La sécurité de l'IA expliquée : défis et solutions de sécurité pour les technologies de l'IA
L'intelligence artificielle (IA) aide les organisations, notamment celles des secteurs de la santé, de la finance, des transports et bien d'autres. Cependant, alors que les outils d'IA occupent une place centrale, leur sécurisation doit bénéficier de la même attention.
Bâtir la confiance et fiabilité autour des applications d'IA est la première étape pour favoriser l'acceptation et libérer tout son potentiel. Dans ce blog, nous explorerons les risques, la mise en œuvre, la gouvernance et avantages de la rationalisation des flux de travail pour sécurité de l'IA conformité.
Qu’est-ce que la sécurité de l’intelligence artificielle ?
Les plateformes d'IA sont confrontées à des menaces et des risques potentiels susceptibles de compromettre leur intégrité, leur confidentialité, leur disponibilité et leur fiabilité. La sécurité de l'IA désigne les mesures et techniques utilisées pour protéger ces systèmes de ces vulnérabilités.
La création de logiciels sécurisés implique la mise en œuvre de mesures de protection et de contre-mesures afin que systèmes d'IA sont résilients aux attaques, aux abus ou aux conséquences imprévues liées à la cybersécurité de l’IA.
Risques et préoccupations liés à la sécurité des données de l'IA
Alors que les technologies d'IA et de ML deviennent partie intégrante du développement logiciel et des solutions de sécurité, elles introduisent également de nouveaux dangers. Leur adoption rapide dans divers cas d'utilisation exige le respect de normes de sécurité rigoureuses (telles que celles proposées par le Loi européenne sur l'IA) pour que les systèmes d’IA soient sûrs et sécurisés.
Les analystes en sécurité et les équipes de cybersécurité jouent un rôle crucial dans la mise en œuvre des meilleures pratiques de sécurité pour atténuer ces risques. Pour relever les défis de sécurité des données liés à l'IA, ils doivent trouver le juste équilibre entre l'exploitation de son potentiel et le maintien de mesures de sécurité robustes pour se prémunir contre les menaces émergentes.
Certaines des préoccupations les plus courantes incluent :
Confidentialité et confidentialité des données
La vulnérabilité des données sensibles au sein des systèmes d'IA constitue une préoccupation majeure, compte tenu du risque de violations de données et d'accès non autorisés. L'IA s'appuyant fortement sur de vastes ensembles de données pour son entraînement, la sécurité de ces données devient cruciale.
Attaques adverses
Ces menaces sont conçues pour manipuler ou tromper l'IA, souvent avec une intention malveillante. Pour comprendre la portée de menaces adverses, vous devez explorer exemples concrets qui soulignent les implications de telles attaques. Il est important d'identifier et de corriger les faiblesses de l'adversaire afin de renforcer les systèmes d'IA contre toute subversion intentionnelle.
Préjugés et équité
Données de formation biaisées peut avoir un impact significatif sur les résultats du modèle d'IA. Cela conduit à des résultats injustes ou discriminatoires. Pour répondre à ce problème, il est nécessaire de comprendre en profondeur comment les algorithmes d'IA peuvent perpétuer involontairement des biais. Des stratégies visant à répondre aux préoccupations d'équité de ces algorithmes doivent être mises en œuvre afin de garantir des résultats équitables et impartiaux.
Meilleures pratiques de sécurité de l'IA
Voici quelques considérations clés pour créer des processus d’IA sécurisés contre les menaces potentielles :
- Architecture de modèle robuste : Vers construire des modèles d'IA résilients, vous avez besoin d'une sécurité complète. Vous pouvez renforcer sa sécurité en mettant en œuvre des mécanismes de défense contre les attaques potentielles dès le développement, en commençant par l'ensemble de données d'entraînement.
- Cryptage et communication sécurisée : La transmission de données au sein des systèmes d'IA doit être sécurisée. Le chiffrement est essentiel pour protéger les communications au sein des logiciels d'IA en empêchant tout accès non autorisé aux données sensibles.
- Surveillance et audit continus : Vous pouvez détecter les anomalies ou les activités suspectes au sein des systèmes d'IA grâce à une surveillance en temps réel. Des audits réguliers offrent une approche systématique pour évaluer et améliorer la sécurité globale de l'infrastructure d'IA. Ils permettent également d'adopter une attitude proactive face aux expositions potentielles.
