# Qu'est-ce que la découverte de données ?

> La découverte de données est le processus de localisation des données à travers des systèmes définis et de description d'une partie suffisante d'entre elles pour soutenir des décisions de sécurité, de vie privée, de gouvernance ou d'exploitation.

- URL canonique: https://yellowcube.eu/fr/glossary/data-discovery/
- Éditeur: Yellow Cube
- Langue: fr
- Contact: hello@yellowcube.eu

## Contenu

Elle peut identifier des dépôts, des fichiers, des champs de bases de données, des enregistrements, des propriétaires, des formats, une lignée, des conditions d'accès et un contenu probablement sensible, produisant un inventaire fondé sur des preuves plutôt que de présumer que les magasins documentés sont complets.

La découverte peut examiner des métadonnées, des interfaces de configuration, des catalogues, des échantillons de contenu ou le contenu complet, selon l'autorité et le risque. Les résultats doivent consigner le périmètre, le moment, la méthode, le niveau de confiance et la propriété afin que les équipes puissent valider les constats et agir dessus de façon responsable.

### Points clés

- **Périmètre et inventaire:** Rechercher dans les terminaux, bases de données, magasins d'objets, services de collaboration, applications, sauvegardes et autres dépôts approuvés ; inclure les magasins inconnus ou non gérés lorsque le mandat de découverte le permet.
- **Caractérisation:** Collecter un contexte utile tel que le type de données, l'emplacement, le volume, le propriétaire, l'âge, les permissions, le mouvement, la duplication, les indicateurs de sensibilité et les exigences de conservation ou de résidence applicables.
- **Usage opérationnel:** Injecter les constats validés dans la classification, la gouvernance, la revue d'accès, la réduction de l'exposition, la conservation, la prévention des pertes de données et l'investigation d'incidents plutôt que de traiter la sortie de la découverte comme un état final.
- **Limite importante:** La découverte est une observation bornée dans le temps, pas une preuve de couverture complète ni de classification correcte. Le chiffrement, les formats non pris en charge, les systèmes inaccessibles, l'échantillonnage, les inventaires périmés et le contenu ambigu peuvent produire des omissions ou des correspondances fausses.

### Termes associés

[Classification des données](<https://yellowcube.eu/fr/glossary/data-classification/>) · [Gestion de la posture de sécurité des données (DSPM)](<https://yellowcube.eu/fr/glossary/data-security-posture-management/>) · [Gouvernance des données](<https://yellowcube.eu/fr/glossary/data-governance/>) · [Prévention des pertes de données (DLP)](<https://yellowcube.eu/fr/glossary/data-loss-prevention/>) · [Sécurité des données](<https://yellowcube.eu/fr/glossary/data-security/>)

### Sources

[NIST SP 1800-39 Initial Public Draft : Data Classification Practices](https://csrc.nist.gov/pubs/sp/1800/39/ipd) · [NIST Data Classification Practices : Facilitating Data-Centric Security Management](https://csrc.nist.gov/pubs/pd/2021/07/22/data-classification-practices-datacentric-security/final) · [NIST Cybersecurity Framework 2.0](https://csrc.nist.gov/pubs/cswp/29/the-nist-cybersecurity-framework-csf-20/final)

## Attribution et portée

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