Qu’est-ce qu’une stale data, ou donnée obsolète ?

Les stale data, ou données obsolètes, désignent des informations dépassées, inutilisées ou non pertinentes qui restent stockées dans les systèmes d’une organisation. Contrairement aux données activement utilisées, les données obsolètes perdent leur valeur au fil du temps et se déconnectent des réalités actuelles de l’entreprise, augmentant l’exposition aux risques et compliquant la conformité.

Par exemple, les identifiants d’accès d’anciens employés, les listes de contacts clients dépassées ou les rapports financiers remplacés restent souvent présents dans les systèmes bien après leur date de pertinence, créant ainsi des vulnérabilités cachées.

Ces données dormantes diffèrent des dark data, c’est-à-dire les informations collectées mais jamais analysées, comme des fichiers journaux inutilisés ou les réponses brutes à des enquêtes, et des rotten data, soit des enregistrements inexacts ou corrompus, tels que des doublons ou des champs mal formatés.

Alors que les dark data représentent un potentiel inexploité et que les rotten data introduisent des erreurs, les stale data nuisent activement aux organisations en réduisant la visibilité sur les menaces en temps réel, en augmentant les coûts de stockage et en élargissant la surface d’attaque exploitable par les cybercriminels.

Dans un contexte où les acteurs malveillants exploitent tous les vecteurs d’attaque disponibles, les stale data présentent des risques spécifiques. Des autorisations utilisateur dépassées peuvent offrir un accès injustifié aux systèmes, tandis que des enregistrements de conformité obsolètes peuvent entraîner des sanctions réglementaires.

En identifiant et en supprimant systématiquement les données obsolètes, comme les journaux de serveurs mis hors service ou les données personnelles archivées de clients, les organisations réduisent l’encombrement opérationnel et renforcent leur posture de sécurité.

Les données obsolètes créent des vulnérabilités cachées que les cybercriminels exploitent, compromettant ainsi la sécurité et la conformité des organisations. Lorsqu’elles ne sont pas gérées, elles amplifient les risques liés aux surfaces d’attaque, aux cadres réglementaires et aux processus opérationnels.

Violations de données

Des données sensibles devenues obsolètes, comme des dossiers clients dépassés ou des identifiants d’employés désactivés, restent souvent non surveillées. Sans chiffrement ni contrôles d’accès, les attaquants ciblent efficacement cette proie facile, comme dans des cas où des espaces de stockage cloud obsolètes ont entraîné d’importantes fuites de données.

Surface d’attaque élargie

Des comptes utilisateurs orphelins, des API obsolètes ou des systèmes anciens liés à des données inactives élargissent les points d’entrée des violations. Par exemple, des autorisations non révoquées pour d’anciens employés permettent des attaques par élévation de privilèges, une tactique courante dans les campagnes de ransomware.

Violations de conformité

Conserver des données au-delà des délais légaux (comme le « droit à l’oubli » du RGPD) entraîne des sanctions. L’amende de 1,2 milliard d’euros infligée à Meta pour des transferts de données transfrontaliers inappropriés souligne le coût d’une mauvaise gestion des enregistrements réglementaires obsolètes.

Inefficacités opérationnelles

Les données héritées encombrent les systèmes de stockage, ralentissant la détection des menaces et la réponse aux incidents. Les équipes de sécurité gaspillent des ressources à trier des journaux non pertinents ou des renseignements obsolètes sur les menaces. Ces inefficacités retardent les actions critiques nécessaires pour contrer les violations de données.

Compromission de l’intégrité des données

Des analyses dépassées ou des fichiers de configuration obsolètes peuvent induire en erreur les protocoles de sécurité et créer des failles dans les défenses. Dans le secteur de la santé, des dossiers patients non mis à jour peuvent entraîner des politiques d’accès inappropriées et exposer des données de santé sensibles.

« Les données ne vieillissent pas toujours bien. », souligne Seth Rao, PDG de FirstEigen, une société spécialisée dans la gouvernance des données. « Les anciennes données deviennent des données obsolètes plus susceptibles d’être inexactes. Prenons l’exemple des adresses clients. Aujourd’hui, les gens sont de plus en plus mobiles, ce qui signifie que les adresses collectées il y a plusieurs années reflètent probablement l’endroit où les clients vivaient, et non leur lieu de résidence actuel », ajoute Rao.

