Démasquer les données fantômes : Comment protéger votre organisation contre ses risques

Table des matières :

• 1. L’essor des données fantômes : Statistiques clés
• 2. Qu’est-ce qu’une donnée fictive ?
• 3. Différenciation claire entre les données fantômes et l’informatique fantôme
• 4. Caractéristiques des données fantômes
• 5. Causes profondes des données fantômes
• 6. Risques associés aux données fantômes
• 7. Stratégies de prévention des données fantômes
• 8. Outils et solutions d’automatisation
• 9. SealPath, votre allié contre les données fantômes
• 10. Conclusion

1. L’essor des données fantômes : Statistiques clés

Le rapport 2024 Cost of a Data Breach Report d’IBM souligne les risques croissants posés par les données fantômes, des données non gérées résidant dans des sources non autorisées ou non suivies. Ces statistiques illustrent l’impact de ces données :

• Prévalence : Les données fantômes ont été impliquées dans 35 % des violations de données, ce qui souligne le défi que représente la gestion de la prolifération des données dans tous les environnements.
• Des coûts plus élevés : Les violations de données impliquant des données fictives ont coûté en moyenne 5,27 millions de dollars, soit 16,2 % de plus que les violations sans données fictives. Découvrez la méthode de calcul du coût d’une violation de données ici.
• Des cycles de vie plus longs : Les infractions avec données secrètes ont duré en moyenne 291 jours, soit 24,7 % de plus que les infractions sans données secrètes. Plus précisément, il a fallu 26,2 % de temps en plus pour identifier et 20,2 % de temps en plus pour contenir les violations impliquant des données secrètes.
• Complexité du stockage : Le stockage des données dans plusieurs environnements augmente les risques. 40 % des violations impliquaient des stratégies de stockage dans plusieurs environnements, avec des données dispersées dans le nuage public, le nuage privé et sur site. À l’inverse, les violations sont moins fréquentes lorsque les données sont stockées dans un seul type d’environnement : Cloud public (25 %), sur site (20 %), cloud privé (15 %). Nous vous montrons ici comment sécuriser les documents d’entreprise dans les systèmes de stockage.
• Un problème qui ne se limite pas à l’informatique en nuage : 25 % des violations impliquant des données fictives se sont produites uniquement dans les locaux de l’entreprise, ce qui indique que les risques liés aux données fictives ne se limitent pas au stockage dans l’informatique en nuage.

Ces chiffres démontrent l’importance des données cachées pour les organisations et l’impact qu’elles ont aujourd’hui.

2. Qu’est-ce qu’une donnée fictive ?

Les données fantômes désignent les données qui existent au sein d’une organisation mais qui échappent à la visibilité ou au contrôle de ses processus informatiques ou de sécurité officiels. Ces données se retrouvent souvent “dans l’ombre” parce qu’elles sont stockées dans des endroits non autorisés, tels que des disques durs personnels dans le nuage, des appareils locaux ou des plateformes tierces non gérées. Bien que ces données puissent provenir d’activités professionnelles légitimes, leur absence de gouvernance crée des vulnérabilités en matière de sécurité.

Les données fantômes peuvent présenter des risques importants pour les entreprises. Sans une surveillance appropriée, elles peuvent entraîner des failles de sécurité, des fuites de données et des violations de la conformité. Il est essentiel pour les organisations de comprendre les données fantômes afin de garantir la confidentialité des données, de protéger la propriété intellectuelle et de maintenir la conformité aux réglementations.

Exemples concrets :

Les données fictives peuvent apparaître de différentes manières au cours des tâches routinières d’un employé, par exemple :

