La sécurité des données est une préoccupation pour toutes les organisations, et elle est vouée à perdurer. En réalité, la problématique se complexifie avec l'arrivée des nouvelles technologies. Par exemple, l'essor des les grands modèles linguistiques (LLM) que les systèmes d’IA générateurs d’énergie apportent à la fois des opportunités et des risques.
Leurs capacités offrent des outils robustes pour protéger nos précieuses informations et renforcer nos défenses contre les cybermenaces. Cependant, nous ne pouvons ignorer que la technologie elle-même introduit de nouvelles vulnérabilités et de nouveaux problèmes de sécurité qui doivent être gérés avec prudence.
Comment les organisations peuvent-elles utiliser Gen AI pour améliorer la sécurité de leurs informations stockées tout en sécurisant la technologie elle-même ?
Les avantages de l'IA générative pour la cybersécurité
Détecter précisément les anomalies
Les algorithmes d'intelligence artificielle générative (ou GenAI) ont des capacités remarquables de reconnaissance de formes, qui peuvent permettre aux opérations de sécurité de votre organisation d'identifier les anomalies et les failles potentielles. failles de sécurité avec précision.
C'est également une solution plus rapide que la surveillance manuelle, une étude d'IBM indiquant que les organisations utilisant l'IA pour la sécurité peuvent détecter des menaces allant jusqu'à 60% plus rapideCela vous permet de vous concentrer sur les menaces réelles au lieu de gérer les fausses alarmes, et vous donne la clarté et le temps nécessaires pour vous concentrer sur le développement de stratégies d’atténuation des menaces plus efficaces et plus efficientes.
Renforcer les contrôles d'accès
Les données peuvent être compromises si elles peuvent être récupérées par une personne non autorisée, mais l'IA générative peut être utilisée pour s'en protéger. Elle empêche tout accès non autorisé. renforcer les contrôles d'accès.
Les algorithmes GenAI peuvent identifier les activités suspectes en apprenant et en s'adaptant à l'évolution des modèles. Le système n'agira pas si le comportement de l'utilisateur correspond à des paramètres acceptables, conformément à une politique de sécurité adaptée. sécurité de l'IA générative. Cependant, s’il identifie une menace potentielle, il avertira rapidement le personnel de sécurité.
Renforcement des protocoles de cryptage
Le cryptage des données confidentielles Aide à protéger les informations contre les accès non autorisés. L'IA générative peut améliorer considérablement les protocoles de chiffrement en générant des clés cryptographiques robustes et en optimisant les algorithmes de chiffrement, ajoutant ainsi une couche de défense supplémentaire. protéger les informations sensibles avec une sécurité renforcée.
Lutter contre les menaces en constante évolution grâce à des solutions adaptatives
Des solutions de sécurité dynamiques et adaptatives vous permettent de faire face à l'évolution des cybermenaces. L'IA générative peut contribuer à cette proactivité en apprenant et en s'adaptant aux nouvelles menaces en temps réel. Grâce à ces informations, vous pouvez créer des mécanismes de défense qui bloquent les nouvelles menaces, en identifiant les menaces émergentes et en prenant des mesures préventives pour éviter les problèmes.
Améliorer la formation et la simulation en matière de cybersécurité
Le facteur humain demeure une vulnérabilité majeure en matière de données et de cybersécurité. Heureusement, l'IA générative peut jouer un rôle essentiel. atténuer ce risque.
L'IA générative peut simuler des scénarios de cyberattaque réalistes, ce qui permet à vos employés de se former à les reconnaître et à y répondre efficacement. Grâce à des formations immersives, vous pouvez renforcer les programmes de sensibilisation à la sécurité de votre entreprise afin de réduire le risque d'erreur humaine et d'améliorer votre sécurité globale.
Les capacités de l'IA générative révolutionnent la sécurité de l'information. En exploitant sa puissance, vous pouvez révolutionner vos stratégies de défense et anticiper l'évolution des cybermenaces.
De toute évidence, l’IA générative offre des contributions inestimables dans la détection des anomalies, le contrôle d’accès, le renforcement du cryptage, atténuation des menaces, et la formation en cybersécurité. L'adopter est une étape impérative pour garantir un avenir numérique sûr et résilient, en intégrant des mesures de sécurité robustes.
Nous devons cependant veiller à ce que cela soit fait de manière sûre et responsable, car l’IA générative comporte ses propres problèmes de sécurité qui doivent être atténués si nous voulons l’exploiter pour protéger les données.
