Les données sensibles

Les données sensibles sont au cœur des défis actuels en matière de cybersécurité, car elles restent l’un des types d’informations les plus ciblés par les cyberattaquants. Le volume croissant des menaces dresse un tableau sombre de la réalité, avec plus de 1,7 milliard de personnes dont les données personnelles auront été compromises en 2024, soit une augmentation de 312 % par rapport aux 419 millions de 2023. Il est devenu essentiel de savoir ce qui constitue des données sensibles et comment les protéger afin de se prémunir contre des pertes financières catastrophiques et des sanctions réglementaires.

Une donnée sensible désigne toute information qui doit être protégée contre tout accès non autorisé, toute divulgation ou toute utilisation abusive en raison du préjudice qu’elle pourrait causer à des personnes, à des organisations ou à des intérêts nationaux. Cette catégorie comprend un large éventail d’informations qui, si elles étaient compromises, pourraient entraîner une usurpation d’identité, une fraude financière, un désavantage concurrentiel ou une violation de la vie privée. La sensibilité des données découle souvent d’exigences légales, de la valeur commerciale ou de la nature personnelle des informations.

La relation entre les données sensibles et les informations personnelles identifiables (PII) constitue une distinction cruciale pour les professionnels de la sécurité. Toutes les PII sont considérées comme des données sensibles, car elles permettent d’identifier des individus spécifiques et peuvent causer un préjudice si elles sont divulguées. Cependant, les données sensibles vont bien au-delà des PII et incluent des informations qui ne permettent pas d’identifier des individus, mais qui doivent néanmoins être protégées en raison de leur nature stratégique ou confidentielle.

Les organisations gèrent généralement plusieurs catégories de données sensibles dans le cadre de leurs activités. Les informations personnelles comprennent les noms, les adresses électroniques, les numéros de sécurité sociale et les adresses IP qui peuvent être utilisés pour identifier ou suivre des individus. Les données financières englobent les coordonnées bancaires, les numéros de carte de crédit et les informations de paiement qui sont régies par des normes telles que PCI-DSS. Les organismes de santé traitent des informations médicales protégées (PHI), tandis que les entreprises doivent également sécuriser la propriété intellectuelle, les informations d’identification des employés et les secrets commerciaux qui leur confèrent un avantage concurrentiel.

Comprendre et protéger les données sensibles est devenu un impératif commercial qui dépasse largement le cadre des services informatiques. Les enjeux n’ont jamais été aussi importants pour les organisations qui traitent des informations confidentielles.

Conséquences juridiques et réglementaires

Les cadres réglementaires mondiaux imposent des sanctions sévères en cas de protection inadéquate des données sensibles. Pour les infractions moins graves, les violations du RGPD peuvent entraîner des amendes pouvant atteindre 10 millions d’euros ou 2 % du chiffre d’affaires annuel global, le montant le plus élevé étant retenu. Les sanctions prévues par la loi HIPAA vont de 127 à 250 000 dollars par infraction, les cas de négligence délibérée pouvant atteindre 1,5 million de dollars par an. La non-conformité à la norme PCI-DSS entraîne des amendes mensuelles allant de 5 000 à 100 000 dollars jusqu’à ce que l’organisation se mette en conformité.

Ces réglementations n’imposent pas seulement des sanctions financières. La Federal Trade Commission poursuit activement les pratiques déloyales ou trompeuses liées à la confidentialité des données, en utilisant ses larges pouvoirs pour enquêter sur les violations et imposer des mesures correctives complètes. La non-conformité entraîne une cascade de risques juridiques qui peuvent persister pendant des années en raison de la surveillance réglementaire continue.

Impact financier et opérationnel

Les violations de données ont des conséquences financières considérables qui vont bien au-delà des coûts initiaux liés à la réponse à l’incident. Le coût total moyen d’une violation de données a atteint 4,88 millions de dollars en 2024. Aux États-Unis, le coût moyen d’une violation s’élevait à 9,36 millions de dollars par incident. Ces coûts se répartissent entre les pertes commerciales, la détection et l’escalade, la réponse post-violation et les frais de notification.

L’ampleur de la menace continue de croître rapidement dans tous les secteurs. Les États-Unis ont connu 3 158 violations de données en 2024, touchant plus de 1,35 milliard de personnes. Plus de 1,7 milliard d’avis de violation de données ont été émis à l’échelle nationale, soit une augmentation de 312 % par rapport à 2023. Les organisations doivent faire face non seulement à des coûts de remédiation immédiats, mais aussi à des dépenses à long terme, notamment des frais juridiques, des amendes réglementaires et des investissements accrus en matière de cybersécurité.

Confiance et risque lié à la marque

La confiance des consommateurs représente sans doute l’atout le plus vulnérable lors d’un incident de violation de données. Des études montrent que 83 % des consommateurs cessent de dépenser auprès d’une entreprise pendant plusieurs mois à la suite d’une violation de sécurité, tandis que 21 % ne reviendront jamais en tant que clients. L’atteinte à la réputation va au-delà de la perte immédiate de clients, puisque 85 % des clients concernés partagent leurs expériences négatives avec d’autres et 33,5 % les publient sur les réseaux sociaux.

La récupération de l’image de marque après une violation de données nécessite des efforts soutenus et des investissements importants pour rétablir la confiance des consommateurs. Jusqu’à un tiers des clients du secteur de la vente au détail, de la finance et de la santé abandonnent définitivement leurs relations avec les organisations qui ont été victimes d’une violation. Cet exode de clients a un impact direct sur les sources de revenus, la valorisation boursière et la capacité de l’organisation à attirer de nouveaux partenariats commerciaux et des opportunités d’investissement.

Selon un livre blanc de Proofpoint intitulé « Understanding Data Sensitivity » (Comprendre la sensibilité des données), « plus de 84 % des professionnels de l’informatique ne savent pas où se trouvent leurs données critiques. Et une étude réalisée par Perspecsys a révélé que 57 % des utilisateurs ne comprennent pas parfaitement comment et où leurs données sensibles sont stockées ». Par conséquent, si vos données sensibles ne peuvent être localisées, une grande partie de vos données critiques et sensibles peuvent rester non sécurisées.

Les organisations ont besoin d’approches systématiques pour catégoriser et protéger leurs divers actifs de données. Des systèmes de classification efficaces fournissent la base pour la mise en œuvre de contrôles de sécurité appropriés et de mesures de conformité.

La classification des données comme fondement

La plupart des entreprises adoptent un système de classification en quatre niveaux qui équilibre simplicité et besoins en matière de sécurité :

• Publique : Données pouvant être partagées ouvertement sans restrictions, telles que les supports marketing et les politiques publiées
• Interne : Informations qui restent au sein de l’organisation mais présentent un risque minimal en cas de divulgation, incluant les manuels des employés et les communications internes à l’entreprise
• Confidentiel : Données nécessitant une protection au niveau de l’équipe et pouvant nuire aux opérations commerciales si elles sont exposées, telles que les stratégies tarifaires ou les plans marketing
• Restreint : Le niveau de sensibilité le plus élevé, exigeant des contrôles d’accès stricts basés sur le besoin de savoir, incluant les secrets commerciaux, les dossiers clients et les informations protégées par la réglementation

Cette approche en niveaux fonctionne parce qu’elle aligne les niveaux de protection avec l’impact commercial tout en restant suffisamment simple pour une mise en œuvre cohérente dans les grandes organisations.

Catégories granulaires au sein des classifications

Au-delà des niveaux de classification de base, les organisations doivent reconnaître des catégories réglementaires et commerciales spécifiques qui nécessitent des exigences de protection particulières :

• Informations personnellement identifiables (PII) : Données pouvant identifier des individus spécifiques, incluant les noms, adresses et adresses email
• Informations personnelles sensibles (SPI) : Éléments à risque plus élevé comme les numéros de sécurité sociale, les numéros de permis de conduire et les données biométriques
• Informations de santé protégées (PHI) : Toutes les données de santé liées à des individus relevant des réglementations HIPAA
• Informations importantes non publiques (MNPI) : Données d’entreprise pouvant influencer les cours boursiers si elles sont divulguées, incluant les rapports de résultats et les plans de fusion
• Informations personnelles non publiques (NPI) : Détails financiers des clients et historiques de transactions protégés par des réglementations financières

Ces catégories se recoupent souvent avec les niveaux de classification mais comportent des obligations réglementaires spécifiques qui dépassent les politiques internes de gestion des données.

Types de données critiques pour l’entreprise

La propriété intellectuelle et les secrets commerciaux constituent une autre catégorie critique nécessitant des stratégies de protection spécialisées. Les secrets commerciaux doivent avoir une valeur commerciale, être connus uniquement par un personnel limité, et faire l’objet de mesures de protection raisonnables, incluant des accords de confidentialité. Cette catégorie inclut les procédés de fabrication, les listes de clients, le code source et les plans stratégiques d’entreprise qui offrent des avantages concurrentiels.

Les identifiants des employés, les codes d’accès aux systèmes et les mots de passe administratifs représentent des données sensibles opérationnelles permettant un accès étendu aux systèmes. Ces clés numériques doivent être gérées avec soin car leur compromission peut entraîner des défaillances de sécurité en cascade à travers plusieurs catégories de données et niveaux de classification.