• Utilisation de comptes de courrier électronique personnels : Les employés transfèrent des documents de travail vers des adresses électroniques personnelles pour effectuer des tâches depuis leur domicile, exposant ainsi des données sensibles à des systèmes non surveillés.
• Partager des fichiers sur un espace de stockage en nuage personnel : Télécharger des rapports professionnels, des présentations ou des feuilles de calcul sur des services tels que Dropbox, Google Drive ou iCloud pour faciliter la collaboration, sans surveillance adéquate.
• Faire des copies locales des documents : Téléchargement de fichiers sensibles de l’entreprise sur des lecteurs locaux, des clés USB ou des supports de stockage externes pour un accès hors ligne, souvent sans cryptage ni visibilité.
• Duplicatas non tracés : Les employés créent et partagent des versions modifiées des documents originaux, ce qui entraîne des copies de fichiers non gérées et non sécurisées sur des appareils personnels ou externes.
• Utilisation d’applications non autorisées : Partager des données professionnelles à l’aide d’applications de messagerie telles que WhatsApp ou Slack, exposant potentiellement des informations confidentielles à des parties non autorisées.
• Conservation de fichiers périmés : Les employés conservent d’anciennes versions de documents sensibles localement ou sur des appareils personnels, sans tenir compte des politiques informatiques relatives à la suppression ou à la mise à jour des données.

2. Différenciation claire entre les données fantômes et l’informatique fantôme

L’informatique fantôme englobe l’utilisation de logiciels, de matériel ou de services tiers non autorisés au sein d’une organisation. Ces outils ou systèmes sont introduits et utilisés par les employés sans l’approbation ou la supervision du service informatique, ce qui peut entraîner des risques en matière de conformité et de sécurité.

Les données fantômes, quant à elles, font spécifiquement référence à des copies de données non gérées, cachées ou non suivies, en dehors du champ d’application de la surveillance et des contrôles officiels d’une organisation. Elles apparaissent souvent lorsque les employés manipulent des informations sensibles par le biais de plateformes ou de méthodes non autorisées, comme l’enregistrement de fichiers de travail sur des lecteurs personnels ou le partage de données par le biais de services en nuage non autorisés.

Un employé qui transfère des fichiers sensibles de l’entreprise de sa messagerie professionnelle vers un compte de messagerie personnel crée des données fictives – des copies non gérées des fichiers sont désormais stockées en dehors des systèmes de l’organisation. Si le même employé utilise une plateforme de partage de fichiers en ligne non approuvée, telle que Dropbox, pour partager les fichiers avec un collègue, il s’agit d’une technologie de l’information fictive, puisqu’elle implique l’utilisation d’une plateforme non autorisée.

Il est essentiel de comprendre la différence entre les données fantômes et l’informatique fantôme, car les risques, les causes et les stratégies d’atténuation sont différents pour chacun d’entre eux. Les données fantômes ont un impact direct sur l’intégrité des données, la protection de la vie privée et la conformité, car les informations sensibles se trouvent dans des endroits où les politiques de gouvernance ne s’appliquent pas. En savoir plus sur la triade CIA. L’informatique fantôme, quant à elle, concerne la technologie elle-même et présente des risques liés à des outils non validés, à des vulnérabilités logicielles ou à des défaillances d’intégration. Les organisations doivent aborder ces deux questions différemment pour sécuriser correctement leurs systèmes et leurs données.

Les données fantômes et l’informatique fantôme sont souvent confondues parce qu’elles vont souvent de pair. Par exemple, les données fantômes sont souvent créées à la suite de l’utilisation de l’informatique fantôme. Des outils ou des plateformes non approuvés génèrent par inadvertance des données non protégées ou non contrôlées. En raison de ce chevauchement, il est plus difficile pour les organisations de faire la distinction entre les deux, ce qui entraîne des difficultés pour identifier et traiter la cause première.

4. Caractéristiques des données fantômes

Les données fantômes se présentent sous diverses formes et peuvent exister dans des endroits difficiles à surveiller. Comprendre ses caractéristiques et ses types aide les organisations à les identifier et à les traiter efficacement.

