Comprendre le nouvel impératif de sécurité pour l’IA générative dans l’entreprise
Introduction : Comment Microsoft Copilot transforme les risques de sécurité des entreprises
Microsoft Copilot change la façon dont les organisations accèdent aux données et interagissent avec elles. Les utilisateurs ne sont plus confinés à la recherche dans les sites SharePoint, les canaux Teams ou les fils de courriels. Au lieu de cela, Copilot rassemble dynamiquement les informations nécessaires – à partir de toutes les charges de travail Microsoft 365 – pour répondre aux questions en langage naturel à la demande. Ce changement ouvre une nouvelle ère de productivité et d’accès aux connaissances.
Mais cette puissance s’accompagne d’une nouvelle série de défis en matière de sécurité. Les approches traditionnelles qui se concentrent uniquement sur la configuration et l’application des politiques ne sont tout simplement pas suffisantes. Les réponses en temps réel et contextuelles de Copilot signifient que les équipes de sécurité doivent s’adapter à un monde où le risque émerge en cours d’exécution, et pas seulement au moment de la configuration.
Pourquoi Copilot défie les outils de sécurité traditionnels
Les outils classiques de sécurité d’entreprise ont été conçus pour :
- Chemins d’accès déterministes (voies d’accès claires et traçables aux données)
- Permissions statiques (règles d’accès fixes)
- Comportement prévisible des applications (les applications font ce pour quoi elles ont été codées, rien de plus)
Le copilote, quant à lui, l’est :
- Dynamique – Adaptation à chaque demande
- Orienté vers le contexte – tirer des informations pertinentes de sources multiples
- Comportement émergent – produisant parfois des résultats nouveaux et inattendus
Par conséquent, la sécurisation de Copilot nécessite une défense à plusieurs niveaux : configuration, gestion des identités et des accès, application de politiques et, surtout, visibilité approfondie du comportement au cours de l’exécution.
Comment fonctionne Microsoft Copilot (du point de vue de la sécurité)
Considérez Copilot comme un système de génération augmentée par récupération (RAG) superposé à Microsoft 365. Voici ce qui se passe à chaque interaction avec l’utilisateur :
- L’utilisateur soumet une demande (via un navigateur, une application Office ou Teams).
- Copilot vérifie l’identité, les autorisations et le contexte de l’utilisateur
- Le contenu pertinent de l’entreprise est récupéré à partir de SharePoint, OneDrive, Teams, des courriels, des notes de réunion, etc.
- Les références sont combinées et « fondées » pour éclairer la réponse.
- Une réponse personnalisée est générée et renvoyée à l’utilisateur.
L’étape la plus critique – et la plus risquée – est la mise à la terre. Les équipes de sécurité doivent s’interroger :
- Quels documents ont été sélectionnés ?
- Quels chats ou conversations ont influencé la réponse ?
- Des références externes ou patrimoniales ont-elles été incluses ?
- La réponse a-t-elle été influencée par un contenu sensible ou involontaire ?
Malheureusement, il est souvent impossible de répondre à ces questions en se contentant de vérifier la configuration ou la télémétrie de l’API. Les risques sont invisibles à moins que vous ne disposiez d’un aperçu de l’exécution.
Le paysage de la sécurité des copilotes : De nombreux outils, de nombreuses couches
Aucun produit de sécurité ne peut à lui seul couvrir toute la surface de risque de Copilot. La plupart des entreprises déploient plusieurs couches de contrôle, chacune s’attaquant à une facette différente du problème :
1. Configuration et gestion de la posture SaaS
- Évalue les paramètres du locataire Microsoft 365 et la posture de partage
- Évalue les étiquettes de sensibilité, l’accès externe des équipes et l’activation de Copilot.
- Établit une hygiène de base, réduit les erreurs de configuration, soutient les audits.
- Limitation: Axé sur ce qui pourrait se produire, et non sur ce qui se produit réellement. Aucun aperçu des invites de l’utilisateur, des réponses du copilote ou de la mise à la terre en cours d’exécution.
2. Contrôles d’identité et d’accès conditionnel
- Contrôler qui peut accéder à Copilot et appliquer le MFA, la sécurité de l’appareil et les restrictions de localisation.
- Permet l’application du principe de confiance zéro
- Limitation: Décisions binaires (autoriser/refuser) uniquement – aucune visibilité sur le contenu ou le comportement de Copilot une fois l’accès accordé.
3. Classification des données, DLP et conformité
- Classifie les données (PII, PHI, IP, réglementées), applique des politiques, veille à la conservation et à la conformité.
- Définir ce qui est sensible et s’aligner sur la réglementation
- Limites : Suppose un étiquetage et une couverture exacts ; il est difficile de voir comment Copilot combine le contenu en temps réel.
4. Journaux d’audit et télémétrie des activités
- Trace les événements liés à l’utilisation de Copilot, qui l’a invoqué, quand et dans quelle charge de travail.
