Qu’est-ce que le risque interne ?

Le risque interne ou insider risk est apparu comme un défi crucial en cybersécurité, environ un tiers des violations de données étant liées à des acteurs internes – que ce soit par négligence, par compromission d’identifiants ou par intention malveillante.

Contrairement aux modèles traditionnels de menace interne qui se concentrent uniquement sur les utilisateurs malveillants, le risque interne adopte une approche axée sur les données, reconnaissant que l’exposition d’informations sensibles – même accidentelle – peut mettre en péril les organisations, les employés et les partenaires.

Des recherches récentes révèlent que 76 % des entreprises ont subi au moins un incident lié à un risque interne l’année dernière, avec des coûts de remédiation dépassant 1 million de dollars pour 29 % d’entre elles, soulignant le besoin urgent de stratégies proactives qui équilibrent sécurité et agilité opérationnelle.

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Qu’est-ce que le risque interne ?

Le risque interne désigne la possibilité d’une exposition de données sensibles – qu’elle soit accidentelle, due à une négligence ou malveillante – menaçant la sécurité, la réputation ou la conformité d’une organisation, quelle que soit son origine.

Contrairement aux menaces internes, qui ciblent les acteurs humains (par exemple, des employés volant des données ou tombant dans des escroqueries par phishing), le risque interne englobe tous les vecteurs d’exposition d’actifs critiques, y compris les stockages cloud mal configurés, les API non sécurisées ou les systèmes automatisés traitant des données sans protections. Cette approche privilégie la protection des données elles-mêmes (pas seulement le contrôle du comportement des utilisateurs), reconnaissant que les fuites de données proviennent souvent de vulnérabilités négligées plutôt que d’intentions malveillantes.

Si les menaces internes sont un sous-ensemble du risque interne (par exemple, un développeur mécontent exfiltrant du code), ce dernier inclut des facteurs non humains, comme des erreurs de prestataires externes, une mauvaise gestion des données par une IA ou des systèmes obsolètes dépourvus de contrôles d’accès. Les cadres modernes comblent désormais ces lacunes en surveillant les schémas de circulation des données plutôt qu’en signalant uniquement les « utilisateurs à risque ».

Prenons ce scénario : une équipe de paie d’un prestataire de santé télécharge par inadvertance un fichier non chiffré contenant les numéros de sécurité sociale et coordonnées bancaires des employés dans un dossier cloud accessible au public. En quelques heures, des cybercriminels exploitent ces données exposées pour commettre des fraudes identitaires, entraînant des amendes réglementaires, des poursuites clients et une atteinte à la réputation. Les employés subissent des préjudices financiers, tandis que l’action de l’organisation chute de 12 % en raison d’une perte de confiance.

Comment les risques internes se produisent

Les risques internes se concrétisent à travers une combinaison de comportements humains, de lacunes technologiques et de défaillances processuelles, souvent bien avant qu’une violation formelle ne survienne. Voici des scénarios courants où ces risques se manifestent :

  • Stockage cloud non sécurisé : Des employés stockant des fichiers sensibles dans des comptes personnels (Dropbox, Google Drive), souvent pour contourner les contrôles de sécurité de l’entreprise.
  • Mauvaise utilisation des emails : L’envoi de données confidentielles vers des comptes email personnels (ex. Gmail) par commodité, risquant une exposition via du phishing ou des compromissions de compte.
  • Accès excessif : Des employés disposant de permissions inutiles accédant à des actifs stratégiques (ex. un employé du marketing consultant des dossiers RH).
  • Vulnérabilités des systèmes obsolètes : Des logiciels non mis à jour ou des API non corrigées (ex. la fuite LinkedIn en 2021 due à des API mal configurées) permettant un accès involontaire aux données.
  • Erreurs de prestataires tiers : Des sous-traitants mal gérant des identifiants ou exposant des données via des canaux non sécurisés, comme lors de l’attaque par ransomware de Colonial Pipeline.
  • Utilisation malveillante d’accès : Un employé mécontent exploitant des accès conservés après son départ pour voler des secrets industriels (ex. le vol de propriété intellectuelle chez Yahoo).
  • Permissions mal configurées : Le partage public de dossiers cloud contenant des données sensibles (ex. des fiches de paie médicales non chiffrées).
  • Sensibilité au phishing : Des employés accordant involontairement l’accès à des attaquants via des attaques de credential stuffing ou de faux sites de connexion.

