La façon dont nous stockons les données a connu une évolution spectaculaire. Des bonnes vieilles disquettes aux solutions de stockage cloud d'aujourd'hui, les progrès en matière de stockage ont réduit les coûts et permis aux entreprises de conserver une quantité exponentielle de données. Et nous en profitons tous. En fait, les données prolifèrent à un rythme stupéfiant de 25 % par an. Il s'agit là d'une arme à double tranchant. D'une part, ce vaste lac de données recèle un immense potentiel d'informations précieuses. D'autre part, la surveillance des données sur les endpoints, les serveurs et le cloud peut submerger les équipes sécurité. Les analystes sécurité ont du mal à relever ce défi.

Le 2023 TechStrong PulseMeter Report le réaffirme en indiquant que 47 % des entreprises ne savent pas exactement où sont stockées leurs données sensibles. Étant donné que la connaissance des données stockées et leur classification en fonction de leur sensibilité constituent le cœur d'un bon programme de prévention des pertes de données (DLP), l'absence de ces informations pourrait entraîner une augmentation des violations de données. L'Identity Theft Resource Program (ITRP) le confirme, son rapport faisant état d'une augmentation de 78 % des violations de données entre 2022 et 2023, et l'ITRP indique que ce chiffre est appelé à augmenter et à évoluer en 2024.

Il est donc d'autant plus important de comprendre quelles données vous stockez, où vous les stockez et de connaître leur degré de sensibilité pour que la DLP soit efficace. Il n'est pas possible d'appliquer des politiques DLP sans savoir à quel point elles doivent être restrictives ou à quelles données elles doivent s'appliquer. Il est donc important de découvrir et de classer les données sensibles avant d'essayer d'appliquer des politiques pour les sécuriser.

Pourquoi faut-il commencer par la classification des données ?

La classification des données est une mesure proactive en faveur de la sécurité des données. Elle consiste à classer les données dans des catégories en fonction de divers paramètres, tels que le type de données, le propriétaire ou le service, mais surtout leur sensibilité et leur vulnérabilité. La classification de vos données en fonction de leur sensibilité peut vous aider à réagir plus rapidement aux incidents et à prévenir l'utilisation abusive et la perte de données sensibles. Dans ce blog, vous découvrirez l'importance de la classification des données dans la prévention des pertes de données et comment classifier efficacement les données.

L'importance de la classification des données pour la DLP

Selon Forrester, la classification des données est la pierre angulaire de la sécurité des données et de la prévention des pertes de données. Une stratégie efficace de classification des données sert de boussole aux administrateurs IT, en les aidant à orienter leurs efforts de DLP vers la protection des données critiques :

• Hiérarchiser et allouer des ressources : Une approche unique de la DLP pourrait s'avérer inefficace. La classification de vos fichiers en niveaux de sensibilité, tels que public, interne, restreint et confidentiel, peut fournir des informations sur les types de données contenues dans chaque fichier. Les administrateurs IT peuvent ainsi hiérarchiser leurs efforts et allouer des ressources pour sécuriser en priorité les données les plus sensibles et en dernier lieu les données les moins sensibles.
• Gérer le flux de données : Avec des équipes interfonctionnelles collaborant dans différentes régions, vos données sont toujours en mouvement. La gestion des flux de données devient un défi lorsque vous n'êtes pas sûr des données que vous possédez. C'est là que la classification des données entre en jeu - la catégorisation de vos données vous aide à rester informé de leur localisation. Vous pouvez ainsi réguler leur flux et vous assurer qu'elles ne tombent pas entre de mauvaises mains.
• Appliquer les politiques DLP : Une classification efficace des données peut aider à mettre en œuvre des contrôles de sécurité appropriés en fonction de la sensibilité des données. Par exemple, l'accès aux données sensibles, telles que les PII, PHI ou informations financières, doit être limité au personnel autorisé. Le fait de classer les fichiers contenant ces données comme sensibles peut aider à les cibler avec les bonnes politiques DLP, à empêcher les accès non autorisés et à atténuer le risque de perte de données.
• Respecter les exigences réglementaires : Les réglementations telles que le RGPD, l'HIPAA ou le PCI DSS exigent des entreprises qu'elles adhèrent à des règles spécifiques concernant la découverte et la classification des données. Par exemple, le RGPD stipule que les entreprises doivent conserver un enregistrement de toutes les activités effectuées avec ou sur des données sensibles, y compris des détails sur les données sensibles traitées et les mesures techniques employées pour les protéger. L'identification et la classification de vos données sensibles vous aident à adhérer à ces réglementations.
• Répondre aux incidents : En cas de violation de données ou de cyberincident, le fait de classer vos données comme sensibles ou critiques vous permet d'apporter une réponse ciblée. Les équipes sécurité peuvent alors hiérarchiser les efforts de récupération, en se concentrant d'abord sur les informations les plus précieuses. Cela minimise l'impact de la violation et rationalise le processus de récupération, ce qui permet de gagner du temps et d'économiser des ressources.

Facteurs à prendre en compte lors de la classification des données pour éviter les pertes de données

Maintenant que nous avons établi que la classification des données est essentielle pour la DLP, il est important de comprendre comment elle peut être réalisée. La classification des données peut s'avérer délicate, car vous souhaitez qu'elles soient facilement identifiables par les utilisateurs, sans pour autant mettre tous vos œufs dans le même panier. Voyons comment les facteurs d'une stratégie de classification peuvent avoir un impact sur la perte de données :

• Niveaux de classification : Il est essentiel de bien définir le nombre de niveaux de classification. Un nombre insuffisant peut entraîner une catégorisation incohérente des données sensibles, tandis qu'un nombre trop élevé peut compliquer la réponse aux incidents et les efforts DLP. Selon le Capterra’s 2023 Data Management Survey, 61 % des entreprises disposant de trois niveaux de classification ont subi une violation de données, 75 % de celles disposant de quatre niveaux et 67 % de celles disposant de cinq niveaux.
• Méthode de classification : Avec l'augmentation du volume de données générées dans les entreprises, la classification manuelle des données peut devenir fastidieuse et inefficace, le risque d'erreur humaine constituant également un défi. Le même rapport souligne que 86 % des entreprises ayant une classification manuelle ont été confrontées à une violation de données, alors que 55 % des entreprises ayant une classification automatisée ont été touchées.
• Intention de la classification : Classer vos données avec les bonnes intentions fait toute la différence. Le même rapport indique que les entreprises qui classifient les données pour se conformer à la réglementation, plutôt que pour des raisons de sécurité, sont plus sujettes aux violations de données. La meilleure attitude consiste à améliorer la sécurité globale des données afin que la conformité suive naturellement.

Ce ne sont là que quelques exemples qui montrent qu'il peut être difficile et important de mettre en place une bonne stratégie de classification des données. Il est donc essentiel de s'équiper des bonnes solutions pour classifier les données.

Surmonter l'énigme de la classification pour améliorer la DLP

Compte tenu du paysage des cybermenaces, la classification de vos données sensibles est devenue une évidence. Cependant, la difficulté de choisir la bonne stratégie peut décourager le meilleur des analystes sécurité. C'est là qu'intervient notre solution de classification des données. Grâce à elle, vous pouvez choisir la bonne combinaison de classification basée sur le contenu, le contexte et l'utilisateur afin d'identifier les données sensibles, d'éviter les faux positifs et de vous concentrer sur les actifs critiques.

Pour en savoir plus sur l'importance de la classification des données pour la DLP, consultez notre webinaire à la demande : Data classification: The cornerstone of DLP