Les données obsolètes prolifèrent lorsque les organisations manquent de mécanismes proactifs pour identifier, actualiser ou supprimer les informations dépassées. Les facteurs clés incluent :

• Absence de gouvernance du cycle de vie des données : Des politiques claires sur la conservation, l’archivage ou la suppression des données sont souvent inexistantes. Cette lacune permet aux enregistrements obsolètes de persister indéfiniment et accroît les risques de conformité.
• Non-révocation des comptes utilisateurs : Les organisations omettent fréquemment de désactiver les comptes des anciens employés ou des prestataires. Ces comptes orphelins deviennent des points d’entrée non surveillés pour les attaquants.
• Sources de données déconnectées : Des systèmes cloisonnés, comme les CRM et les bases de facturation, empêchent les mises à jour synchronisées. Cette fragmentation engendre des ensembles de données incohérents ou obsolètes.
• Automatisation insuffisante : Des processus manuels pour archiver ou supprimer les données entraînent des purges retardées. Dans les environnements à grande échelle, les lacunes dans la supervision aggravent ce problème.
• Synchronisation peu fréquente des données : Le recours à des traitements par lots plutôt qu’à des mises à jour en temps réel crée des décalages. Les secteurs dynamiques comme la finance conservent ainsi des métriques dépassées.
• Saisie manuelle des données : Les processus dépendants de l’humain introduisent des retards et des erreurs. Des coordonnées clients dépassées dans les CRM en sont un exemple courant.
• Pannes système : Les interruptions non planifiées interrompent les mises à jour des données et laissent les bases avec des informations incomplètes ou incohérentes après récupération.
• Couches de mise en cache superposées : Des données mises en cache non actualisées, comme des instantanés de serveurs web, diffusent un contenu obsolète. Cela fausse les analyses ou les interactions utilisateur.

La résolution de ces causes profondes nécessite des outils de gouvernance automatisée, des protocoles d’intégration interservices et des systèmes de surveillance en temps réel pour maintenir la fraîcheur des données.

Les organisations peinent à gérer les données dépassées en raison de leur impact omniprésent sur l’efficacité opérationnelle et la prise de décision. Les ensembles de données hérités ralentissent souvent les processus critiques. Comme le souligne Adrian Bridgwater, contributeur senior chez Forbes : « Avec des ensembles de données massivement complexes et des requêtes de base de données de plus en plus sophistiquées, certaines organisations rapportent des temps de requête allant de deux heures à une journée entière. » Ces retards nuisent à l’analyse des menaces en temps réel et à la réponse aux incidents, obligeant les équipes à s’appuyer sur des journaux ou renseignements dépassés.

Les risques de conformité augmentent lorsque des enregistrements obsolètes violent des obligations de conservation comme le RGPD ou l’HIPAA. Les sanctions légales s’ajoutent à l’encombrement des systèmes, car les données dépassées consomment des ressources et compliquent les audits. Par exemple, des enregistrements clients non gérés issus de systèmes désaffectés peuvent manquer de mesures de chiffrement, exposant ainsi les organisations à des violations.

Au-delà de la sécurité, les données obsolètes peuvent fausser la prise de décision stratégique. En fait, des rapports ont révélé que quatre entreprises sur cinq s’appuient sur des données obsolètes pour prendre des décisions.

L’intégrité des données est compromise lorsque les informations dépassées faussent les analyses ou les politiques d’accès. Des ensembles de données incohérents, comme des détails clients contradictoires entre plateformes cloisonnées, sapent la confiance dans les outils décisionnels. Comme l’a expliqué Pete DeJoy, vice-président produit chez Astronomer, à InfoWorld : « Le KPI le plus révélateur est souvent le plus simple : à quelle vitesse les équipes métiers peuvent-elles accéder à des données fiables et agir ? Lorsque ce délai passe de plusieurs semaines à quelques heures tout en maintenant la sécurité et la conformité, cela constitue un argument convaincant pour continuer à investir dans les initiatives data-ops. »

Traiter de manière proactive les données obsolètes permet de réduire les menaces en cybersécurité et de simplifier la conformité. Les organisations peuvent adopter cinq stratégies pour minimiser les risques et préserver l’intégrité des données.

