Can Your Security Stack See ChatGPT? Why Network Visibility Matters

Visibilité Réseau : Protéger les Données avec l’IA Générative

L’adoption croissante des plateformes d’IA générative comme ChatGPT, Gemini et Copilot au sein des organisations apporte des gains d’efficacité mais pose également de nouveaux défis en matière de prévention des fuites de données. Les informations sensibles peuvent être compromises via les invites de chat, les téléchargements de fichiers pour analyse par IA, ou les plugins de navigateur qui contournent les contrôles de sécurité habituels. Les solutions de prévention des pertes de données (DLP) traditionnelles sont souvent insuffisantes pour détecter ces événements.

Les solutions basées sur la détection et la réponse réseau (NDR) offrent une visibilité accrue sur l’ensemble du trafic, permettant de surveiller, appliquer des politiques et auditer l’utilisation de l’IA générative. Contrairement aux outils basés sur la numérisation des e-mails ou des partages de stockage, le NDR analyse les schémas de trafic, même chiffré, pour identifier les menaces à mesure qu’elles traversent le réseau. L’enjeu principal est de savoir quand et comment les données quittent le contrôle de l’organisation.

Points Clés et Approches de Surveillance :

• Indicateurs basés sur les URL et alertes en temps réel :
  • Permet de définir des règles pour des plateformes d’IA spécifiques (ex: ChatGPT).
  • Génère des alertes lorsqu’un utilisateur accède à un point de terminaison d’IA.
  • Enregistre une capture de paquets complète en cas de déclenchement d’une politique DLP.
  • Facilite les actions automatisées (redirection de trafic, isolation de messages).
  • Avantages : Notifications rapides, analyse forensique, intégration avec les outils SOC.
  • Considérations : Nécessite des règles à jour et un réglage des alertes pour éviter la surcharge.
• Surveillance basée uniquement sur les métadonnées :
  • Enregistre l’activité sous forme de métadonnées pour créer un historique d’audit consultable.
  • Conserve les informations de session (IP source/destination, protocoles, ports, appareil, horodatages).
  • Avantages : Réduit les faux positifs, permet l’analyse des tendances à long terme et la conformité.
  • Limites : Peut entraîner la non-détection d’événements importants s’ils ne sont pas examinés régulièrement.
• Détection et prévention des téléchargements de fichiers risqués :
  • Surveille les téléchargements de fichiers vers les plateformes d’IA, en inspectant leur contenu pour les données sensibles (PII, PHI, données propriétaires).
  • Capture le contexte complet de la session et attribue la responsabilité même sans connexion utilisateur.
  • Avantages : Détecte et interrompt les événements d’exfiltration de données, fournit des enregistrements détaillés.
  • Considérations : La surveillance est limitée aux chemins réseau gérés, et l’attribution est au niveau de l’actif sans authentification utilisateur.

Recommandations pour une Protection Complète des Données IA :

• Maintenir des listes de points de terminaison d’IA à jour et ajuster régulièrement les règles de surveillance.
• Définir les modes de surveillance (alertes, métadonnées, ou les deux) en fonction du risque et des besoins métier.
• Collaborer avec les responsables de la conformité et de la confidentialité lors de la définition des règles de contenu.
• Intégrer les sorties de détection réseau avec l’automatisation du SOC et les systèmes de gestion d’actifs.
• Éduquer les utilisateurs sur la conformité aux politiques et la visibilité de l’utilisation de l’IA générative.
• Examiner périodiquement les journaux de politiques et mettre à jour le système pour intégrer les nouveaux services d’IA et les cas d’usage émergents.

Bonnes Pratiques de Mise en Œuvre :

• Gestion claire de l’inventaire des plateformes et mises à jour régulières des politiques.
• Approches de surveillance basées sur le risque, adaptées aux besoins de l’organisation.
• Intégration avec les flux de travail SOC existants et les cadres de conformité.
• Programmes d’éducation des utilisateurs pour une utilisation responsable de l’IA.
• Surveillance continue et adaptation aux technologies d’IA évolutives.

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