Risques et menaces de sécurité liés à l'IA générative
Bien sûr, aucune technologie n'est exempte de défis et l'utilisation de l'IA en cybersécurité présente des failles de sécurité potentielles. Cependant, si vous êtes conscient des risques de sécurité liés à l'IA générative, vous et votre équipe pouvez les atténuer avec succès.
Voici quelques préoccupations concernant l’utilisation des applications d’IA et comment les atténuer :
Sécurité des modèles d'IA
Les LLM utilisent de grandes quantités de données pour apprendre et comprendre des modèles afin de prédire ou de générer des solutions à des problèmes complexes. Toutes ces données sont désormais disponibles pour que le modèle puisse les réutiliser et les diffuser sous forme de contenu généré.
Si cela en fait des outils puissants, cela introduit également des risques de sécurité complexes que les organisations doivent gérer avec prudence. Mal gérés, les modèles d'IA peuvent mémoriser des informations sensibles et reproduire des biais.
Un modèle dépourvu d'algorithmes de sécurité robustes peut devenir une vulnérabilité pour l'organisation qui l'utilise. Les principaux risques sont les suivants :
Empoisonnement des données
Une attaque par empoisonnement de données consiste à altérer les données d'entraînement utilisées pour construire un modèle GenAI. Elle peut perturber son fonctionnement en injectant des données malveillantes ou trompeuses dans l'ensemble d'entraînement, ce qui, par exemple, pourrait créer un angle mort permettant aux attaques de passer inaperçues ou de générer des réponses dangereuses dans les systèmes critiques.
Ingénierie inverse et vol de modèles
Les attaquants qui accèdent à une IA générative pourraient voler son modèle ou procéder à une rétro-ingénierie de ses paramètres. Cela pourrait révéler des informations sur la propriété intellectuelle et même des comportements de sécurité, que les attaquants pourraient ensuite exploiter pour contourner les protections et identifier les faiblesses de votre système.
Fuites de confidentialité
Même sans attaques directes, les modèles peuvent exposer involontairement des données privées ou sensibles dans leurs résultats (ce qu'on appelle une fuite de modèle). Par exemple, une IA générative entraînée sur les données clients peut révéler des informations personnelles identifiables si elle est sollicitée de manière inappropriée.
Pour assurer Confidentialité des données de l'IA, vous devez vous concentrer sur la mise en œuvre d'une politique de sécurité stricte et Gouvernance de l'IA à travers:
- Découverte de données
- Évaluation des risques liés aux données
- Sécurité
- Droits
Utilisation des données d'entreprise
Votre entreprise peut utiliser l'IA générative pour traiter et analyser les données internes et externes. Par conséquent, vous devrez gérer ces données conformément aux réglementations en matière de sécurité et de conformité. Vous devez comprendre quelles données sont accessibles à votre système, car vous ne souhaitez pas que des données clients sensibles soient utilisées sans les contrôles appropriés.
L'autre raison pour laquelle le contrôle des données dans de tels systèmes est nécessaire est la capacité de l'IA à imiter la communication humaine. Des contrôles et des vérifications doivent être mis en place pour empêcher toute utilisation abusive des informations stockées par une personne susceptible de manipuler votre outil d'IA générative.
Soyez attentif aux risques suivants :
Ingénierie sociale
Si des attaquants accèdent aux données de votre entreprise et manipulent les messages d'IA, ils pourraient utiliser le système pour créer des e-mails ou autres communications très convaincantes ciblant vos employés et vos clients. Ces attaques basées sur l'IA peuvent inciter les utilisateurs à partager des informations sensibles, à transférer de l'argent ou à commettre d'autres actions compromettant la sécurité.
Dépendance excessive aux résultats de l'IA
À mesure que l'IA gagne en popularité, nous risquons de trop dépendre de son contenu sans mettre en œuvre de vérification adéquate. Cela peut entraîner la propagation d'inexactitudes dangereuses, voire de mensonges éhontés. Malheureusement, cela peut avoir des conséquences concrètes et préjudiciables pour la santé.
Une utilisation responsable des données de l'IA nécessite :
- Inventaire des données
- Classification des données
- Accès aux données et droits
- Consentement, conservation et résidence des données
- Audit d'utilisation des données
Sécurité rapide
Une invite est une entrée que vous fournissez à votre système d'IA pour obtenir une réponse. Il peut s'agir de requêtes d'utilisateurs ou d'invites générées par le système. Bien conçues, les invites système favorisent un comportement éthique de l'IA. Cependant, les acteurs malveillants peuvent les utiliser comme vecteurs d'attaque ou comme logiciels malveillants si le modèle n'a pas appris à reconnaître et à rejeter les invites dangereuses.
