Les risques liés à la perte de données

Dans l'ère du numérique, les données sont devenues l'un des actifs les plus précieux pour les entreprises et les organisations de toutes tailles. Les données sensibles, telles que les informations personnelles, les secrets commerciaux, la propriété intellectuelle et les données financières, sont essentielles à la fois pour les opérations internes et pour les relations avec les clients et les partenaires. Toutefois, la protection de ces données est souvent mise à rude épreuve face aux menaces croissantes et aux réglementations de plus en plus strictes. Une perte de données peut avoir des conséquences désastreuses sur la réputation, la compétitivité et la conformité légale d'une organisation.

Présentation du concept de Data Loss Prevention (DLP)

Le Data Loss Prevention (DLP), ou protection contre la perte de données, constitue un ensemble de processus, de politiques et de solutions technologiques visant à empêcher la divulgation non autorisée, la modification ou la suppression de données sensibles. L'objectif principal du DLP est de garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données, tout en assurant la conformité aux réglementations en vigueur.

Les solutions DLP peuvent être mises en œuvre à différents niveaux, tels que les points d'accès réseau, les systèmes de stockage et les terminaux des utilisateurs, pour protéger les données en transit, au repos et en cours d'utilisation.

Les risques liés à la perte de données

Menaces internes

Les menaces internes peuvent être involontaires, dues à des erreurs humaines, ou intentionnelles, résultant d'actions malveillantes de la part d'employés mécontents, de contractuels ou d'autres personnes ayant un accès légitime aux systèmes et aux données de l'entreprise. En pratique, les menaces internes incluent :

Des erreurs de manipulation. Les utilisateurs commettent parfois accidentellement des erreurs en supprimant, modifiant ou divulguant des données sensibles, notamment en envoyant des documents par e-mail à des destinataires non autorisés, en partageant des fichiers via des services de stockage en ligne non sécurisés, ou en perdant des supports de stockage physiques tels que des clés USB ou des disques durs externes.
Des abus d'accès. Les employés malintentionnés ou compromis sont susceptibles d’exploiter leurs privilèges d'accès pour voler, corrompre ou divulguer des données sensibles à des fins personnelles, financières ou idéologiques.
Un sabotage informatique. Les initiés peuvent également tenter de nuire à l'entreprise en causant des dommages aux systèmes informatiques, par exemple en installant des malwares, en lançant des attaques DDoS ou en corrompant des bases de données.

Menaces externes

Les menaces externes proviennent d'individus ou de groupes situés en dehors de l'organisation, qui cherchent à accéder illégalement aux données sensibles pour en tirer un profit, causer du tort ou simplement pour relever un défi. Parmi les menaces externes les plus courantes, on trouve :

Les cyberattaques. Les attaquants cherchent à exploiter des vulnérabilités dans les systèmes, les applications ou les protocoles de communication pour infiltrer les réseaux de l'entreprise, voler des données, installer des ransomwares ou perturber les opérations. Les méthodes d'attaque incluent le phishing, les injections SQL et les attaques par force brute.
L’espionnage industriel. Les concurrents ou les gouvernements étrangers peuvent chercher à obtenir des informations sensibles sur l'entreprise, ses clients, ses partenaires ou ses projets en cours, en utilisant des techniques d'ingénierie sociale, des attaques ciblées ou des intrusions physiques.
Les fuites de données. Les données sensibles se retrouvent parfois exposées accidentellement ou intentionnellement par des partenaires, des fournisseurs ou des clients, en raison de failles de sécurité dans leurs propres systèmes ou de négligences dans le traitement et le partage des informations.

Bonnes pratiques pour la mise en place d'un système DLP

Classification des données

La classification des données est la première étape pour mettre en place un système DLP efficace. Elle consiste à identifier et classer les données en fonction de leur sensibilité et de leur valeur. Les catégories courantes sont : les données publiques (sans risques en cas de divulgation), les données internes (usage interne, risques limités), les données confidentielles (sensibles, préjudiciables en cas de divulgation) et les données hautement confidentielles (critiques, conséquences catastrophiques en cas de divulgation).

Élaboration de politiques de sécurité et de règles d'accès

Après la classification des données, il convient d'établir des politiques de sécurité claires pour leur traitement, leur stockage et leur partage. Ces politiques doivent inclure des règles d'accès basées sur les rôles et responsabilités des employés, des contrôles d'authentification robustes (tels que l'authentification à deux facteurs) pour limiter l'accès aux données sensibles et des procédures pour la gestion sécurisée, le cryptage et l'élimination des supports de stockage contenant des données sensibles.

Sensibilisation et formation des employés

La sensibilisation et la formation des employés sont incontournables pour renforcer la protection des données, car ils sont souvent le maillon faible en matière de sécurité. Pour cela, il est possible de mettre en place des formations régulières pour informer les employés sur les menaces et d’instaurer des bonnes pratiques et politiques internes.

Surveillance et détection des incidents de sécurité

La surveillance et la détection des incidents de sécurité constituent, bien sûr, un élément important pour prévenir les pertes de données. Les bonnes pratiques incluent l'utilisation d'outils de surveillance en temps réel (comme IDS, IPS et SIEM), l'analyse régulière des logs serveurs, la configuration d'alertes automatisées pour informer les équipes en temps réel et l'intégration des outils de surveillance avec les solutions DLP pour détecter et prévenir les fuites de données.

Technologies et outils pour le DLP

Utilisation d'APIs

L'utilisation d'APIs permet de créer des solutions DLP personnalisées qui s'intègrent à des systèmes existants. Voici un exemple de code en Python pour détecter la transmission de données sensibles via un service de messagerie :

Cryptographie et chiffrement des données

Les protocoles de chiffrement courants sont :

TLS (Transport Layer Security), un protocole de chiffrement utilisé pour sécuriser les communications sur Internet, notamment les échanges entre les navigateurs web et les serveurs.
AES (Advanced Encryption Standard), un algorithme de chiffrement symétrique largement utilisé pour protéger les données en transit et au repos.
RSA (Rivest-Shamir-Adleman), un algorithme de chiffrement asymétrique utilisé pour les communications sécurisées, l'authentification et la signature numérique.

Voici un exemple de code en Python pour chiffrer et déchiffrer des données en utilisant l'algorithme AES :

Pour protéger les données en transit, il est possible d’utiliser le protocole TLS en configurant les serveurs et les clients pour qu'ils communiquent via HTTPS.

De plus, pour les communications entre applications, une bonne façon de faire est d’utiliser des bibliothèques telles que Requests en Python pour envoyer et recevoir des données via des connexions TLS :

Ainsi, en combinant ces techniques de chiffrement et de communication sécurisée, on peut mettre en place des solutions DLP robustes pour protéger les données sensibles d’une organisation, à la fois en transit et au repos.

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies