Sécurité des données de l'IA : protéger les informations sensibles à l'ère de l'IA
Comme beaucoup d'entre nous, vous utilisez probablement de plus en plus l'IA, en entreprise comme au quotidien. Mais son utilisation croissante suscite une inquiétude croissante. Sécurité des données de l'IA: comment protéger les données sensibles sur lesquelles l’IA s’appuie pour fonctionner ?
De dossiers médicaux à transactions financièresDe nos jours, nous faisons confiance à l'IA pour traiter de nombreuses données sensibles. Après tout, elle a besoin de ces données pour fonctionner. Cependant, cela comporte de grands risques, et nous ne pouvons ignorer le risque de violations ou d'utilisations abusives portant atteinte à notre vie privée.
Par conséquent, donner la priorité à la sécurité des données est plus importante que jamais. Bien que les menaces telles que l'empoisonnement des données et les attaques malveillantes soient de plus en plus fréquentes, il existe de nombreuses façons de lutter contre ces risques grâce à des cadres de sécurité adaptés.
Plongeons-nous dans les aspects essentiels de la sécurité des données de l'IA. Dans cet article, nous aborderons les principaux défis auxquels sont confrontées l'IA et la sécurité des données, et découvrirons quelques bonnes pratiques pour protéger vos systèmes d'IA.
Comment les données sont utilisées dans l'IA
Les données sont la nourriture qui alimente l'IA. Sans elles, les systèmes d'IA ne fonctionneraient tout simplement pas. Tout comme nous apprenons grâce aux manuels et à l'expérience, l'IA apprend des données qu'elle alimente. Et plus les données sont diversifiées et approfondies, plus un modèle d'IA devient intelligent et précis. Mais l'IA n'a pas seulement besoin de données à ses débuts ; son besoin de données se poursuit tout au long de son cycle de vie.
L'IA utilise les données en quatre étapes différentes :
- Entraînement: Tout d’abord, les algorithmes d’IA sont formés en analysant les données pour identifier des modèles et faire des prédictions.
- Essai: L'IA dispose de multiples ensembles de données pour tester la capacité et l'efficacité de son modèle. Nous devons apprendre comment elle réagit à des données qu'elle n'a jamais vues auparavant. Cela permet de vérifier que le modèle d'IA ne se contente pas de mémoriser des schémas, mais apprend également à les appliquer intelligemment.
- Opération: De nouvelles données sont fournies aux systèmes d’IA pour qu’ils les traitent, contribuant ainsi à la prise de décision et aux prévisions en temps réel.
- Amélioration: L'IA ne cesse d'apprendre une fois déployée. En fait, la plupart des systèmes d'IA sont continuellement réentraînés à l'aide de nouvelles données pour améliorer leurs algorithmes et leurs performances.
Qu'est-ce que la sécurité des données de l'IA ?
En termes simples, la sécurité des données d'IA consiste à prendre des mesures pour protéger les systèmes d'IA et les données qu'ils utilisent. Le problème est que ces systèmes dépendent du big data pour fonctionner. Ils doivent donc inévitablement gérer de grandes quantités d'informations sensibles, qui doivent être sécurisées. Dans le cas contraire, les conséquences peuvent être graves, allant des pertes financières à l'atteinte à la réputation, en passant par le non-respect des réglementations.
Alors, de quoi protégeons-nous exactement les systèmes d’IA ?
Premièrement, les données utilisées par les modèles d'IA peuvent être manipulées. En d'autres termes, un attaquant modifie les données d'entraînement d'une IA pour réduire la précision des résultats du système et introduire des biais.
Les menaces internes se produisent lorsque des personnes au sein de votre organisation profitent de leur position pour voler ou vendre les données d'une IA, modifier le modèle d'IA pour fausser ses résultats ou corrompre les performances du système.
Mais les attaquants ne viennent pas toujours de l’intérieur.violations de données peut permettre à des attaquants externes d'accéder à des informations sensibles telles que des dossiers financiers, des secrets médicaux ou les informations personnelles identifiables (IPI).
La sécurité des données d'IA ne se limite pas à la protection des données elles-mêmes : elle concerne également les modèles qui les traitent. Comme mentionné précédemment, cela implique une défense active contre les attaques, tout en les prévenant proactivement grâce à des mesures de confidentialité telles que l'anonymisation.
L’objectif est de protéger l’intégrité des modèles d’IA et la confidentialité des données qu’ils utilisent, tout en garantissant le respect des normes réglementaires.
Comprendre les risques liés à l'IA et à la sécurité des données
Pour sécuriser efficacement les données utilisées par l'IA, il est essentiel de savoir à quoi s'exposer. La sécurité de l'IA diffère de la cybersécurité traditionnelle car les menaces liées à l'IA évoluent constamment. De nouvelles méthodes d'attaque apparaissent à la vitesse des avancées technologiques. De plus, les systèmes d'IA s'appuient sur une grande quantité de données pour fonctionner, ce qui signifie que la surface d'attaque est beaucoup plus grande et que les cybercriminels ont davantage de possibilités de cibler les vulnérabilités.
Voici quelques-unes des plus grandes menaces de sécurité auxquelles sont confrontés les systèmes d’IA :
Empoisonnement des données : manipulation malveillante des données d'entraînement
L'empoisonnement des données est l'une des menaces les plus graves auxquelles sont confrontés les systèmes d'IA. Les attaquants peuvent altérer le processus décisionnel des systèmes d'IA en créant de faux exemples dont ils peuvent tirer des leçons. En ajoutant de fausses informations aux données d'entraînement d'un système d'IA, ils peuvent amener l'IA à fournir des informations erronées, voire fausses.
Pour le dire simplement, l’empoisonnement des données revient à fournir du « mauvais carburant » à l’IA pour qu’elle apprenne, ce qui l’amène à mal fonctionner et à faire de mauvais choix.
Cela pourrait avoir des conséquences extrêmement dommageables dans des secteurs tels que la médecine, où un incident d’empoisonnement des données pourrait entraîner des conséquences telles que de faux diagnostics.
Attaques adverses : exploiter les faiblesses des modèles d'IA
Si l'empoisonnement des données se produit lors de l'entraînement de l'IA, les attaques malveillantes ciblent les modèles déployés. Les attaquants introduisent de petites modifications, presque invisibles, dans les données d'une IA pour la tromper en lui faisant croire que quelque chose est vrai alors que ce n'est pas le cas. Bien que ces modifications soient trop subtiles pour être perçues par un humain, elles entraînent des erreurs importantes dans les réponses de l'IA.
Les conséquences des attaques adverses peuvent être énormes, en particulier si l’IA est utilisée pour des tâches critiques.
Attaques par inversion de modèle : récupération de données sensibles à partir de l'IA
Les attaques par inversion de modèle se produisent lorsque quelqu'un tente de procéder à une rétro-ingénierie, ou de « jeter un œil à l'intérieur », d'un modèle d'IA pour essayer d'obtenir des informations sur les données sur lesquelles il a été formé.
Les attaquants n'accèdent pas directement aux données, mais ils peuvent saisir des invites intelligentes et inverser la réponse du modèle pour tenter de découvrir des informations confidentielles. Par exemple, un attaquant peut accéder aux informations financières d'une personne en analysant les réponses du modèle aux invites principales.
Logiciels malveillants automatisés : logiciels destinés à compromettre les systèmes d'IA
Les logiciels malveillants automatisés constituent une autre menace importante pour la sécurité des données et les modèles d'IA. Ils peuvent, sans intervention humaine, cibler et compromettre les systèmes qui stockent et traitent les données d'IA.
Une fois qu'un logiciel malveillant infecte un système d'IA, il peut discrètement collecter des informations sensibles et altérer l'intégrité des données. Il agit comme un intrus silencieux capable de perturber ou de voler les données nécessaires au fonctionnement de l'IA.
