5 façons dont les modèles sémantiques aident à protéger les données sensibles

Les clients de Progress Semaphore comprennent certaines des plus grandes entreprises au monde dans de nombreux secteurs différents, et toutes, grandes ou petites, créent et traitent des quantités extraordinaires de données chaque jour. L’un de leurs défis les plus importants est la protection des données considérées comme sensibles.

Les données sensibles sont toutes les informations qui doivent être protégées en raison des conséquences négatives potentielles sur le bien-être, la confidentialité, la réputation ou la sécurité d’une organisation si elles sont perdues, utilisées à mauvais escient, modifiées ou consultées sans autorisation.

Toutes les organisations sont confrontées au défi d’identifier et de protéger les données sensibles au sein de la vaste étendue de leurs référentiels de données. Identifier ces données dans les données non structurées des documents qui représentent 80 % des informations d’une organisation est particulièrement difficile. Les modèles sémantiques sont apparus comme des outils puissants pour organiser et représenter les données sous une forme significative, qui peuvent être étendus à des cas d’utilisation spécifiques tels que l’identification et la sécurisation des informations sensibles.

Approches traditionnelles de la gestion des données sensibles

Toutes les organisations sont confrontées au défi de protéger leurs informations sensibles. Mais en cherchant à relever ce défi, ils sont confrontés à un compromis. Ils doivent souvent fournir un accès aux documents à ceux qui en ont besoin pour leur fonction commerciale, mais ils doivent également être en mesure de protéger les informations contre tout accès non autorisé, qu’il soit externe ou interne. Supposons qu’ils adoptent une approche globale et tentent de tout protéger avec les plus hauts niveaux de sécurité. Dans ce cas, ils rendront les données précieuses indisponibles ou difficiles d’accès pour les utilisateurs qui en ont besoin.

La réponse à ce problème consiste à classer les données conformément au régime de sécurité de votre organisation. Cela vous permet de déterminer qui a accès à quelles données et d’appliquer uniquement les dépenses liées à une protection renforcée des données aux données qui en ont besoin.

Lorsqu’une entreprise envisage de bénéficier de l’aide de Progress Semaphore pour relever ce défi, elle utilise généralement quelques approches traditionnelles. La première consiste à demander aux utilisateurs d’exploiter un outil logiciel pour « étiqueter » manuellement les données. documents avec la classification souhaitée. Cette approche présente des problèmes dans la mesure où elle prend du temps et génère des résultats de classification incohérents et souvent incorrects. Une deuxième approche consiste à rechercher des expressions régulières (REGEX) qui recherchent des correspondances spécifiques avec une liste prédéfinie de termes. Cette approche a l’avantage d’être un moyen automatisé de classer les données, mais elle peut également manquer de nombreuses classifications appropriées, car elle ne fonctionnera que pour une correspondance exacte avec un élément de la liste.

Une troisième stratégie consiste à utiliser une approche purement d’apprentissage automatique. Bien qu’au départ cela semble nécessiter moins d’efforts, en réalité, cela nécessite une sélection minutieuse et un pré-étiquetage d’ensembles de formation massifs qui représentent chaque catégorie potentielle de protection, ainsi que des processus d’examen approfondis des résultats. En fin de compte, les décisions de la machine sont opaques et inexplicables, ce qui n’est pas utile face aux défis des régulateurs et des avocats.

Comprendre les modèles de données sémantiques

Les modèles sémantiques, construits sur les principes de compréhension du langage naturel, vont au-delà de la surface des mots et vous aident à capturer le sens de vos données dans un seul graphe de connaissances d’entreprise. qui peut être utilisé pour l’ensemble de l’organisation. Ils peuvent être utilisés pour comprendre le contexte, les relations et les concepts propres à votre organisation, ce qui les rend inestimables pour identifier les données sensibles. Grâce à la modélisation sémantique des données, les entreprises peuvent réorganiser leurs données en définissant les entités du monde réel qui les composent et leurs relations du point de vue d’un utilisateur professionnel.

Composants des modèles de données sémantiques

Concepts et entités

Les modèles de données sémantiques sont constitués de concepts et d’entités qui représentent des objets, des événements ou des idées du monde réel et servent de blocs de construction du modèle.

Attributs et propriétés

Les modèles de données sémantiques ont des attributs et des propriétés qui fournissent des détails et un contexte supplémentaires sur les données, facilitant ainsi une compréhension approfondie des données représentées.

Relations

Les modèles de données sémantiques aident à organiser les données en capturant les relations entre les entités et les connexions dans le contexte donné.

Les modèles sémantiques rendent les données plus précieuses en créant un langage commun que les systèmes informatiques et les utilisateurs peuvent comprendre.

