L'IA générative peut aider votre équipe de sécurité à enquêter sur les menaces, à synthétiser les incidents et à identifier plus rapidement les tendances. Elle peut également offrir à un employé, un copilote ou un agent autonome une nouvelle voie d'accès aux informations sensibles.
Prenons un exemple classique en entreprise : votre organisation déploie un assistant IA pour aider ses employés à trouver des réponses dans les documents internes. L’assistant fonctionne comme prévu : il effectue des recherches dans les référentiels connectés, récupère les fichiers pertinents et génère des résumés utiles.
Puis quelqu'un pose une question qui permet de récupérer des données confidentielles sur les rémunérations, des informations sur les clients ou du code source propriétaire.
Le modèle a peut-être suivi ses instructions à la lettre. La faille de sécurité s'est produite plus tôt, lorsque des données sensibles sont devenues accessibles à un système d'IA sans les contrôles appropriés.
C'est là le défi de sécurité de l'IA générative. Les organisations doivent protéger les modèles et applications d'IA tout en sécurisant les données, les identités, les autorisations, les invites, les intégrations et les actions qui les rendent utiles.
Ce guide explique les risques, les solutions pratiques et les opportunités que l'IA générative offre aux équipes de sécurité des entreprises. Il montre également comment mettre en place un programme de sécurité qui favorise l'adoption de l'IA au lieu de simplement la freiner.
Qu’est-ce que la sécurité basée sur l’IA générative ?
Sécurité de l'IA générative Il s'agit de la pratique consistant à protéger les systèmes d'IA générative et leurs flux de travail environnants contre les accès non autorisés, la divulgation des données, la manipulation malveillante, l'utilisation abusive et les actions dangereuses.
Elle englobe bien plus que le modèle de langage étendu (LLM). Un déploiement sécurisé d'IA générative doit prendre en compte tout ce que le modèle peut utiliser, récupérer, générer ou influencer.
Cela comprend :
- Modèles et applications : LLM hébergés, copilotes d'entreprise, assistants personnalisés et fonctionnalités d'IA intégrées.
- Données d'entreprise : Ensembles de données d'entraînement, documents internes, bases de données, code source, informations personnelles et documents réglementés.
- Systèmes de récupération : Génération augmentée par récupération (RAG), bases de données vectorielles, bases de connaissances et connecteurs de recherche.
- Interactions avec l'IA : Messages, contexte récupéré, réponses générées et fichiers téléchargés.
- Identités et autorisations : Employés, comptes de service, applications, agents d'IA et accès délégué.
- Outils et actions : API, plugins, destinations externes, automatisation des flux de travail et transactions exécutées par des agents.
L’objectif est de permettre aux systèmes d’IA approuvés d’utiliser des informations approuvées à des fins approuvées, tout en empêchant la divulgation de données sensibles et les comportements non autorisés.
Pourquoi l'IA générative change la sécurité des entreprises
La sécurité des applications traditionnelles repose sur l'hypothèse que les utilisateurs et les applications interagissent via des interfaces relativement définies. L'IA générative ajoute une interface linguistique flexible capable d'interagir avec différents systèmes, d'interpréter des contenus non fiables et, parfois, d'agir en fonction de cette interprétation.
Trois changements sont particulièrement importants.
1. Le langage naturel facilite la récupération des données
Un employé n'a plus besoin de savoir où se trouve un fichier confidentiel. Un assistant IA connecté peut le localiser, en extraire les informations pertinentes et en faire un résumé en quelques secondes. Si les autorisations d'accès au référentiel sont trop permissives, l'IA peut aggraver les risques d'exposition.
2. Un contenu non fiable peut influencer le comportement de l'IA
Un modèle peut rencontrer des instructions dans des pages web, des documents, des courriels, des commentaires de code ou des résultats de recherche. Ces instructions sont des données, et non des commandes autorisées, mais un flux de travail d'IA insuffisamment protégé peut les interpréter comme des instructions.