Tirer parti de l'IA pour sécuriser l'IA
- Automatisation de la détection et de la réponse aux menaces : Imaginez une sentinelle IA scrutant inlassablement l'horizon numérique à la recherche de failles de sécurité. La sécurité automatisée permet d'identifier les menaces potentielles dès leur apparition.
- Réponse automatisée aux incidents : Des actions rapides et automatisées sont mises en œuvre pour minimiser les temps d'arrêt, vous offrant une défense proactive plus rapide qu'un clin d'œil.
- Évaluation continue de la vulnérabilité : Cela signifie une identification proactive des faiblesses : rien n’est laissé de côté, car les systèmes automatisés recherchent et identifient sans relâche les faiblesses avant qu’elles ne deviennent des points d’entrée pour les cybermenaces.
- Remédiation automatisée : Lorsqu'un risque potentiel est détecté, des processus automatisés entrent en action, ce qui accélère l'atténuation des menaces et fournit un bouclier robuste contre les violations potentielles.
- Évolutivité et efficacité des ressources : À mesure que votre entreprise se développe, votre sécurité doit évoluer avec elle. L'automatisation protège votre infrastructure d'IA grâce à des protocoles de sécurité.
- Optimisation de l'allocation des ressources : L'automatisation grâce à l'IA peut améliorer efficacement les mesures de sécurité. Elle prend des décisions judicieuses en matière d'allocation des ressources pour garantir la solidité de vos défenses sans surcoût inutile.
Applications de l'IA en cybersécurité
L'IA, notamment grâce à l'apprentissage automatique et à l'IA générative, a révolutionné la cybersécurité. Les centres d'opérations de sécurité automatisés s'appuient sur les schémas et indicateurs courants de cybermenaces pour identifier et atténuer proactivement les menaces en constante évolution avant qu'elles ne deviennent critiques. Cette capacité optimise l'ensemble du cycle de vie de la défense en cybersécurité, de la prévention et de la détection à la réponse et à la reprise d'activité.
De plus, ces solutions utilisent GenAI pour répondre à des normes de sécurité rigoureuses. Voici comment l'intégration de l'IA devient indispensable dans sécurité numérique et confidentialité:
Détection des menaces
Pour identifier les menaces en temps réel, vous devez analyser de grandes quantités de données afin de détecter les cybermenaces potentielles, telles que les logiciels malveillants, les virus et les attaques de phishing, en utilisant l'IA en cybersécurité. L'automatisation simplifie cette tâche. Détection des menaces alimentée par l'IA Les systèmes peuvent identifier des schémas, des anomalies et des changements de comportement pouvant indiquer un incident de cybersécurité. Ils vous alertent dès qu'ils détectent un incident, permettant ainsi une intervention et une atténuation rapides.
Analyse du comportement des utilisateurs
Les anomalies dans le comportement des utilisateurs peuvent indiquer des menaces internes ou des accès non autorisés, que l'IA peut aider à identifier grâce à des analyses avancées. Ces anomalies peuvent se traduire par des activités de connexion, des accès aux fichiers et une utilisation du réseau inhabituels. L'analyse du comportement des utilisateurs, basée sur l'IA, permet d'identifier les activités suspectes susceptibles de présenter des risques pour la sécurité et de contribuer à la sécurité. prévenir les violations de données pour améliorer la sécurité.
Évaluation de la vulnérabilité
Les cybercriminels ont tendance à exploiter les faiblesses des systèmes informatiques, des réseaux et des applications. L'IA peut réaliser des évaluations automatisées des vulnérabilités pour identifier ces faiblesses potentielles. Les outils d'évaluation basés sur l'IA permettent de hiérarchiser les expositions, permettant ainsi aux équipes de sécurité de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques.
Automatisation et orchestration de la sécurité
Vous pouvez améliorer l'efficacité de vos opérations de cybersécurité en automatisant les processus et les workflows de sécurité. Les plateformes d'automatisation et d'orchestration de la sécurité, basées sur l'IA, peuvent détecter, analyser et répondre automatiquement aux incidents de sécurité. Cela réduit les délais de réponse et minimise l'impact des cyberattaques.
