DLP au niveau du cloud définie
La prévention des fuites de données (DLP) est un ensemble de fonctionnalités de cybersécurité qui protège les données sensibles contre l'accès, la transmission et la mauvaise utilisation non autorisés. La prévalence et le coût des compromissions de données ont incité les entreprises à intégrer la DLP dans leurs programmes de cybersécurité.
Bien que les solutions de DLP sur site soient complexes en soi, les données dans le cloud sont confrontées à des défis de DLP uniques. En conséquence, de nombreuses organisations ont besoin de solutions de DLP au niveau du cloud spécialisées pour réduire les risques liés aux données. Les solutions de DLP au niveau du cloud répondent aux défis spécifiques qui affectent les données dans les environnements cloud et complètent les fonctionnalités d'un cadre de DLP plus large.
Dans cet article, nous allons vous présenter un aperçu de la DLP au niveau du cloud, incluant les fondamentaux, les bonnes pratiques et comment votre organisation peut mettre en place une stratégie de DLP au niveau du cloud optimale.
Les fondamentaux de la DLP au niveau du cloud
La DLP au niveau du cloud combine des outils et des pratiques pour protéger les données dans le cloud contre l'accès et le transfert non autorisés. Elle est essentielle à la sécurité des données cloud, à la gestion des risques et à la conformité réglementaire, en particulier pour les organisations soumises à des lois et réglementations telles que le RGPD, HIPAA et PCI DSS.
Les cinq piliers de la DLP au niveau du cloud
Les solutions de DLP au niveau du cloud répondent à de multiples cas d'usage et nécessitent des fonctionnalités spécifiques pour résoudre les défis de cybersécurité et de conformité modernes dans le cloud. Bien que les mises en place de la DLP spécifiques varient d'une organisation à l'autre, une solution de DLP au niveau du cloud robuste doit inclure chacun de ces piliers clés:
Découverte et classification des données : pour protéger efficacement les données sensibles, les organisations doivent d'abord être pleinement conscientes des données sensibles et de leur degré d'exposition aux risques. L'analyse automatisée des jeux de données permet aux organisations de classer efficacement les données sensibles sans nécessiter d'intervention humaine.
Contrôle d'accès et surveillance : même si les données sont sensibles, elles doivent être accessibles pour que les opérations commerciales continuent sans interruption. Un contrôle granulaire de l'accès à ces données garantit que seul le personnel requis y a accès. Les organisations doivent également mettre en place la surveillance et la journalisation de l'activité des utilisateurs et de l'accès aux données aux fins d'audit et d'analyse.
Application des règles : si une violation de règle est détectée, les outils de DLP au niveau du cloud sont chargés de prendre les mesures nécessaires pour éviter toute nouvelle exposition ou mauvaise utilisation des données. Ces actions incluent le blocage de la transmission de données, le chiffrement des données ou l'application du masquage des données.
Contrôle du flux de données : les services cloud s'intègrent à de nombreuses sources et de nombreux services tiers. La DLP au niveau du cloud contrôle la circulation de ces données en appliquant des pratiques telles que le filtrage des informations sensibles et le blocage des transferts non autorisés.
Alertes et réponses en temps réel : les organisations doivent mettre en place des alertes en temps réel afin que les administrateurs soient informés instantanément en cas de compromission. Elles doivent également configurer une réponse d'alerte automatisée pour minimiser les dommages et bloquer les attaques en cours.
Défis liés à la mise en place de la DLP au niveau du cloud
Le cloud offre de nombreux avantages — tels que l'optimisation des coûts et l'élasticité — aux organisations, qui adoptent ensuite les services cloud et stockent les données dans des environnements cloud. Cependant, il existe un certain nombre de défis spécifiques au cloud que les organisations doivent relever.
Évolutivité et dynamisme du cloud
L'un des principaux avantages du cloud est l'élasticité : la capacité à augmenter ou à diminuer en fonction du volume de trafic. Cependant, cela constitue un risque simultané de sécurité des données. Après tout, une mise à l'échelle rapide peut rendre plus difficile la détermination de l'emplacement de stockage des données et comment y accéder. La nature intrinsèque du cloud rend la sécurisation des données encore plus complexe, surtout si l'on considère que chaque région géographique possède son propre ensemble de réglementations et de normes à respecter.
Limitations de visibilité
Les environnements multicloud et cloud hybride gagnent en popularité, les entreprises cherchant à obtenir le meilleur rapport qualité-prix en combinant des services de divers fournisseurs de services cloud et leurs datacenters sur site. Cette tendance nécessite une approche centralisée de la visibilité des données. Mais une approche centralisée n'est pas toujours facile à mettre en place, d'autant plus que différents fournisseurs de services cloud apportent diversité et incohérence en termes de formats de données, de mécanismes de contrôle d'accès et d'autres configurations.
