IA dans la cybersécurité : comprendre le RGPD, les lois sur la confidentialité et la gestion des risques

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) dans la cybersécurité offre un potentiel inégalé en matière d’efficacité des solutions, d’automatisation et bien plus encore. Cependant, un tel pouvoir implique de grandes responsabilités : lorsqu’elles exploitent l’IA, les entreprises doivent répondre à la fois aux implications réglementaires et aux dilemmes éthiques associés. Comprendre les réglementations de confidentialité telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) tout en exploitant les outils de cybersécurité optimisés par l’IA constitue un processus à la fois extrêmement complexe et incroyablement important. C’est pourquoi les entreprises cherchent à déterminer comment tirer parti de l’IA pour leur cybersécurité sans compromettre leur conformité.

À la croisée de l’IA et de la cybersécurité

L’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique ont le potentiel de transformer la cybersécurité de n’importe quelle entreprise. En effet, l’IA peut améliorer pratiquement tous les aspects des efforts de sécurité d’une société, et notamment la protection contre les menaces et la protection des données. 

En ce qui concerne les cybermenaces, l’un des avantages évidents des outils qui s’appuient sur l’IA réside dans leur capacité à détecter les menaces en temps réel et de manière très précise. Contrairement aux analystes humains, l’IA peut traiter simultanément une grande variété de données. Cette capacité permet à l’analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) d’identifier les comportements anormaux des utilisateurs et alimente le sandboxing cloud optimisé par l’IA afin d’identifier de manière proactive les fichiers susceptibles d’être malveillants. En conséquence, ces fonctionnalités sont en mesure d’identifier les risques potentiels avant que les hackers ne puissent s’introduire. 

Parmi les autres innovations de l’IA relatives à la protection contre les menaces, citons la traque des menaces automatisée ainsi que les défenses contre le phishing qui utilisent le traitement automatique des langues (NLP ou « natural language processing ») pour analyser les e-mails malveillants et repérer des anomalies linguistiques subtiles. Tout cela minimise non seulement les cyber-risques, mais réduit également la prévalence des faux positifs, ce qui permet aux équipes de cybersécurité de concentrer leurs efforts sur les menaces légitimes.

Pour garantir la sécurité des informations sensibles, les solutions de pointe peuvent utiliser l’IA/AA afin de protéger les données de manière plus efficace et plus efficiente. À titre d’exemple, la découverte de données optimisée par l’IA peut analyser l’écosystème informatique d’une entreprise (appareils, clouds, applications, sessions utilisateur, etc.), classer automatiquement toutes les données qu’elle trouve et générer des rapports destinés aux administrateurs concernant l’emplacement des données. Cette opération s’effectue sans que les administrateurs aient à configurer des dictionnaires, des moteurs ou des politiques de DLP. En d’autres termes, l’IA permet aux entreprises d’identifier les données sensibles où qu’elles se trouvent, tout en réduisant le temps consacré à l’administration et les frais généraux liés à la gestion. 

L’impact de l’IA sur la cybersécurité est, sans conteste, tangible et transformateur.

Comprendre les défis liés au RGPD et à la législation sur la confidentialité

Malgré ses innombrables avantages, le déploiement de l’IA dans le domaine de la cybersécurité introduit des frictions avec les lois sur la confidentialité des données, en particulier le RGPD européen. L’objectif principal du RGPD est de protéger les informations personnelles, en réglementant la manière dont les entreprises traitent les données. Mais l’IA et l’AA, de par leur nature même, utilisent de grandes quantités de données d’entraînement et leurs modèles sont généralement entraînés, au moins en partie, avec des informations sensibles ou des informations personnelles identifiables (PII). Cela peut permettre (et même constituer) une violation de données, susceptible d’entraîner des sanctions réglementaires, une atteinte à la réputation et la perte de clients.

En outre, la collecte des données nécessaires à l’entraînement des modèles d’IA (sans parler des données que collectent les solutions de sécurité inline dans le cadre de leur fonctionnement normal) crée des obstacles à la conformité. En effet, le RGPD exige également des entreprises qu’elles obtiennent le consentement explicite des personnes concernées afin de collecter leurs données à quelque fin que ce soit. À tout cela s’ajoutent des conditions strictes en matière de protection, de stockage et de suppression des données. 

