Qu’est-ce qu’une fuite de données ?

Une fuite de données diffère d’une violation de données en ce sens qu’une fuite est souvent accidentelle et causée par des pratiques et des systèmes de sécurité des données déficients. En revanche, une violation est généralement le résultat d’une cyberattaque ciblée par des cybercriminels. Une fois qu’une fuite se produit, elle expose des informations sensibles, ce qui rend les entreprises vulnérables à l’exploitation. Une fuite de données peut conduire à une violation de données, entraînant souvent des dommages financiers, juridiques et de réputation.

Les fuites de données proviennent de causes courantes. Le stockage cloud insuffisamment sécurisé et les pare-feux mal configurés sont souvent en cause, mais ce ne sont pas les seuls :

• Erreur humaine
• Ingénierie sociale et hameçonnage
• Menaces internes
• Vulnérabilités techniques
• Données en transit
• Données au repos
• Données utilisées

Erreur humaine

Une mauvaise gestion des données sensibles, comme l’envoi d’e-mails à des destinataires malveillants ou le partage d’informations confidentielles sans autorisation appropriée, peut facilement entraîner des fuites.

Ingénierie sociale et hameçonnage

Les pirates informatiques exploitent le facteur humain en incitant les employés à révéler leurs données personnelles, telles que les numéros de sécurité sociale ou les identifiants de connexion, permettant ainsi d’autres attaques, voire de plus grande envergure.

Menaces internes

Les employés ou sous-traitants mécontents ayant accès aux informations sensibles peuvent intentionnellement divulguer des données.

Vulnérabilités techniques

Les logiciels non corrigés, les protocoles d’authentification faibles et les systèmes obsolètes créent des opportunités pour les acteurs malveillants d’exploiter les fuites. Les API mal configurées sont un vecteur de risque croissant, en particulier avec l’essor des architectures de cloud et de microservice et peuvent exposer des données sensibles involontairement.

Données en transit

Les données sensibles transmises par e-mail, messagerie ou appels d’interface de programmation d’application (API) peuvent être interceptées. En l’absence de mesures de protection des données appropriées, telles que chiffrement, ces informations peuvent être exposées à un accès non autorisé. Les normes de chiffrement et la segmentation de réseau sont des outils utiles pour protéger les données en transit.

Données au repos

Les informations stockées dans les bases de données, les serveurs ou le stockage cloud peuvent être divulguées en raison de paramètres de sécurité défectueux ou d’autorisations inappropriées. Par exemple, l’accès libre à des informations confidentielles telles que le code source, les numéros de sécurité sociale ou les secrets commerciaux peut créer un risque de sécurité. Les contrôles d’accès sécurisés, les modèles du moindre privilège et la surveillance continue permettent aux entreprises de mieux comprendre où se trouvent les lacunes en matière de sécurité.

Données utilisées

Les données traitées par des systèmes ou des appareils peuvent être divulguées s’il existe des vulnérabilités au niveau du point de terminaison, telles que des ordinateurs portables non chiffrés ou des magasins de données en stockage tels que des clés USB. Ce type d’exposition peut également se produire si les employés ne respectent pas les politiques de sécurité.

Les conséquences d’une fuite de données peuvent être graves, en particulier lorsqu’il s’agit d’informations personnelles ou de secrets commerciaux. Des pertes financières, des dommages à la réputation et des répercussions juridiques s’ensuivent souvent, car les cybercriminels peuvent exploiter les données facilement accessibles pour les attaques par ransomware, l’usurpation d’identité ou la vente des informations sur le dark web. Une entreprise victime d’une fuite de données impliquant des informations relatives à des cartes de crédit s’expose à des amendes substantielles et à une perte de confiance importante de la part des consommateurs. Les violations de réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA dues à une fuite de données peuvent également entraîner de lourdes sanctions et des conséquences juridiques.

L’exposition accidentelle d’informations personnelles sensibles dans des environnements de stockage de données non chiffrées est une instance réelle fréquemment répétée. Ces données peuvent inclure des numéros de téléphone, des numéros de sécurité sociale et des détails de carte de crédit, que les pirates peuvent utiliser pour l’usurpation d’identité ou les transactions frauduleuses. Les données divulguées peuvent également être exploitées lors d’attaques par ransomware, où des acteurs malveillants chiffrent les informations exposées et exigent un paiement pour les obtenir, souvent après avoir obtenu un accès par le biais d’un système défectueux ou d’une escroquerie par hameçonnage réussie.