3. Les agents d'IA peuvent transformer les réponses en actions.
Un assistant qui rédige une réponse crée un type de risque. Un agent qui peut envoyer cette réponse, mettre à jour une fiche client, modifier des autorisations ou exécuter une transaction en crée un autre.
Les équipes de sécurité doivent donc évaluer non seulement ce qu'un système d'IA sait, mais aussi ce à quoi il peut accéder, ce qu'il peut produire et ce qu'il est autorisé à faire.
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10 risques de sécurité liés à l'IA générative à comprendre
Les risques liés à la sécurité de l'IA générative peuvent provenir du modèle lui-même, des données qu'il utilise, des applications qui l'entourent ou des autorisations qui régissent l'ensemble de ces éléments. Les risques suivants méritent une attention particulière.
1. Fuite de données sensibles
Les employés peuvent saisir des informations confidentielles dans des outils d'IA. Les assistants d'entreprise peuvent accéder à des documents avec des droits d'accès trop permissifs. Les réponses générées peuvent reproduire des informations personnelles, réglementées ou confidentielles.
Ce qu'il faut faire: Découvrir et classer les données sensibles, contrôler l'accès de l'IA, appliquer des contrôles de réponse et d'intervention lorsque cela est possible, et minimiser l'exposition inutile.
2. Injection rapide et injection rapide indirecte
L'injection d'instructions malveillantes se produit lorsque des instructions malveillantes tentent de détourner un système d'IA de sa tâche autorisée. Dans le cas d'une injection d'instructions indirecte, les instructions apparaissent au sein même du contenu traité par l'IA, comme un document ou une page web récupéré(e).
Ce qu'il faut faire: Considérez le contenu externe comme non fiable, séparez les instructions des données, limitez les outils disponibles, imposez une autorisation en dehors du modèle et testez des scénarios adverses.
3. IA fantôme et outils non approuvés
Les employés peuvent adopter des services d'IA sans examen de sécurité, sans approbation des achats ni visibilité sur le traitement des données. Les fonctionnalités d'IA intégrées aux plateformes SaaS existantes peuvent créer des zones d'ombre similaires.
Ce qu'il faut faire: Découvrez les IA autorisées et non autorisées, établissez des modèles d'utilisation approuvés, évaluez les fournisseurs et surveillez les interactions avec les données sensibles.
4. Autorisations excessives pour l'IA et les agents
Les applications et agents d'IA peuvent bénéficier d'un accès étendu via des comptes de service, des connecteurs, des API ou des autorisations utilisateur. Un agent peut représenter une menace importante pour la sécurité lorsqu'il peut à la fois accéder à des données sensibles et exécuter des actions.
Ce qu'il faut faire: Appliquer le principe du moindre privilège, identifier les responsables, limiter l'accès aux outils, utiliser des identifiants à courte durée de vie lorsque cela est possible et exiger des approbations pour les actions à fort impact.
5. RAG non sécurisé et récupération de vecteurs
La génération augmentée par la recherche permet de rendre les connaissances internes consultables grâce à l'IA. Cependant, les informations consultables ne sont pas automatiquement celles que chaque utilisateur ou agent devrait récupérer.
Ce qu'il faut faire: Préserver l'autorisation au niveau de la source, évaluer les permissions au moment de la récupération, classer le contenu indexé et tenir compte des données conservées dans les magasins de vecteurs et les plongements.
6. Empoisonnement des données et connaissances non fiables
Des attaques ou des modifications accidentelles de données peuvent introduire des contenus trompeurs ou malveillants dans les ensembles de données d'entraînement, les bases de connaissances ou les sources de recherche. Cela peut fausser le comportement du modèle ou influencer les réponses générées.
Ce qu'il faut faire: Suivre la provenance et la lignée, valider les sources fiables, gérer les modifications apportées aux ensembles de données critiques et évaluer les résultats par rapport aux attentes connues.
7. Vol de modèles et atteinte à la propriété intellectuelle
Les artefacts de modélisation, les invites propriétaires, les données de paramétrage, les intégrations et la logique applicative peuvent contenir une propriété intellectuelle précieuse. Des contrôles d'accès insuffisants ou des interfaces exposées peuvent accroître les risques de vol et d'extraction.
Ce qu'il faut faire: Protéger les actifs modèles, sécuriser les API, gérer les secrets, surveiller les accès anormaux et limiter la divulgation inutile d'informations confidentielles.
8. Sorties non sécurisées et actions en aval
Les textes, codes ou réponses structurées générés peuvent être inexacts, manipulés ou dangereux à exécuter. Un flux de travail qui se fie automatiquement aux résultats du modèle peut transformer une réponse incorrecte en incident opérationnel.
Ce qu'il faut faire: Validez les résultats, utilisez des contrôles déterministes pour les opérations critiques, séparez les recommandations de l'exécution et exigez une approbation humaine le cas échéant.
9. Modèle de tiers et risque lié à la chaîne d'approvisionnement
Les organisations s'appuient souvent sur des modèles, des API, des frameworks, des connecteurs, des plugins et des services d'hébergement externes. Chaque dépendance soulève des questions relatives à la sécurité, à la conservation des données, à l'accès, à la disponibilité et aux obligations contractuelles.
Ce qu'il faut faire: Évaluer les fournisseurs, documenter les flux de données, évaluer les politiques de fidélisation et de formation, surveiller les dépendances et définir des plans de sortie ou de repli.
10. Lacunes en matière de confidentialité, de conformité et de gouvernance
L'IA générative peut traiter des informations personnelles, des données réglementées ou des données soumises à des limitations de résidence, de consentement, de conservation et de finalité. Un flux de travail d'IA techniquement fonctionnel peut néanmoins enfreindre la politique organisationnelle ou les obligations légales.
Ce qu'il faut faire: Relier l'inventaire de l'IA à la gouvernance des données, aux évaluations de la confidentialité, à la propriété, à la traçabilité, aux réglementations applicables et aux preuves de contrôle.
Sécurité de l'IA générative en pratique : trois scénarios
Les exigences de sécurité se précisent lorsqu'on évalue les capacités d'accès et d'action réelles d'un système d'IA. Explorez ces exemples pour comprendre l'évolution des risques dans les déploiements d'entreprise courants.
EXPLOREZ LES SCÉNARIOS
Scénario 1 : Un employé demande à son copilote un rapport confidentiel
Ce qui se produit: L'assistant récupère un document sensible depuis un référentiel connecté car les autorisations existantes permettent un accès étendu.
Risque principal : Exposition de données sensibles due à des autorisations excessives et à la récupération assistée par l'IA.
Réponse de sécurité : Classer le document, corriger les accès excessifs, appliquer l'autorisation de récupération au niveau de l'utilisateur et surveiller les interactions sensibles avec l'IA.
Scénario 2 : Un assistant RAG lit des instructions malveillantes dans un document
Ce qui se produit: Le contenu récupéré tente de rediriger l'assistant vers une requête non autorisée ou une destination externe.
Risque principal : Injection indirecte d'instructions franchissant la frontière entre contenu non fiable et instructions fiables.
Réponse de sécurité : Traiter le contenu récupéré comme des données, limiter les outils disponibles, valider les destinations et appliquer l'autorisation en dehors du modèle.
Scénario 3 : Un agent d’IA se prépare à envoyer des dossiers clients à l’extérieur.
Ce qui se produit: Un agent combine l'accès à une base de données clients avec l'autorisation d'envoyer des messages sortants.
Risque principal : Exposition de données sensibles amplifiée par l'exécution autonome.
Réponse de sécurité : Limiter l'accès aux données de l'agent, valider les destinataires, appliquer la politique avant la transmission et exiger une approbation pour les actions à fort impact.
Sélectionnez un scénario pour approfondir son analyse de sécurité. Il s'agit d'exemples illustratifs, et non d'incidents clients documentés.
Comment l'IA générative peut améliorer la cybersécurité
L’IA générative introduit de nouveaux risques, mais elle peut aussi rendre les équipes de sécurité plus efficaces lorsqu’elle est déployée avec des contrôles appropriés et une supervision humaine.
Cinq applications sont particulièrement utiles.
1. Accélérer les enquêtes de sécurité
L'IA générative peut synthétiser les alertes, organiser les notes d'enquête, expliquer les résultats techniques et aider les analystes à interpréter de grands volumes d'informations de sécurité.
Là où cela est utile : Les centres d'opérations de sécurité peuvent réduire les recherches répétitives et donner aux analystes plus de temps pour enquêter sur les menaces importantes.
Mesure de protection importante : Les explications générées par l'IA doivent s'appuyer sur des preuves vérifiées. Les modèles peuvent aboutir à des conclusions convaincantes mais erronées.
2. Améliorer les flux de travail d'analyse et de détection des menaces
L'IA générative peut faciliter la synthèse des renseignements sur les menaces, la rédaction de règles de détection, les requêtes d'enquête et la mise en corrélation des résultats de sécurité. Si l'analyse classique et l'apprentissage automatique restent essentiels pour identifier les anomalies, l'IA générative y ajoute une dimension linguistique pour l'investigation et la réponse.
Là où cela est utile : Les analystes peuvent ainsi passer plus rapidement des signaux bruts aux hypothèses pertinentes à tester.
Mesure de protection importante : Validez les règles, requêtes et conclusions générées avant de les utiliser en production.
3. Évaluations d'accès au soutien et priorisation des risques
Les équipes de sécurité doivent souvent interpréter des relations complexes entre les identités, les autorisations, les applications et les données sensibles. L'IA générative peut les aider à synthétiser les résultats et à expliquer pourquoi un schéma d'accès mérite une attention particulière.
Là où cela est utile : Les équipes peuvent traduire les résultats d'accès technique en décisions commerciales plus claires.
Mesure de protection importante : Les décisions d'accès doivent être fondées sur des autorisations officielles et le contexte des données, et non sur une supposition du modèle quant aux personnes qui devraient y avoir accès.
4. Apporter son aide en matière de réponse et de correction des problèmes de sécurité
GenAI peut aider à préparer des plans d'intervention, à résumer les incidents, à rédiger des instructions de remédiation et à recommander les prochaines étapes pour les équipes de sécurité.
Là où cela est utile : Les équipes peuvent ainsi réduire les tâches administratives et rendre les transitions plus cohérentes.
Mesure de protection importante : Les actions à fort impact telles que la suppression de données, la modification des accès ou l'isolation des systèmes doivent suivre des contrôles de politique déterministes et des exigences d'approbation.
5. Rendre la formation en sécurité plus réaliste
L'IA générative peut créer des exemples personnalisés de sensibilisation au phishing, des scénarios de simulation et des exercices spécifiques à chaque rôle qui reflètent les menaces auxquelles les employés sont susceptibles d'être confrontés.
Là où cela est utile : La formation en sécurité devient plus pertinente par rapport aux flux de travail réels des entreprises.
Mesure de protection importante : Vérifier l'exactitude et la pertinence du contenu simulé, ainsi que l'absence de divulgation involontaire d'informations sensibles réelles.
Sécurité de l'IA générative vs. Sécurité des applications traditionnelles
De nombreuses mesures de cybersécurité éprouvées restent applicables à l'IA générative. L'authentification, le chiffrement, la gestion des vulnérabilités, la journalisation, le développement sécurisé et la réponse aux incidents demeurent essentiels.
La différence réside dans le fait que l'IA générative introduit de nouveaux comportements et de nouveaux chemins de données que les systèmes de contrôle conventionnels ne comprennent pas toujours pleinement.
Pour une analyse plus approfondie de la protection des données sensibles dans les systèmes d'IA, consultez le rapport de BigID. Guide de sécurité des données IA. Pour en savoir plus sur les contrôles d'accès et les menaces spécifiques à l'IA, consultez la section correspondante. Sécurité de l'IA.
Bonnes pratiques de sécurité pour l'IA générative
Un programme de sécurité GenAI mature combine des pratiques de cybersécurité établies avec des contrôles conçus pour l'accès aux données spécifiques à l'IA, le comportement des modèles et les flux de travail autonomes.
1. Constituer un inventaire complet de l'IA
Identifier les modèles, assistants, copilotes, agents, fonctionnalités SaaS basées sur l'IA, applications RAG, référentiels vectoriels et services connectés. Consigner la propriété, la finalité commerciale, les sources de données, l'environnement de déploiement et l'utilisation autorisée.
Inclure l'IA fantôme. Un inventaire limité aux projets approuvés de manière centralisée ne permettra pas d'obtenir une visibilité significative.
2. Découvrir et classer les données accessibles à l'IA
Déterminer quels systèmes d'IA peuvent accéder aux informations personnelles, aux documents réglementés, à la propriété intellectuelle, aux titres de compétences, aux données financières et autres actifs sensibles.
La classification devrait s'étendre au-delà des bases de données structurées pour inclure les documents, les plateformes de collaboration, le stockage en nuage, les référentiels de code et les entrepôts de données spécifiques à l'IA.
3. Appliquer le principe du moindre privilège aux humains et à l'IA
Vérifiez les autorisations des utilisateurs, des applications, des comptes de service, des connecteurs et des agents d'IA. Supprimez les accès inutiles et assurez-vous que la récupération des données par l'IA respecte l'autorisation de l'identité requérante.
Pour les agents autonomes, il faut évaluer à la fois les données auxquelles ils peuvent accéder et les actions qu'ils peuvent effectuer.
4. Sécuriser les filières RAG et les sources de connaissances
Valider les sources de données, préserver les contrôles d'accès lors de l'indexation et de la récupération, protéger les bases de données vectorielles et suivre la traçabilité du contenu source jusqu'aux résultats de l'IA.
Ne présumez pas que les informations deviennent sûres à partager simplement parce qu'elles ont été transformées en représentations vectorielles ou récupérées comme contexte de modèle.
5. Mettre en place des mécanismes de protection et de réponse rapides
Appliquez des contrôles appropriés aux informations sensibles soumises aux outils d'IA et renvoyées dans les réponses. Vérifiez l'absence d'injection rapide, de divulgation non sécurisée, de manipulation et de tentatives de contournement des politiques.
N'oubliez pas que le filtrage des invites ne suffit pas à lui seul. Les contrôles d'autorisation et d'action doivent rester applicables même lorsque le modèle se comporte de manière inattendue.
6. Restreindre les outils et les actions des agents d'IA
Limitez les agents aux systèmes, API, destinations et opérations nécessaires à leur objectif approuvé. Exigez une approbation explicite pour les modifications importantes, le partage externe ou les transactions sensibles.
Assurer la traçabilité des activités des agents et définir une méthode pour désactiver ou révoquer l'accès en cas de changement de risque.
7. Évaluer les fournisseurs et les modèles externes
Avant de connecter des informations sensibles de l'entreprise, examinez attentivement le traitement, la conservation et l'utilisation des données à des fins de formation, les sous-traitants, les garanties de sécurité, les options de déploiement et les obligations de notification des incidents.
Réévaluer les modifications importantes apportées aux modèles, aux connecteurs, aux fonctionnalités ou aux flux de données.
