Top des risques de sécurité des applications mobiles : des comportements à risque aux malwares cachés

Ces dernières années, en particulier avec le travail hybride, presque tout le monde utilise un appareil iOS ou Android pour le travail.  

Tribune par Sébastien REVERDY chez Betoobe – Dans une enquête récente, Lookout, partenaire cybersécurité de Betoobe, a constaté que 92 % des collaborateurs travaillant à distance utilisent leur ordinateur portable ou leur smartphone personnel pour effectuer des tâches professionnelles, et que 46 % d’entre eux ont sauvegardé des fichiers professionnels sur ces appareils.

Maintenant que les collaborateurs s’attendent à pouvoir être productifs depuis n’importe quel endroit, les organisations de tous les secteurs sont devenues plus détendues et autorisent désormais l’utilisation d’appareils personnels dans le cadre de programmes BYOD (Bring Your Own Device) ou le COPE (Company Owned, Personnaly Enabled), tout comme la connexion aux différents services de l’entreprise à travers une diversité de réseaux internet. Avec ces changements fondamentaux, si les appareils mobiles ne sont pas considérés comme une partie importante de la stratégie globale de sécurité et de gestion des risques, ils présentent une vulnérabilité pour n’importe quelle organisation.

Étant donné que les collaborateurs peuvent accéder à une multitude de données d’entreprise à partir de leurs appareils mobiles, il est essentiel de comprendre comment le fait d’autoriser les appareils mobiles professionnels et/ou personnels peut affecter le risque global, en particulier lorsqu’il s’agit d’applications personnelles dont les permissions peuvent mettre en danger vos collaborateurs, leurs appareils et les données (personnelles et professionnelles) auxquelles ils ont accès.

Source

Mots-clés : cybersécurité, sécurité informatique, protection des données, menaces cybernétiques, veille cyber, analyse de vulnérabilités, sécurité des réseaux, cyberattaques, conformité RGPD, NIS2, DORA, PCIDSS, DEVSECOPS, eSANTE, intelligence artificielle, IA en cybersécurité, apprentissage automatique, deep learning, algorithmes de sécurité, détection des anomalies, systèmes intelligents, automatisation de la sécurité, IA pour la prévention des cyberattaques.