Mettre en place des politiques de conservation des données

Définir des règles claires pour les types de données, les durées de conservation et les méthodes d’élimination. Par exemple, le RGPD impose la suppression des données personnelles une fois leur finalité atteinte, tandis que l’HIPAA exige la conservation des dossiers médicaux pendant six ans. Une politique de conservation dynamique s’adapte aux évolutions réglementaires et aux besoins métier, en précisant les protocoles d’archivage pour les systèmes hérités et les déclencheurs automatiques de suppression pour les enregistrements obsolètes. Une gouvernance centralisée des données garantit la cohérence entre les départements.

Réaliser des audits réguliers

Programmer des examens trimestriels ou semestriels pour identifier les données obsolètes, telles que les comptes inactifs ou les dossiers de conformité dépassés. Des outils automatisés analysent les systèmes à la recherche de données anciennes selon les horodatages ou les modèles d’utilisation, tandis que des vérifications manuelles confirment les autorisations ou les sauvegardes redondantes. Les audits révèlent également les espaces de stockage mal configurés ou les fichiers hérités non chiffrés, permettant une remédiation rapide.

Automatiser l’identification et le nettoyage des données obsolète

Déployer des outils dotés de capacités d’apprentissage automatique pour détecter les ensembles de données inutilisés, les comptes orphelins ou les journaux obsolètes. Intégrer ces solutions à l’infrastructure informatique pour signaler les enregistrements inactifs et initier des flux de validation pour leur suppression sécurisée. Les systèmes de surveillance en temps réel alertent les équipes sur la présence de données vieillissantes dans les environnements cloud ou sur les dispositifs en périphérie, empêchant l’accumulation.

Former les employés à l’hygiène des données

Sensibiliser le personnel aux principes du cycle de vie des données à travers des ateliers couvrant les standards de manipulation sécurisée, de classification et de conservation. Encourager des pratiques telles que la mise à jour des dossiers clients après interaction ou la révocation des accès tiers à la fin d’un projet. Une formation adaptée aux rôles garantit que les équipes IT comprennent les protocoles de suppression tandis que les dirigeants perçoivent les implications en matière de conformité.

Appliquer des contrôles de sécurité aux données héritées

Chiffrer les archives et appliquer des contrôles d’accès stricts via des autorisations basées sur les rôles. Surveiller l’accès aux ensembles de données rarement utilisés grâce à des outils de détection d’anomalies qui signalent les activités inhabituelles. Pour les données obsolètes hautement sensibles, utiliser des outils de prévention des pertes de données (DLP) afin de bloquer les transferts non autorisés ou mettre en place un stockage isolé pour les sauvegardes hors ligne.

En combinant application des politiques, technologies et formation du personnel, les organisations transforment les données obsolètes d’un risque en un actif maîtrisé. Cette approche s’aligne sur des cadres comme l’ISO 27001 et le NIST, renforçant la résilience face aux menaces cyber en constante évolution.

Réduire les risques liés aux données obsolètes nécessite une approche proactive et holistique alignant les contrôles techniques avec les politiques organisationnelles. Ces stratégies aident à maintenir la sécurité des données et leur pertinence :

• Mettre en place un cadre de gestion du cycle de vie des données : Définir les phases de création, stockage, archivage et suppression. Aligner ces étapes sur les exigences réglementaires et les objectifs métier pour éviter la conservation indéfinie.
• Intégrer la gestion des données obsolètes aux politiques de cybersécurité globales : Inclure des protocoles liés aux données obsolètes dans les plans de réponse aux incidents, les évaluations des risques et les flux de gestion des accès.
• Utiliser des systèmes de classification pour prioriser le nettoyage : Étiqueter les données selon leur sensibilité (par exemple : « confidentiel », « public ») et leur pertinence (par exemple : « actif », « hérité ») afin de rationaliser les audits et suppressions.
• Appliquer régulièrement des correctifs et surveiller les systèmes hébergeant des données obsolètes : Mettre à jour les logiciels des bases de données, du stockage cloud et des applications héritées. Suivre les journaux d’accès des données archivées pour détecter les activités non autorisées.
• Faire respecter les accords avec les prestataires tiers : Exiger des sous-traitants ou fournisseurs SaaS qu’ils respectent vos normes de conservation et de suppression, réduisant les risques externes liés aux données obsolètes.
• Adopter les principes de minimisation des données : Ne collecter que les informations essentielles dès le départ et supprimer les données superflues au cours des processus habituels.
• Prévoir des formations de rappel périodiques : Mettre à jour les équipes sur les menaces émergentes liées aux données obsolètes, telles que les campagnes de phishing pilotées par IA ciblant les anciens dossiers d’employés.

