Du brainstorming pour trouver des slogans publicitaires à la rédaction d’e-mails, ChatGPT et d’autres outils d’IA générative se sont rapidement intégrés dans le quotidien des équipes en entreprise. Cette nouvelle productivité s’accompagne toutefois d’une nouvelle catégorie de risques : l’exposition involontaire de données sensibles.
Contrairement aux logiciels classiques, les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent dans une zone d’ombre où les contributions humaines et les résultats de l’IA sont difficiles à contrôler. Les employés peuvent coller du code propriétaire, des contrats confidentiels ou des données client dans un chatbot sans se rendre compte des conséquences potentielles.
Dans les secteurs réglementés, les enjeux sont encore plus importants.
C’est ainsi qu’apparaît un nouveau type de stratégie de prévention des pertes de données (DLP) : une approche adaptée aux réalités de l’IA. Dans cet article, nous allons analyser en détail comment ChatGPT bouleverse la donne en matière de sécurité des données et vous montrer comment mettre en place un programme DLP qui protège vos informations sans freiner l’innovation.
Comprendre le défi de la sécurité des données de ChatGPT
ChatGPT et autres LLM posent des défis uniques en matière de sécurité des données pour les entreprises. Contrairement aux applications classiques, ces outils d’IA sont conçus pour apprendre et générer des textes semblables à ceux rédigés par des humains à partir des données qu’ils reçoivent. Si cet apprentissage constant permet d’offrir une expérience hyper-personnalisée et raffinée, cette fonctionnalité comporte également son lot de risques.
Fuite de données
Les employés qui utilisent ChatGPT peuvent involontairement partager des informations sensibles telles que des données relatives à la propriété intellectuelle ou aux clients lorsqu’ils interagissent avec l’outil.
Supposons qu’un chef de produit insère les spécifications d’un produit non commercialisé dans ChatGPT afin de faciliter la création de contenu marketing. Bien que les données soient uniquement conservées dans le compte de l’utilisateur, si celui-ci est piraté, des informations confidentielles pourraient être divulguées involontairement.
Persistance de l’information
Alors que ChatGPT Enterprise gère la mémoire différemment, les données envoyées à la version personnelle du chatbot peuvent être stockées et potentiellement utilisées pour l’entraînement du modèle, ce qui soulève des préoccupations quant à l’exposition des données à long terme.
ChatGPT Enterprise offre toutefois aux équipes davantage de flexibilité dans la manière dont elles souhaitent que leurs données sensibles soient traitées. ChatGPT n’utilisera pas le contenu de ChatGPT Enterprise pour l’entraînement, les administrateurs peuvent activer/désactiver la mémoire dans l’ensemble de leur organisation (les utilisateurs peuvent toujours contrôler la mémoire dans leurs sessions personnelles) et la mémoire est organisée sous forme de système séparé par espace de travail, de sorte que chaque utilisateur conserve sa propre mémoire sans la partager avec ses collègues.
Adoption de l’IA fantôme
Tout comme le shadow IT, où les employés utilisent des logiciels ou du matériel non autorisés, le shadow AI consiste en l’utilisation non autorisée de modèles d’IA, d’outils de machine learning ou d’autres systèmes d’IA.
Le personnel peut finir par utiliser des outils d’IA générative sans l’accord du service informatique, contournant ainsi les protocoles de sécurité établis et risquant de compromettre les données sensibles de l’entreprise.
Complications de conformité
Les organisations qui utilisent des outils d’IA dans des secteurs réglementés tels que la finance ou la santé doivent relever des défis supplémentaires pour garantir la conformité des interactions avec l’IA aux exigences telles que HIPAA, RGPD, PCI DSS et autres réglementations.
L’évolution du rôle de la DLP dans un monde axé sur l’IA
Les solutions DLP classiques ont été principalement conçues pour surveiller et contrôler les données transitant par e-mail, les transferts de fichiers et les activités des terminaux. Cependant, l’essor des outils d’IA tels que ChatGPT exige une approche plus sophistiquée.
Les stratégies DLP modernes pour les environnements d’IA doivent :
- Surveiller et analyser les saisies de texte sur les plateformes d’IA
- Identifier les contenus sensibles avant qu’ils ne soient partagés avec des systèmes d’IA externes
- Fournir des alertes et des interventions en temps réel lorsque des comportements à risque sont détectés
- Créer des pistes d’audit complètes des interactions avec l’IA à des fins de conformité
- Sensibiliser les utilisateurs aux pratiques sécuritaires en matière d’utilisation de l’IA
Imaginons qu’un employé s’apprête à coller un contrat client dans ChatGPT. Une solution DLP pour l’IA efficace détecterait le contenu sensible en temps réel, bloquerait l’envoi et fournirait immédiatement des conseils sur des alternatives plus sûres.
