Nightfall AI

Qu’est-ce que Nightfall AI

Nightfall AI est une plateforme de prévention des pertes de données (DLP) pilotée par l’IA. Elle offre une visibilité continue sur les flux de données, détecte automatiquement les PII (données personnelles), les informations de paiement (PCI) et les clés API, et empêche les fuites et l’exfiltration à travers les outils SaaS, les applications d’IA générative et les terminaux. En unifiant détection, réponse, chiffrement et gestion de la posture de sécurité des données, Nightfall AI réduit le risque de violation et simplifie la conformité.

Fonctionnalités principales de Nightfall AI

• Détection et réponse aux données sensibles : classification par IA, analyse contextuelle et alertes pour PII, données de paiement et clés API.
• Prévention de l’exfiltration : politiques DLP pour bloquer, masquer ou supprimer les informations sensibles avant qu’elles ne quittent l’organisation.
• Gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) : inventaire, cartographie des flux et identification des expositions ou permissions excessives.
• Visibilité multi-environnements : couverture des applications SaaS, du stockage cloud, des dépôts de code, de la messagerie et des terminaux.
• Chiffrement des données : protection des données sensibles et contrôle d’accès renforcé.
• Pare-feu pour l’IA : filtrage des entrées/sorties afin d’éviter l’envoi ou la restitution d’informations sensibles par des outils d’IA générative.
• Automatisation et workflows : remédiation automatique et intégration dans les processus de sécurité existants.
• Conformité et audit : rapports et politiques pour démontrer la conformité aux exigences réglementaires.

À qui s’adresse Nightfall AI

Nightfall AI s’adresse aux équipes sécurité, IT et DevSecOps, aux responsables de la conformité et aux DPO, ainsi qu’aux entreprises qui manipulent des données sensibles dans des environnements SaaS, cloud ou des applications d’IA générative. Il convient particulièrement aux organisations soumises à de fortes exigences réglementaires et aux équipes produit, data et ingénierie souhaitant prévenir les fuites et maîtriser leur surface d’exposition.

Comment utiliser Nightfall AI

1. Connecter les sources de données : applications SaaS, stockage cloud, dépôts de code, messageries, terminaux et applications d’IA générative.
2. Définir les politiques DLP, les types de données sensibles à surveiller et les règles de remédiation.
3. Lancer une analyse initiale pour cartographier les données, les flux et les zones d’exposition.
4. Examiner les alertes et prioriser les risques grâce aux recommandations de l’outil.
5. Activer les actions automatiques : masquage, suppression sécurisée, chiffrement ou rupture de partage.
6. Mettre en place une surveillance continue et générer des rapports de conformité.
7. Itérer et affiner les politiques selon les résultats et l’évolution des usages.

Cas d’utilisation de Nightfall AI

- Protection des données personnelles dans les documents et messages partagés sur des outils collaboratifs.
- Détection et suppression de clés API ou secrets exposés dans des dépôts de code ou des journaux.
- Prévention de l’exfiltration de données via des assistants et applications d’IA générative grâce au pare-feu pour l’IA.
- DSPM pour réduire la surface d’exposition : repérage des emplacements sensibles et des accès excessifs.
- Chiffrement et contrôle d’accès renforcé pour les ensembles de données sensibles utilisés par des équipes internes ou des partenaires.

Tarification de Nightfall AI

Les informations détaillées de tarification ne sont pas communiquées ici. Pour connaître les offres disponibles et l’éventuelle période d’essai, veuillez consulter l’éditeur.

Avantages et inconvénients de Nightfall AI

Questions fréquentes sur Nightfall AI

• Nightfall AI peut-il empêcher l’exfiltration de données via des applications d’IA générative ?

  Oui. Le pare-feu pour l’IA filtre les entrées et sorties afin d’éviter l’envoi ou la restitution d’informations sensibles aux outils d’IA générative.

• Quelles catégories de données sensibles sont prises en charge ?

  Les PII (données personnelles), les informations de paiement (PCI) et les clés API, ainsi que d’autres données critiques définies par les politiques.

• Quelle est la différence entre DLP et DSPM dans Nightfall AI ?

  Le DLP se concentre sur la détection, le contrôle et la réponse aux fuites en temps réel, tandis que le DSPM vise à inventorier les données, comprendre les flux et corriger les expositions pour renforcer la posture globale.

• Des actions de remédiation peuvent-elles être automatisées ?

  Oui. Selon les politiques, l’outil peut masquer, bloquer, chiffrer ou supprimer des éléments sensibles et alerter les équipes concernées.