Une fuite de Microsoft en 2023 a révélé 38 To de données internes sensibles en raison d’une mauvaise configuration d’Azure Blob Store, un type d’object storage. Ces données comprenaient des informations confidentielles telles que des données personnelles, des clés privées, des mots de passe et des données d’entraînement d’IA open source.

Un autre incident majeur a impliqué Capita, un groupe qui gère des services pour le NHS, les conseils et l’armée au Royaume-Uni. Un compartiment Amazon S3 a exposé des données personnelles et financières affectant divers conseils et citoyens britanniques. En conséquence, Capita a enregistré une perte financière d’environ 85 millions de dollars et les parts de la société ont chuté de plus de 12 %.

Les clouds mal configurés, notamment les services tels qu’AWS et Azure, continuent d’être une source majeure de fuites accidentelles de données, affectant souvent des millions d’utilisateurs et révélant des informations sensibles en raison d’erreurs dans les paramètres de sécurité.

Bien que les logiciels malveillants et les menaces internes restent une source de préoccupation, la plupart des fuites de données proviennent d’erreurs opérationnelles plutôt que de cyberattaques délibérées. En mettant en place des cadres des exigences solides de protection des données, un contrôle continu et des audits fréquents, les entreprises peuvent mieux sécuriser leurs informations sensibles et minimiser le risque d’exposition.

Une stratégie de sécurité proactive et multicouche est essentielle pour atténuer les risques et protéger les données à chaque étape de leur traitement.

Mettre en œuvre des outils de prévention des pertes de données (DLP) aide les entreprises à surveiller l’accès aux données et à contrôler le flux d’informations sensibles. Les solutions DLP permettent aux équipes chargées des données d’auditer leurs données, d’appliquer des contrôles d’accès, de détecter les mouvements de fichiers non autorisés, de bloquer le partage de données sensibles en dehors de l’entreprise et de protéger les informations sensibles contre l’exfiltration ou l’utilisation abusive.

Les évaluations et les audits des risques liés aux tiers sont essentiels pour identifier et atténuer les vulnérabilités des fournisseurs ou des sous-traitants qui traitent des données sensibles. Les logiciels de gestion des risques tiers peuvent contribuer à minimiser le risque d’exposition des données par l’intermédiaire de partenaires externes.

L’utilisation de pratiques de sécurité robustes telles que le chiffrement des données, l’analyse automatisée des vulnérabilités, la gestion de la posture cloud, la protection du point de terminaison, les protocoles d’authentification à étapes et la formation complète des employés à la sensibilisation à la sécurité peut réduire le risque d’accès non autorisé.

Une stratégie structurée de ransomware peut réduire les dommages et aider les entreprises à contenir rapidement les ransomwares, à empêcher leur propagation et à protéger leurs données précieuses. En outre, un plan bien défini permet de s’assurer que toutes les parties prenantes connaissent leur rôle, ce qui réduit les temps d’arrêt et atténue les risques financiers et de réputation. Cette approche permet d’identifier les vulnérabilités, de prévenir les attaques futures et de protéger les données critiques.

Dans le contexte du machine learning, le terme « fuite de données » a un sens différent de celui couramment utilisé dans la sécurité des données et la prévention des pertes. La fuite de données fait référence à l’introduction inappropriée d’informations extérieures au jeu de données dans le modèle au cours de son développement, ce qui peut conduire à des résultats trop optimistes et trompeurs. Ce type de fuite de données se produit lorsque des algorithmes de machine learning sont formés sur des données auxquelles ils ne devraient pas avoir accès, ce qui aboutit à un modèle qui donne des résultats exceptionnels lors du développement, mais qui échoue au niveau des applications.

Les modèles affectés par des fuites s’en sortent souvent bien pendant le développement et font preuve d’une grande précision, mais ne parviennent pas à généraliser de nouvelles données inédites. C’est particulièrement vrai lorsque l’on déploie des modèles de machine learning dans la détection des fraudes financières, les diagnostics médicaux ou la cybersécurité, où les performances réelles sont primordiales. Une validation croisée appropriée et le traitement soigneux des données sensibles sont critiques pour éviter cette forme de fuite.

Mettre en œuvre de solides pratiques de gouvernance des données et des procédures de validation des modèles, telles que la validation croisée, afin de prévenir les fuites et de certifier que la généralisation du modèle est nécessaire. Éviter la fuite de données est fondamental pour construire des modèles fiables et sécurisés.