Qu’est-ce que la conformité à la sécurité des données ?
La conformité à la sécurité des données est un aspect essentiel de la gouvernance des données qui implique le respect des règles et réglementations centrées sur la sécurité établies par les organismes de surveillance et de réglementation, y compris les agences fédérales. Ces règles et réglementations couvrent un large éventail de la sécurité des données, y compris les mesures de sécurité techniques et organisationnelles, les outils et solutions de sécurité des données, ainsi que les techniques et stratégies de prévention des violations de données.
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Conformité des données et conformité de la sécurité des données
De nombreuses personnes confondent la conformité de la sécurité des données avec la conformité des données. Bien que les principes fondamentaux des deux domaines de la conformité réglementaire soient les mêmes, il existe des distinctions importantes. Il est important de se rappeler que la conformité de la sécurité des données est un composant de la conformité des données.
La conformité des données comprend les lois et réglementations qui englobent l’ensemble du cycle de vie des données. Cela inclut l’ingestion, le stockage, la gestion, l’intendance, la découvrabilité et la transparence. En bref, les réglementations sur la conformité des données couvrent les données que les entreprises possèdent, d’où elles les obtiennent et ce qu’elles en font.
D’autre part, la conformité à la sécurité des données se concentre sur la sécurité. Bien que d’autres aspects de la conformité soient également liés à la sécurité, ces lois et réglementations examinent spécifiquement la façon dont les entreprises protègent leurs données et, par extension, les clients et les collaborateurs qui partagent des données précieuses et sensibles avec elles.
Pourquoi la conformité en matière de sécurité des données est-elle importante pour l’entreprise ?
D’après Les Rapport Cost of a Data Breach 2023, le non-respect des réglementations de conformité a été l’un des principaux facteurs d’amplification des coûts des violations de données. Un autre facteur influent de conformité à la sécurité des données concerne le fait que les entreprises opèrent dans des environnements avec des niveaux de réglementation élevés ou faibles. Dans les régions et les secteurs à faible réglementation, les entreprises résolvent 64 % des coûts de conformité dans l’année qui suit une violation de données. Cependant, dans les environnements à forte réglementation, les coûts augmentent de 58 % après la première année.
Jetons maintenant un coup d’œil à 6 raisons essentielles pour lesquelles la conformité en matière de sécurité des données est d’une importance inégalée :
Évolution du paysage des menaces : Le paysage des menaces n’a jamais été aussi périlleux. D’après L’Indépendant, les auteurs de menace ont causé plus de 290 millions de fuites de données en 2023, et les atteintes à la protection des données ont touché plus de 364 millions de personnes. Les tendances et les trajectoires suggèrent que la cybercriminalité continuera d’augmenter à un rythme effréné. La cible principale des cybercriminels est presque toujours les données d’entreprise, ce qui rend la conformité à la sécurité des données de plus en plus complexe et difficile.
Conformité cloud : La plupart des entreprises opèrent dans des environnements cloud complexes. Certaines entreprises hébergent elles-mêmes des environnements cloud, tandis que d’autres utilisent des offres IaaS, PaaS et SaaS tierces de fournisseurs tels que AWS, GCP, Azure et Alibaba. Du point de vue de la conformité à la sécurité des données, le principal défi consiste à identifier les subtilités du modèle de responsabilité partagée. (Le modèle de responsabilité partagée met en évidence les responsabilités du fournisseur de cloud en matière de sécurité des données.) De plus, les entreprises qui utilisent les services de fournisseurs de cloud disparates peuvent être amenées à naviguer dans plusieurs domaines liés à la sécurité des données Conformité cloud Défis.
Nouvelles lois et réglementations : C’est déjà assez difficile pour les entreprises de se conformer aux réglementations de conformité existantes. Aujourd’hui, en raison de l’augmentation de la cybercriminalité et d’une myriade de catastrophes liées à la conformité, les régulateurs passent à l’offensive et mettent en œuvre de nouvelles règles. Les organisations doivent comprendre quand de nouvelles règles commencent à s’appliquer, comment elles se chevauchent avec les règles existantes et quelles mesures de sécurité des données elles doivent mettre en œuvre pour répondre aux besoins croissants en matière de conformité.
Écosystèmes de données complexes : La complexité des écosystèmes de données dépend de la taille de l’entreprise, de son secteur d’activité et de ses objectifs globaux. Étant donné que les entreprises tentent de débloquer et d’utiliser leurs données de nouvelles manières, les écosystèmes de données deviennent plus complexes et alambiqués. Dans les écosystèmes de données complexes, il y a un pourcentage plus élevé de Données fantômes, c’est-à-dire les données qui échappent à la visibilité et à la gestion des services informatiques et de sécurité. Les écosystèmes de données complexes peuvent être une puissante rampe de lancement pour les projets de données d’une organisation, mais ils exigent également une plus grande conformité en matière de sécurité des données.
