Sécurité des données : l'équilibre entre protection et performance
La sécurité des données requiert un équilibre entre protection et efficacité. Une approche intégrée mêlant découverte, classification, protection est clé. Diverses méthodes s'adaptant aux entreprises.
La sécurité des données est devenue essentielle mais reste complexe et nécessite une approche pondérée. Il faut trouver le juste équilibre entre la protection optimale, et les contraintes de performance et de coûts. Savoir où se trouvent nos données au sein des organisations est crucial afin de comprendre l'étendue et la nature des informations à protéger. Sans cette connaissance, il est impossible de mettre en place des mesures de sécurité adéquates. Cette connaissance est la première étape essentielle pour élaborer une stratégie de sécurité efficace et adaptée aux besoins spécifiques de l'entreprise.
Une découverte continue
La donnée est un flux en perpétuel mouvement au sein des organisations. La découverte des données sensibles doit donc être un processus continu et automatisé, dépassant le cadre d'audits ponctuels. Un outil intégré de data discovery est nécessaire pour identifier, classer et tracer ces informations à protéger, afin de pouvoir rapidement renforcer l’aspect de cybersécurité.
Mais la détection seule ne suffit pas. Pour une atténuation complète des risques, l'outil de data discovery doit pouvoir s'intégrer de manière transparente avec les solutions de tokenisation, chiffrement, API et autres contrôles de sécurité existants.
La question cruciale est alors de définir ce qui mérite réellement des mesures de protection renforcées. C'est un exercice de gestion des risques visant à déployer une stratégie de sécurité des données ciblées : suffisamment robuste pour protéger les informations critiques, mais aussi le moins contraignante possible afin de ne pas entraver indûment les activités métiers. L'objectif est de trouver le juste équilibre entre sûreté et agilité opérationnelle.
Intégrer la découverte à la protection
Une approche intégrée combinant la découverte, la protection, la surveillance et la gouvernance des données au sein d'une plateforme unifiée est recommandée. Cela permet d'avoir une vision d'ensemble et de gérer les données de l'entreprise de manière holistique, que ce soit dans des environnements cloud, on-premise ou hybrides.
L'outil de data discovery doit être en mesure d'analyser en continu tous les référentiels, cloud ou locaux, pour identifier, classer et tracer les différents types de données sensibles : personnelles, médicales, financières, propriété intellectuelle, etc.
Mais au-delà de la simple détection, l'intégration avec des capacités de protection des données est essentielle pour remédier rapidement aux failles identifiées. Tokenisation, chiffrement, anonymisation et contrôles d'accès doivent pouvoir être déployés de façon transparente sur les données à risque.
Cette intégration découverte/protection au sein d'une plateforme unique permet de réduire proactivement l'exposition en traitant les menaces dès leur identification, sans laisser des failles ouvertes. Un avantage clé est la persistance des contrôles de sécurité qui suivent les données quel que soit leur mouvement infrastructurel.
Même avec une solution de data discovery existante, cette approche unifiée apporte ainsi une réelle plus-value en fermant la boucle de bout-en-bout de la sécurité des données sensibles.
Optimiser la protection tout en préservant les performances
Chaque projet de sécurité des données a ses propres exigences en matière de protection et de performances opérationnelles. Il est donc essentiel de disposer d'une plateforme flexible offrant différentes techniques d'anonymisation, de masquage et de chiffrement des données sensibles. Voici quelques méthodologies couramment utilisées :
- Le chiffrement au niveau des fichiers pour sécuriser les données non structurées comme les e-mails, messageries instantanées, métadonnées, etc. qui ne suivent pas de schéma prédéfini.
- La tokenisation qui remplace les données sensibles par un identifiant de référence stocké dans une base de données sécurisée, utile par exemple pour les transactions par carte bancaire.
- Le chiffrement préservant le format (FPE) pour les données structurées comme les numéros de sécurité sociale. Le format d'origine est conservé, permettant une réutilisation dans les processus de données, applications et outils d'analyse de données.
- Le hachage préservant le format (FPH) qui apporte une dépersonnalisation irréversible et conforme aux réglementations comme le RGPD, tout en maintenant l'intégrité référentielle des données.
En définitive, une protection des données efficace et pérenne repose sur un subtil équilibre. Il faut déployer des contrôles robustes pour protéger les informations sensibles, sans pour autant entraver les activités opérationnelles. Une gouvernance unifiée couplée à une visibilité continue sur le cycle de vie complet des données est la clé. Les solutions modernes de protection des données ne dépendent pas nécessairement du cloud, permettant une flexibilité accrue. La protection peut suivre les données, qu'elles soient sur site ou dans le cloud. Les approches avancées de gestion des clés comme la dérivation dynamique basée sur des politiques centralisées, peuvent simplifier considérablement l'administration tout en maintenant un haut niveau de sécurité. Un objectif crucial est de neutraliser l'impact d'une violation en rendant les données protégées moins attrayantes. Cette approche proactive renforce considérablement la posture de sécurité globale de l'organisation. C'est à ce prix que les entreprises peuvent espérer tirer pleinement parti de leurs précieux investissements en toute sécurité.