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Protection intelligente : comment utiliser l'apprentissage automatique pour protéger vos données sensibles ?
À l’ère du numérique, la protection des données sensibles devient de plus en plus importante. Alors que les violations de données continuent d’augmenter, les entreprises et les organisations doivent trouver de nouveaux moyens de prévenir les fuites de données. L’essor de la technologie d’apprentissage automatique offre de nouvelles solutions de protection des données, qui vont au-delà des pare-feu et des mesures de sécurité traditionnelles.
Le logiciel de prévention de la perte de données (DLP) empêche les fuites de données potentielles en surveillant, en détectant et en bloquant les données sensibles.
Les violations de données sont souvent causées par la perte ou le transfert non autorisé de données, ce qui expose les entreprises à des risques importants. Selon les recherches, les fuites de données d’entreprise impliquent généralement des initiés ou des attaquants externes qui peuvent utiliser divers moyens pour obtenir des informations sensibles. Avec les progrès de la technologie, les mesures traditionnelles de sécurité de l’information ne peuvent plus répondre pleinement à ces défis.
Concepts de base de la prévention de la perte de données
Le logiciel DLP utilise principalement trois étapes de protection :
- Données en cours d'utilisation (actions de point de terminaison)
- Données en transit (trafic réseau)
- Données au repos (stockage de données)
La protection des données pendant leur utilisation, leur transit et leur stockage est d’une importance primordiale.
Mesures de sécurité standard et avancées
Les technologies de protection des données actuelles peuvent être divisées en mesures de sécurité standard et mesures de sécurité intelligentes avancées. Les mesures standard comprennent des pare-feu, des systèmes de détection d’intrusion (IDS) et des logiciels antivirus, qui peuvent protéger contre les attaques externes.
La sécurité avancée utilise l’apprentissage automatique pour détecter les comportements anormaux et répondre automatiquement aux activités suspectes.
L’apprentissage automatique est efficace pour identifier des modèles d’accès inhabituels ou des échanges de courrier électronique inhabituels. À mesure que la technologie continue d’évoluer, les entreprises peuvent utiliser cette méthode pour renforcer la protection des données.
Nécessité de spécifier un système de prévention des pertes de données
Un système DLP désigné peut détecter et empêcher efficacement le transfert de données non autorisé. Ces systèmes utilisent diverses techniques pour classer les données sensibles, garantissant que seul le personnel autorisé peut accéder aux informations critiques.
L’identification précise des données est essentielle à la mise en œuvre réussie des mesures de protection.
Protection des données dans le cloud
La popularité de la technologie cloud a également apporté de nouveaux défis en matière de protection des données. Les données cloud doivent être surveillées et auditées à l’aide de la technologie DLP pour éviter les fuites de données et les suppressions accidentelles. Le système de protection des données dans le cloud peut fournir une visibilité de bout en bout pour garantir la sécurité des données dans le cloud.
Comprendre les types d'informations
Les données peuvent être divisées en données structurées et non structurées. Les données structurées sont généralement stockées dans un format fixe, tandis que les données non structurées existent sous forme de texte libre. Environ 80 % des données ne sont pas structurées, ce qui rend la protection relativement difficile.
Protection des données en cours d'utilisation, en transit et au repos
Les stratégies de protection des données dans les différents États sont différentes. Lors de l'utilisation des données, le système DLP surveille et marque les opérations non autorisées telles que les captures d'écran, le copier/coller, l'impression et la télécopie. Pour les données au repos, utilisez le contrôle d’accès et le cryptage pour réduire les risques.
ConclusionAvec le développement rapide de la technologie et l’augmentation continue des menaces à la sécurité des données, l’utilisation de l’apprentissage automatique pour protéger les données sensibles devient progressivement une stratégie indispensable pour les entreprises. La protection des données du futur pourra-t-elle véritablement assurer une sécurité complète ?
