L'IA générative évolue plus rapidement que les équipes de sécurité. En conséquence, des données sensibles se retrouvent dans des outils d'IA non autorisés, ce qui entraîne souvent de graves conséquences. Cette nouvelle vague d'IA fantôme crée des risques d'exposition des données que les solutions DLP traditionnelles n'ont jamais été conçues pour gérer.

Rejoignez-nous pour cette session de 30 minutes, au cours de laquelle nous examinerons comment l'IA fantôme émerge, pourquoi elle est si difficile à détecter et quels types de données sensibles sont les plus exposés. Vous découvrirez :

> Des stratégies pratiques pour identifier l'utilisation de l'IA au sein de l'organisation

> Les meilleures pratiques pour prévenir les fuites de données en temps réel et sensibiliser les utilisateurs sans entraver la productivité

> Des exemples concrets illustrant comment les organisations sécurisent leurs données dans des environnements de travail hybrids

Avant de valider l'utilisation de l'IA, les organisations doivent s'assurer que les données qui alimentent ces systèmes sont correctement classifiées, protégées et gérées. Sans les garde-fous appropriés, même les initiatives d'IA approuvées peuvent entraîner des lacunes en matière de conformité, des risques pour la vie privée et une divulgation involontaire de données.

Rejoignez-nous pour la deuxième partie de cette série. Au cours de cette session de 30 minutes, nous nous concentrerons sur la manière d'appliquer des contrôles rigoureux en matière de sécurité et de gouvernance des données aux cas d'utilisation approuvés de l'IA. Nous aborderons les points suivants :

> Comment identifier les données critiques pour votre organisation et renforcer la sécurité des données sensibles

> Comment régir l'accès aux données, appliquer les politiques et mettre en place des workflows pour aligner les initiatives d'IA sur les exigences réglementaires et de conformité

> Comment surveiller en continu les données utilisées et générées par des outils d'IA approuvés tels que Microsoft Copilot

L'IA n'est pas un projet ponctuel ; il s'agit d'une transformation à long terme qui exige une approche moderne de la sécurité des données. Les outils hérités et cloisonnés peinent à suivre le rythme de l'augmentation de la surface d'attaque introduite par diverses applications d'IA et de la multitude de façons dont les données sont exposées aux systèmes d'IA. Pour réussir, les organisations ont besoin d'une plateforme de sécurité des données unifiée, sensible au contenu, au contexte et à l'intention, conçue pour l'ère de l'IA.

Au cours de la dernière session de cette série, nous explorerons ce que signifie être véritablement prêt pour l'IA du point de vue de la sécurité des données. Découvrez comment :

Unifier la visibilité sur l'utilisation de l'IA non autorisée et sanctionnée et mettre en évidence les risques d'exposition des données

Mettre en avant les fonctionnalités clés d'une plateforme de sécurité des données unifiée et prête pour l'IA, telles que la prévention des pertes de données (DLP), la gouvernance de l'accès aux données et la surveillance des activités de GenAI

Élaborer une feuille de route pour soutenir l'innovation en matière d'IA aujourd'hui et à l'avenir