Protéger les Données Financières contre l’Ingestion par l’IA selon le Nouveau Code de Pratique : Guide pour le Secteur Bancaire au Royaume-Uni

Le secteur des services financiers au Royaume-Uni se trouve à un carrefour crucial entre innovation et sécurité alors que l’intelligence artificielle transforme les opérations bancaires. Le nouveau Code de pratique pour la cybersécurité de l’IA du gouvernement britannique arrive à un moment décisif, fournissant des orientations essentielles pour les institutions financières cherchant à protéger les données sensibles tout en tirant parti des capacités transformatrices de l’IA.

Les données récentes de la FCA révèlent l’ampleur de ce défi : 78 % des institutions financières britanniques utilisent désormais des systèmes d’IA dans leurs opérations, allant du trading algorithmique à la détection de fraude et au service client. Cette adoption généralisée offre des opportunités sans précédent pour améliorer les services financiers, mais introduit également de nouveaux risques pour les données financières sensibles. Le nouveau Code de pratique du gouvernement, annoncé en février 2025, établit des exigences cruciales pour protéger ces systèmes d’IA et les données sensibles qu’ils traitent.

Risques de l’IA dans les services financiers

L’intégration de l’IA dans les services financiers présente des défis uniques qui nécessitent une attention particulière dans le cadre du nouveau Code de pratique. Les institutions financières doivent comprendre ces risques pour mettre en œuvre des mesures de protection efficaces tout en maintenant l’efficacité opérationnelle et la compétitivité sur le marché.

Systèmes de trading et données de marché

L’utilisation de l’IA dans les opérations de trading représente l’un des domaines les plus sensibles nécessitant une protection selon le Code de pratique. Les institutions financières doivent protéger à la fois les algorithmes de trading propriétaires et les données sensibles du marché tout en maintenant la rapidité et l’efficacité exigées par les marchés modernes. Cet équilibre délicat nécessite des mesures de sécurité sophistiquées qui protègent contre l’accès non autorisé à l’IA sans introduire de latence dans les opérations de trading.

Infrastructure de traitement des paiements

La protection des systèmes de traitement des paiements présente un autre défi critique dans le cadre du Code. À mesure que les systèmes d’IA gèrent de plus en plus le traitement des transactions et la détection de fraude, les institutions financières doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes qui protègent les données de paiement sensibles tout en maintenant des capacités de traitement en temps réel.

Protection des données financières des clients

La protection des informations financières des clients nécessite une attention particulière dans le cadre du nouveau Code. Les institutions financières doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité complètes qui protègent les données des clients contre l’accès non autorisé à l’IA tout en permettant des services légitimes alimentés par l’IA, tels que la banque personnalisée et le support client automatisé.

S’aligner sur le nouveau Code de pratique

Le Code exige une approche sophistiquée de l’évaluation des risques qui va au-delà des évaluations de sécurité traditionnelles. Les institutions financières doivent désormais considérer non seulement les risques de sécurité directs, mais aussi les vulnérabilités potentielles introduites par l’interaction des systèmes d’IA avec les données financières sensibles.

Ce processus d’évaluation nécessite que les institutions évaluent :

L’étendue et la nature de la mise en œuvre de l’IA dans leurs opérations, des applications orientées client aux processus de back-office. Comprendre ces interactions aide les institutions à identifier les vulnérabilités potentielles et à mettre en œuvre des mesures de protection appropriées.

Les contrôles de sécurité existants et leur efficacité à traiter les risques spécifiques à l’IA. De nombreuses institutions constateront que les mesures de sécurité traditionnelles doivent être renforcées pour répondre aux défis uniques posés par les systèmes d’IA.

Les impacts potentiels sur l’efficacité opérationnelle et le service client. Les mesures de sécurité doivent être mises en œuvre de manière à soutenir plutôt qu’à entraver les opérations financières.