Les données récentes montrent que 9 % des employés génèrent des incidents liés aux risques internes en six mois, et 29 % des entreprises subissent des coûts de remédiation dépassant 1 million de dollars. Une surveillance proactive des schémas de circulation des données – et non pas seulement des intentions des utilisateurs – est essentielle pour intercepter les risques avant qu’ils ne dégénèrent en violations.

Comment identifier les risques internes

La détection des risques internes nécessite de passer d’une surveillance centrée sur l’utilisateur à une stratégie axée sur les données. Le cadre File-Vector-User – adopté par les entreprises modernes de gestion des risques – fournit une approche structurée pour identifier les vulnérabilités tout en minimisant les perturbations opérationnelles.

Le cadre File-Vector-User

Composant

Domaine d’intervention

Questions clés

Exemples de scénarios

Fichier

Identification de données sensibles

Quelles sont les données qui pourraient nuire à l’organisation si elles étaient exposées ?

Code source, informations confidentielles sur les clients, plans de fusion ou dossiers médicaux réglementés.

Vecteur

Modèles de mouvement des données

Comment les données sont-elles consultées, transférées ou modifiées ?

Téléchargements non chiffrés dans le cloud, téléchargements en masse sur des clés USB ou emails envoyés à des comptes personnels.

Utilisateur

Contexte comportemental

Cette activité est-elle normale pour le rôle de l’utilisateur ?

Les administrateurs de bases de données accèdent aux fichiers RH ou les employés qui quittent l’entreprise exportent des listes de clients.

Composant

Fichier

Domaine d’intervention

Identification de données sensibles

Questions clés

Quelles sont les données qui pourraient nuire à l’organisation si elles étaient exposées ?

Exemples de scénarios

Code source, informations confidentielles sur les clients, plans de fusion ou dossiers médicaux réglementés.

Composant

Vecteur

Domaine d’intervention

Modèles de mouvement des données

Questions clés

Comment les données sont-elles consultées, transférées ou modifiées ?

Exemples de scénarios

Téléchargements non chiffrés dans le cloud, téléchargements en masse sur des clés USB ou emails envoyés à des comptes personnels.

Composant

Utilisateur

Domaine d’intervention

Contexte comportemental

Questions clés

Cette activité est-elle normale pour le rôle de l’utilisateur ?

Exemples de scénarios

Les administrateurs de bases de données accèdent aux fichiers RH ou les employés qui quittent l’entreprise exportent des listes de clients.

Fichier

Concentrez-vous sur l’identification des données critiques qui pourraient nuire à l’organisation si elles étaient exposées – telles que les informations de paiement des clients, la propriété intellectuelle ou les plans de fusion. Toutes les données n’ont pas la même valeur ; prioriser les actifs à fort impact garantit que les ressources ciblent les risques les plus importants.

Vecteur

Examinez comment les données sont consultées, transférées ou modifiées. Des schémas de mouvement inhabituels – comme des téléchargements massifs vers un stockage cloud personnel, des pièces jointes non chiffrées envoyées par email ou des scripts automatisés exportant des fichiers – signalent souvent un risque bien avant qu’une violation ne se produise.

Utilisateur

Évaluez si les actions correspondent au rôle d’un individu. Par exemple, un ingénieur qui accède à du code propriétaire est normal, mais le même ingénieur téléchargeant soudainement des dossiers RH mérite un examen plus approfondi. Le contexte, comme la démission d’un employé ou un changement de rôle, apporte un éclairage crucial.

