Les failles et les incidents de sécurité sont devenus une réalité regrettable. Alors que le coût moyen d’une faille de sécurité atteint 4,24 millions de dollars US, il est essentiel de trouver des moyens d’automatiser la détection et de renforcer la protection. De plus, tout cadre de détection et de remédiation des failles doit prendre en charge un nombre croissant d’obligations réglementaires, telles que le RGPD, le CCPA, l’HIPAA, les PHI et la norme PCI.
Pourtant, la voie du progrès peut s’avérer semée d’embûches. Il est difficile de découvrir et de gérer les données dans des environnements multicloud, les applications SaaS et les données et applications autogérées qui se multiplient. Aujourd’hui, il est nécessaire de disposer d’un cadre intelligent de réponse aux failles, capable d’identifier rapidement les données sensibles et d’automatiser le processus de réponse. Cela inclut de solides fonctionnalités de reporting et de cartographie des données, ainsi que la possibilité de visualiser les données afin d’obtenir des informations plus approfondies.
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Au-delà de la faille
Il n’est pas surprenant que de nombreuses organisations peinent à gérer efficacement les violations de données. L’ampleur d’une faille peut être considérable.
Cela suppose de savoir qui est concerné par un incident (ce que l’on appelle parfois le rayon de portée de la faille), ainsi que de mesurer l’impact de la faille, de déterminer quelles autorités et règles réglementaires s’appliquent à l’événement, et de vérifier que la réponse — notifications comprises — est conforme aux réglementations et réduit au minimum le risque de problèmes et de sanctions ultérieurs.
Le chaos qui s’ensuit peut s’avérer dévastateur. Par exemple, il n’est pas rare qu’une organisation ait des données dispersées dans des dizaines de services cloud et d’applications SaaS. Il peut s’agir d’AWS RedShift, Athena et DynamoDB ; d’Azure Blobs et d’Azure SQL Database ; ainsi que de Google Cloud Storage et BigQuery. Certains éléments peuvent également se trouver sur des plateformes Oracle, dans des outils SaaS tels que Salesforce, Slack et Workday, ainsi que dans divers outils, applications et entrepôts de données autogérés.
Sans inventaire précis des actifs et vision claire des flux de données, il est impossible d’identifier l’intégralité de la surface d’attaque et de savoir quelles données ont été touchées par une faille. Cela fragilise à son tour le processus de remédiation. En règle générale, les organisations ont besoin de métadonnées avancées telles que :
- Les propriétés des instances.
- Les propriétaires des données.
- Des informations sur les personnes ayant accès aux différents actifs.
- Les politiques de conservation des données.
- Les éventuels transferts transfrontaliers effectués.
- Les clauses contractuelles ou les mécanismes de protection des données associés.
Mais les difficultés ne s’arrêtent pas là. Une organisation doit également comprendre quel type de données est traité ou stocké dans les différents actifs et référentiels. Il faut notamment déterminer si les données sont chiffrées ou non, s’il s’agit de données biométriques ou personnelles sensibles, et dans quelle catégorie réglementaire elles entrent, notamment les PHI, la norme PCI, l’HIPAA ou le RGPD. Une entreprise doit pouvoir découvrir et classifier toutes ces données, informer l’équipe chargée de la réponse et suivre les progrès au fil du processus de résolution.
Il faut également gérer la découverte des données dans les systèmes structurés et non structurés, créer des visualisations et des graphes pour l’ensemble des systèmes touchés, et consulter une carte présentant chaque fragment d’information personnelle. De plus, il est nécessaire d’extraire et d’analyser les types de personnes concernées et les types d’éléments de données, ainsi que les informations personnelles identifiables (PII) en clair de chaque utilisateur concerné, selon sa juridiction.
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Principales étapes pour gérer ou prévenir les violations de données
L’un des problèmes les plus courants pour les organisations après une faille consiste à rassembler tous les éléments nécessaires à une réponse efficace. Cela implique de découvrir les éléments précis de données personnelles qui ont été compromis ou volés, y compris dans les systèmes non structurés, d’identifier les risques réels, de faire le lien avec les juridictions concernées et d’analyser le risque réel.
Parallèlement, les silos de données doivent être réunis pour former rapidement et efficacement une vue d’ensemble. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent ici déceler des schémas que les humains ne voient pas. Il s’agit notamment de fournir des informations fiables pour gérer la faille et de notifier les personnes concernées en fonction du contexte régional.
Voici quelques étapes clés pour gérer ou prévenir efficacement les violations de données :
- Générez un rapport présentant clairement tous les comptes, individus et données compromis. Pour les individus, cela inclut les coordonnées personnelles nécessaires à l’envoi de notifications précises et rapides.
- Identifiez les obligations réglementaires.
- Utilisez des modèles pour générer rapidement des notifications précises en cas de faille. Celles-ci doivent couvrir les différentes juridictions et autorités réglementaires.
- Veillez à utiliser des fonctionnalités de messagerie sécurisée pour partager les informations et l’état de l’incident entre les responsables des incidents et les personnes qui signalent les événements.
- Simulez et testez les évaluations des risques liés aux failles et aux incidents, ainsi que les processus de réponse, avant qu’une faille ne se produise.
En combinant et en automatisant tous les éléments nécessaires à la gestion d’une faille — y compris les notifications —, il est possible de reprendre le contrôle d’événements potentiellement dévastateurs. S’il est impossible d’éliminer complètement le risque d’une faille, il est néanmoins possible de la gérer de la meilleure façon qui soit.
À propos de l’auteur :
Vivek Kokkengada, VP of Products, Securiti