Les violations de données réelles illustrent à quel point les informations sensibles sont devenues une cible très précieuse pour les cybercriminels dans tous les secteurs. Ces incidents révèlent l’impact dévastateur en cas d’échec des mesures de protection et mettent en lumière la diversité des méthodes utilisées par les attaquants pour exploiter les données de valeur.

Violation des services financiers de Capital One (2019)

La violation chez Capital One a exposé des informations personnelles provenant d’environ 100 millions de demandes de cartes de crédit sur une période de 14 ans, de 2005 à 2019. L’ancienne ingénieure d’Amazon Web Services, Paige Thompson, a exploité un pare-feu d’application web mal configuré pour accéder illégalement aux systèmes de stockage cloud de Capital One.

Les données compromises comprenaient des noms, adresses, dates de naissance, numéros de sécurité sociale et numéros de compte bancaire provenant des demandes de cartes de crédit. Thompson a utilisé un logiciel de minage de cryptomonnaie sur les serveurs piratés et s’est vantée de l’attaque sur les réseaux sociaux avant d’être arrêtée. Ce cas illustre comment une connaissance interne combinée à des erreurs de configuration dans le cloud peut entraîner une exposition massive de données financières.

Exposition massive de données chez National Public Data (2024)

National Public Data, une entreprise spécialisée dans les vérifications d’antécédents, a confirmé une violation ayant potentiellement exposé 2,9 milliards d’enregistrements contenant des numéros de sécurité sociale, noms complets, adresses, dates de naissance et numéros de téléphone. La violation, en cours depuis avril 2024, représente l’une des plus grandes expositions de données de l’histoire, affectant potentiellement presque tous les Américains.

L’entreprise a déposé une demande de mise en faillite selon le Chapitre 11 en octobre 2024, à la suite de multiples recours collectifs. Cet incident révèle comment les courtiers en données accumulent d’énormes quantités d’informations personnelles, créant des points de défaillance uniques susceptibles d’exposer des populations entières en cas de compromission.

Les données sensibles sont menacées par de multiples vecteurs, allant de l’exposition accidentelle aux cyberattaques sophistiquées. Comprendre ces méthodes d’exposition aide les organisations à hiérarchiser leurs investissements en sécurité et leurs mesures de protection.

Fuites de données vs. Violations de données

• Fuites de données : Exposition accidentelle d’informations sensibles due à des erreurs internes, de la négligence ou des erreurs de configuration des systèmes rendant les données accessibles sans intention malveillante
• Violations de données : Accès non autorisé intentionnel par des attaquants externes ou des initiés malveillants exploitant des vulnérabilités pour voler, vendre ou prendre les données en otage
• Bases de données mal configurées : Systèmes mal configurés exposant involontairement des données sensibles au public via des autorisations d’accès ouvertes, des correctifs de sécurité manquants ou des paramètres par défaut
• Protocoles de chiffrement faibles : Applications et systèmes de stockage sans chiffrement ou avec des contrôles cryptographiques faibles permettant aux attaquants de consulter ou décrypter facilement les informations protégées

Vecteurs d’attaque courants

• Campagnes de phishing : Emails et messages frauduleux conçus pour tromper les utilisateurs afin de leur faire révéler leurs identifiants ou installer des logiciels malveillants donnant accès à des systèmes sensibles
• Attaques par injection SQL : Code malveillant injecté dans des bases de données d’applications pour manipuler des commandes et obtenir un accès non autorisé à des données sensibles, survenant dans 65 % des applications exploitables
• Malwares et ransomwares : Logiciels malveillants infiltrant les systèmes pour voler des données, chiffrer des fichiers contre rançon, ou maintenir un accès persistant pour un vol de données continu
• Menaces internes : Employés actuels ou anciens, sous-traitants ou partenaires commerciaux qui abusent de leur accès autorisé de manière malveillante, négligente ou sous l’influence d’attaquants externes
• Détournement de session : Attaquants obtenant l’accès aux identifiants de session et cookies des utilisateurs, leur permettant d’usurper leur identité et d’accéder à des données sensibles sur plusieurs sites
• Attaques de type Adversary-in-the-Middle : Interception de données pendant leur transmission entre systèmes, en particulier lorsque les communications ne sont pas correctement chiffrées ou utilisent des protocoles non sécurisés