Cela peut conduire à des violations majeures de la vie privée si l’IA traite des informations personnelles identifiables.
Bonnes pratiques pour sécuriser les modèles d'IA
La sécurité des données de l'IA est d'autant plus complexe que les systèmes d'IA utilisent des données à plusieurs stades de leur développement. De ce fait, ils nécessitent une sécurité tant lors des phases d'apprentissage que de déploiement. Cependant, à mesure que l'IA se développe, la sécurisation des systèmes qui l'alimentent et des données sensibles qu'elle traite devient encore plus cruciale.
Passons en revue quelques-unes des principales façons de sécuriser les modèles d’IA pour la protection des données :
Protection des modèles d'IA en formation
La première étape de la sécurité des données en IA commence par l'entraînement de votre modèle. Il s'agit d'une étape cruciale, car si l'entraînement est compromis, tout ce qui suit repose sur des bases fragiles.
Il est conseillé d'entraîner un système d'IA dans un environnement strictement contrôlé et isolé. Cela permet de surveiller et de gérer les accès, rendant ainsi plus difficile toute intrusion de la part d'attaquants.
Mais sécuriser l'environnement d'entraînement n'est qu'une première étape. Il est également impératif que les données que vous fournissez à votre IA en entraînement soient propres. Cela implique de valider et de nettoyer toutes les données d'entrée. À ce stade, vous recherchez les irrégularités, les anomalies ou tout signal d'alerte indiquant des signes de manipulation.
En nettoyant vos données, vous préservez leur intégrité et garantissez que votre IA s'appuie sur des informations fiables. Grâce à cette base, vous contribuez à réduire le risque d'erreurs de modèle.
Protection des modèles d'IA déployés
Une fois qu'un modèle d'IA est utilisé, il est confronté à de nouveaux défis de sécurité. Par conséquent, vous devez continuer à vous assurer que seules les personnes autorisées peuvent y accéder et que le modèle n'a pas été falsifié. L'authentification (vérification de l'identité d'un utilisateur), le chiffrement (rendre les données illisibles pour les personnes extérieures) et les contrôles d'accès (limiter les actions autorisées dans le système) sont quelques-unes de vos armes contre les attaques à ce stade.
Comme lors de la phase d'entraînement, vous devez garder le contrôle des données alimentant le modèle d'IA. Une fois déployés, les modèles d'IA peuvent recevoir des données nuisibles et imprévisibles. Il est donc important de maintenir la validation et la désinfection afin d'empêcher les attaquants d'influencer le comportement du modèle.
Ironiquement, l’intelligence artificielle elle-même peut être un outil utile pour améliorer la sécurité des données. Sécurité des données de l'IA générative L'IA peut contribuer à renforcer les défenses susmentionnées et à garder une longueur d'avance sur les cyberattaques. Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, elle peut analyser automatiquement les tendances du trafic de données et détecter toute anomalie. Elle peut également apprendre et s'adapter aux nouvelles menaces en temps réel. Cela permet une réponse rapide, garantissant que les vulnérabilités de sécurité sont corrigées avant qu'elles ne causent des dommages.
Comment renforcer la sécurité des données de l'IA
Établir un cadre de sécurité robuste
Une bonne intimité et cadre de sécurité C'est la clé de voûte de toute stratégie de sécurité de l'IA efficace. Pour commencer, vous devez mettre en place des contrôles stricts de gestion des identités et des accès (IAM) et une approche « zero trust », qui part du principe que chaque demande d'accès peut constituer une menace. Cela vous incite à être vigilant et à vous assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent interagir avec les données sensibles.
Mais soyons réalistes : le véritable défi consiste à prévenir les attaques susceptibles de corrompre l'entraînement et le déploiement de votre modèle d'IA. La solution passe par une approche de confidentialité dès la conception, qui renforce la sécurité en intégrant dès le départ des mécanismes de chiffrement, d'anonymisation et de conformité. De plus, des techniques telles que la défense anti-adversaire, le déploiement sécurisé des modèles et la détection des menaces en temps réel contribuent à la protection contre les manipulations et les accès non autorisés.