Chasse aux menaces
Certaines menaces peuvent ne pas être détectées par les outils de sécurité traditionnels. Vous pouvez cependant utiliser l'IA pour les traquer proactivement et atténuer les risques de sécurité liés à l'IA. Les outils de traque des menaces basés sur l'IA peuvent analyser de vastes ensembles de données, détecter les anomalies et générer des informations exploitables pour identifier les menaces avancées ou les attaques zero-day susceptibles de contourner les défenses de sécurité traditionnelles.
Analyse des logiciels malveillants
L'IA peut analyser et classer des échantillons de logiciels malveillants afin d'identifier leur comportement, leurs caractéristiques et leur impact potentiel. Les outils d'analyse de logiciels malveillants basés sur l'IA peuvent détecter des souches de logiciels malveillants nouvelles et inconnues, générer des signatures et développer des modèles comportementaux pour améliorer la précision et la rapidité de la détection et de la prévention des logiciels malveillants.
Analyse de sécurité
Pour identifier les incidents de sécurité potentiels et générer des informations exploitables, vous devez analyser les journaux de sécurité, le trafic réseau et d'autres données liées à la sécurité. Là encore, l'automatisation facilite cette tâche. Les plateformes d'analyse de sécurité basées sur l'IA peuvent détecter des schémas, des tendances et des anomalies susceptibles d'indiquer des menaces de cybersécurité, permettant ainsi aux équipes de sécurité de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques.
Gouvernance de la sécurité pour l'IA générative
Pour sécuriser l'architecture de l'IA, il est nécessaire d'adopter une approche de gouvernance stratégique, alliant des capacités d'IA avancées à des normes de sécurité rigoureuses et à des considérations éthiques. Cela nécessite plus qu'une technologie robuste : il faut une structure de gouvernance stratégique qui s’aligne à la fois sur les exigences réglementaires et sur les considérations éthiques.
Conformité réglementaire : Pour une structure de gouvernance solide, vous devez comprendre et respecter les réglementations et normes de sécurité en vigueur en matière d'IA. Cela implique une connaissance approfondie du labyrinthe législatif, garantissant ainsi le respect des réglementations en matière de protection des données et des normes du secteur. Non seulement vous protégez les informations sensibles, mais vous renforcez également la crédibilité de votre organisation grâce à une approche proactive de la conformité réglementaire.
Considérations éthiques : L'innovation ne doit pas se faire au détriment de pratiques responsables en matière d'IA. La posture de sécurité d'une organisation peut être éthique si elle intègre l'IA tout en l'utilisant pour rationaliser et automatiser ses processus.
Rôle des responsables de la sécurité de l'IA (RSSI) : Les responsables de la sécurité de l'IA, ou responsables de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), sont les acteurs qui supervisent les complexités des bonnes pratiques de sécurité et de sûreté de l'IA. Ces professionnels sont chargés de s'adapter à un environnement en constante évolution, de mettre en œuvre les bonnes pratiques et de garantir l'adéquation des initiatives d'IA de l'organisation aux objectifs de sécurité. Leur rôle va au-delà de l'expertise technologique ; ils contribuent à gérer et à atténuer les défis liés à la gestion des risques liés à l'IA. Alors que l'IA continue de façonner l'avenir, la nomination d'un RSSI dédié sera nécessaire.
Cadres de sécurité de l'IA pour guider la mise en œuvre
Pour traduire leur stratégie de gouvernance en résultats mesurables, les organisations peuvent aligner leurs efforts de sécurité et de conformité sur les cadres mondiaux d'IA établis. Voici quelques-unes des normes les plus importantes qui façonnent aujourd'hui une IA sûre et responsable :
Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST (AI RMF)
Le RMF de l'IA du NIST Fournit des conseils complets et volontaires pour évaluer et atténuer les risques tout au long du cycle de vie de l'IA. Ce cadre d'IA sécurisé met l'accent sur des principes de fiabilité tels que l'équité, la confidentialité, la robustesse et la transparence, essentiels à la protection des services d'IA, tant dans le cloud que sur site.
En juillet 2024, le NIST a publié un profil d'IA générative pour répondre aux risques spécifiques des modèles génératifs. Associé au cadre de référence, il aide les organisations à renforcer leur infrastructure de sécurité, à gérer une utilisation responsable de l'IA et à s'intégrer aux cadres de sécurité existants, notamment la sécurité des terminaux et les contrôles automatisés des risques.