8. Tester les systèmes d'IA avant et après leur déploiement
Évaluer les fuites de données, les récupérations non autorisées, les injections de requêtes, les sorties non sécurisées, les utilisations abusives d'agents et autres modes de défaillance pertinents. Inclure des scénarios d'entreprise réalistes, et non seulement des benchmarks de modèles génériques.
Effectuez un nouveau test lorsque les invites, les modèles, les autorisations, les outils, les ensembles de données ou les intégrations changent.
9. Surveiller les risques et relier les constats aux mesures correctives
La visibilité en matière de sécurité n'a qu'une valeur limitée si les équipes ne peuvent pas agir en conséquence. Désignez des responsables, hiérarchisez les anomalies en fonction de la sensibilité des données et de leur impact sur l'activité, corrigez les accès excessifs et vérifiez que la correction est complète.
10. Établir une gouvernance et une responsabilité en matière d'IA
Définir les modalités d'utilisation acceptable, la propriété intellectuelle, les exigences en matière de révision, les politiques de données, la gestion des incidents et la conservation des preuves. Aligner le programme sur les cadres réglementaires et les obligations légales applicables.
Le Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST fournit une base utile pour la gouvernance et la gestion des risques. Les organisations peuvent également utiliser Projet de sécurité OWASP GenAI pour éclairer la modélisation et les tests des menaces.
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Comment BigID contribue à sécuriser l'IA générative
La sécurité de l'IA générative se complexifie lorsque les modèles, les données, les identités et les contrôles sont gérés séparément. Une équipe de sécurité peut connaître les outils d'IA utilisés par les employés sans savoir à quelles données sensibles ces outils ont accès. Une autre équipe peut savoir où se trouvent les données confidentielles sans savoir quels agents peuvent y accéder.
BigID relie ces signaux pour aider les organisations à comprendre et à réduire les risques liés à l'IA dans leur contexte.
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COMPRENDRE Connecter les données, l'identité et l'accès Comprendre la sensibilité, la propriété, la traçabilité, les autorisations et l'exposition des données au sein des systèmes d'IA, des utilisateurs, des applications et des agents. |
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GOUVERNER Appliquer des contrôles d'IA basés sur les données Soutenir les politiques d'IA, le principe du moindre privilège, les évaluations des risques, la protection rapide et la réponse, ainsi que la gouvernance dans tous les cas d'utilisation de l'IA. |
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ACTE Prioriser et corriger les risques Relier les résultats aux impacts sur l'entreprise et soutenir les mesures correctives telles que la réduction des accès inutiles, l'application des politiques et le suivi des actions correctives. |
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Sécuriser l'IA générative sans freiner l'innovation
L'objectif de la sécurité de l'IA générative n'est pas d'éliminer l'IA de l'entreprise, mais de la rendre utile dans un cadre que l'organisation peut comprendre, appliquer et défendre.
Cela commence par la visibilité des systèmes d'IA déjà utilisés. Cela se poursuit par la découverte des données sensibles, la gouvernance des accès, la récupération sécurisée des données, les tests des modèles et des applications, ainsi que le contrôle des actions autonomes.
L'IA générative peut accroître l'efficacité des équipes de sécurité. Toutefois, les organisations en tirent le meilleur parti lorsqu'elles protègent également les informations et les autorisations dont elle dépend.
La question n'est plus seulement de savoir si votre IA est sécurisée, mais aussi si vos données d'entreprise restent sécurisées lorsque l'IA peut y accéder.
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FAQ sur la sécurité de l'IA générative
Qu’est-ce que la sécurité de l’IA générative ?
La sécurité de l'IA générative protège les modèles, applications, données, invites, sorties, identités, intégrations et agents d'IA générative contre les accès non autorisés, la divulgation de données sensibles, les manipulations malveillantes et les actions dangereuses.
Quels sont les principaux risques de sécurité liés à l'IA générative ?
