Le secteur de la santé canadien est parmi les plus vulnérables du cyberespace. Les renseignements personnels sur la santé (RPS) sont parmi les données les plus sensibles, avec une valeur bien supérieure à celle des données financières sur le dark web. Contrairement à une carte de crédit, les RPS volés ne peuvent ni être récupérés ni remplacés.
Bien que les menaces externes comme les rançongiciels dominent l'actualité, il est urgent pour les organisations de gérer le risque constant de perte de données accidentelle par les utilisateurs.
Une solide stratégie de prévention des pertes de données (DLP) est donc essentielle pour maintenir la cyber-résilience.
La DLP : Le fondement de la protection des RPS
Les outils DLP offrent une visibilité sur l'utilisation et le déplacement des données dans votre organisation.
Ils appliquent dynamiquement des politiques de sécurité basées sur le contenu et le contexte des données, qu'elles soient en cours d'utilisation, en transit ou au repos.
La pierre angulaire de toute solution DLP efficace est un programme de classification des données. Ce dernier est fondamental pour la sécurité et la conformité. Une classification claire définit la confidentialité des données et sert de base pour mesurer les risques.
Une fois les RPS identifiés et classés, la solution DLP assure un contrôle et une application rigoureux des politiques. En cas de violation, le système peut déclencher des mesures de surveillance, d'alerte, de blocage ou de mise en quarantaine.
La DLP dans le secteur de la santé : Cas d'utilisation
Dans un écosystème de santé numérique et interconnecté, la DLP répond à trois points de vulnérabilité critiques :
1. Gestion du risque interne et de l'adoption du nuage
L'erreur humaine reste une cause majeure des violations de données dans le secteur de la santé. La DLP fournit les outils pour gérer à la fois la négligence et les actes malveillants.
- Actes malveillants ou négligents : Les solutions DLP modernes convergent avec les plateformes de gestion des risques internes (IRM). Cette approche enrichit les événements DLP avec des informations sur les comportements anormaux des utilisateurs, aidant les équipes de sécurité à distinguer les actes malveillants de la simple négligence.
- Protection du nuage : À mesure que les services migrent vers des environnements infonuagiques, la DLP garantit la protection des RPS. Les organisations adoptant une stratégie axée sur le nuage (cloud-first) choisissent souvent des solutions DLP natives du nuage pour une protection robuste.
2. Sécurisation de l'écosystème clinique (DME, IoMT et OT)
Le secteur de la santé dépend de systèmes interconnectés, des dossiers médicaux électroniques (DME) aux technologies opérationnelles (OT) spécialisées comme les appareils de dialyse.
La DLP assure que :
- Le cycle de vie de la protection des données : Les données sensibles sont protégées tout au long de leur cycle de vie grâce à des méthodes de chiffrement pour les données en transit et au repos.
- La sécurité des données OT : Les données collectées par les dispositifs OT et médicaux doivent être protégées lors de leur stockage et de leur transit vers d'autres environnements, en suivant des pratiques de chiffrement conformes aux normes.
- Le contrôle des environnements de test : Les données de production sensibles utilisées dans les environnements de test doivent être anonymisées autant que possible pour réduire l'exposition.
3. Garde-fous pour l'IA et les modèles linguistiques avancés (LLM)
L'intégration de l'IA générative dans le soutien au triage et la documentation est en pleine croissance. Sans garde-fous stricts, les RPS peuvent fuiter dans les requêtes, les journaux ou des outils tiers. Les attaques basées sur l'IA sont considérées comme une menace potentielle majeure.
La DLP est un mécanisme de défense essentiel face à ce risque :
- Rédaction des RPS : Les techniques de DLP peuvent être appliquées pour supprimer par défaut les identifiants de patients (noms, numéros, dates de naissance), empêchant ainsi leur divulgation accidentelle à des plateformes d'IA externes.
- Intégrité du modèle : La DLP aide à protéger contre l'empoisonnement des données (data poisoning), qui dégrade la performance des modèles d'IA, et les attaques par inversion de modèle (model inversion attacks), qui tentent d'extraire des informations sensibles des modèles entraînés.
Vers la cyber-résilience
La mise en place de la DLP permet une remédiation proactive, comme le blocage automatique des transferts de données non autorisés.
Pour les organisations de santé disposant de ressources de sécurité informatique limitées, la mise en œuvre d'une solution DLP d'entreprise (EDLP) est recommandée si les utilisateurs gèrent des informations sensibles sur plusieurs canaux. Le recours à des services de conseil et à des services gérés peut également compléter les équipes internes et accélérer le retour sur investissement.
Pour protéger efficacement les RPS, les dirigeants du secteur de la santé doivent aligner leur stratégie DLP sur une gouvernance de sécurité des données solide et sécuriser leurs informations avant qu'elles ne soient perdues ou divulguées.
La protection des informations personnelles de santé dans votre organisation est-elle à jour ?
Nous avons aidé d'autres organisations de santé à améliorer la sécurité de leur infrastructure et de leurs données sensibles.