ISO/CEI 42001:2023
ISO/CEI 42001 est la première norme internationale pour les systèmes de gestion de l'IA, publiée en décembre 2023. Elle fournit des orientations structurées aux organisations pour gérer de manière responsable le développement et l'utilisation de l'IA. Conçu pour les entreprises proposant ou utilisant des services d'IA, ce cadre favorise la gestion des risques, la transparence et une utilisation éthique de l'IA, en s'alignant sur les stratégies plus larges en matière d'infrastructure de sécurité et de sécurité cloud. Il complète des normes comme ISO/IEC 27001, aidant les équipes à intégrer l'IA dans des environnements sécurisés et conformes.
Loi européenne sur l'IA
Le Loi européenne sur l'IA Il s'agit du premier règlement global au monde sur l'intelligence artificielle. Il classe les systèmes d'IA selon trois niveaux de risque :
- Les systèmes de risque inacceptables (par exemple la notation sociale) sont interdits.
- L’IA à haut risque (comme les outils de vérification de CV ou la reconnaissance faciale) doit répondre à des exigences légales et de transparence strictes.
- Les applications à faible risque ou à risque minimal sont soumises à peu ou pas de réglementation.
Depuis 2025, la mise en œuvre est en cours dans tous les États membres de l'UE. Chaque pays doit mettre en place au moins un bac à sable réglementaire pour l'IA d'ici août 2026 afin de soutenir l'innovation supervisée. Un bureau dédié à l'IA au sein de la Commission européenne supervise l'application et l'orientation.
En avril 2025, le Bureau de l'IA a publié un projet de lignes directrices pour les systèmes d'IA à usage général (GPAI), clarifiant la gestion des risques systémiques pour les modèles fondamentaux. La loi met également l'accent sur la maîtrise de l'IA (article 4) et prévoit la création d'un comité consultatif scientifique chargé de surveiller et d'évaluer les risques liés à l'IA avancée.
Tout comme le RGPD, la loi européenne sur l’IA devrait influencer la gouvernance mondiale de l’IA en fixant une barre élevée pour une utilisation éthique, sécurisée et transparente de l’IA dans tous les secteurs.
Lignes directrices pour le développement de l'IA sécurisée (CISA, NCSC)
Des agences comme la CISA (États-Unis) et le NCSC (Royaume-Uni) ont publié des bonnes pratiques concrètes pour le développement d'une IA sécurisée. Celles-ci incluent des contrôles d'intégrité des données, des tests contradictoires et un renforcement de la sécurité des terminaux, autant de mesures qui renforcent la sécurité du cloud et atténuent les vulnérabilités là où l'IA peut également présenter des risques.
Top 10 de l'OWASP pour les LLM
Les modèles d'IA, notamment les grands modèles de langage (LLM), posent de nouveaux défis en matière de sécurité. Le Top 10 des LLM de l'OWASP identifie les principales menaces telles que l'injection rapide et l'empoisonnement des données d'entraînement. Ces risques impactent non seulement les performances des modèles, mais aussi l'intégrité des services d'IA intégrés aux applications et API cloud natives. L'IA peut également être utilisée pour détecter et répondre à ces risques grâce à une surveillance et une correction automatisées.
Contrôles de sécurité des bâtiments pour la confidentialité
Les entreprises peuvent exploiter les technologies d’IA pour accélérer les initiatives commerciales sans compromettre la conformité en matière de confidentialité en mettant en œuvre ces pratiques clés.
- Confidentialité des données dès la conception : Les considérations de confidentialité doivent être intégrées dès la conception et le développement de systèmes d'IA sécurisés. Mettez en œuvre des techniques de protection de la confidentialité, telles que l'anonymisation, l'agrégation et le chiffrement des données, pour protéger les données sensibles utilisées dans les solutions d'IA.
- Gouvernance robuste des données : De solides pratiques de gouvernance des données garantissent que les données utilisées dans les modèles d'IA sont collectées, stockées et traitées conformément aux réglementations en vigueur en matière de confidentialité. Vous devez obtenir le consentement des personnes concernées, définir des politiques de conservation des données et mettre en place des contrôles d'accès pour restreindre l'accès non autorisé aux données.