Pour vous assurer que les invites de votre système sont sécurisées, vous devez rechercher :
- Injections rapides et jailbreak
- Hameçonnage de données sensibles
- Détournement de modèle/hameçonnage de connaissances
- Déni de service
- Comportement anormal
- IA de l'ombre
Règlements sur l'IA
Malgré son utilisation répandue, l'IA est une technologie encore balbutiante. À mesure que l'IA générative évolue, la réglementation et le cadre qui la régissent évolueront également, répondant à de nouveaux défis en matière de confidentialité et de sécurité. Plusieurs lois sur la gouvernance des données d'IA sont en vigueur pour protéger les informations sensibles ou confidentielles, notamment la Règlement général sur la protection des données (RGPD), le Loi californienne sur les droits à la vie privée (CPRA)et le Loi sur l'IA de l'Union européenne (EU AI Act).
De même, d’autres pays élaborent leurs propres lois et réglementations pour protéger les informations personnelles.
En réalité, ces lois et politiques sont susceptibles d'évoluer. Si votre entreprise utilise l'IA générative, vous devez mettre en œuvre des politiques et processus internes qui protègent les données de vos clients conformément à la réglementation. Cela signifie que vous devez anticiper la réglementation pour ne pas être pris au dépourvu.
Meilleures pratiques de sécurité GenAI
Effectuer des évaluations des risques sur les nouveaux modèles d'IA
Lorsque vous envisagez de mettre en œuvre un nouveau modèle d'IA, en particulier si vous l'utilisez pour contribuer à la protection des données, il est essentiel de évaluer les risques associés à la technologie. Cela vous aidera à identifier les vulnérabilités de sécurité du système susceptibles d'entraîner des violations de données ou de confidentialité, ou un manque de fiabilité. À ce stade, il est également crucial de confirmer leur conformité aux normes de sécurité des données reconnues, telles que le RGPD.
Valider et assainir les données d'entrée
L'intelligence artificielle, y compris l'IA de la génération, n'est sécurisée que par les données qu'elle traite et les résultats qu'elle génère. Vous pouvez contribuer à prévenir les menaces de sécurité telles que attaques par injection rapide En validant et en nettoyant minutieusement toutes les données d'entrée, vous garantissez que le modèle ne reçoit que des informations fiables et sûres. De même, filtrez toutes les sorties pour empêcher la fuite de contenu malveillant ou sensible.
Mettre en œuvre les contrôles d'accès et l'authentification
Comme pour toute forme de sécurité des données, les contrôles d'accès et une authentification efficace sont essentiels pour protéger les systèmes d'IA en limitant les interactions avec eux. Par exemple, l'utilisation de l'authentification multifacteur et des contrôles d'accès basés sur les rôles, ainsi que des audits réguliers, peuvent contribuer à prévenir toute utilisation inappropriée de l'IA.
Avoir un cadre de gouvernance solide
La mise en place de contrôles réglementés pour garantir la sécurité et la fiabilité des modèles d'IA générative permet de détecter rapidement toute faille ou dégradation. Ce cadre pourrait inclure des audits réguliers et des outils de surveillance des comportements inattendus, ou encore la réduction des données d'entraînement au strict nécessaire.
Investir dans la formation aux données et à l'IA
Un moyen efficace d'éviter les risques liés à la sécurité des applications d'IA est de veiller à ce que tous les employés soient sensibilisés aux menaces potentielles. Qu'il s'agisse d'apprendre à reconnaître les limites des systèmes d'IA ou d'identifier les risques potentiels, la vigilance et la responsabilisation de toutes les équipes quant à l'utilisation de l'IA constituent en elles-mêmes une protection contre les menaces de sécurité.
Restez au courant des nouvelles menaces pesant sur l'IA générative
Nous n'en sommes qu'aux prémices de l'évolution de l'utilisation de l'IA en entreprise. L'émergence de nouvelles fonctionnalités entraînera son évolution. nouveaux risques auxquels vous devrez faire face. Il est crucial de rester à l'écoute des menaces émergentes et de leur impact potentiel sur la sécurité des données. Mettez régulièrement à jour vos protocoles de sécurité pour atténuer les vulnérabilités émergentes et préserver votre résilience.
Comment BigID utilise l'IA générative en toute sécurité pour renforcer la sécurité des données
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