Impact réel de ChatGPT DLP
Les organisations qui mettent en œuvre des stratégies DLP complètes pour ChatGPT constatent des avantages concrets tels que :
- Réduction des expositions accidentelles de données sur les plateformes d’IA
- Amélioration de la conformité aux exigences réglementaires
- Meilleure visibilité sur l’utilisation des outils d’IA dans toute l’entreprise
- Confiance accrue des employés dans l’utilisation sécurisée des capacités d’IA
- Protection de la propriété intellectuelle
Les éléments clés d’une stratégie DLP pour ChatGPT
Évaluation des risques et classification des données
Prenons l’exemple d’un établissement de santé : il peut classer les dossiers des patients comme hautement confidentiels, les données financières comme confidentielles et les recherches accessibles au public comme non confidentielles, avec des politiques d’accès à l’IA adaptées à chaque catégorie.
Avant de mettre en œuvre des contrôles techniques, les organisations peuvent comprendre leur paysage de données en :
- Identifiant les types de données les plus vulnérables à l’exposition à l’IA
- Classant les données en fonction de leur sensibilité et des exigences réglementaires
- Cartographiant les flux de données pour comprendre comment les informations peuvent atteindre les outils d’IA
- Évaluant quelles équipes et quels rôles ont des besoins légitimes en matière d’outils d’IA
Élaboration des politiques et gouvernance
Les entreprises de services financiers pourraient créer une politique d’utilisation de l’IA interdisant le partage de données sensibles avec des outils non approuvés (comme l’insertion de données relatives aux comptes clients, de projections financières ou de documents stratégiques internes dans tout outil d’IA générative), définir des cas d’utilisation approuvés, établir une procédure de demande pour les nouveaux outils et inclure un plan d’intervention en cas d’incident.
Les organisations peuvent mettre en œuvre ces politiques pour établir des limites claires concernant l'utilisation des outils d'IA :
- Politiques d'utilisation acceptables traitant spécifiquement des interactions avec l'IA
- Directives de gestion des données pour différents types d'informations
- Processus d'approbation pour l'adoption d'outils d'IA
- Procédures d’intervention en cas d’incident pour les expositions potentielles de données
- Révisions régulières des politiques pour s'adapter à l'évolution des capacités de l'IA
Formation et sensibilisation des employés
Si une entreprise industrielle souhaite intégrer l’IA en toute sécurité dans les processus de travail de ses employés, ceux-ci peuvent suivre des modules de formation conçus pour leur montrer comment interagir avec ChatGPT sans révéler les spécifications techniques ou les processus de production de l’entreprise.
Les organisations peuvent sensibiliser le public à la sécurité de l’IA grâce à :
- Éducation sur les risques liés au partage de données sensibles avec des outils d’IA
- Formation sur la reconnaissance des types d'informations qui ne doivent jamais être partagées
- Des directives claires sur les plateformes d'IA approuvées et les cas d'utilisation
- Rappels et mises à jour réguliers au fur et à mesure que les capacités de l'IA évoluent
- Créer une culture d’utilisation responsable de l’IA
Défis liés à la mise en œuvre et solutions
Si l’intégration de ChatGPT dans les environnements d’entreprise offre un énorme potentiel, elle n’est pas sans défis. Entre la sécurité, l’évolution technologique et les préoccupations en matière de confidentialité, les organisations doivent adopter des stratégies réfléchies pour garantir un déploiement responsable et efficace.
Défi : Trouver le juste équilibre entre sécurité et productivité
De nombreux employés ont constaté des gains de productivité significatifs grâce aux outils d’IA, et des politiques trop restrictives peuvent favoriser l’utilisation d’une informatique parallèle.
La solution ? Créer des modèles d’accès à plusieurs niveaux où certaines équipes disposent d’un accès plus large à l’IA avec des garanties appropriées, tout en maintenant des contrôles plus stricts pour les services à haut risque.
Défi : Suivre le rythme de l'évolution rapide de l'IA
Comme toute technologie révolutionnaire, les capacités de l’IA évoluent constamment, ce qui peut créer de nouvelles failles de sécurité.
Les organisations peuvent résoudre ce problème en mettant en place une équipe dédiée à la gouvernance de l’IA, chargée de suivre les évolutions et de mettre à jour les stratégies DLP en conséquence.