Types de données fantômes

• Sauvegardes non suivies : Données stockées dans d’anciennes sauvegardes non gérées sur des lecteurs, des appareils ou des espaces de stockage en nuage. Exemple : Un employé fait une copie locale des fichiers de la base de données par “sécurité” et l’oublie.
• Utilisation du stockage personnel : Fichiers stockés sur des appareils personnels, des clés USB ou des comptes cloud personnels qui échappent à la surveillance de l’entreprise. Exemple : L’exportation de feuilles de calcul professionnelles vers un compte Dropbox ou Google Drive personnel. Il est important de partager des fichiers en toute sécurité sur des appareils mobiles pour éviter les fuites. Nous vous montrons comment faire.
• Données périmées ou orphelines : Données laissées par des processus ou des applications obsolètes qui ne sont plus utilisés. Exemple : Données CRM stockées sur un serveur hors service mais jamais supprimées.
• Données cachées dans les applications SaaS : Fichiers ou données stockés dans des plateformes SaaS tierces non intégrées aux systèmes de l’organisation. Exemple : Fichiers de projet téléchargés sur des comptes Trello ou Asana créés sans l’approbation du service informatique.
• Environnements de test ou de développement : Copies de données de production utilisées dans des environnements de développement ou de test qui ne sont pas correctement sécurisées. Exemple : Un développeur télécharge des données sensibles de clients pour les utiliser dans des tests locaux.
• Ensembles de données fantômes : Données agrégées ou cloisonnées dans des feuilles de calcul, des rapports ou des tableaux de bord qui découlent de pratiques non approuvées en matière d’établissement de rapports. Exemple : Un employé crée un rapport Excel à partir de données téléchargées et le partage en interne sans mettre à jour les autorisations de sécurité.

Identifier les données fantômes

• Recherchez les activités hors réseau : Fichiers stockés sur des comptes cloud personnels tels que Google Drive ou OneDrive. Les employés enregistrent des documents sur des appareils personnels ou des clés USB.
• Surveillez l’utilisation des plateformes non approuvées : Les données fantômes sont souvent en corrélation avec l’informatique fantôme (par exemple, les données dans les outils SaaS non approuvés).
• Vérifiez les systèmes ou environnements obsolètes : Les anciens serveurs, les vieilles bases de données et les sauvegardes inutilisées sont des sources courantes de données fantômes.
• Suivi des copies, des doublons et des exportations : Fichiers dupliqués enregistrés dans des dossiers locaux, feuilles de calcul non autorisées et rapports exportés. La falsification des données est également une menace sérieuse, nous vous expliquons ici plus en détail.
• Identifiez les données non étiquetées ou orphelines : Données dont le propriétaire, les autorisations ou l’objectif ne sont pas clairement définis, que l’on trouve souvent dans les dossiers partagés ou dans le stockage en nuage. La fédération de protection des données est une bonne option pour cela.

En les examinant, les organisations peuvent localiser les sources de données fantômes. L’identification de ces types de données et de leur emplacement est la première étape vers l’atténuation des risques qu’elles posent.

5. Causes profondes des données fantômes

Les données fantômes sont souvent le résultat de lacunes dans les processus organisationnels, d’un manque de surveillance et de comportements humains qui contournent les contrôles établis. Comprendre ses causes profondes aide les organisations à mettre en œuvre des stratégies pour les prévenir efficacement. Causes courantes des données fantômes :

• Shadow IT : lorsque les employés utilisent des outils ou des plateformes non approuvés sans en informer les équipes informatiques ou de gouvernance. Exemple : Une équipe de marketing utilise un outil SaaS gratuit pour stocker les données d’une campagne, sans l’approbation de l’équipe informatique.
• Absence de gouvernance des données : L’absence de responsabilité claire en matière de données peut conduire à des fichiers non gérés ou orphelins. Exemple : Une équipe télécharge des données sensibles dans un dossier partagé sans désigner quelqu’un pour en assurer la maintenance ou la surveillance.
• Pratiques de gestion des données non approuvées : Les employés créent des sauvegardes non officielles, dupliquent des fichiers ou exportent des données par commodité sans les sécuriser correctement. Exemple : Un employé enregistre les données d’un client sur une clé USB personnelle pour y accéder hors ligne.
• Stockage complexe ou multi-environnements : Le stockage des données dans des environnements multiples (par exemple, nuage public, nuage privé, serveurs sur site) rend leur suivi et leur gestion plus difficiles. Exemple : Un ensemble de données est copié sur différentes plates-formes en nuage pour faciliter la collaboration, mais les doublons ne sont pas gérés.
• Systèmes et processus hérités : Les systèmes ou flux de travail obsolètes laissent souvent des données inutilisées qui sont oubliées mais toujours accessibles. Exemple : Une application mise hors service laisse d’anciens dossiers de clients sur un serveur qui n’a pas été entretenu.
• Erreur humaine et mauvaise communication : Copie accidentelle de fichiers, collaboration informelle ou absence de politiques claires en matière de traitement des données. Exemple : Un membre de l’équipe partage des feuilles de calcul financières par courrier électronique sans cryptage ni suivi.
• Sensibilisation des employés : Le manque de sensibilisation des employés à l’importance de la gouvernance des données entraîne la création involontaire et la mauvaise gestion de données fictives. Exemple : Les employés peuvent ne pas connaître les risques liés à l’enregistrement de données sensibles sur des appareils personnels ou des plateformes en nuage pour un accès rapide.