Vecteurs de menace émergents

• Attaques alimentées par l’IA : Campagnes de phishing automatisées, malwares adaptatifs et technologies de deepfake capables de contourner les mesures de sécurité traditionnelles et d’usurper l’identité de personnes de confiance
• Compromissions de la chaîne d’approvisionnement : Attaques ciblant des fournisseurs tiers, éditeurs de logiciels ou partenaires commerciaux pour obtenir un accès indirect à des données sensibles via des relations de confiance
• Vulnérabilités des dispositifs IoT : Appareils connectés à Internet avec des contrôles de sécurité faibles, offrant des points d’entrée dans les réseaux d’entreprise et l’accès aux dépôts de données sensibles
• Exploits de type zero-day : Attaques exploitant des vulnérabilités logicielles jusque-là inconnues avant la disponibilité des correctifs de sécurité, offrant un accès non détecté aux attaquants
• Systèmes non mis à jour : Systèmes et applications obsolètes dépourvus des mises à jour de sécurité récentes, créant des vulnérabilités connues que les attaquants peuvent exploiter facilement

La protection des données sensibles nécessite une approche multicouche combinant technologie, processus et sensibilisation humaine. Les organisations doivent mettre en œuvre des stratégies globales qui couvrent l’ensemble du cycle de vie des données, de leur création et stockage à leur transmission et élimination.

Classification et inventaire des données

La classification des données constitue la base de toute stratégie de protection efficace en catégorisant systématiquement les informations selon leur sensibilité, leur importance et les exigences réglementaires. Les organisations devraient établir des niveaux de classification clairs tels que public, interne, confidentiel et restreint, chaque niveau exigeant des mesures de protection spécifiques. La création d’un inventaire de données complet implique l’identification de tous les types de données, leurs emplacements, les autorisations d’accès et les responsabilités de propriété à travers l’organisation.

Contrôle d’accès et autorisation

Les stratégies modernes de contrôle d’accès reposent sur le principe du moindre privilège, qui limite les autorisations des utilisateurs à ce qui est strictement nécessaire pour leurs rôles et responsabilités spécifiques. Les systèmes de contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) permettent aux administrateurs d’attribuer des autorisations personnalisées alignées sur les fonctions professionnelles tout en maintenant des frontières de sécurité. Les modèles de sécurité à confiance nulle (zero trust) renforcent cette approche en exigeant une vérification pour chaque demande d’accès, quel que soit l’emplacement de l’utilisateur ou son statut d’authentification précédent.

Chiffrement et masquage des données

Le chiffrement protège les données sensibles, tant au repos dans les systèmes de stockage qu’en transit sur les réseaux, en rendant les informations illisibles pour les parties non autorisées. Les techniques de masquage des données remplacent les informations sensibles par des données réalistes mais fictives dans les environnements de test et de développement, permettant aux équipes de travailler avec des ensembles de données similaires à ceux de production sans exposer de vraies informations sensibles. Les organisations doivent mettre en œuvre des protocoles de gestion des clés pour générer, distribuer et faire tourner les clés de chiffrement de manière sécurisée tout au long de leur cycle de vie.

Authentification multifactorielle

L’authentification multifactorielle (MFA) réduit considérablement les risques d’accès non autorisé en exigeant des utilisateurs qu’ils fournissent deux facteurs de vérification ou plus, en plus des mots de passe traditionnels. Les méthodes d’authentification modernes incluent des systèmes sans mot de passe utilisant des données biométriques, une connexion en un seul clic, ou des codes à usage unique envoyés à des appareils de confiance. Les organisations devraient appliquer des politiques d’identifiants robustes imposant des exigences strictes en matière de mots de passe, des calendriers de rotation réguliers et des pratiques de stockage sécurisées.

Prévention des pertes de données et surveillance

Les outils de prévention des pertes de données (DLP) offrent une surveillance et un contrôle complets des informations sensibles lorsqu’elles traversent les réseaux, les terminaux et les environnements cloud. Ces systèmes identifient automatiquement les emplacements des données sensibles tout en appliquant des politiques empêchant leur partage ou transmission non autorisés. Les capacités de surveillance continue incluent la détection des menaces en temps réel, des évaluations de risque automatisées et la journalisation détaillée des accès aux données et des schémas de déplacement.

Formation et culture de la sécurité

La formation à la sensibilisation à la sécurité crée le pare-feu humain nécessaire pour protéger les données sensibles contre l’ingénierie sociale et les menaces internes. Des simulations de phishing régulières testent la capacité du personnel à reconnaître les communications frauduleuses tout en renforçant les bonnes pratiques de sécurité par l’expérience pratique. Construire une culture de la sécurité nécessite une communication continue sur les menaces émergentes, les mises à jour des politiques et les responsabilités individuelles en matière de protection des données.

