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Data Security for AI
Protégez les données sensibles grâce à des contrôles de sécurité des données conçus pour l'IA
Surveillez et contrôlez les données sensibles contenues dans les invites, les téléchargements et les réponses de l'IA générative sur tous les outils d'IA approuvés et non approuvés.
Réduisez l'exposition des données à l'IA et contrôlez leur utilisation
La protection des données pour l'IA exige une nouvelle approche. L'IA générative accroît l'exposition des données et les risques liés aux utilisateurs internes à la fois dans les outils d'IA approuvés et non approuvés. Une solution unifiée de protection des données conçue pour l'IA offre aux équipes de sécurité la visibilité et le contrôle nécessaires pour réduire les risques et protéger les données sensibles sans freiner l'innovation.
Bénéficiez d'une visibilité sur la manière dont les données sensibles sont utilisées, légitimement ou non, par les applications d'IA approuvées et non approuvées, ainsi que sur les utilisateurs à haut risque et les comportements risqués.
Inspectez les invites, les téléchargements et les réponses en temps réel afin de détecter rapidement les utilisations abusives et de prévenir l'exposition involontaire des données.
Bloquez ou masquez les données sensibles dans les invites, les téléchargements et les opérations de collage afin de prévenir les fuites de données sans perturber la productivité.
L'IA amplifie les risques qui pèsent sur vos données et les angles morts en matière de sécurité
L'adoption de l'IA générative crée une nouvelle surface d'attaque et de nouveaux défis en matière de sécurité. L'utilisation incontrôlée d'outils d'IA approuvés et non approuvés peut entraîner l'exposition de données sensibles, notamment la propriété intellectuelle, les données clients et les identifiants de connexion, dans des invites ou des réponses.
Les mesures traditionnelles de gouvernance et de protection des données manquent de visibilité sur les données accessibles et exposées par les systèmes d'IA. En conséquence, les entreprises font face à des lacunes croissantes en matière de conformité et de gouvernance, et peinent à vérifier la manière dont les systèmes d'IA tiers traitent, partagent et stockent les données réglementées.
Gérez l'utilisation des données par des outils d'IA non approuvés et accélérez l'adoption de l'IA en toute sécurité
Proofpoint Data Security for AI vous permet d'adopter l'IA en toute sécurité en offrant une visibilité sur l'utilisation approuvée et non approuvée des données par l'IA. Il unifie la surveillance, les contrôles des données et les informations sur l'activité de l'IA afin que vous puissiez réduire l'exposition et favoriser une adoption sûre et évolutive de l'IA.
Visibilité sur l'utilisation des données par l'IA
Visualisez et comprenez l'activité de l'IA dans votre environnement, y compris les utilisateurs à haut risque, l'exposition des données sensibles et les interactions des outils optimisés par l'IA avec vos données.
Surveillance et remédiation de l'IA approuvée
Surveillez les invites, les téléchargements et les réponses émanant de l'IA afin de détecter toute exposition ou utilisation abusive de données sensibles. Capturez l'intégralité de l'activité des invites et des réponses aux fins des investigations et des audits, et remédiez au partage excessif de données via les workflows des administrateurs et des propriétaires de fichiers.
Protection des données des applications d'IA non approuvées
Contrôlez l'utilisation des données par les applications d'IA en ligne et de bureau non approuvées. Bloquez ou masquez les données sensibles dans les invites, les téléchargements et les opérations de collage, afin de réduire le risque sans imposer d'interdiction.
Comparaison entre Proofpoint Data Security for AI et les solutions traditionnelles de protection des données
| Proofpoint Data Security for AI | Traditional Data Security | |
|---|---|---|
| Vue unifiée des risques liés à l'utilisation de données par des outils d'IA approuvés et non approuvés |
Yes
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No
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| Contrôles des données cohérents et spécifiques à l'IA, optimisés par une plate-forme de sécurité des données unifiée |
Yes
|
No
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| Surveillance des invites, des téléchargements et des réponses émanant de l'IA afin de déceler les données sensibles et le volume d'activité |
Yes
|
No
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| Capture complète des invites et des réponses de l'IA à des fins d'audit et d'investigations |
Yes
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No
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| Mise en place de workflows pour les propriétaires de fichiers afin de corriger les accès aux données |
Yes
|
No
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Webinaire : Pour faire confiance à l'IA, il faut d'abord faire confiance aux données
FAQ
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Quels risques l'IA générative introduit-elle lorsque les entreprises ne disposent pas d'une gouvernance appropriée des données ?
