La confiance, nouveau périmètre de sécurité : pourquoi la sécurité des données, la conformité et la confidentialité échouent sans données fiables

Imaginez ceci : 90 % des responsables IT et sécurité affirment être prêts à gérer la prochaine faille majeure ou exposition. Pourtant, en creusant, seuls 25 % font réellement confiance aux données qui alimentent leurs décisions de sécurité. Ce fossé dangereux entre confiance affichée et réalité crée une vulnérabilité plus critique que n’importe quelle faille zero-day—et elle se cache à la vue de tous dans votre pile de sécurité.

Le dernier rapport « Trust Factor » d’Axonius révèle une vérité inquiétante qui devrait empêcher tout professionnel de la sécurité de dormir : trois quarts des organisations prennent des décisions critiques en matière de sécurité sur la base de données auxquelles elles ne font même pas confiance. Il ne s’agit pas seulement d’un problème technique—c’est une rupture fondamentale dans les fondements de la cybersécurité moderne.

À l’ère où la donnée guide chaque décision de sécurité, de la priorisation des correctifs au reporting de conformité, des données non fiables provoquent des défaillances en cascade dans toute votre posture de sécurité. Lorsque la confiance est faible, le contrôle doit être fort—c’est là que des solutions comme le Réseau de données privé de Kiteworks, qui inclut la passerelle de données IA, deviennent fondamentales. Ces plateformes transforment le chaos de données fragmentées et non fiables en une source unique de vérité sur laquelle les équipes de sécurité peuvent réellement s’appuyer.

La solution ne consiste pas à ajouter plus d’outils ou à générer davantage de rapports. Il s’agit de transformer une fausse confiance en un contrôle réel en s’attaquant à la cause racine : la crise de confiance dans la donnée qui mine la cybersécurité moderne.

Déconnexion en matière de sécurité des données : confiance sans contrôle

Les chiffres dressent un constat sans appel d’une confiance excessive dans les organisations. Selon le rapport Axonius, alors que la plupart des responsables sécurité affichent leur préparation, 75 % reconnaissent ne pas faire confiance à l’ensemble des données de leur organisation. Les principales causes de ce déficit de confiance sont tristement familières : données incohérentes (36 %), données incomplètes (34 %) et données inexactes (33 %). Il ne s’agit pas de simples désagréments—ce sont des failles majeures qui rendent inefficaces même les outils de sécurité les plus sophistiqués.

La prolifération d’outils aggrave exponentiellement le problème. Avec 98 % des organisations jonglant avec plusieurs outils de sécurité, la fragmentation des données est devenue la norme, non l’exception. Chaque outil fonctionne en silo, parle son propre langage et génère sa propre version de la « vérité ». Résultat ? Les équipes sécurité passent plus de temps à réconcilier des données contradictoires qu’à sécuriser leur environnement.

L’impact concret de cette déconnexion se mesure en retards dangereux. Le rapport révèle que 81 % des organisations mettent plus de 24 heures à corriger des vulnérabilités critiques. Dans le contexte actuel, où les attaquants exploitent les failles en quelques heures, ce délai transforme des risques gérables en catastrophes potentielles.

C’est là que la promesse d’un contrôle unifié devient essentielle. Des solutions comme le Réseau de données privé de Kiteworks servent de point de contrôle unique à travers des systèmes en silo, éliminant le besoin de réconcilier plusieurs sources de données. Les fonctions de remédiation en temps réel et la visibilité offerte par les tableaux de bord RSSI transforment la réaction dans l’urgence en défense proactive.

L’écart entre la préparation perçue et la capacité réelle n’est pas qu’un problème de mesure—c’est une question structurelle qui impose de repenser la manière dont nous collectons, validons et exploitons les données de sécurité.