Fuites de données au moment de l'exécution des applications
Lors de l'exécution d'applications, des données sensibles — telles que les identifiants utilisateur, les informations personnelles et les dossiers financiers — peuvent être transmises via des logs et des réponses API. Ces fuites surviennent souvent en raison de mauvaises configurations et de contrôles d'accès insuffisants. Une surveillance inadéquate peut être la cause que ces fuites passent inaperçues.
Complexités d'intégration
Les fournisseurs de services cloud public s'intègrent à un grand nombre de services tiers. Cependant, ces services peuvent mettre en place leurs propres normes et pratiques qui ne sont pas totalement compatibles avec tous les fournisseurs de services cloud. Le partage de données cloud sensibles avec des intégrations tierces soulève de multiples préoccupations de sécurité. Par exemple, si un fournisseur a de mauvaises pratiques de sécurité des données, cela peut entraîner une fuite de données.
Transmettre ou stocker des données via des tiers nécessite également un travail accru de documentation et de conformité pour vérifier comment les fournisseurs de services cloud gèrent les données sensibles. Cela est plus particulièrement crucial lorsqu'il s'agit d'informations ou de données de cartes de crédit dans le secteur de la santé.
Quatre bonnes pratiques pour la DLP au niveau du cloud
Bien qu'aucune mise en place de la DLP au niveau du cloud ne soit identique, un ensemble éprouvé de bonnes pratiques peut aider les organisations à mettre en place la DLP au niveau du cloud de manière à répondre aux défis cloud courants. Les bonnes pratiques suivantes peuvent aider les organisations modernes à mettre en place efficacement la DLP au niveau du cloud.
N°1 : Établir une stratégie de protection des données
Les organisations doivent définir des règles claires lors du traitement de données sensibles. Ces règles doivent se concentrer sur des pratiques éprouvées telles que le chiffrement, le contrôle d'accès strict et une classification robuste des données. Les équipes doivent effectuer régulièrement un inventaire approfondi et une évaluation des risques des données sensibles. Obtenir des certifications de sécurité des données comme ISO 27001 peut renforcer encore la crédibilité d'une entreprise et garantir une sécurité des données hautement standardisée.
N°2 : Adopter un modèle de sécurité Zero Trust
L'accès aux données sensibles doit être strictement contrôlé et accessible uniquement au personnel et aux processus nécessitant un accès légitime. L'application de règles d'accès basées sur Zero Trust et le principe du moindre privilège garantit que même si des identifiants d'accès sont divulgués, le rayon d'action d'une attaque est fortement compartimenté pour minimiser l'impact. La vérification continue de l'accès aux données sensibles permet de détecter les activités anormales et de garantir que seules les personnes autorisées y sont accès.
N°3 : Tirer profit de l'automatisation et des outils d'IA
Les processus de DLP arbitrés par l'homme peuvent être fastidieux et sources d'erreurs. L'utilisation de l'automatisation et d'outils d'IA peut réduire considérablement la probabilité d'erreurs et permettre aux administrateurs de se concentrer uniquement sur les tâches nécessitant une attention humaine. Les outils d'IA se sont révélés efficaces pour les tâches de classification, et les processus de conformité et de réponse à incident bénéficient grandement de l'automatisation. Utiliser ces outils garantit des solutions rapides et fluides à d'éventuelles compromissions.
N°4 : Surveiller et auditer régulièrement
La surveillance en temps réel et la journalisation complète offrent un haut niveau d'observabilité et garantissent que chaque demande de données sensibles peut être facilement suivie et analysée. Des audits réguliers sont nécessaires pour identifier les vulnérabilités potentielles et garantir la conformité réglementaire.
Avantages de la mise en place de la DLP au niveau du cloud
L'intégration de la DLP au niveau du cloud dans l'environnement cloud d'une organisation offre plusieurs avantages concrets, notamment :
Meilleure conformité réglementaire : faire respecter la gestion sécurisée des données dans le cloud aide les entreprises à atteindre des niveaux de conformité réglementaire bien plus élevés.
Efficacité opérationnelle simplifiée : l'automatisation de la DLP réduit considérablement l'effort humain nécessaire, ce qui aide à réduire l'épuisement professionnel et permet aux employés de se concentrer sur des tâches plus critiques tout en minimisant le risque d'erreur humaine.
Réduction du risque d'incidents de cybersécurité : la DLP au niveau du cloud réduit considérablement le risque d'incidents de cybersécurité, ce qui signifie que des dommages financiers et réputationnels beaucoup moins probables. Cela fait de la DLP au niveau cloud non seulement un outil de conformité, mais également un élément fondamental d'une stratégie de sécurité globale.
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Narendran est directeur du marketing produit pour la protection des identités et le modèle Zero Trust chez CrowdStrike. Il possède plus de 17 ans d'expérience dans le domaine du marketing produit et des stratégies de mise sur le marché, travaillant à la fois pour des start-ups spécialisées dans la cybersécurité et de grandes entreprises comme HP et SolarWinds. Avant cela, il était directeur du marketing produit chez Preempt Security, une société rachetée par CrowdStrike. Narendran est titulaire d'une maîtrise en sciences informatiques de l'université de Kiel, en Allemagne.