6. Risques associés aux données fantômes

Les données fantômes présentent des risques importants pour les entreprises, principalement en raison de leur manque de visibilité et de contrôle. Le principal problème des données fantômes réside dans leur vulnérabilité inhérente : lorsqu’elles sont volées, divulguées publiquement ou partagées accidentellement, les organisations sont confrontées à des risques importants. Comme les données de l’ombre sont souvent non gérées et inconnues, elles restent exposées et susceptibles de faire l’objet de violations, ce qui facilite grandement leur exploitation par des acteurs malveillants.

Risques financiers

Les données fantômes peuvent entraîner des coûts imprévus liés aux violations de données ou à la perte d’informations sensibles. Lorsque les données échappent aux protocoles de conformité et de sécurité, les dépenses de remédiation peuvent augmenter rapidement. Exemple : Une entreprise doit faire face à des pertes financières inattendues après qu’une violation de données a exposé des informations confidentielles de clients stockées dans un service en nuage non autorisé. Les organisations doivent en tenir compte dans leurs plans d’intervention en cas de violation de données. Découvrez ici comment en élaborer un.

Risques de réputation

L’exposition de données fictives peut ternir la réputation d’une organisation et éroder la confiance des clients. L’annonce d’une erreur de données peut nuire à la crédibilité d’une marque, ce qui a des répercussions à long terme sur la fidélité des clients et les partenariats. Exemple : Une fuite de données provenant d’une base de données non autorisée nuit à la réputation d’une entreprise, entraînant une couverture médiatique négative et la perte de clients.

Amendes réglementaires et de conformité

La non-conformité aux réglementations sur la protection des données due aux données fantômes peut entraîner de lourdes amendes et des répercussions juridiques. Les organisations risquent d’enfreindre des lois telles que GDPR, NIS2 ou CIS Critical Security Control 3 v8, si les flux de données non autorisés sont négligés. Exemple : Une entreprise doit faire face à des pénalités substantielles après avoir échoué à un audit de conformité parce que l’informatique fantôme créée par les employés a contourné les mesures de contrôle des données.

Désavantage concurrentiel

Les données fantômes peuvent, par inadvertance, divulguer des informations commerciales stratégiques à des concurrents. Les données qui ne se trouvent pas dans des environnements contrôlés sont plus susceptibles d’être attaquées ou partagées accidentellement, ce qui compromet l’innovation et la position concurrentielle. Exemple : Des informations confidentielles stockées sur un compte personnel non sécurisé deviennent accessibles aux concurrents, ce qui nuit à la position de l’entreprise sur le marché.