Enfin, le dilemme de la « boîte noire » inhérent à de nombreux modèles d’IA complique encore davantage la mise en conformité. Le RGPD accorde une importance énorme à la transparence et à la responsabilité, mais de nombreux algorithmes d’IA avancés sont opaques, de sorte que les entreprises peinent à expliquer précisément comment sont traitées les données personnelles et comment sont prises les décisions. En l’absence d’interprétabilité claire, démontrer la conformité devient une tâche juridique et technique ardue.

C’est pourquoi les entreprises doivent trouver un équilibre entre les avantages d’une protection solide basée sur l’IA et les exigences strictes du RGPD, sous peine de subir des répercussions importantes.

Comment appréhender le RGPD, les lois sur la confidentialité et la gestion des risques avec l’IA

Intégrer l’IA dans la cybersécurité tout en maintenant la conformité exige une approche stratégique ancrée dans des principes de confidentialité, de transparence, d’outils de sécurité spécialement conçus et de collaboration organisationnelle.

Solutions d’IA axées sur la confidentialité

Les solutions de sécurité basées sur l’IA traitant des données sensibles, les entreprises doivent privilégier les capacités d’anonymisation, de pseudonymisation et de chiffrement lorsqu’elles sélectionnent leurs outils. En masquant les identifiants personnels, les équipes de cybersécurité peuvent protéger la confidentialité des données tout en exploitant la puissance analytique de l’IA. Cette approche réduit considérablement les risques associés aux violations de données et garantit le respect des principes stricts de protection des données du RGPD.

Systèmes d’IA explicable

La transparence est essentielle dans le cadre du RGPD, ce qui rend le concept d’IA explicable (XAI) crucial. Les entreprises doivent déployer des solutions basées sur l’IA dont les décisions et les méthodes de traitement des données peuvent être clairement énoncées et démontrées. L’explicabilité favorise non seulement la conformité réglementaire, mais renforce également la confiance des clients et des parties prenantes qui attendent une gestion responsable de leurs données personnelles.

Solutions d’IA préconfigurées pour la conformité

Lorsqu’elles évaluent des outils de cybersécurité basés sur l’IA, les entreprises doivent sélectionner des solutions qui ont été conçues pour se conformer aux réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD et le CCPA. En effet, les responsables du traitement des données (entreprises) sont tenus de travailler avec des sous-traitants (fournisseurs de sécurité) et de déployer des services (solutions de sécurité optimisées par l’IA) qui respectent les normes du RGPD. Si un sous-traitant ou ses services enfreignent le RGPD, les conséquences peuvent être lourdes pour le responsable du traitement des données. 

Parallèlement, les entreprises doivent déployer des offres de sécurité complètes, dotées de fonctionnalités prêtes à l’emploi qui les aident à garantir leur propre conformité au RGPD. Elles doivent par exemple exploiter des solutions de protection contre la perte de données (DLP) intégrant des dictionnaires prédéfinis qui leur permettent d’identifier les informations réglementées par le RGPD dans l’ensemble de leur écosystème informatique. Ces types de fonctionnalités rationalisent la capacité de l’entreprise à contrôler lesdites données, tout en réduisant le risque d’erreur humaine inhérent à la configuration manuelle. En outre, l’intégration des considérations de conformité au cœur des opérations de cybersécurité contribue également à simplifier la gestion des risques à court et à long terme.

Collaboration entre les services

S’y retrouver dans les lois sur la confidentialité et les risques associés à l’IA exige une collaboration interfonctionnelle. L’intégration des points de vue des équipes chargées de la cybersécurité, des réseaux, des questions juridiques et de la conformité garantit une évaluation approfondie des risques potentiels et des complications réglementaires, et permet de dégager des solutions complètes. Cette collaboration renforce la capacité d’une entreprise à anticiper et à atténuer de manière proactive les problèmes, plutôt que de réagir après l’apparition de problèmes de conformité ou de cyberattaques.

