Découvrez les piliers de la sécurité des bases de données et comment la surveillance des activités (DAM) de nouvelle génération de Varonis protège les données sensibles dans les environnements IA et cloud.

Découvrez comment protéger les pipelines d'IA en contrôlant l'accès aux données, en surveillant le comportement de l'IA et en empêchant l'exposition des données.

Cette acquisition stratégique ajoute la meilleure détection de phishing et d’ingénierie sociale au monde à la principale plateforme de sécurité des données.

Comment un acteur malveillant usurpe systématiquement l’identité d’utilisateurs pour exfiltrer des millions d’enregistrements Salesforce.

Les entreprises s’associent pour offrir une sécurité, une gouvernance et une conformité évolutives des données à l’ère de l’IA

Découvrez ce que signifie réellement la sécurité des données de l’IA, pourquoi elle est importante et comment protéger les données sensibles utilisées par les systèmes et les flux de travail d’IA ou qui y sont exposées.

Parce que les employés adoptent des outils d’IA non autorisés, la shadow AI est en plein essor. Découvrez les risques qu’elle pose à la sécurité et à la conformité, et comment la gérer de manière responsable.

Découvrez la menace croissante de l'empoisonnement des modèles, une cyberattaque où les modèles de machine learning sont manipulés, et comment votre entreprise peut s'en prémunir.

La plateforme de sécurité des données à la pointe de la technologie de Varonis prend en charge ChatGPT Enterprise d’OpenAI et protège ainsi les données contre les risques d’utilisation abusive et d’exposition de l’IA.

Découvrez comment la DSPM évolue dans le cloud : visibilité en temps réel, automatisation et conformité dans les environnements multicloud dynamiques.

Découvrez les risques de sécurité des données dans Snowflake et apprenez des tactiques spécifiques pour garantir des pratiques sûres.

Le rapport 2025 de Varonis sur l'état de la sécurité des données présente les résultats basés sur l'étude de 1 000 environnements informatiques réels, afin de révéler le côté obscur de l'essor de l'IA et les mesures proactives que les organisations peuvent mettre en œuvre pour sécuriser les informations critiques.