7. Stratégies de prévention des données fantômes

La prévention des données fictives nécessite une approche stratégique et itérative qui combine l’évaluation, l’identification, la gestion des risques, la mise en œuvre de contrôles et l’amélioration continue. Vous trouverez ci-dessous les étapes clés que les organisations peuvent suivre pour traiter et atténuer efficacement les données fantômes :

• 1. Effectuer une analyse des lacunes et comprendre le contexte de l’organisation : Commencez par analyser vos pratiques actuelles de gestion des données et par comprendre le contexte spécifique de votre organisation. Examinez les lacunes en matière de gouvernance, de visibilité ou de contrôle. Exemple : Évaluez quels services ou équipes ont tendance à utiliser des outils non approuvés, tels que les services de cloud personnel, pour stocker ou traiter des données.
• 2. Identifier les types de données fictives : Cataloguez les données fantômes en identifiant où elles résident et comment elles sont créées. Concentrez-vous sur les systèmes non audités, les outils créés par les utilisateurs et les emplacements de stockage ou applications non approuvés. Exemple : Une équipe informatique examine les dossiers partagés par toutes les équipes et découvre des fichiers contenant des données sensibles sur les clients, stockés dans des services en nuage non autorisés. Il existe de nombreux types d’informations sensibles, sachez les identifier.
• 3. Identifier les risques : Évaluez les risques associés aux données fantômes découvertes, y compris les impacts financiers, de réputation et réglementaires. Hiérarchisez les données à haut risque en fonction de leur sensibilité et de leur exposition. Exemple : Cartographier les risques liés aux bases de données clients sensibles trouvées dans les outils non approuvés d’une équipe de marketing, qui manquent de cryptage et de contrôles de sécurité*.
• 4. Mettez en œuvre des pratiques, des contrôles et des mesures de sécurité : Mettez en place des pratiques et des contrôles pour empêcher la création de données fantômes. Sensibilisez les employés aux risques et imposez l’utilisation de plateformes sécurisées. Mettez en œuvre des outils de surveillance et de suivi automatisés des données pour signaler les activités non autorisées. Exemple : Déployez un outil de prévention des pertes de données (DLP) pour surveiller les mouvements de données sensibles et bloquer les transferts vers des plateformes non autorisées, et formez les employés aux outils approuvés pour stocker les données en toute sécurité. Voici les 9 meilleurs outils pour prévenir le vol ou la violation de données dans votre entreprise.
• 5. Documenter tous les processus : Constituez un dossier clair et complet des systèmes, politiques et procédures approuvés concernant l’utilisation des données. Veillez à ce que les rôles et les responsabilités en matière de gouvernance des données soient bien documentés. Exemple : Créez un document de politique centralisé qui indique où et comment les employés doivent stocker les données, et distribuez-le dans l’ensemble de l’organisation.
• 6. Effectuez des audits réguliers : Auditez fréquemment vos systèmes de données afin de découvrir de nouveaux cas de données fictives et de garantir la conformité avec les politiques et les réglementations en matière de sécurité. Vous pourrez ainsi vérifier l’efficacité des contrôles. Exemple : Effectuez des audits trimestriels des services de stockage en nuage et des terminaux afin de détecter les dépôts de données non autorisés.
• 7. Améliorez continuellement vos points faibles : Utilisez les résultats des audits et le retour d’information pour affiner votre stratégie. Corrigez les faiblesses des contrôles, révisez les politiques et mettez à jour les mesures de sécurité pour suivre l’évolution des menaces. Exemple : Après qu’un audit a mis au jour des données fictives dans des outils de collaboration, renforcez les contrôles en introduisant des politiques d’accès plus strictes et en dispensant une formation supplémentaire au personnel.

En appliquant systématiquement ce cadre, les organisations peuvent avoir une meilleure visibilité sur les données fantômes, minimiser les risques et créer une culture de responsabilité et de gestion sécurisée des données. N’oubliez pas de suivre les lignes directrices du modèle de confiance zéro.

8. Outils et solutions d’automatisation

Les outils et plateformes d’automatisation jouent un rôle crucial dans l’identification, la gestion et l’atténuation des risques liés aux données cachées. Ces technologies rationalisent le processus de découverte, de sécurisation et de surveillance des données non réglementées ou cachées dans les systèmes d’une organisation. Parmi les solutions clés, citons