Ce modèle déplace l’attention du contrôle des employés vers la sécurisation des canaux de données. Par exemple, un stockage cloud mal configuré (vecteur) hébergeant des contrats clients (fichier) présente un risque, qu’un utilisateur l’exploite intentionnellement ou non. En analysant ces trois éléments de manière globale, les organisations peuvent intercepter les risques précocement – qu’ils proviennent d’une exposition accidentelle, de failles système ou d’intentions malveillantes.

Gestion des risques internes

Brian Reed, Cybersecurity Evangelist chez Proofpoint, partage plusieurs signaux d’alerte indiquant que votre organisation est exposée aux menaces internes :

  • « Vos employés ne sont pas formés pour comprendre et appliquer pleinement les lois, mandats ou exigences réglementaires liés à leur travail et affectant la sécurité de l’organisation.
  • Votre organisation applique une politique incohérente en matière d’appareils, laissant les employés dans le flou quant aux mesures à prendre pour sécuriser leurs dispositifs – qu’ils soient fournis par l’entreprise ou en BYOD (“bring your own device”).
  • Les employés envoient des données hautement confidentielles vers des emplacements cloud non sécurisés, exposant l’organisation à des risques.
  • Les politiques de sécurité de votre organisation sont régulièrement ignorées par des employés cherchant à simplifier leurs tâches ou améliorer leur productivité. »

La gestion des risques internes traite les vulnérabilités avant qu’elles ne s’aggravent en combinant surveillance proactive, gouvernance des données et analyse comportementale. Les stratégies clés incluent :

  • Surveillance des données en temps réel : Suivre les mouvements de fichiers sur les plateformes cloud, les emails et les terminaux afin de signaler les anomalies telles que les téléchargements massifs ou les transferts vers des emplacements non fiables.
  • Analyse comportementale : Établir des bases d’activité spécifiques à chaque rôle pour détecter les écarts, comme les requêtes de bases de données en dehors des heures de travail ou les pics soudains d’accès à des systèmes sensibles.
  • Classification stricte des données : Étiqueter les données selon leur sensibilité (public, confidentiel, restreint) et automatiser le chiffrement pour les actifs à haut risque comme les informations personnelles clients ou les secrets commerciaux.
  • Révisions des contrôles d’accès : Auditer les autorisations chaque trimestre pour révoquer les privilèges inutiles et garantir leur adéquation avec les fonctions professionnelles.
  • Politiques unifiées pour les appareils : Imposer des normes de sécurité cohérentes pour les appareils personnels (BYOD) et ceux de l’entreprise afin d’éviter le shadow IT ou les systèmes non corrigés.
  • Flux de travail sensibilisés à la sécurité : Former les équipes à reconnaître les raccourcis risqués, tels que l’envoi de fichiers par email personnel ou le stockage de données dans des applications cloud non approuvées.

En se concentrant sur les parcours des données – et non seulement sur l’intention des utilisateurs – les organisations peuvent atténuer les risques liés aux systèmes mal configurés, aux erreurs de tiers ou à l’exposition accidentelle. Les cadres proactifs privilégient la détection précoce, réduisant ainsi la gravité et les coûts des violations.

Exemples de risques internes

Des cas réels démontrent comment les risques internes – qu’ils soient intentionnels, accidentels ou systémiques – peuvent perturber les organisations. Voici cinq exemples notables :