Des risques pour la confidentialité cachés à la vue de tous

L’explosion de l’adoption de l’IA a créé une nouvelle catégorie de risques pour la confidentialité que la plupart des organisations sont loin d’être prêtes à gérer. Les recherches de Kiteworks révèlent une réalité préoccupante : 27 % des organisations déclarent que plus de 30 % des données envoyées vers des outils IA contiennent des informations privées ou sensibles. Plus inquiétant encore, 17 % des organisations ignorent totalement quelles données leurs employés partagent avec les systèmes IA.

Ces risques ne sont pas théoriques. Une fois qu’une donnée sensible entre dans un système IA—qu’il s’agisse de PII client, d’algorithmes propriétaires ou de stratégies d’entreprise confidentielles—elle devient irrécupérable et permanente. La donnée subsiste dans les modèles d’entraînement, les réponses en cache et les systèmes tiers, bien au-delà de votre contrôle. L’usage furtif de l’IA, les extensions de navigateur et le partage occasionnel de credentials créent des points d’exposition invisibles que les outils de sécurité traditionnels ne peuvent ni détecter ni stopper.

Le rapport Axonius confirme cette inquiétude, 47 % des responsables plaçant la protection des données clients en tête de leurs priorités face aux vulnérabilités. Pourtant, la plupart des organisations manquent de la visibilité minimale pour savoir quand une donnée sensible leur échappe, et encore moins de la capacité à l’empêcher.

Pour les RSSI : « Avec 47 % des responsables qui priorisent la protection des données clients, il faut plus que des règles—il faut une technologie qui garantit que les données sensibles ne quittent jamais votre contrôle, même lorsque les employés pensent simplement être productifs. »

Les risques liés à la confidentialité à l’ère de l’IA ne sont pas à venir—ils sont déjà là, et se multiplient à chaque nouvel outil IA adopté par vos équipes.

Défaillances de conformité : des pistes d’audit inexistantes

Le déficit de conformité révélé par ces rapports devrait inquiéter tout responsable conformité ou RSSI. Seules 29 % des organisations effectuent des évaluations hebdomadaires des vulnérabilités ou expositions, laissant la grande majorité fonctionner avec des profils de risques obsolètes qui échoueraient à tout audit sérieux. Il ne s’agit pas seulement de manquer les bonnes pratiques—c’est une non-conformité fondamentale avec des réglementations exigeant un suivi et une documentation continus.

Voici les exigences spécifiques que la plupart des organisations ne respectent pas :

• RGPD Article 30 exige des registres détaillés de traitement que la plupart des systèmes fragmentés sont incapables de fournir
• CCPA droits de suppression impossibles à honorer si vous ignorez où résident les données
• HIPAA pistes d’audit nécessitent une traçabilité que les outils en silo ne peuvent assurer

Les recherches de Kiteworks ajoutent un niveau d’urgence supplémentaire : 59 réglementations spécifiques à l’IA ont été émises rien qu’aux États-Unis en 2024. Pourtant, 60 % des entreprises restent aveugles à leur usage réel de l’IA. Des utilisateurs fantômes avec des accès oubliés, des autorisations obsolètes qui perdurent, et l’absence totale de classification des données créent un cauchemar de conformité prêt à exploser.

La solution va bien au-delà d’améliorations incrémentales. Les organisations doivent mettre en place une surveillance continue automatisée, des pistes d’audit unifiées et une application des règles sur tous les points de contact avec la donnée—pas seulement ceux que chaque outil peut voir.

Prolifération d’outils et fragmentation des données : une menace silencieuse pour la gouvernance

Le constat d’Axonius selon lequel 98 % des organisations utilisent plusieurs outils de sécurité révèle un paradoxe : en voulant tout couvrir, les organisations ont créé une complexité ingérable. Avec 27 % citant l’intégration comme principal défi, les outils censés renforcer la sécurité deviennent des obstacles à une gouvernance efficace.

Cette fragmentation provoque trois échecs critiques. D’abord, les silos de données empêchent de corréler les menaces entre systèmes. Ensuite, les données contradictoires issues de différents outils paralysent la prise de décision. Enfin, la gestion de multiples outils retarde les correctifs et mises à jour que ces outils sont censés faciliter.