• Solutions de surveillance de l’informatique en nuage : Ces outils offrent une visibilité sur les environnements en nuage, en identifiant les données fantômes générées par une utilisation non autorisée ou mal configurée du nuage. Ils permettent aux entreprises de surveiller les flux de données, de détecter les anomalies et d’assurer la conformité avec les politiques de sécurité.
• Solutions de gestion des droits numériques d’entreprise (EDRM) : Les outils EDRM permettent de sécuriser les données fictives en appliquant des contrôles d’accès et des autorisations, même lorsque les données sont partagées en dehors de l’organisation. Ils assurent un suivi détaillé et empêchent toute utilisation non autorisée. Ils peuvent bloquer les tentatives de copie de contenu et crypter les copies des fichiers originaux. Un guide pour savoir comment déployer une solution EDRM.
• Plateformes de gestion des identités et des accès (IAM) : Les plateformes IAM permettent de contrôler qui peut accéder aux données au sein d’une organisation, en garantissant une authentification et une autorisation correctes. Des cadres IAM robustes peuvent minimiser le risque que des utilisateurs créent ou accèdent par inadvertance à des données fantômes.
• Outils de prévention des pertes de données (DLP) : Les solutions DLP surveillent les données sensibles afin d’empêcher tout partage ou transfert non autorisé. Ces outils peuvent identifier les fuites de données fictives et appliquer des politiques de sécurité sur les terminaux et les réseaux.
• Outils de découverte de données : Ces plateformes analysent automatiquement les systèmes organisationnels pour localiser et classer les données cachées. En fournissant un inventaire complet des actifs de données, elles permettent aux organisations de comprendre et de gérer efficacement leurs données cachées.

9. SealPath, votre allié contre les données fantômes

SealPath se distingue comme une solution puissante pour lutter contre les données fantômes grâce à sa technologie avancée de gestion des droits numériques d’entreprise (EDRM). Elle simplifie la protection des données tout en garantissant la sécurité et la conformité dans plusieurs environnements. Voici pourquoi SealPath est l’allié idéal pour lutter contre les données fantômes :

• Protection automatisée des données : SealPath sécurise automatiquement les fichiers stockés dans les dossiers locaux des PC, les plateformes de stockage en nuage et les serveurs de fichiers. Cela élimine le risque que des données non gérées tombent dans la catégorie des données fantômes.
• Intégration aux règles DLP : SealPath fonctionne en toute transparence avec les solutions de prévention des pertes de données (DLP), renforçant ainsi les politiques de sécurité. Il protège les copies de fichiers et veille à ce que les données sensibles soient sauvegardées où qu’elles se trouvent. Il protège les données sur la base de règles établies, par exemple, lorsqu’elles veulent sortir, il faut les forcer à être protégées. Cela permet une plus grande flexibilité sans compromettre la sécurité.
• Contrôles d’accès granulaires : Bloquez les actions non autorisées telles que le copier-coller ou le partage de contenu de fichiers, en garantissant le strict respect des protocoles de sécurité de l’organisation.
• Surveillance et contrôle en temps réel : SealPath fournit des rapports détaillés sur l’accès aux fichiers et leur utilisation, ce qui permet de garder un œil vigilant sur les données fictives et d’identifier les vulnérabilités potentielles.
• Protection unifiée sur toutes les plates-formes : Que les données soient stockées localement, dans le nuage ou partagées à l’extérieur, SealPath garantit que la protection suit les données où qu’elles aillent.

En combinant l’automatisation, le contrôle en temps réel et l’intégration transparente avec les cadres de sécurité, la technologie EDRM de SealPath aborde les défis liés aux données fantômes de manière globale, ce qui en fait un allié de confiance pour les organisations afin de maintenir la visibilité et la sécurité des données.

10. Conclusion

Les données cachées posent de sérieux risques pour la sécurité et la conformité des organisations. L’absence d’identification, de gestion et de protection de ces données cachées ou non réglementées peut entraîner des violations de données, des sanctions réglementaires et des atteintes à la réputation. En comprenant les données cachées, en exploitant les outils d’automatisation et en adoptant des solutions telles que la technologie EDRM de SealPath, les entreprises peuvent reprendre le contrôle, atténuer les risques et s’assurer que les informations sensibles sont sauvegardées où qu’elles se trouvent. La leçon est claire : une gestion proactive des données et des mesures de sécurité robustes sont essentielles pour éviter les conséquences considérables des données fantômes.