  • Vol de secrets industriels Waymo/Uber : En 2016, un ingénieur de Waymo a téléchargé 14 000 fichiers contenant des secrets sur les véhicules autonomes avant de rejoindre Uber. La violation a conduit à un règlement de 245 millions de dollars et mis en lumière des lacunes dans la surveillance des utilisateurs privilégiés.
  • Fuite de données chez Tesla : Deux anciens employés ont divulgué plus de 75 000 dossiers de personnel et des secrets de production à des médias en 2023. L’incident a révélé des défaillances dans la révocation de l’accès aux systèmes après un licenciement.
  • Affaire d’espionnage chez Boeing : Un ingénieur ayant des liens étrangers a volé des données sur des technologies militaires pendant plusieurs décennies (1979–2006). Cette fuite a souligné les risques à long terme d’un accès non contrôlé à des systèmes sensibles.
  • Arnaque au Bitcoin chez Twitter : Des hackers ont manipulé socialement des employés pour détourner 130 comptes vérifiés, dont celui d’Elon Musk. L’attaque de 2020 a mis en évidence les risques liés à un manque de formation des employés face aux techniques de phishing.

Ces cas illustrent la diversité des vecteurs de risques internes, allant du vol délibéré aux négligences systémiques, et soulignent la nécessité d’une surveillance proactive des données et de contrôles d’accès basés sur les rôles.

Défis dans la gestion des risques internes

Traiter efficacement les risques internes nécessite de naviguer dans des environnements opérationnels et technologiques complexes où la sécurité doit coexister avec la productivité. Voici les principaux défis auxquels les organisations sont confrontées :

Volume de données et lacunes en visibilité

Le volume de données généré chaque jour – sur les plateformes cloud, les outils de collaboration et les appareils distants – rend difficile l’identification et la priorisation des actifs sensibles. Les environnements de travail hybrides compliquent davantage la visibilité, car les données critiques circulent via des comptes personnels, des applications tierces et des canaux non surveillés. Les outils de sécurité traditionnels échouent souvent à suivre les données non structurées, telles que les messages de discussion ou les documents brouillons, laissant place à une exposition accidentelle ou intentionnelle.

Différencier comportement normal et comportement à risque

L’activité interne se confond souvent avec le travail légitime, créant une zone grise. Par exemple, un développeur accédant à des dépôts de code source est une routine, mais des téléchargements massifs juste avant une démission peuvent signaler un vol. Les équipes de sécurité peinent à surveiller sans empiéter sur la vie privée, ce qui mène à des faux positifs épuisants ou à des signaux manqués menant à des violations. Le contexte – comme les rôles professionnels, les délais de projet ou les schémas de collaboration – est essentiel mais difficile à analyser de manière cohérente.

Équilibrer collaboration et sécurité

Les flux de travail modernes reposent sur un partage de données fluide, ce qui augmente les risques d’exposition. Les employés peuvent utiliser des applications non approuvées pour partager rapidement des fichiers, tandis que les fournisseurs tiers ou les systèmes d’IA traitant les données peuvent introduire des vulnérabilités. Les outils de collaboration comme Slack ou Teams peuvent entraîner un partage accidentel, par exemple en publiant des documents sensibles dans des canaux publics. Les organisations doivent appliquer des mesures de protection comme le chiffrement et les contrôles d’accès sans freiner l’innovation – un équilibre délicat que beaucoup peinent à atteindre.

Bien que la collaboration favorise la croissance, elle élargit la surface d’attaque. Les risques liés aux fournisseurs tiers, aux sous-traitants ou aux systèmes automatisés exigent des politiques nuancées qui protègent les données sans entraver les flux de travail.

Par exemple, accorder un accès temporaire à des partenaires externes ou sécuriser des pipelines de données pilotés par l’IA nécessite des stratégies adaptatives que les modèles de sécurité traditionnels ne peuvent offrir.