Défi : Surveillance sans atteinte à la vie privée
S’il est important de surveiller l’utilisation de l’IA afin d’éviter les abus, une surveillance excessive des interactions avec l’IA peut soulever des questions relatives à la vie privée des employés.
Ce problème peut être évité en concentrant les efforts de DLP sur les données elles-mêmes plutôt que sur le comportement des utilisateurs, et en garantissant la transparence sur ce qui est surveillé et pourquoi.
L'avenir de l'intégration de l'IA et du DLP
À mesure que les outils d’IA générative s’intègrent de plus en plus dans les flux de travail des entreprises, les stratégies DLP continueront d’évoluer.
Des organisations avant-gardistes explorent déjà :
- Outils DLP assistés par IA capables de mieux comprendre le contexte et les nuances des fuites de données potentielles
- Intégration de la DLP directement dans les plateformes d'IA approuvées par l'entreprise
- Architectures zero-trust qui vérifient en permanence la pertinence des interactions avec l’IA
- Analyses avancées pour identifier les tendances inhabituelles dans l’utilisation de l’IA qui pourraient indiquer des tentatives d’exfiltration de données
Premiers pas avec ChatGPT DLP
Malgré les risques, les organisations ne doivent pas être dissuadées d’adopter l’IA dans leur pile technologique. Pour les entreprises qui se lancent dans l’aventure DLP pour ChatGPT, voici quelques premières étapes à suivre :
- Réaliser un audit sur l’utilisation de l’IA : utilisez un questionnaire simple pour déterminer quelles équipes utilisent déjà des outils d’IA générative et à quelles fins.
- Élaborer une politique provisoire : tout en élaborant des stratégies globales, établissez des lignes directrices de base pour une utilisation appropriée de l’IA.
- Impliquer les parties prenantes : intégrez les services juridiques, de conformité, de sécurité informatique et les unités métier dans la planification de la DLP.
- Donner la priorité aux domaines à haut risque : concentrez vos efforts initiaux en matière de DLP sur les services qui traitent les informations les plus sensibles.
- Déployer des solutions de surveillance : mettez en place une surveillance de base pour détecter et prévenir les scénarios de fuite de données les plus évidents.
Sécurisez l’adoption de l’IA avec Varonis
Alors que les outils d’IA tels que ChatGPT transforment la manière dont le travail est réalisé, les entreprises sont confrontées à un défi majeur : comment adopter l’IA sans mettre en danger les données sensibles ? Dans ce contexte, une stratégie DLP efficace pour ChatGPT devient une nécessité.
En combinant des mesures de sécurité techniques, des politiques claires, la formation des employés et une surveillance continue, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA générative tout en garantissant la sécurité et la conformité de leurs données.
Varonis offre des fonctionnalités DLP de pointe qui garantissent aux entreprises un déploiement sécurisé de l’IA. Grâce à une visibilité approfondie sur l’emplacement des données sensibles, les personnes qui y ont accès et leur utilisation dans les environnements cloud et sur site, Varonis permet aux équipes de sécurité de détecter les risques liés à l’IA, d’éliminer les données fantômes et d’appliquer l’accès avec le moins de privilèges possible à grande échelle.
En utilisant Varonis pour assister au déploiement de l'IA, votre organisation peut :
- Découvrir et classer les données sensibles dans votre environnement
- Empêcher les données de fuir vers des outils d’IA non gérés
- Surveillez l'utilisation, signalez les comportements risqués et simplifiez la conformité
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FAQ sur ChatGPT DLP
Qu'est-ce que ChatGPT DLP ?
ChatGPT DLP désigne une stratégie de prévention des pertes de données conçue pour protéger les informations sensibles contre tout partage involontaire avec des grands modèles linguistiques tels que ChatGPT. Elle comprend des contrôles techniques, des formations pour les utilisateurs et des politiques visant à empêcher les fuites de données lors des interactions avec l’IA.
Pourquoi ChatGPT représente-t-il un risque pour la sécurité des entreprises ?
ChatGPT peut présenter un risque si les employés saisissent des données confidentielles, telles que du code source, des informations financières ou des dossiers client, dans l’outil. Ces données peuvent être stockées, utilisées à des fins de formation ou divulguées, ce qui soulève des questions en matière de réglementation et de conformité.
ChatGPT peut-il stocker ou mémoriser les données que vous partagez ?
OpenAI déclare que les données issues des interactions avec ChatGPT peuvent être conservées à des fins d’amélioration du modèle, sauf si les utilisateurs choisissent de se désinscrire ou d’utiliser des versions professionnelles. Cela signifie que les informations sensibles peuvent être stockées si elles ne sont pas correctement gérées.