Initiatives DevOps : La plupart des entreprises adoptent des modèles et des méthodologies opérationnels agiles et accélérés. Les développeurs poussent les cycles de développement logiciel (SDLC) à la vitesse supérieure, augmentant ainsi la vitesse à laquelle ils exploitent les données. Le développement et la mise en œuvre d’applications à grande échelle peuvent compromettre la sécurité des données et déprioriser la conformité réglementaire.
Projets internationaux de données : Alors que les frontières s’estompent dans le monde des affaires, de nouveaux défis en matière de conformité à la sécurité des données se posent. Prenons l’exemple des problèmes de conformité en matière de sécurité des données d’une entreprise basée en Europe avec des clients principalement européens qui héberge ses données dans des centres de données basés aux États-Unis. Dans un tel cas, l’entreprise doit naviguer dans les réglementations différentes, chevauchantes et parfois contradictoires en matière de sécurité des données de plusieurs pays, chacun ayant son approche unique de la sécurité des données. En outre, les tensions géopolitiques et les événements politiques sismiques peuvent avoir des impacts majeurs sur la conformité en matière de sécurité des données pour les projets de données internationaux.
Exemple concret : En avril 2023, la Commission irlandaise de protection des données (DPC) a infligé une amende Méta 1,3 milliard de dollars pour le transfert des données de personnes basées dans l’UE vers des serveurs basés aux États-Unis.
8 Réglementations et normes de sécurité des données
Voici 10 réglementations, normes industrielles et cadres de conformité importants à garder à l’esprit :
RGPD : Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) est une législation européenne centrée sur la confidentialité des informations.
SOX: La loi Sarbanes-Oxley (SOX) est une loi américaine Loi fédérale sur l’information financière.
PCI-DSS : La norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement (PCI-DSS) est un ensemble de normes de sécurité de l’information pour les États-Unis. informations de carte de crédit. Les défaillances de la conformité PCI-DSS peuvent coûter aux entreprises entre 5 000 et 100 000 dollars par mois.
Le CCPA: La loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA) est une loi d’État visant à améliorer et à garantir la protection des consommateurs.
HIPAA : La loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) est un ensemble de normes nationales visant à protéger les États-Unis. informations sur les soins de santé.
FISMA : La Federal Information Security Modernization Act (FISMA) est une législation qui comprend des cadres pour sécuriser les États-Unis. données gouvernementales.
LPRPDE : La Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques (LPRPDE) est une loi canadienne centrée sur la confidentialité de l’information.
ISO/CEI: Les normes de l’Organisation internationale de normalisation/Commission électrotechnique internationale (ISO/IEC) sont un ensemble de normes mondiales visant à garantir la sécurité de l’information et à optimiser les systèmes de gestion de la sécurité.
Étapes pratiques pour assurer la conformité en matière de sécurité des données
1. Comprendre les exigences réglementaires
Identifier les réglementations applicables: En fonction de votre secteur d’activité et de votre emplacement, identifiez les réglementations pertinentes (par exemple, RGPD, HIPAA, CCPA, PCI DSS) qui dictent la manière dont les données doivent être traitées.
Réglementations spécifiques à l’IA: Si des systèmes d’IA sont utilisés, envisagez des réglementations spécifiques à l’IA, telles que celles portant sur l’équité, la transparence et les préjugés dans la prise de décision basée sur l’IA. La loi européenne sur l’IA en est un exemple, qui impose une utilisation responsable des données pour les modèles d’IA.
S’aligner sur les cadres de sécurité: Adoptez des cadres reconnus tels que ISO 27001, NIST Cybersecurity Framework ou SOC 2 pour normaliser votre approche de la conformité en matière de sécurité des données.
2. Gagnez en visibilité sur les données
Découverte des données: Commencez par utiliser Outils de découverte de données pour identifier et cartographier toutes les données sensibles et réglementées au sein de votre organisation. Comprendre où se trouvent vos données est une première étape cruciale dans les efforts de conformité.
Ensembles de données d’IA: Inclure les données utilisées pour les modèles d’IA dans le processus de découverte. Souvent, les systèmes d’IA s’appuient sur de vastes ensembles de données pour l’entraînement et la validation, qui peuvent contenir des informations sensibles.
Automatisé Classification des données: Déployer des outils qui classifient automatiquement les données en fonction de leur sensibilité (par exemple, PII, données financières). Cette classification permet de gérer la conformité en vous assurant d’identifier et de protéger immédiatement les données sensibles.
Visibilité continue: Mettre en œuvre des solutions telles que Gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) pour maintenir une visibilité continue sur votre environnement de données, y compris les ensembles de données d’entraînement de l’IA et les flux de données opérationnelles.
3. Cataloguer et gérer les données
Mise en place d’un Data Catalog: Établir un Catalogue de données pour créer un inventaire de toutes les ressources de données. Ce catalogue doit fournir un index organisé et consultable des ensembles de données, y compris des informations sensibles et des données spécifiques à l’IA utilisées dans l’entraînement des modèles ou la prise de décision.