En combinant ces mesures, vous améliorerez la sécurité, maintiendrez la conformité et garantirez que les systèmes d’IA fonctionnent de manière sûre et éthique.
Poursuivre la surveillance et la détection des anomalies
Comme indiqué précédemment, le travail est loin d’être terminé une fois qu’un modèle d’IA est déployé. Surveillance continue Il est essentiel de détecter tout comportement inhabituel pouvant indiquer une attaque. L'utilisation de systèmes de détection d'anomalies et d'analyses comportementales peut vous aider à identifier rapidement les schémas suspects indiquant une faille de sécurité ou une attaque.
Dans les modèles d'IA d'entraînement comme dans ceux déployés, il est essentiel de valider et de nettoyer toutes les données d'entrée. Cela permettra de détecter toute irrégularité, divergence ou vecteur d'attaque potentiel avant leur traitement, réduisant ainsi le risque d'injection ou d'empoisonnement.
Protéger la confidentialité des données de l'IA
La protection des données utilisées par les modèles d'IA est tout aussi cruciale que la sécurisation des modèles eux-mêmes. L'anonymisation et la pseudonymisation sont deux moyens efficaces d'y parvenir.
L'anonymisation supprime tout identifiant personnel des données afin d'empêcher toute traçabilité, tandis que la pseudonymisation (comme son nom l'indique) remplace les identifiants par des pseudonymes. Les données sont ainsi protégées, mais toujours utilisables pour l'entraînement de l'IA. Ces méthodes réduisent le risque de violation de données tout en permettant aux systèmes d'IA d'apprendre efficacement.
Une autre approche consiste à générer des données synthétiques, qui créent des données artificielles ressemblant parfaitement à l'original. Cela permet d'entraîner des modèles d'IA à partir de données réalistes sans exposer d'informations sensibles.
De même, le couplage de dossiers préservant la confidentialité (PPRL) permet de connecter et de comparer des données provenant de deux sources différentes, sans avoir à révéler d'informations d'identification. Cela peut être particulièrement utile pour combiner des données provenant d'organisations distinctes, comme deux hôpitaux, sans compromettre la confidentialité des patients.
Formation des employés et conformité réglementaire
Confier la sécurité des données d'IA à une ou deux personnes seulement est inutile : il s'agit d'un travail d'équipe. Proposez plutôt des formations régulières sur la détection des menaces liées à l'IA, telles que les attaques adverses ou l'empoisonnement des données. Cela permettra à tous les employés de comprendre les risques et de se tenir au courant des meilleures pratiques. Ainsi, chacun contribue à la défense de vos systèmes d'IA.
En matière de réglementation, il existe des lois sur la confidentialité qui décrivent les mesures de sécurité pour la confidentialité des données, telles que la Règlement général sur la protection des données (RGPD), Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), ou le prochain Loi sur l'IA, que vous devez respecter. Il est important d'intégrer ces réglementations au développement et au déploiement de votre IA, à la fois pour éviter les amendes et pour protéger vos clients et votre entreprise.
Comme nous l'avons vu, la sécurisation des modèles d'IA nécessite une combinaison de stratégies techniques, une approche axée sur la confidentialité et une vigilance constante. L'établissement d'un cadre de sécurité solide, l'utilisation d'outils de détection des menaces et le respect des normes sont essentiels. lois sur la protection de la vie privée, vous pouvez contribuer à protéger à la fois vos modèles d’IA et les données sensibles avec lesquelles ils travaillent.
Collaborer et partager des informations
Renforcer la sécurité des données d'IA implique de regarder au-delà de votre organisation. Par exemple, collaborer avec des établissements d'enseignement ou des centres de recherche spécialisés dans la sécurité de l'IA peut vous donner accès à des informations utiles sur les nouvelles menaces et les stratégies de prévention.
