Protégez les données sensibles grâce à Proofpoint AI Data Governance

L'IA générative crée des risques majeurs d'exposition lorsque la gouvernance des données est faible, car les systèmes d'IA peuvent récupérer et combiner des informations sensibles à la vitesse machine. Lorsque les référentiels font l'objet d'un partage excessif ou que les règles d'accès sont trop laxistes, les outils d'IA peuvent mettre au jour des données que les utilisateurs ne trouveraient jamais par eux-mêmes. Cela augmente le risque de divulgation accidentelle et rend les failles mineures en matière d'autorisation beaucoup plus dangereuses. 

Les principaux facteurs de risque sont les suivants : 

• Contenus faisant l'objet d'un partage excessif et autorisations trop laxistes qui permettent à l'IA d'extraire des fichiers sensibles à partir de vastes référentiels 
• Shadow AI et outils tiers non gérés qui stockent des invites ou des données téléchargées en dehors du contrôle de l'entreprise 
• Erreurs des utilisateurs telles que la saisie d'informations confidentielles sur des plates-formes d'IA grand public
• Modèles de récupération de gros volumes dans le cadre desquels les agents d'IA effectuent des accès en masse, des analyses transversales des ensembles de données ou des synthèses sans aucune limite 

Sans surveillance active de l'activité de l'IA et de l'accès aux données, ces problèmes s'amplifient rapidement et créent des voies d'exposition persistantes. 

Proofpoint AI Data Governance se distingue des outils traditionnels dans la mesure où il surveille en continu l'activité de l'IA en temps réel et relie cette activité aux risques liés à l'accès aux données, à l'utilisation d'outils d'IA non approuvés et aux erreurs de configuration du système. Les modèles de gouvernance plus anciens reposent sur des règles statiques et ne sont pas en mesure de suivre la manière dont les systèmes d'IA modernes récupèrent, traitent et transforment les informations des grands ensembles de données. 

Les principales différences sont les suivantes : 

• Visibilité en temps réel sur l'IA, y compris les invites, les téléchargements de fichiers et les réponses impliquant des données sensibles 
• Informations unifiées sur les outils d'IA approuvés et non approuvés, mettant en évidence les outils à risque, les utilisateurs à haut risque et les intégrations non sécurisées 
• Workflows de remédiation des propriétaires de fichiers conçus pour restreindre les autorisations excessives à grande échelle 
• Contrôle des applications d'IA tierces, avec notamment la possibilité de détecter et de révoquer les accès non sécurisés 
• Protection continue des données au niveau de la plate-forme au lieu de solutions ponctuelles isolées 

Cette conception prend en charge les environnements dans lesquels les charges de travail liées à l'IA changent rapidement et nécessitent une surveillance constante. 

La gouvernance des données d'IA réduit le Shadow AI en identifiant les outils non approuvés, en surveillant les interactions avec l'IA et en proposant des mesures claires pour bloquer ou corriger les utilisations dangereuses. Elle montre aux équipes de sécurité comment les collaborateurs interagissent avec les systèmes d'IA – y compris les invites, les téléchargements et les flux de données – que ces systèmes soient approuvés ou non. 

Voici comment la gouvernance des données d'IA réduit le Shadow AI : 

• Détection des outils d'IA non approuvés grâce à l'analyse de l'activité réseau et SaaS 
• Surveillance des invites et des téléchargements de fichiers afin de détecter les expositions de données sensibles à l'IA générative 
• Mise au jour des intégrations tierces à risque qui demandent des autorisations étendues ou stockent des données d'entreprise 
• Remédiation ciblée, y compris révocation d'accès ou application de règles 
• Identification des utilisateurs à haut risque qui dépendent d'outils d'IA non pris en charge pour les tâches quotidiennes 

En combinant découverte, surveillance et remédiation, les entreprises peuvent imposer une utilisation responsable de l'IA sans ralentir l'innovation. 

Vous pouvez évaluer l'état de préparation à l'IA en déterminant si vos modèles de sécurité et d'accès aux données peuvent prendre en charge la récupération à l'échelle des machines, la corrélation entre référentiels et la surveillance en temps réel de l'activité de l'IA. La préparation à l'IA va bien au-delà de la classification et des autorisations ; elle nécessite une visibilité sur la manière dont les systèmes d'IA interagissent avec les données sensibles ainsi que des contrôles capables de s'adapter aux modèles d'accès en rapide évolution. 

Une évaluation structurée de la préparation doit inclure les éléments suivants : 

• Examen de l'accès aux données pour identifier les contenus faisant l'objet d'un partage excessif, les autorisations expirées et les référentiels à haut risque 
• Vérifications de la qualité de la classification afin de confirmer que les données sensibles sont étiquetées, précises et appliquées de manière cohérente 
• Capacité de surveillance des activités d'IA, garantissant que les invites, les téléchargements et les réponses peuvent être inspectés afin de détecter toute exposition
• Gouvernance des applications d'IA tierces, y compris audits des champs d'application OAuth et du comportement d'intégration 
• Découverte du Shadow AI afin de déterminer dans quelle mesure l'utilisation de l'IA se produit en dehors des systèmes autorisés 
• Analyse du comportement des utilisateurs pour découvrir les modèles de risque interne basés sur l'IA

Une bonne visibilité sur ces différents aspects vous indiquera si votre environnement est prêt pour une adoption en toute sécurité de l'IA.