Qu’est-ce que la prévention de la perte de données (DLP) ?

Les données sont l’élément vital des entreprises modernes et, avec l’adoption généralisée du cloud et du travail à distance, les données sensibles sont désormais disséminées partout. Une seule violation de données peut entraîner de lourdes conséquences financières, juridiques et de réputation. Des réglementations internationales telles que le RGPD, HIPAA et PCI DSS prévoient de lourdes sanctions et des contrôles stricts de conformité.

Le paysage des menaces s’étend rapidement :

• 85 % des violations de données commencent par des intrusions dans les systèmes, des attaques d’ingénierie sociale ou des erreurs diverses ; une protection proactive du Web et des e-mails est par conséquent primordiale.
• Plus de 95 % du trafic web est désormais chiffré, et plus de 87 % des menaces se dissimulent dans ce trafic chiffré.
• Le volume des attaques pilotées par l’IA a augmenté de 56 % en un an, notamment sous l’effet des usurpations d’identité par deepfake et des malwares dopés à l’IA, ce qui renforce la nécessité d’une protection robuste de l’IA et des données.

La protection des données sensibles requiert une découverte automatisée, une classification continue et une inspection approfondie du contenu sur tous les canaux de données, sans dégrader les performances des utilisateurs.

La solution DLP unifiée moderne constitue un levier stratégique pour l’entreprise : elle réduit les risques, rationalise les opérations et accélère la transformation cloud. Les plateformes modernes apportent des résultats mesurables tels que :

• Réduction du risque de violation : inspecte en permanence les données inline et au repos afin d’empêcher leur exfiltration non autorisée sur les terminaux, le Web, les applications SaaS et les environnements cloud.
• Réduction des efforts administratifs : remplace les solutions ponctuelles disparates par une classification automatisée par l’IA, ce qui réduit le réglage manuel des politiques et les faux positifs.
• Accélération de la réponse aux incidents de sécurité : met en corrélation le contexte comportemental et l’inspection du contenu afin d’identifier et de neutraliser en temps réel les activités à risque liées aux données.
• Conformité réglementaire continue : automatise les audits de conformité au RGPD, à la loi HIPAA et à la norme PCI DSS grâce à des modèles de dictionnaires pré-configurés et à une surveillance en temps réel.

Pour déployer des contrôles efficaces, les entreprises doivent sécuriser les données dans leurs trois états opérationnels :

1. Données en cours d’utilisation : surveille les données actives sur les appareils des utilisateurs lorsque des fichiers sont ouverts, créés, modifiés ou imprimés.
2. Données en transit : analyse les informations lorsqu’elles circulent sur les réseaux de l’entreprise, les connexions Web chiffrées ou les systèmes de messagerie.
3. Données au repos : protège les données statiques stockées dans le cloud, des référentiels, des bases de données ou sur des disques locaux.

Examinons de plus près les canaux spécifiques qui mettent en danger les données sensibles et les principales causes de violations.

Principaux vecteurs d’exposition des données

• Systèmes de messagerie électronique : les attaques de phishing utilisent des liens ou des pièces jointes malveillantes pour dérober des identifiants et exfiltrer des fichiers sensibles.
• Plateformes SaaS : des contrôles d’accès mal configurés sur des plateformes telles que Salesforce, Workday et Microsoft 365 peuvent exposer des données propriétaires.
• IA générative et SaaS non autorisés : les modèles d’IA publics tels que ChatGPT peuvent conserver les requêtes saisies par les utilisateurs, exposant ainsi du code confidentiel ou des informations personnelles à des plateformes externes.
• Télétravail et appareils non gérés : les collaborateurs distants qui accèdent aux données de l’entreprise depuis des réseaux non gérés ou des appareils personnels créent des risques d’accès qui échappent au suivi.
• Infrastructure cloud et multicloud : les compartiments de stockage et les API répartis entre AWS, Azure et Google Cloud Platform (GCP) peuvent être exposés en cas de dérive des configurations de sécurité.

Les principaux vecteurs de violation des données

• Phishing et vol d’identifiants : plus de 85 % des violations de sécurité commencent par des techniques d’ingénierie sociale trompeuses conçues pour dérober les identifiants des utilisateurs.
• Ransomwares et double extorsion : les cybercriminels chiffrent les systèmes critiques et menacent de divulguer les données exfiltrées si leurs demandes de rançon ne sont pas satisfaites.
• Exploits pilotés par l’IA : les cybercriminels utilisent l’IA générative pour automatiser l’analyse des vulnérabilités et élaborer des messages de spear phishing parfaitement ciblés.

Maintenant que nous comprenons ce qui met les données sensibles en danger, comment la DLP assure-t-elle réellement la protection ?

La DLP surveille et contrôle la manière dont les données sont utilisées, partagées et stockées. Elle commence par découvrir et classer les données (par exemple, les dossiers financiers ou la propriété intellectuelle) en fonction de leur sensibilité. Les politiques de sécurité garantissent ensuite que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à ces données, les partager ou les transférer.

Pour prévenir les violations, la DLP identifie les risques tels que les e-mails non chiffrés, le partage de fichiers non autorisé ou les données qui quittent les canaux approuvés. Si elle détecte une activité suspecte, elle intervient en temps réel en bloquant l’action, en chiffrant le contenu ou en avertissant l’équipe de sécurité.