De plus, collaborer avec les organismes de réglementation peut s'avérer très bénéfique pour rester en conformité et façonner les politiques futures. Un partenariat avec ces institutions vous permettra de mieux comprendre leurs exigences et de les mettre en œuvre plus efficacement.
Ces relations sont un moyen essentiel de maintenir vos politiques de sécurité de l’IA proactives, informées et alignées sur les évolutions du paysage de l’IA.
Considérations éthiques et gouvernance dans la sécurité des données d'IA
Nous ne pouvons pas laisser l'intelligence artificielle s'exprimer sans nous assurer que ses actions profitent aux entreprises et à la société dans son ensemble. C'est là qu'interviennent la réglementation et l'éthique de l'IA. Celles-ci imposent un certain nombre de principes que les modèles d'IA doivent respecter pour garantir l'équité et la transparence de leurs actions.
RGPD et CCPA
Le RGPD et CCPA sont les deux principales réglementations visant à protéger la confidentialité des données des individus. À ce titre, elles jouent un rôle important dans la sécurité des données et l'IA. Elles établissent des lignes directrices strictes sur le traitement des données personnelles par les organisations.
Le RGPD s'applique à toute entreprise collectant des données auprès de personnes situées dans l'UE. En vertu de ce règlement, les personnes ont le droit de savoir comment leurs données sont utilisées et doivent donner leur consentement explicite à leur traitement.
De même, la CCPA (applicable aux résidents californiens) confère aux individus un plus grand contrôle sur leurs données personnelles. Les entreprises doivent divulguer ce qu'elles collectent et donner aux individus le droit d'accéder à leurs informations personnelles.
En matière d'IA, ces réglementations impliquent que toutes les données stockées doivent être gérées avec soin, en limitant et en minimisant l'accès. Les entreprises doivent obtenir une autorisation légale pour le traitement des données dans les modèles d'IA et préciser comment et pourquoi l'IA est utilisée.
Préjugés et discrimination
Il est essentiel de garantir que les données de formation utilisées pour les modèles d’IA ne conduisent pas à discrimination contre des genres, des origines et des âges spécifiques. Des audits réguliers des résultats de l'IA peuvent contribuer à contrôler cette situation et à garantir qu'ils ne sont pas contraires à l'éthique.
Transparence
Pour garantir la transparence, la manière dont les systèmes d'IA prennent des décisions et produisent des résultats spécifiques doit toujours être déterminable. Cela signifie que vous devez toujours être en mesure de communiquer clairement comment les données d'IA ont été collectées, stockées, utilisées et protégées. En résumé, vous devez garder une vue d'ensemble du fonctionnement interne des modèles d'IA, car cela renforce la confiance dans leurs résultats.
Responsabilité
Comme nous le savons, l'IA n'existe pas en vase clos : elle est conçue et déployée par des humains. Cela signifie que la responsabilité des actes répréhensibles incombe en dernier ressort à l'organisation ou à la partie qui la supervise. Des directives claires doivent être établies quant à son appartenance et à la manière dont elle réagira en cas de problème.
La sécurité des données IA simplifiée avec BigID
Si vous cherchez à améliorez la sécurité de vos données IABigID a la solution pour vous. Son suite complète Les outils de sécurité et de gouvernance de l'IA aident les entreprises comme la vôtre à protéger leurs données sensibles et à rester conformes aux réglementations en matière de confidentialité.
La plateforme offre des fonctionnalités pour :
- Protéger et gouverner Modèles d'IA
- Améliorer l'hygiène des données
- Cataloguer et organiser les données d'IA
- Identifier et remédier risque
BigID peut vous aider à protéger votre modèle d'IA contre les menaces potentielles tout en gardant la confidentialité des données au premier plan.
Planifier une démonstration pour voir comment nos solutions de sécurité des données peuvent améliorer votre posture de sécurité.
Auteur
