Masquage des données et différences avec la prévention des fuites de données
De nombreuses technologies ont vu le jour en 2023 et méritent de figurer sur la liste de surveillance de tout technologue. Parmi eux, le masquage des données. Malgré la similitude avec la prévention des fuites de données dans la mise en œuvre, le masquage des données et la prévention des fuites de données ont deux cas d'utilisation très différents.
Cette dernière est une capacité de toutes les principales solutions de sécurité d’applications Web et d’API depuis des années. Mais le masquage des données commence seulement à faire connaître sa nécessité, grâce à l’essor de technologies comme l’IA générative .
Qu'est-ce que le masquage des données ?
Le masquage des données est une technique utilisée pour protéger les informations sensibles en remplaçant ou en masquant les données d'origine par des données fictives ou brouillées qui conservent une structure et un format similaires. Cette méthode est couramment utilisée dans les situations où les données doivent être partagées ou utilisées à des fins de test, de formation ou d’analyse, mais les informations sensibles réelles doivent rester confidentielles. Le masquage des données aide les organisations à se conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données, à réduire le risque de violation de données et à protéger la confidentialité des personnes dont les informations sont contenues dans les ensembles de données.
Qu'est-ce que la prévention des fuites de données ?
La prévention des fuites de données (DLP) est un ensemble de stratégies, de politiques et d’outils conçus pour protéger les informations sensibles contre tout accès, divulgation ou utilisation abusive non autorisés. L’objectif principal de la DLP est d’empêcher la fuite accidentelle ou intentionnelle de données confidentielles, telles que des informations personnelles, de la propriété intellectuelle ou des secrets commerciaux, en dehors du réseau ou des systèmes d’une organisation.
Des pommes avec des pommes ?
Il peut sembler que le marché fasse preuve de pédantisme et prétende que les pommes vertes sont différentes des pommes rouges. Après tout, le masquage des données et la DLP ont tendance à s’appuyer sur les mêmes technologies pour « masquer » ou « obscurcir » les champs de données sensibles utilisés par les applications et les API.
La différence est double.
Premièrement, les principaux utilisateurs du masquage des données sont les développeurs, les scientifiques des données et les MLOps. Il s'agit d'employés ou de partenaires qui ont besoin de tester et de se former avec ou d'analyser des données clients réelles . Cela met en danger les clients qui préféreraient rester anonymes et qui peuvent avoir été assurés par une politique de confidentialité d'entreprise qu'ils le feraient. Les utilisateurs DLP sont en fin de compte l’entreprise. Il est de la responsabilité des entreprises de se conformer aux réglementations qui exigent de masquer les informations sensibles telles que les numéros de compte et de carte de crédit, et l’entreprise souffre lorsque des données sont divulguées. On peut affirmer que les organisations utilisent la DLP pour protéger les consommateurs – et c’est le cas – mais le principal moteur est généralement la réglementation.
Deuxièmement, DLP identifie et masque uniquement un sous-ensemble spécifique d’informations personnelles. Lorsque je reçois une facture, mon numéro de compte est masqué, mais mon nom et mon adresse ne le sont pas. Avec le masquage des données, il arrive souvent que les noms, adresses et autres informations d’identification soient masqués pour garantir l’anonymat des clients. Cela est particulièrement vrai lorsque le cas d'utilisation cible l'analyse, où des modèles et des relations sont recherchés entre les clients à des fins de marketing ou de prévision, mais il existe une raison de ne pas identifier de clients spécifiques.
Le masquage des données doit figurer sur votre liste de surveillance
Si vous établissez une « liste de surveillance » des technologies pour 2024, alors le masquage des données mérite certainement une place dans le top dix.
Cela est dû à la large applicabilité à de nombreux efforts, mais en particulier à ceux qui s’orientent vers l’analyse et la formation de modèles ML pour recueillir des informations sur le comportement des clients ou découvrir des modèles qui éclairent la stratégie commerciale.
Alors que l’IA générative – et traditionnelle – a commencé à s’infiltrer dans tous les produits et services de la planète, les consommateurs sont devenus de plus en plus conscients du besoin de confidentialité. Être capable de masquer des données sensibles permettra à une entreprise de faire avancer ses initiatives en matière d'IA et de satisfaire le besoin de confidentialité de ses clients.