Application de modèles de données sémantiques pour l’identification des données

Grâce aux modèles de données sémantiques, les entreprises peuvent déchiffrer les informations avec plus de succès, ce qui conduit à de meilleures décisions basées sur des données plus complètes et contextualisées. Ils peuvent aider les entreprises dans les domaines suivants :

1. Classification automatisée des documents : les modèles sémantiques contribuent à la classification automatisée des documents. En comprenant le contexte et le contenu des documents, ces modèles peuvent les classer en fonction de catégories prédéfinies, une étape fondamentale dans l’identification des données sensibles.
2. Enrichissement des métadonnées : les organisations peuvent créer un système structuré qui permet une classification et une identification faciles en baliser les données sensibles avec les métadonnées appropriées. Ils extraient des informations clés des documents, transformant les données brutes en un récit structuré. Ces métadonnées sont utilisées pour identifier les contenus sensibles. Essayez la gestion des métadonnées
3. Reconnaissance d’entités nommées (NER) – La reconnaissance d’entités nommées permet à ces modèles d’identifier des entités telles que des noms, des lieux, des dates, etc. NER devient un outil puissant pour repérer les informations personnellement identifiables. (PII) et d’autres entités critiques.
4. Reconnaissance des relations – Il ne s’agit pas seulement d’entités individuelles ; il s’agit de comprendre les relations. Les modèles sémantiques peuvent déchiffrer les connexions entre les entités, dévoilant des modèles pouvant indiquer des informations sensibles. Par exemple, le nom d’une personne apparaissant dans un CV ou dans le dossier d’un employé peut avoir des implications de sensibilité très différentes.

Avantages des modèles sémantiques dans l’identification des données sensibles

Les modèles de données sémantiques gagnent en popularité dans différents secteurs en raison de leur capacité à établir et à appliquer plus efficacement les politiques de gouvernance des données . Ils peuvent offrir plusieurs avantages pour l’identification des données sensibles, en particulier dans le contexte de la sécurité des données, notamment :

1. Compréhension des données contextuelles –  En utilisant la signification et le contexte des données, les modèles sémantiques permettent aux entreprises de comprendre et d’interpréter facilement les informations. Ils ne voient pas seulement des mots ; ils interprètent le contexte dans lequel ces mots existent.
2. Transparence dans la classification – Les modèles sémantiques améliorent la précision et la transparence lors de la classification des documents. Ils permettent une catégorisation précise qui, contrairement aux approches d’apprentissage automatique pur, remonte à un modèle de connaissances qui reflète clairement les stratégies et politiques commerciales qui l’éclairent.
3. Analyse en temps réel – Analyse en temps réel : À mesure que les données évoluent et que les priorités de l’entreprise changent, ces modèles s’adaptent de sorte que l’identification des informations sensibles ne soit pas un processus statique mais un processus dynamique en constante évolution.
4. De meilleurs rapports – Meilleurs rapports : Les modèles sémantiques ne recherchent pas seulement des marqueurs explicites de sensibilité ; ils peuvent également classer les données par concepts commerciaux importants de produit, processus, projet et sujet, ce qui donne une vue complète des données et des documents d’une organisation.
5. Sécurité –  En identifiant les informations sensibles dans les documents, les équipes de cybersécurité des données et de gestion des enregistrements peuvent les traiter et les protéger plus facilement conformément aux exigences de sécurité de l’organisation.

Les modèles de connaissances sémantiques peuvent être particulièrement utiles lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données. où l’identification rapide et précise des informations sensibles est essentielle pour une meilleure conformité et sécurité.

Vers un avenir sémantique dans la gouvernance des données

Dans la quête critique de la sécurisation des informations sensibles, les modèles sémantiques émergent comme des outils puissants dans l’espace de gestion et de gouvernance des données. Ces outils présentent des avantages évidents qui peuvent compléter ou remplacer d’autres approches telles que la reconnaissance de formes, le marquage manuel et l’apprentissage automatique. Leur capacité à comprendre le contexte, à classer de manière transparente et à s’adapter aux mandats organisationnels ou aux régimes réglementaires changeants, les positionne comme des éléments cruciaux dans le défi complexe de l’identification des données sensibles. Alors que les organisations évoluent dans le monde en évolution de la sécurité des données, l’intégration de modèles sémantiques devient non seulement un choix mais un impératif stratégique. Laissez les modèles sémantiques vous aider à évoluer vers un avenir où les informations sensibles seront non seulement mieux protégées, mais aussi véritablement comprises.

Découvrez comment Sémaphore peut vous aider à identifier les données sensibles dans votre contexte métier.

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