L'IA générative augmente le risque d'exposition des données lorsque la gouvernance est faible. Les systèmes d'IA peuvent consulter, combiner et exposer à grande échelle des données sensibles, y compris des données que les utilisateurs ne trouveraient pas par eux-mêmes. De ce fait, le risque de divulgation accidentelle et de compromission de données augmente. Sans visibilité sur l'activité de l'IA, ces risques s'intensifient rapidement et entraînent une exposition continue.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.
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En quoi Proofpoint AI Data Governance se distingue-t-il des outils traditionnels de gouvernance des données ?
Proofpoint Data Security for AI se concentre sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les systèmes d'IA et sur la façon dont ces systèmes aux données, les traitent et les exposent en temps réel. Les mesures de sécurité traditionnelles reposent quant à elles sur des règles statiques et ne fournissent pas de visibilité sur l'utilisation des données pilotée par l'IA.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.
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Comment la gouvernance des données d'IA aide-t-elle les entreprises à réduire le Shadow AI et l'utilisation d'outils d'IA non autorisés ?
Proofpoint Data Security for AI réduit les risques liés au Shadow AI en identifiant les outils non approuvés qui accèdent à des données sensibles, en surveillant les interactions avec l'IA et en proposant des mesures claires pour bloquer ou corriger les utilisations non sécurisées. Il montre aux équipes de sécurité comment les collaborateurs interagissent avec les systèmes d'IA – y compris les invites, les téléchargements et les opérations de collage – que ces systèmes soient approuvés ou non.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.
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Comment mon entreprise peut-elle évaluer l'état de préparation à l'IA de nos modèles de sécurité et d'accès aux données ?
Vous pouvez évaluer l'état de préparation à l'IA en déterminant si vos modèles de protection des données peuvent prendre en charge la surveillance en temps réel des activités de l'IA. La préparation à l'IA 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'exfiltration et d'accès en rapide évolution.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.
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Comment la législation en matière d'IA de l'UE affecte-t-elle la protection des données pour l'IA ?
La législation en matière d'IA de l'UE introduit de nouvelles exigences concernant la manière dont les entreprises développent et utilisent les systèmes d'IA, en particulier ceux qui traitent des données sensibles ou réglementées. Elle met l'accent sur la gestion des risques, la transparence et le contrôle du fonctionnement des systèmes d'IA.La législation en matière d'IA de l'UE introduit de nouvelles exigences concernant la manière dont les entreprises développent et utilisent les systèmes d'IA, en particulier ceux qui traitent des données sensibles ou réglementées. Elle met l'accent sur la gestion des risques, la transparence et le contrôle du fonctionnement des systèmes d'IA.
Pour les entreprises qui utilisent l'IA générative, cette législation accroît la nécessité de surveiller la manière dont les données sont consultées, traitées et exposées au moyen d'outils d'IA tant approuvés que non approuvés.
La législation en matière d'IA de l'UE fonctionne en parallèle avec le règlement général sur la protection des données (RGPD), qui régit la manière dont les données personnelles sont protégées. Ensemble, ces réglementations font de la protection des données pour l'IA un élément clé de la conformité et de la gestion des risques, obligeant les entreprises à :
- Maintenir une visibilité sur la manière dont les systèmes d'IA accèdent aux données et les utilisent
- Empêcher l'exposition de données sensibles ou réglementées dans les invites ou les résultats
- Conserver des enregistrements des activités de l'IA et du traitement des données pour les audits
- Appliquer des contrôles de gouvernance et de sécurité des données sur tous les systèmes d'IA