- Utilisation éthique des données : Les données utilisées dans les modèles d'IA doivent être obtenues et utilisées de manière éthique, conformément aux lois et réglementations en vigueur. Il est impératif d'éviter les données biaisées, d'être transparent quant à leur utilisation et d'obtenir le consentement des utilisateurs pour le partage des données, si nécessaire.
- Explicabilité du modèle : Pour une transparence totale, il est important de comprendre et d'expliquer comment les modèles d'IA prennent des décisions. Cela permet de garantir une utilisation transparente et responsable de l'IA, et conforme aux réglementations en matière de confidentialité. Des techniques telles que l'IA explicable (XAI) peuvent fournir des informations sur la manière dont ces modèles parviennent à leurs prédictions ou décisions.
- Audits et contrôles réguliers : Pour détecter et corriger toute lacune en matière de confidentialité, vous devez effectuer des audits réguliers et surveiller la sécurité des modèles. Cela comprend une surveillance continue des pratiques de traitement des données, des performances des modèles et de leur conformité aux réglementations en matière de confidentialité, ainsi que la prise de mesures correctives si nécessaire.
- Formation et sensibilisation des employés : Les employés qui développent et déploient des systèmes d’IA doivent se voir proposer des programmes de formation et de sensibilisation pour s’assurer qu’ils comprennent l’importance du respect de la confidentialité et qu’ils adhèrent aux meilleures pratiques.
- Collaboration avec des experts en confidentialité : Pour sécuriser vos initiatives d'IA et les rendre conformes aux normes de confidentialité, vous devez faire appel à l'expertise de professionnels ou de consultants en confidentialité. Collaborez avec des experts en confidentialité pour identifier les risques potentiels de non-conformité et élaborer des stratégies d'atténuation appropriées.
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BigID BigID est une plateforme de données de pointe pour la confidentialité, la sécurité et la gouvernance. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une solution dédiée à la gestion de la sécurité de l'IA (AISPM), BigID offre des fonctionnalités essentielles pour renforcer la sécurité de l'IA, notamment la visibilité, le contrôle et la conformité des données sensibles et des pipelines d'IA. La plateforme est conçue pour réduire les menaces de sécurité de l'IA :
- Identification des informations personnelles identifiables et autres données sensibles : Les puissantes fonctionnalités de découverte et de classification des données de BigID aident votre entreprise à identifier et classer automatiquement les informations personnelles identifiables (IPI) telles que les numéros de carte de crédit, les numéros de sécurité sociale, les données clients, la propriété intellectuelle et les données plus sensibles, dans l'ensemble de votre environnement de données, structurées et non structurées. Identifiez précisément les données que vous stockez, avant qu'elles ne soient utilisées à mauvais escient dans les systèmes d'IA ou les LLM.
- Application des politiques de confidentialité des données : BigID vous permet de définir et d'appliquer systématiquement des politiques de confidentialité des données. Vous pouvez créer des workflows automatisés pour détecter et signaler tout modèle d'IA traitant des données sensibles sans autorisation ni consentement. Cette approche proactive permet à vos modèles de se conformer aux réglementations en matière de confidentialité, telles que : GDPR, CCPAet HIPAA, minimisant ainsi le risque de violation de données et les responsabilités juridiques associées.
- Aligner avec les cadres de gouvernance de l’IA : Le développement rapide de l’IA s’accompagne de nouvelles réglementations en constante évolution, comme la Décret exécutif sur l'IA et les Directives pour le développement sécurisé de l'IA, qui exigent toutes deux une utilisation responsable et éthique de l'IA. BigID utilise un sécurisé par conception approche qui permet à votre organisation de se conformer aux réglementations émergentes en matière d’IA.
- Minimisation des données : Identifiez et réduisez automatiquement les données redondantes, similaires et dupliquées. Améliorez la qualité des données des ensembles d'entraînement d'IA, tout en réduisant votre surface d'attaque et en améliorant la sécurité de votre organisation.
- Accès sécurisé aux données : Gérez, auditez et corrigez les données surexposées, notamment celles que vous ne souhaitez pas utiliser dans les modèles d'entraînement de l'IA. Révoquez l'accès des utilisateurs surprivilégiés, en interne comme en externe, afin de réduire les risques internes.
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