Exigences de mise en œuvre technique

Le Code fournit des orientations spécifiques pour la mise en œuvre des mesures de sécurité dans les environnements financiers. Les institutions financières doivent développer des cadres de sécurité complets qui protègent les données sensibles tout en maintenant l’efficacité opérationnelle. Cela inclut :

Des systèmes de contrôle d’accès sophistiqués capables de gérer les autorisations des systèmes d’IA tout en maintenant des normes de sécurité strictes. Ces systèmes doivent être capables de gérer des opérations financières complexes tout en empêchant l’accès non autorisé aux données sensibles.

Des capacités de surveillance avancées capables de détecter les incidents de sécurité potentiels sans impacter les performances du système. Les institutions financières doivent pouvoir suivre le comportement des systèmes d’IA tout en maintenant la rapidité et l’efficacité requises pour les opérations financières modernes.

Exigences de formation et de sensibilisation

Le Code de pratique met un accent significatif sur la formation spécialisée pour le personnel du secteur financier. Cette exigence va au-delà de la formation traditionnelle à la sensibilisation à la sécurité, en se concentrant spécifiquement sur les risques liés à l’IA et les mesures de protection.

Développement du personnel spécialisé

Les institutions financières doivent développer des programmes de formation complets qui abordent les défis uniques de la protection des systèmes et des données d’IA. Ces programmes devraient couvrir non seulement les mesures de sécurité techniques, mais aussi les considérations opérationnelles spécifiques aux services financiers.

Intégration opérationnelle

Les programmes de formation doivent être intégrés dans les opérations quotidiennes, garantissant que la sensibilisation à la sécurité devienne partie intégrante de la culture organisationnelle. Cela inclut des mises à jour régulières et des cours de recyclage qui abordent les menaces émergentes et les nouvelles exigences de protection sous le Code.

Planification de la réponse aux incidents et de la récupération

Le Code exige des capacités sophistiquées de réponse aux incidents spécifiquement conçues pour les événements de sécurité liés à l’IA. Les institutions financières doivent développer des plans complets qui abordent à la fois la prévention et la récupération.

Développement du cadre de réponse

Les organisations doivent établir des procédures claires pour identifier et répondre aux incidents de sécurité liés à l’IA. Ces procédures devraient inclure :

Des protocoles de réponse immédiate pouvant être activés sans perturber les opérations financières critiques. Le cadre de réponse doit équilibrer les exigences de sécurité avec la nécessité de maintenir les services essentiels.

Des procédures d’escalade qui garantissent l’implication des parties prenantes appropriées dans la gestion des incidents. Cela inclut la coordination avec les autorités réglementaires lorsque cela est requis.

Intégration de la continuité des activités

Les plans de réponse aux incidents doivent être intégrés aux stratégies plus larges de continuité des activités. Les institutions financières devraient tester régulièrement ces plans pour s’assurer qu’elles peuvent maintenir des opérations critiques tout en traitant les incidents de sécurité.

Surveillance et amélioration continue

Le Code souligne l’importance de la surveillance continue et de l’amélioration des systèmes. Les institutions financières doivent mettre en œuvre des systèmes de surveillance sophistiqués qui fournissent une visibilité en temps réel sur les opérations de l’IA tout en soutenant l’amélioration continue de la sécurité.

Métriques de performance

Les organisations devraient établir des métriques claires pour mesurer l’efficacité de leurs mesures de sécurité. Ces métriques devraient aborder à la fois les exigences de sécurité techniques et les impacts opérationnels, fournissant une vue d’ensemble de l’efficacité du programme de sécurité.

Adaptation et amélioration

Les mesures de sécurité devraient être régulièrement examinées et mises à jour pour répondre aux menaces émergentes et aux exigences opérationnelles changeantes. Cela inclut :

Une évaluation régulière des contrôles de sécurité face à l’évolution des paysages de menaces Des mises à jour des mesures de protection basées sur l’expérience opérationnelle L’intégration de nouvelles technologies de sécurité à mesure qu’elles deviennent disponibles.