Méthodes de détection DLP

Pour comprendre quand elle doit agir, la DLP doit pouvoir identifier les données sensibles. Pour ce faire, la technologie DLP s’appuie sur différentes techniques de détection :

• La classification traditionnelle repère les correspondances dans des dictionnaires prédéfinis et personnalisés afin d’identifier et de contrôler les données sensibles telles que les numéros de carte bancaire, les informations personnelles et les informations de santé protégées (PHI).
• La classification optimisée par l’IA accélère la découverte des données, notamment lorsque celles-ci peuvent être difficiles à identifier. Par exemple, un modèle d’IA pourrait rapidement détecter des informations sensibles dans la transcription d’une conversation.
• La correspondance exacte des données (EDM) compare le contenu à des valeurs de référence telles que des numéros de sécurité sociale, des numéros de carte bancaire ou détails de compte.
• La correspondance de documents indexés (IDM) recherche dans le contenu des similitudes avec des documents indexés, tels que des contrats ou des rapports confidentiels.
• La reconnaissance optique de caractères (OCR) détecte les informations sensibles présentes dans des images numérisées ou des PDF.

Types de solutions et de déploiements DLP

La DLP peut appliquer ces capacités quel que soit le canal de données, car chaque « type » de DLP repose essentiellement sur la même technologie. Il peut être plus utile de considérer les différents types de DLP comme un ensemble de cas d’utilisation ciblés :

• La DLP réseau/inline surveille les données qui circulent sur les réseaux de l’entreprise afin d’identifier les fuites potentielles ou les schémas de flux suspects.
• Endpoint DLP protège les données stockées sur les appareils des collaborateurs ou auxquelles ils accèdent depuis ces appareils.
• Email DLP empêche la transmission d’informations sensibles par les canaux de messagerie électronique.
• Cloud DLP traite les risques liés au stockage de données sensibles dans des environnements cloud publics et hybrides.
• SaaS DLP sécurise les données de l’entreprise utilisées dans des applications SaaS tierces.

Les cas d’utilisation liés au cloud et aux applications SaaS étant apparus relativement récemment, de nombreuses entreprises ont adopté des solutions ponctuelles parallèlement à leurs DLP de réseau, de terminaux et d’e-mails traditionnelles. Malheureusement, cette approche tend à compliquer la gestion des politiques, à créer des lacunes en matière de protection et à engendrer divers autres défis.

Le tableau ci-dessous décrit les principales catégories de menaces internes et comment Zscaler vous permet de les bloquer avant qu’elles ne causent des dommages.

L’essor de l’IA générative crée de nouveaux canaux de fuite de données. Les collaborateurs copient fréquemment du code propriétaire, des prévisions financières ou des dossiers médicaux dans des outils d’IA publics.

Zscaler DLP fournit des contrôles complets pour les plateformes d’IA générative :

• Inspection inline des prompts d’IA : analyse le texte collé dans des outils tels que ChatGPT, Claude et Gemini afin d’y détecter les informations sensibles avant leur envoi.
• Politiques d’accès granulaires : applique des contrôles en lecture seule, de blocage ou de masquage sélectif pour les applications d’IA autorisées et non autorisées.
• Restriction du copier-coller et des chargements : empêche les utilisateurs de charger des documents sensibles ou des exports de bases de données dans des outils d’IA générative.

La protection des environnements multicloud exige une visibilité homogène sur l’ensemble des principaux fournisseurs. Zscaler étend nativement la DLP unifiée et la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) à Google Cloud Platform (GCP), AWS et Azure.

• Protection native de GCP : Zscaler DSPM découvre, classe et sécurise automatiquement les données sensibles structurées et non structurées stockées dans Google Cloud Storage et les bases de données GCP.
• Inspection en temps réel : s’appuie sur une infrastructure cloud haut débit pour appliquer les politiques DLP inline sans latence liée au proxy.

Zscaler Unified DLP repose dès sa conception sur une architecture Zero Trust Exchange, qui offre une visibilité complète et un contrôle des politiques sur les terminaux, le Web, les applications SaaS, la messagerie électronique et les applications cloud.

Les principaux avantages concurrentiels :

• 99,7 % de précision de détection : s’appuie sur des moteurs d’IA qui réduisent les faux positifs et la surcharge d’alertes pour les équipes administratives.
• Réponse aux incidents 44 % plus rapide : intègre l’analyse comportementale à l’application des politiques en temps réel sur l’ensemble du trafic de l’entreprise.
• Prise en charge complète du trafic chiffré : inspecte la totalité du trafic chiffré TLS/SSL en temps réel, sans impact sur les performances ni sur l’expérience utilisateur.
• Intégration native au SSE : unifie la DLP avec les services de passerelle Web sécurisée (SWG), de Cloud Access Security Broker (CASB) et d’accès réseau Zero Trust (ZTNA).

Zscaler a été reconnu comme un Leader dans l’étude IDC MarketScape 2025 consacrée au marché mondial de la DLP. Accédez au rapport complet via l’évaluation IDC MarketScape de la DLP.