Comment les organisations peuvent-elles empêcher les fuites de données via ChatGPT ?
Les organisations peuvent prévenir les fuites en mettant en œuvre des contrôles DLP spécifiques à l’IA, tels que le filtrage des entrées, la surveillance en temps réel, les restrictions d’accès et la formation des utilisateurs. Les politiques de gouvernance et les outils approuvés pour l’IA sont également essentiels.
Quels types de données sont les plus à risque avec ChatGPT ?
Les données les plus vulnérables comprennent :
- Propriété intellectuelle
- Dossiers de clients ou de patients (PII/PHI)
- Documents financiers ou juridiques
- Informations d’identification ou détails du système interne
Quelle est la différence entre le DLP traditionnel et le DLP ChatGPT ?
Les solutions DLP classiques se concentrent sur les e-mails, les transferts de fichiers et les terminaux. ChatGPT DLP étend la protection aux outils d’IA générative, garantissant ainsi que les données sensibles ne sont pas exposées lors de soumissions rapides ou de workflows pilotés par l’IA.
Les outils DLP peuvent-ils empêcher la soumission de données à ChatGPT ?
Oui. Les solutions DLP avancées peuvent analyser et intercepter les contenus sensibles avant qu’ils ne soient soumis aux outils d’IA, avertir l’utilisateur, bloquer l’action ou expurger automatiquement les informations confidentielles.
Quelles politiques les entreprises doivent-elles mettre en place pour l’utilisation de ChatGPT ?
Les politiques devraient inclure :
- Outils et plateformes d'IA approuvés
- Règles de classification et de gestion des données
- Accès à l’IA générative basé sur les rôles
- Procédures d’intervention en cas d’incident lié à l’exposition à l’IA
Quels sont les secteurs les plus touchés par les risques liés aux données ChatGPT ?
Les secteurs soumis à des exigences réglementaires strictes, tels que la santé, la finance, le droit et l’administration publique, sont particulièrement vulnérables en raison de la sensibilité et du volume des données réglementées qu’ils traitent.
Comment Varonis peut-il vous aider avec la DLP de ChatGPT ?
Varonis offre une visibilité approfondie sur l’utilisation des données et les modèles d’accès, détecte les comportements à risque et applique des contrôles d’accès basés sur le principe du moindre privilège. Il aide les organisations à surveiller les interactions de l’IA, à protéger les données sensibles et à se conformer aux réglementations telles que le RGPD, l’HIPAA et le CCPA.
Comment ChatGPT peut-il être exploité dans une attaque d’exfiltration de données ?
Les pirates informatiques ou les employés malveillants pourraient utiliser ChatGPT comme vecteur d’exfiltration en soumettant des données confidentielles et en récupérant des informations à l’extérieur de l’entreprise. Étant donné que les plateformes d’IA peuvent ne pas enregistrer ou restreindre la visibilité du contenu sortant, cela crée une zone d’ombre pour les outils de sécurité classiques.
ChatGPT répond-il aux normes de sécurité et de conformité des entreprises ?
Seules les offres ChatGPT Enterprise et API fournissent la conservation configurable des données, l’authentification unique (SSO), la conformité SOC 2 et le chiffrement au repos et en transit. Les versions gratuite et Plus ne garantissent pas des contrôles de niveau entreprise, ce qui les rend inadaptées à l’utilisation de données sensibles.
ChatGPT peut-il être configuré pour une utilisation interne sécurisée uniquement ?
Oui, mais cela nécessite un accès via des API approuvées ou une intégration dans des environnements sécurisés. Cela inclut la gestion des identités et des accès (IAM), les contrôles basés sur des proxys et, dans certains cas, l’hébergement privé de LLM ou le déploiement en périphérie.
Les équipes de sécurité peuvent-elles surveiller ce que les employés saisissent dans ChatGPT ?
Oui, grâce à des outils tels que l’enregistrement des sessions, la surveillance des proxys et les filtres de nettoyage des saisies, les équipes de sécurité peuvent enregistrer et contrôler les interactions avec l’IA. Cependant, les préoccupations en matière de confidentialité doivent être mises en balance avec la surveillance au moyen de politiques transparentes.
Comment les réglementations telles que le RGPD et l’HIPAA s’appliquent-elles à l’utilisation de ChatGPT ?
Ces réglementations imposent le contrôle des données personnelles et sensibles. Si ChatGPT stocke ou traite des données réglementées, l’entreprise pourrait être tenue responsable en cas de violation. Les responsables du traitement des données (comme OpenAI) doivent se conformer aux exigences en matière de résidence des données, de droits de suppression et de notification des violations.
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