Le coût caché de la prolifération d’outils va au-delà de l’inefficacité opérationnelle. Lorsque chaque outil maintient sa propre version de l’inventaire des actifs, du statut des vulnérabilités et de l’historique de remédiation, les organisations perdent la source unique de vérité indispensable à une gouvernance efficace. Les équipes sécurité gaspillent un temps précieux à réconcilier les différences au lieu de traiter les menaces réelles.

Angles morts spécifiques à la sécurité de l’IA

La révolution IA a pris une telle avance sur les contrôles de sécurité que la plupart des organisations ignorent à quel point elles sont exposées. Les recherches de Kiteworks livrent des chiffres édifiants : seules 9 % des organisations sont réellement « prêtes pour l’IA » d’un point de vue sécurité. Parallèlement, 52 % des employés utilisent activement des applications OAuth non autorisées qui contournent totalement les contrôles de l’entreprise.

Le rythme du risque s’accélère. Les incidents de sécurité liés à l’IA ont augmenté de 56 % en un an, alors que le rapport Axonius montre que 36 % des organisations citent la protection des données et la sécurité comme principal frein à l’adoption de l’IA. Cela crée une dynamique dangereuse : les organisations, désireuses de profiter des avantages de l’IA, doivent choisir entre innovation et sécurité.

Le risque de contamination des jeux d’entraînement IA représente une nouvelle catégorie d’exposition permanente des données. Quand des données sensibles intègrent les jeux d’entraînement, elles sont intégrées dans les poids et paramètres des modèles—littéralement codées dans des systèmes que vous ne pouvez ni auditer, ni purger, ni contrôler. Les outils traditionnels de prévention des pertes de données sont impuissants face à ce nouveau vecteur de menace.

C’est précisément ce vide que doivent combler des contrôles de sécurité IA spécialisés. La passerelle de données IA de Kiteworks répond exactement aux problèmes qui empêchent une intégration sûre de l’IA : blocage des téléchargements non autorisés, analyse du contenu pour détecter les données sensibles et application des règles avant que la donnée n’atteigne les systèmes IA.

Paradoxes sectoriels : risque élevé, protection faible

Les constats sectoriels issus des deux rapports révèlent des contradictions dangereuses dans tous les secteurs. Kiteworks a constaté que chaque secteur présente des pourcentages à deux chiffres d’organisations sans aucune gouvernance IA. Gouvernement, santé, juridique, technologie—les secteurs qui traitent les données les plus sensibles—affichent des écarts alarmants entre exposition au risque et mesures de protection.

Le rapport Axonius ajoute une dimension supplémentaire : seuls 58 % des organisations ont adopté des cadres de gestion continue de l’exposition aux menaces (CTEM). Cela signifie que près de la moitié s’appuie encore sur des évaluations périodiques et des réactions a posteriori plutôt que sur une surveillance continue et une remédiation proactive.

Ces paradoxes créent des conditions idéales pour des violations majeures :

• Les organismes de santé traitent d’importants volumes de PHI via des systèmes IA avec une gouvernance minimale
• Les sociétés financières soumises à des exigences réglementaires strictes fonctionnent avec des données de sécurité fragmentées
• Les agences gouvernementales chargées de protéger les données des citoyens manquent de visibilité unifiée sur leurs outils
• Les cabinets juridiques manipulant des informations confidentielles utilisent les mêmes outils IA non sécurisés que tout le monde

Résumé du positionnement stratégique : aligner les solutions sur les points de douleur

La convergence des constats issus des deux rapports dessine une feuille de route claire pour répondre à la crise de confiance dans la donnée de sécurité. Voici comment les plateformes modernes doivent s’aligner sur ces points de douleur critiques :

Combler le fossé entre confiance et exécution : votre plan d’action en 5 étapes

Passer de la défiance au contrôle exige un changement systémique. Voici comment combler ce fossé, selon les enseignements des deux rapports :

