d'outils ou requêtes d'API externes
- Fuites de données via les résultats des modèles
- Comportement des agents autonomes en plusieurs étapes
Les journaux d'identité, les analyses de la configuration ou les règles du réseau ne permettent pas de mettre au jour ces risques. Pour être efficace, la gouvernance de l'IA nécessite donc une inspection en temps réel, une compréhension des intentions et des règles qui tiennent compte des comportements. Les solutions traditionnelles de sécurité du cloud n'ont toutefois pas été conçues pour offrir ces fonctionnalités.
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Comment les équipes de sécurité peuvent-elles détecter et contrôler l'activité des outils d'IA non approuvés (Shadow AI) ?
Les équipes de sécurité peuvent contrôler les outils d'IA non approuvés en identifiant en continu toute utilisation non gérée de l'IA et en appliquant des mesures de protection en temps réel pour restreindre les comportements à risque. Ce processus comprend les tâches suivantes :Les équipes de sécurité peuvent contrôler les outils d'IA non approuvés en identifiant en continu toute utilisation non gérée de l'IA et en appliquant des mesures de protection en temps réel pour restreindre les comportements à risque. Ce processus comprend les tâches suivantes :
- Découverte de toute l'activité de l'IA. Mettez au jour les applications non approuvées, les fonctionnalités intégrées, les agents et les services d'IA externes.
- Évaluation du risque. Évaluez l'exposition des données de chaque système, les autorisations et les modèles de comportement.
- Application de contrôles en temps réel. Bloquez les actions à risque, masquez les données sensibles ou restreignez l'utilisation des outils instantanément.
- Intégration avec les solutions SIEM ou SOAR. Envoyez les événements aux workflows existants du SOC afin de distinguer les incidents des problèmes de gouvernance.
- Harmonisation des utilisations approuvées. Transformez le Shadow AI en workflows régis par des règles.
Une telle approche réduit les risques cachés tout en permettant une adoption responsable de l'IA.