Prochaines étapes

Le nouveau Code de pratique du Royaume-Uni représente un développement crucial pour protéger les données du secteur financier contre l’accès non autorisé à l’IA. Les institutions financières doivent prendre des mesures décisives pour mettre en œuvre des mesures de sécurité conformes tout en maintenant l’efficacité opérationnelle. Les étapes essentielles incluent :

Actions immédiates

Les institutions financières devraient commencer par mener des évaluations approfondies de leurs implémentations actuelles de l’IA et de leurs mesures de sécurité. Cette évaluation devrait prendre en compte à la fois les exigences techniques et les impacts opérationnels.

Planification stratégique

Les organisations doivent développer des stratégies de mise en œuvre complètes qui abordent à la fois les exigences de conformité immédiates et les objectifs de sécurité à long terme. Ces stratégies devraient inclure des calendriers clairs et des plans d’allocation des ressources.

Gestion continue

La mise en œuvre réussie nécessite une surveillance continue et un ajustement des mesures de sécurité. Les institutions financières devraient établir des processus clairs pour la gestion continue et l’amélioration de leurs programmes de sécurité.

Kiteworks aide les institutions financières britanniques à adhérer au Code de pratique

Les institutions financières peuvent accélérer leur conformité au Code de pratique en utilisant la passerelle de données AI de Kiteworks. Cette solution complète répond aux exigences clés grâce à :

Accès aux données AI en Zero-Trust : La plateforme met en œuvre des principes rigoureux de Zero-Trust spécifiquement conçus pour les interactions de l’IA avec les données financières. Cela s’aligne directement sur les exigences du Code en matière de contrôles d’accès stricts et de vérification continue.

Récupération de données conforme : Grâce à la génération augmentée par récupération sécurisée (RAG), les institutions financières peuvent améliorer en toute sécurité les performances des modèles d’IA tout en maintenant un contrôle strict sur l’accès aux données financières sensibles. Cette capacité est particulièrement cruciale pour les organisations équilibrant l’innovation en IA avec la conformité réglementaire.

Amélioration de la gouvernance et de la conformité : Le cadre de gouvernance robuste de la plateforme aide les institutions financières à :

• Appliquer des politiques strictes de gouvernance des données à travers les implémentations d’IA
• Maintenir des journaux d’audit détaillés de toutes les interactions de données AI
• Assurer la conformité avec le Code de pratique et les exigences réglementaires plus larges
• Surveiller et rendre compte des schémas d’accès aux données AI

Protection en temps réel : Un chiffrement complet et un suivi d’accès en temps réel fournissent la surveillance continue et la protection requises par le Code, permettant aux institutions financières de :

• Protéger les données financières sensibles tout au long de leur cycle de vie
• Suivre et contrôler l’accès des systèmes AI aux informations protégées
• Répondre rapidement aux incidents de sécurité potentiels
• Maintenir une documentation de conformité détaillée

Grâce à ces capacités, Kiteworks aide les institutions financières à atteindre l’équilibre délicat entre l’innovation en IA et le maintien des normes strictes de protection des données requises par le Code de pratique.

Pour en savoir plus sur Kiteworks et comment sa passerelle de données AI peut protéger vos données financières sensibles de l’ingestion par l’IA, réservez une démo personnalisée dès aujourd’hui.

Ressources supplémentaires

• Article de blog Architecture Zero Trust : Ne jamais faire confiance, toujours vérifier
• Vidéo Comment Kiteworks aide à faire progresser le modèle Zero Trust de la NSA au niveau des données
• Article de blog Ce que signifie étendre le Zero Trust à la couche de contenu
• Article de blog Construire la confiance dans l’IA générative avec une approche Zero Trust
• Vidéo Kiteworks + Forcepoint : Démonstration de la conformité et du Zero Trust à la couche de contenu