1. Auditez la confiance dans vos données Commencez par une honnêteté radicale sur la visibilité. Cartographiez chaque outil, chaque flux de données, chaque point d’accès. Impossible de protéger ce que vous ne voyez pas, ni de faire confiance à ce que vous ne pouvez vérifier. Prenez le chiffre de 75 % de défiance comme point de départ—considérez vos données comme non fiables jusqu’à preuve du contraire.
2. Consolidez vos contrôles Avec 98 % des organisations victimes de la prolifération d’outils, la simplification n’est pas une option—c’est essentiel. Privilégiez les plateformes qui unifient la gouvernance plutôt que d’ajouter un silo supplémentaire. Chaque outil additionnel multiplie la complexité. Privilégiez une couverture globale via des plateformes unifiées plutôt que des solutions ponctuelles « best-of-breed ».
3. Gouvernez les points d’entrée IA Les 52 % d’employés qui utilisent des outils IA non autorisés ne cherchent pas à créer des risques—ils veulent être productifs. Proposez-leur des alternatives sécurisées. Bloquez les outils non validés, analysez tous les téléchargements pour détecter les données sensibles et surveillez les flux de données vers les systèmes IA. Faites du chemin sécurisé le chemin le plus simple.
4. Automatisez la conformité Les évaluations hebdomadaires ne doivent pas devenir des exercices de crise. Mettez en place des pistes d’audit continues, une classification automatisée et une application des règles 24/7. Avec 59 nouvelles réglementations IA en une seule année, la conformité manuelle mène droit à l’échec.
5. Préparez-vous aux contrôles avant qu’ils n’arrivent Le prochain audit n’est pas dans quelques mois—dans un monde de conformité continue, il est permanent. Concevez vos systèmes pour prouver le contrôle, pas seulement l’intention. Les régulateurs veulent des preuves, pas des déclarations.

Conclusion : la confiance, fondement d’une véritable cyber-résilience

Les rapports Axonius et Kiteworks convergent vers une vérité dérangeante : les organisations ne faillissent pas par manque d’outils de sécurité, mais par manque de confiance dans les données fournies par ces outils. Quand trois quarts des équipes sécurité ne font pas confiance à leurs propres données, aucune technologie supplémentaire ne peut compenser cette faille fondamentale.

L’avenir de l’adoption sécurisée de l’IA, de la conformité réglementaire et des opérations de sécurité efficaces commence par une question essentielle : « Pouvez-vous prouver ce que font vos données—à l’instant T ? » Si vous ne pouvez pas répondre avec certitude, vous faites partie des 75 % qui fonctionnent sur la foi plutôt que sur les faits.

La solution n’est pas la complexité—c’est le contrôle unifié. Il s’agit de passer de l’espoir à la certitude, de la réaction dans l’urgence à la gouvernance proactive, de la défiance fragmentée à la confiance unifiée. La technologie existe pour relever ces défis, mais il faut reconnaître que l’ancienne approche consistant à empiler les outils a échoué.

La vraie cyber-résilience commence par des données fiables. Tout le reste—chaque contrôle, chaque règle, chaque décision de sécurité—repose sur cette base. La question n’est pas de savoir s’il faut combler le déficit de confiance dans vos données de sécurité. La question est de savoir si vous le ferez avant que les attaquants ne l’exploitent.

Ressources complémentaires

• Article de blog Zero Trust Architecture : ne jamais faire confiance, toujours vérifier
• Vidéo Comment Kiteworks contribue au modèle Zero Trust de la NSA au niveau de la donnée
• Article de blog Ce que signifie étendre le Zero Trust à la couche contenu
• Article de blog Instaurer la confiance dans l’IA générative grâce à l’approche Zero Trust
• Vidéo Kiteworks + Forcepoint : démonstration de la conformité et du Zero Trust à la couche contenu