Gestion des métadonnées: Utiliser la gestion des métadonnées pour suivre les données', en particulier pour les ensembles de données alimentant les modèles d’IA. Il est essentiel de s’assurer que vous savez d’où proviennent les données et comment elles sont traitées pour la conformité réglementaire.
Baliser les données sensibles: Appliquer des balises appropriées aux données en fonction de leur sensibilité et des exigences réglementaires. Ce balisage doit couvrir à la fois les données traditionnelles et les ensembles de données utilisés dans les flux de travail de l’IA.
Mises à jour automatiques: Assurez-vous que le catalogue de données est Mise à jour dynamique au fur et à mesure que de nouvelles données entrent dans le système ou sont modifiées. Pour les applications d’IA, cela signifie tenir un registre à jour de tous les ensembles de données, entrées et sorties.
4. Suivi de la traçabilité et de la traçabilité des données
Suivi de la traçabilité des données: Suivez la façon dont les données se déplacent dans vos systèmes, de la collecte au traitement et au stockage. Ceci est essentiel pour prouver la conformité et pour auditer les modèles d’IA, car cela vous permet de montrer comment les décisions basées sur l’IA sont prises.
Traçabilité par IA: S’assurer que les modèles d’IA et leurs ensembles de données sont entièrement traçables, en particulier lorsqu’ils sont utilisés dans des secteurs critiques comme la finance ou la santé.
5. Mettre en œuvre un cryptage des données et des contrôles d’accès stricts
Chiffrement: Chiffrez les données au repos et en transit. Pour les applications d’IA, assurez-vous que les données d’entraînement et toutes les sorties contenant des informations sensibles sont également chiffrées.
Contrôle d’accès:Instrument contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) et Accès au moindre privilège pour limiter l’accès aux données sensibles. Pour les systèmes d’IA, assurez-vous que seul le personnel autorisé peut accéder aux données d’entraînement, aux modèles et aux sorties.
Authentification multifacteur (MFA): Utilisez l’authentification multifacteur pour accéder aux systèmes traitant des données sensibles, y compris les outils d’IA ou les environnements où les modèles sont formés.
6. Assurer la minimisation et l’anonymisation des données
Minimisation des données: Ne collectez et ne stockez que le minimum de données nécessaires à vos opérations. Ce principe s’applique également à l’entraînement des modèles d’IA : utilisez des données synthétiques ou des données anonymisées dans la mesure du possible pour minimiser les risques de confidentialité.
Anonymisation et pseudonymisation: Appliquer des techniques d’anonymisation pour supprimer les informations personnellement identifiables (PII) des ensembles de données utilisés dans la formation de l’IA ou d’autres processus de données, en garantissant la conformité aux lois sur la protection de la vie privée.
7. Mettre en œuvre des contrôles de sécurité spécifiques à l’IA
Modèles d’IA sécurisés: Les modèles d’IA peuvent être vulnérables à Attaques adverses, où des entrées malveillantes amènent les modèles à prendre des décisions incorrectes. Mettre en place des mesures de sécurité pour détecter et prévenir ces attaques.
Protection contre l’empoisonnement des données: S’assurer que les jeux de données utilisés pour entraîner les modèles d’IA sont sécurisés et surveillés afin d’éviter Attaques par empoisonnement des données qui peuvent compromettre les résultats de l’IA et entraîner une non-conformité.
Modéliser la gouvernance et l’explicabilité: S’assurer que les modèles d’IA utilisés dans des domaines sensibles tels que la santé ou la finance disposent de mécanismes d’explicabilité et d’auditabilité afin de maintenir la confiance et la conformité aux normes réglementaires.
8. Continuellement Surveiller l’activité des risques et des données d’audit
Mettre en place une surveillance continue: Surveillez l’accès, le mouvement et l’utilisation des données dans les systèmes en temps réel. Utilisez des solutions cloud natives telles que DSPM pour gagner en visibilité sur les flux de données, y compris ceux impliquant des pipelines de données d’IA.
Auditer des modèles d’IA: Auditer périodiquement les systèmes d’IA, en s’assurant de l’intégrité des modèles et des données sur lesquelles ils s’appuient. Incluez des audits des données de formation pour vous assurer qu’elles répondent aux normes de sécurité et de conformité.
Enregistrement des données: Tenir des registres détaillés de l’accès et de l’utilisation des données. Pour l’IA, assurez-vous que des journaux sont conservés indiquant qui a accédé aux ensembles de données d’entraînement, quels modèles ont été formés sur quels ensembles de données et quelles décisions ou résultats ont été générés.
Plan d’intervention en cas d’incident: Avoir un Plan d’intervention en cas d’incident pour traiter les violations de données, y compris les violations de données spécifiques à l’IA. Assurez-vous que le plan comprend les rôles, les responsabilités et les stratégies de communication.
Comment Wiz peut vous aider à assurer la conformité en matière de sécurité des données
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