Peut-on concilier IA et sécurité des données ? (via zdnet.fr)

Tribune : Pour proposer de nouveaux produits, services ou fonctionnalités, les entreprises ont besoin de recourir au ML et à l’IA, des technologies nécessitant d’utiliser des données lisibles. Pseudonymiser les données utiles à l’IA et chiffrer de bout-en-bout les autres est la solution explique Timothée Rebours de Seald.

En 2020, les cyber-attaques fomentées contre les entreprises pharmaceutiques et institutions liées au Covid ont explosé. Cybercriminels et organismes d’Etats ont attaqué ces établissements à des fins d’espionnage industriel ou de gains financiers. En effet, appâtés par les potentielles retombées financières, les cybercriminels ont dérobé des informations pour les revendre sur le net ou ont utilisé des ransomware pour bloquer l’accès à des données et exiger une rançon en contrepartie du déblocage et de leur non-divulgation.

Pour les Etats, l’objectif était plutôt de capter des données scientifiques pour gagner du temps dans le développement du vaccin miracle. Ainsi, plusieurs pays comme l’Espagne, ou les Etats-Unis ont accusé les gouvernements Chinois et Russe d’être derrière ces opérations de cyber espionnage, accusations démenties par les intéressés.

Au-delà de ces attaques, toutes celles, quelles que soient leurs cibles et leurs raisons, qui parviennent à leurs fins révèlent non seulement les failles de sécurité des entreprises mais aussi le manque de moyens accordés à leur cyber-sécurité.

Pourtant, ces vols de données leurs sont préjudiciables que ce soit au niveau financier, avec des pertes pouvant entrainer le dépôt de bilan de petites entreprises, ou au niveau de leur image de marque pour les plus grandes. Facebook ou Google en ont fait les frais avec leur image égratignée suite à des fuites de données personnelles.

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