En intégrant ces pratiques aux opérations quotidiennes, les organisations réduisent leur surface d’attaque, accélèrent la conformité et instaurent une culture de confidentialité et de responsabilité des données.

Les données obsolètes ont alimenté des incidents de cybersécurité très médiatisés, démontrant leur rôle dans les violations et les défaillances de conformité. Ces cas illustrent des risques systémiques :

Erreur de configuration du cloud chez Pegasus Airlines (2022)

Un employé de Pegasus Airlines a mal configuré un espace de stockage cloud, exposant 23 millions de fichiers contenant des données d’équipage, des mots de passe en clair et du code source. Les données obsolètes, composées de cartes de navigation dépassées et de credentials désactivés, sont restées non surveillées, permettant un accès non autorisé.

Violations répétées chez T-Mobile (2021–2023)

Après un accord de 350 millions de dollars à la suite d’une violation en 2021, T-Mobile a subi deux autres incidents en 2023. Des dossiers clients obsolètes et des privilèges d’accès non révoqués issus d’anciennes brèches ont probablement élargi la surface d’attaque, facilitant les exploitations répétées.

Deuxième compromission chez Roku (2024)

À la suite d’une brèche survenue en mars 2024, Roku a révélé un deuxième incident touchant 576 000 comptes. Des profils utilisateurs inactifs et des jetons d’accès résiduels de la première attaque pourraient avoir facilité cette nouvelle compromission.

Exploitation de la vulnérabilité MOVEit chez IBM (2023)

Des attaquants ont exploité une faille dans le logiciel MOVEit d’IBM pour voler les données de santé de plus de quatre millions de patients. Les données provenant de systèmes hérités, y compris des dossiers médicaux dépassés, étaient hébergées sur des serveurs insuffisamment corrigés, créant des points d’entrée.

Données clients conservées chez Forever 21 (2023)

La brèche a exposé les données de 540 000 personnes, dont des numéros de sécurité sociale et des coordonnées bancaires. Les données obsolètes d’anciens clients, conservées au-delà des besoins opérationnels, sont devenues un risque lorsqu’elles ont été accédées via des systèmes non corrigés.

Les données obsolètes ne sont pas simplement une nuisance opérationnelle : elles constituent un risque croissant en cybersécurité. À mesure que les attaquants exploitent les enregistrements dépassés, les comptes non surveillés et les systèmes hérités, les organisations doivent intégrer la gestion des données obsolètes dans leur stratégie de sécurité. Une gouvernance proactive atténue les violations, réduit les sanctions réglementaires et accélère la réponse aux menaces.

Pour faire face à ces risques, les entreprises doivent auditer leurs systèmes à la recherche de données dépassées, appliquer des politiques strictes de conservation et intégrer des flux de suppression automatisés dans leurs opérations quotidiennes. L’adoption de pratiques de réconciliation des données garantit l’exactitude des ensembles d’informations, tandis que des protocoles d’archivage sécurisés permettent de préserver les dossiers essentiels sans exposition inutile. Une formation régulière et une collaboration interservices assurent la responsabilité, transformant les ensembles de données stagnants en actifs maîtrisés.

Pour les entreprises confrontées à ce défi, Proofpoint propose une expertise en prévention des pertes de données et en gouvernance du cycle de vie, offrant des stratégies adaptées pour sécuriser les informations sensibles tout au long de leur existence. En traitant les données obsolètes comme un vecteur d’attaque critique et en adoptant la réconciliation et l’archivage comme pratiques fondamentales, les organisations peuvent renforcer leur défense, réduire leur exposition au risque et s’aligner sur les exigences réglementaires évolutives.

Commencez dès aujourd’hui : identifiez, classez et agissez sur les données obsolètes avant qu’elles ne deviennent une menace. Contactez Proofpoint pour en savoir plus.