Perspectives d’avenir : IA et évolution des réglementations relatives à la confidentialité

À mesure que progresse la technologie, les réglementations relatives à la confidentialité, telles que le RGPD, continueront sans aucun doute à évoluer et à influencer la manière dont les entreprises protègent leurs données. Il en va de même pour le rôle de l’IA dans la cybersécurité, qui ne fera que s’étendre, ce qui créera de nouvelles opportunités, mais aussi de nouvelles complexités. Les entreprises doivent donc rester vigilantes et s’adapter si elles souhaitent suivre le rythme des évolutions juridiques, technologiques et des cybermenaces. Pour ce faire, elles devront investir en permanence dans la formation, les processus, la surveillance réglementaire proactive et, surtout, dans une cybersécurité de pointe.

Dans ce paysage réglementaire en pleine mutation, l’adoption de cadres de sécurité basés sur le Zero Trust s’impose de plus en plus. L’architecture Zero Trust fonctionne selon le principe de l’accès sur la base du moindre privilège. Ce principe exige que seules les entités autorisées aient accès aux ressources et aux données informatiques, et qu’elles ne disposent que du minimum d’accès nécessaire à l’accomplissement de leurs tâches, au moment où elles en ont besoin. 

Une plateforme offrant cette architecture achemine le trafic via des proxys et fait office de commutateur intelligent qui fournit une connectivité sécurisée Any-to-Any, de manière individuelle, sans étendre le réseau à quiconque ou quoi que ce soit (ce qui élimine la possibilité de déplacement latéral sur le réseau). Elle régit l’accès en fonction d’une multitude de facteurs contextuels afin de garantir qu’aucun actif n’est exposé à des risques inutiles. 

En d’autres termes, le Zero Trust inspecte l’ensemble du trafic, minimise les autorisations excessives, contrôle l’accès aux ressources informatiques, surveille le flux d’informations sensibles, applique des politiques de sécurité des données granulaires en temps réel et offre une multitude d’autres fonctionnalités parfaitement conformes aux principes fondamentaux du RGPD. Les entreprises peuvent ainsi protéger en toute confiance leurs données, où qu’elles se trouvent, tirer parti d’outils basés sur l’IA (pour la sécurité et autres) et maintenir leur conformité au RGPD. 

Zscaler : sécurité et conformité de l’IA

Si vous souhaitez découvrir une offre Zero Trust qui répond à tous les critères mentionnés dans cet article, ne cherchez pas plus loin. La plateforme Zero Trust Exchange propose tout ce dont vous avez besoin en matière de sécurité, d’IA et de conformité réglementaire. Avec Zscaler, les entreprises peuvent : 

• Déployer une architecture sans faille fournie par le pionnier et innovateur continu du Zero Trust, qui réduit de manière systématique les cyber-risques
• Travailler avec un sous-traitant des données fiable dont la plateforme est conçue pour se conformer aux normes internationales telles que RGPD, ISO 27001, FedRAMP, SOC 2 et bien d’autres
• Contrôler le flux de données vers n’importe quelle destination (y compris les systèmes d’IA conçus pour ingérer des énormes volumes d’informations) et prévenir les violations de données
• Accélérer l’innovation en bénéficiant d’une visibilité sur l’utilisation que font les employés des outils d’IA, tels que les applications d’IA générative, et en appliquant des politiques granulaires de contrôle de l’accès
• Exploiter des capacités optimisées par l’IA qui peuvent renforcer davantage votre posture de sécurité tout en améliorant l’automatisation et la productivité
• Neutraliser les cyberattaques sophistiquées basées sur l’IA grâce à une suite complète de mesures de protection qui identifient et bloquent les menaces à chaque étape de la chaîne d’attaque
• Maintenir une conformité intégrale avec les réglementations internationales telles que le RGPD, minimisant ainsi le risque de sanctions, d’atteinte à la réputation et autres conséquences préjudiciables

Pour en savoir plus sur le Zero Trust, rejoignez la première partie de notre série de webinaires, Zero Trust, de la théorie à la pratique, conçue pour vous guider tout au long de votre parcours vers le Zero Trust.

Pour en savoir plus sur la manière dont nous combinons le Zero Trust et l’IA pour résoudre les problèmes informatiques modernes, téléchargez notre livre blanc, Zero Trust + IA : sécuriser et optimiser votre entreprise.