- Prise en charge des rapports et de la criminalistique
- Limitation : Uniquement au niveau de l’événement – on ne peut pas expliquer pourquoi Copilot a répondu d’une certaine manière ou quel contenu spécifique a été utilisé.
Les lacunes qui subsistent
Même avec tous ces contrôles, les organisations sont confrontées à des questions cruciales qui restent sans réponse :
- Quels sont les documents qui ont réellement influencé la réponse d’un copilote ?
- Copilot a-t-il fait remonter des informations qu’un utilisateur ne devrait pas voir ?
- Des documents hérités ou externes sont-ils réintroduits silencieusement ?
- Les messages-guides ou les réponses enfreignent-ils la politique en temps réel ?
- Des violations de la conformité se produisent-elles même si la configuration semble correcte ?
Pourquoi ? En effet, le risque de copilotage apparaît au moment de l’exécution, et pas seulement dans la manière dont les choses sont mises en place.
Présentation de AI>Secure : Combler le fossé de la sécurité d’exécution
AI>Secure est spécialement conçu pour relever ce défi. Il fonctionne comme une couche de sécurité man-in-the-middle (MITM) en ligne, inspectant tout le trafic Copilot au fur et à mesure qu’il se produit et offrant des capacités que les solutions API ou endpoint-only ne peuvent tout simplement pas égaler.
Principales caractéristiques de AI>Secure :
Inspection en ligne et application des politiques
- Surveillance des interactions Copilot à partir de navigateurs, d’applications Office, de Teams et d’autres clients Microsoft 365.
- Appliquer la politique en temps réel, et non après coup
- Observe et enregistre le comportement de mise à la terre au fur et à mesure qu’il se produit
Couverture universelle
- Protège tous les points d’entrée de Copilot : web, bureau et mobile
- Garantit une sécurité et une visibilité cohérentes, quelle que soit la manière dont les utilisateurs accèdent à Copilot.
Inspection en temps réel et prompte à réagir
- Bloque les messages problématiques avant qu’ils ne soient traités
- Bloque ou expurge les réponses à risque avant que les utilisateurs ne les voient.
- Prévient les fuites de données et applique les politiques d’IA de manière proactive
Mise à la terre et visibilité de la référence
- Identifie tous les documents, chats, URL et artefacts référencés dans chaque réponse
- Évalue la sensibilité et l’adéquation au moment de l’exécution
- Corréler chaque référence avec l’identité et le contexte de l’utilisateur
- La sécurité de Copilot ne repose plus sur des hypothèses, mais sur des preuves.
Valideurs
- Détection rapide des injections
- Sécurité du contenu et analyse du ton
- Catégories d’autorisation et de refus définies par l’entreprise
- Référence URL sécurité et posture
- Prévention des fuites de code et de propriété intellectuelle
- Prévention des fuites de données (PII, PHI, données sensibles de l’entreprise)
- Sensibilité de la référence et validation de l’accès
Tableaux de bord et analyses
-
- Mesures au niveau des transactions (nombre total de transactions, nombre d’invites et de réponses, résultats des validateurs)
- Informations spécifiques au validateur (taux de détection, impact de l’application de la loi)
- Visibilité des utilisateurs et des clients (qui utilise Copilot, sur quelles plateformes, tendances d’utilisation et de violation)
- Conformité et attitude à l’égard du risque (utilisateurs à haut risque, tendances en matière de violations, preuves d’audit)
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Pourquoi les couches de sécurité multiples sont toujours importantes
AI>Secure ne remplace pas la gestion de la posture SaaS, les contrôles d’identité et d’accès, la DLP/classification ou les outils d’audit. Au contraire, il complète le tableau en ajoutant la couche critique de visibilité et d’application au niveau de l’exécution.
Pour sécuriser véritablement Copilot, il faut couvrir quatre couches :
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- Configuration
- Accès
- Politique
- Comportement (durée d’exécution)
-
La plupart des solutions couvrent les trois premières. AI>Secure est conçu pour le quatrième, où le risque réel de Copilot apparaît.
Conclusion : De l’intention au comportement : la nouvelle norme pour la sécurité des copilotes
À mesure que Copilot devient l’interface principale de la connaissance de l’entreprise, la barre de la sécurité s’élève. Les organisations ne sont plus jugées uniquement sur la manière dont elles rédigent des politiques ou configurent l’accès, mais sur la manière dont l’IA se comporte dans la pratique, si les décisions sont explicables et si les données sensibles sont réellement protégées pendant l’inférence.
Si vous ne pouvez pas voir comment Copilot fonde ses réponses, vous ne pouvez pas le sécuriser complètement. AI>Secure offre la visibilité, le contrôle et les preuves dont les responsables de la sécurité ont besoin pour gouverner Copilot en toute confiance et répondre aux exigences des régulateurs, des auditeurs et de l’entreprise elle-même.