Réponse aux incidents et rétablissement

Les plans complets de réponse aux incidents décrivent les procédures spécifiques pour contenir les violations de données, évaluer les dommages et coordonner les efforts de récupération. Les organisations doivent établir des exigences de notification claires à l’égard des autorités réglementaires, des personnes concernées et des partenaires commerciaux dans les délais prescrits. Les protocoles post-violation doivent inclure une analyse forensique pour déterminer les causes profondes, une remédiation des systèmes pour corriger les vulnérabilités, et des mises à jour des politiques pour éviter des incidents similaires.

Ces questions fréquentes abordent des concepts clés qui permettent de clarifier les fondamentaux de la sécurité des données.

Qu’est-ce qui est considéré comme des données sensibles ?

Les données sensibles comprennent toute information devant être protégée contre une divulgation non autorisée en raison de conséquences potentielles financières, sécuritaires, juridiques ou liées à la vie privée. Cela englobe les informations financières comme les numéros de comptes bancaires, les informations de santé protégées (PHI) selon la loi HIPAA, les données d’identification telles que les mots de passe et les informations biométriques, les données clients, ainsi que les informations commerciales exclusives, y compris les secrets commerciaux et la propriété intellectuelle.

Comment différencier une violation de données d’une fuite de données ?

Une violation de données fait référence à un accès ou une acquisition non autorisée et intentionnelle de données par des parties externes, souvent à la suite d’attaques informatiques ou de menaces internes malveillantes. Les fuites de données sont généralement des expositions accidentelles d’informations sensibles dues à des erreurs internes, à de la négligence ou à des mauvaises configurations du système, sans intention malveillante. Bien que les deux puissent causer des dommages importants, les violations impliquent toujours une activité criminelle délibérée, tandis que les fuites résultent d’erreurs humaines ou de défaillances techniques.

Les données peuvent-elles être à la fois des informations personnelles identifiables (PII) et propriétaires ?

Oui, les données peuvent à la fois être considérées comme des informations personnelles identifiables et des informations propriétaires, selon leur nature et le contexte dans lequel elles sont utilisées. Les dossiers des employés contenant des numéros de sécurité sociale, des informations salariales et des évaluations de performance représentent des PII pour l’individu tout en constituant également des informations commerciales propriétaires pour l’organisation. De même, les bases de données clients contenant des détails personnels et des historiques d’achat, qui sont protégées par les réglementations en matière de confidentialité, représentent également des actifs propriétaires précieux offrant un avantage concurrentiel.

Quels sont les écueils de conformité les plus courants auxquels les organisations sont confrontées ?

Les manquements à la conformité les plus fréquents incluent l’ignorance des programmes de formation et de sensibilisation des employés, laissant le personnel mal préparé à gérer correctement les données sensibles. Les organisations s’appuient également souvent sur des processus manuels de conformité, sujets aux erreurs et inefficacités, au lieu de mettre en œuvre des outils d’automatisation pour la documentation et la surveillance. En outre, de nombreuses entreprises manquent de plans de réponse aux incidents robustes et ne mettent pas en œuvre de mesures adéquates de protection des données, telles que le chiffrement et les contrôles d’accès.

Comment les modèles de sécurité Data Loss Prevention (DLP) et Zero Trust fonctionnent-ils ensemble ?

Les solutions DLP traditionnelles à elles seules ne respectent pas les cadres Zero Trust car elles ne sécurisent pas les données par défaut. Pour aligner les stratégies DLP sur les principes Zero Trust, les organisations doivent d’abord effectuer une découverte et une classification complètes des données afin de localiser et d’étiqueter toutes les informations sensibles dans l’ensemble de leur entreprise. Un DLP conforme à Zero Trust exige une surveillance continue, une classification automatique et des capacités de remédiation des données pouvant chiffrer, masquer ou mettre en quarantaine les informations sensibles, peu importe leur emplacement.

Proofpoint offre une sécurité des données unifiée grâce à une approche adaptative centrée sur l’humain, qui protège les informations sensibles à travers les emails, les terminaux, les applications cloud et les stockages de données sur site. La plateforme utilise une classification avancée alimentée par l’IA pour identifier et protéger automatiquement les données réglementées, y compris les informations personnelles identifiables (PII), les informations financières et la propriété intellectuelle, tout en permettant une remédiation en temps réel via le chiffrement, la mise en quarantaine ou les contrôles d’accès. Avec une visibilité complète sur le contenu et le comportement des utilisateurs, Proofpoint permet aux organisations de se défendre contre l’exfiltration de données, les menaces internes et les violations de conformité, sans perturber les opérations de l’entreprise. Contactez Proofpoint pour en savoir plus.