Bonnes pratiques pour atténuer les risques internes

Atténuer les risques internes nécessite un mélange de contrôles techniques, de formation des employés et d’alignement culturel pour équilibrer sécurité et productivité. Les organisations doivent prioriser la protection des données tout en encourageant la responsabilisation à tous les niveaux. Voici des stratégies concrètes pour réduire l’exposition :

  • Établir des politiques claires de gestion des données : Classer les données selon leur sensibilité (public, confidentiel, restreint) et appliquer le chiffrement pour les actifs à haut risque comme les informations personnelles clients (PII) ou la propriété intellectuelle. Définir des règles d’utilisation acceptable pour l’email, le stockage cloud et les outils de collaboration afin de prévenir les expositions accidentelles.
  • Mettre en œuvre des contrôles d’accès stricts : Adopter le principe du moindre privilège (PoLP) pour limiter l’accès à ce qui est strictement nécessaire aux rôles des employés. Utiliser des contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) et l’authentification multifactorielle (MFA) pour minimiser les accès non autorisés.
  • Réaliser des audits et des revues régulières : Les revues trimestrielles des accès et les audits de journaux garantissent l’alignement des autorisations avec les fonctions et mettent en lumière les privilèges obsolètes. Par exemple, révoquer rapidement les accès lors d’un départ empêche les anciens employés d’exploiter des identifiants conservés.
  • Prioriser la formation à la sensibilisation à la sécurité : Former les employés à reconnaître les tentatives de phishing, les bonnes pratiques de partage de données, et les protocoles de signalement. Utiliser des simulations (ex. : emails de phishing simulés) pour renforcer la vigilance et évaluer la préparation.
  • Déployer des outils de surveillance comportementale : Exploiter le User and Entity Behavior Analytics (UEBA) pour détecter les anomalies comme les téléchargements massifs ou les accès à des systèmes non liés. Coupler avec des outils de Data Loss Prevention (DLP) pour bloquer en temps réel les transferts de données à risque.
  • Appliquer des normes de chiffrement : Protéger les données au repos et en transit à l’aide du chiffrement AES-256 pour les fichiers et communications sensibles. S’assurer que les fournisseurs tiers respectent les mêmes protocoles pour éviter les fuites dans la chaîne d’approvisionnement.
  • Développer un plan de réponse aux incidents : Définir les rôles des équipes IT, RH et juridiques pour contenir les violations, enquêter sur les causes et informer rapidement les parties prenantes. Réaliser des exercices pour tester la préparation et affiner les flux de communication.
  • Communiquer les politiques de manière claire et cohérente : « Favoriser une bonne communication est une autre étape cruciale pour atténuer le risque de menaces internes involontaires. Si vos politiques de cybersécurité sont trop techniques, l’utilisateur moyen ne saura probablement pas comment les appliquer », explique Stephanie Torto, Senior Product Marketing Manager chez Proofpoint. Simplifier les politiques avec un langage clair, des supports visuels (infographies, vidéos), et des rappels réguliers par email ou plateformes internes.

Au final, une culture proactive réduit les risques en donnant aux employés les moyens d’être la première ligne de défense. Encourager le signalement d’activités suspectes via des canaux confidentiels et valoriser le respect des politiques avec des récompenses telles que des prix de « champion de la sécurité ». En alignant les protections techniques avec la responsabilité humaine, les organisations peuvent atténuer les risques sans freiner la collaboration.

Comment Proofpoint peut aider

Proofpoint Insider Threat Management (ITM) offre une solution unifiée, centrée sur les données, pour atténuer les risques internes en combinant la surveillance en temps réel de l’activité utilisateur et des mouvements de données avec l’analyse comportementale sur les terminaux, les plateformes cloud et les outils de collaboration. La plateforme identifie les schémas à haut risque – des erreurs de configuration cloud accidentelles aux exfiltrations malveillantes de données – grâce à des bases comportementales adaptées aux rôles, permettant une détection précoce des anomalies telles que les accès non autorisés ou les transferts massifs de fichiers.

Intégré aux outils de Data Loss Prevention (DLP) de Proofpoint, ITM permet de bloquer les actions à risque (ex. : envois non chiffrés vers des stockages cloud personnels) tout en sensibilisant les utilisateurs via des alertes en temps réel. Des tableaux de bord interfonctionnels facilitent la réponse aux incidents, offrant aux équipes de sécurité, RH et juridiques des chronologies visuelles et des informations exploitables pour traiter efficacement les vulnérabilités.

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