Les principaux risques comprennent les fuites de données sensibles, l'injection rapide, l'IA fantôme, les autorisations excessives, la récupération RAG non sécurisée, l'empoisonnement des données, le vol de modèles, les sorties non sécurisées, les dépendances à des tiers et les violations de la confidentialité ou de la conformité.
En quoi la sécurité de l'IA générative diffère-t-elle de la sécurité de l'IA ?
La sécurité de l'IA englobe l'ensemble des pratiques visant à sécuriser les systèmes d'intelligence artificielle. La sécurité de l'IA générative se concentre sur les risques associés aux modèles de génération de contenu et à leurs flux de travail, notamment les modèles de langage naturel (LLM), les invites, les résultats générés, les applications RAG (Real Agility Analytics), les copilotes et les agents.
Comment les organisations peuvent-elles prévenir les fuites de données liées à l'IA générative ?
Les organisations peuvent réduire les fuites de données en découvrant et en classant les données sensibles, en limitant l'accès de l'IA, en sécurisant les autorisations de récupération, en surveillant les interactions de l'IA, en appliquant des politiques de protection des données appropriées et en minimisant l'exposition inutile d'informations.
Qu'est-ce que l'injection rapide en IA générative ?
L'injection de prompts consiste à manipuler un système d'IA au moyen d'instructions malveillantes. Ces instructions peuvent apparaître directement dans un prompt ou dans du contenu externe traité par l'IA, comme des documents, des pages web, des courriels ou des connaissances extraites.
L'IA générative peut-elle améliorer la cybersécurité ?
Oui. L'IA générative peut aider les analystes à synthétiser les incidents, à interpréter les résultats de sécurité, à rédiger des requêtes d'investigation, à faciliter les processus de remédiation et à élaborer des exercices de formation réalistes. Ses résultats et les actions recommandées nécessitent néanmoins une validation et un contrôle appropriés.
Qu'est-ce que l'IA fantôme ?
L'IA fantôme désigne les outils, modèles, agents ou fonctionnalités d'IA utilisés en dehors des processus de gouvernance et de sécurité approuvés d'une organisation. Elle peut engendrer des failles de visibilité et exposer des informations sensibles à des services non évalués.
Comment sécuriser les agents d'IA générative ?
Sécurisez les agents d'IA en désignant des responsables, en limitant l'accès aux données et aux outils, en appliquant le principe du moindre privilège, en validant les destinations externes, en surveillant les actions et en exigeant une approbation pour les opérations à fort impact.
Qu'est-ce que la sécurité RAG ?
La sécurité RAG protège les données, les processus de récupération, les identités, les autorisations et les résultats lorsqu'un système d'IA extrait des informations d'entreprise pour générer des réponses. Elle contribue à garantir que le contenu consultable n'est accessible qu'aux utilisateurs et systèmes autorisés.
Quels frameworks contribuent à la sécurité de l'IA générative ?
Le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST soutient la gouvernance des risques liés à l'IA, tandis que le projet de sécurité OWASP GenAI fournit des recommandations sur les menaces et les mesures de défense contre les applications d'IA. Les organisations peuvent également s'appuyer sur les normes de sécurité de l'information et les exigences de gouvernance pertinentes pour leurs programmes.
Quel est le rôle de la classification des données dans la sécurité de l'IA générale ?
La classification des données permet d'identifier les informations sensibles, réglementées, confidentielles et exclusives. Ce contexte aide les organisations à déterminer à quelles données les systèmes d'IA doivent accéder, à identifier les zones de vulnérabilité et à déterminer les risques nécessitant une intervention prioritaire.
Comment BigID prend-il en charge la sécurité de l'IA générative ?
BigID aide les organisations à découvrir leurs actifs d'IA, à identifier les données sensibles, à comprendre les accès et les autorisations, à gouverner l'utilisation de l'IA, à évaluer les risques, à surveiller l'exposition et à faciliter la remédiation dans les environnements d'IA d'entreprise.
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