Gestion de la posture de sécurité par IA (AI-SPM) : focus

De plus en plus d'entreprises utilisent l'intelligence artificielle, notamment les agents IA autonomes, pour gérer les tâches quotidiennes telles que la planification des réunions, la mise à jour des CRM et la génération de rapports. Si ces systèmes permettent aux équipes de gagner du temps et de réduire les tâches manuelles répétitives, ils présentent également des risques de sécurité souvent négligés par les organisations.

Par exemple, les agents d'IA nécessitent souvent un accès étendu à de multiples systèmes et ensembles de données d'entreprise pour fonctionner efficacement. Sans une supervision adéquate, cela peut accroître le risque d'autorisations excessives, d'exposition des données, d'utilisation abusive et de non-conformité.

C'est ici Gestion de la posture de sécurité de l'IA L'AI-SPM devient essentielle. Elle offre aux organisations une meilleure visibilité et une gouvernance renforcée de leurs environnements d'IA, aidant ainsi les équipes de sécurité à comprendre les ressources accessibles aux agents d'IA, à identifier les configurations à risque et à appliquer des contrôles plus stricts.

Dans ce guide, nous aborderons tout ce que vous devez savoir sur l'IA-SPM, y compris ses principaux cas d'utilisation, ses avantages, ses meilleures pratiques et sa mise en œuvre.

Qu’est-ce que la gestion de la posture de sécurité par IA ?

AI-SPM est un cadre de cybersécurité qui offre une vue d'ensemble centralisée et complète d'un écosystème d'IA. Il surveille, identifie et corrige en continu les risques de sécurité, les vulnérabilités et les erreurs de configuration des modèles d'IA, des pipelines de données et de l'infrastructure. Il contribue à protéger les systèmes contre les menaces telles que les fuites de données, les injections de code malveillant et les attaques par injection de code malveillant. l'IA fantôme, garantissant un déploiement sécurisé et la conformité réglementaire.

Principales fonctionnalités de l'IA-SPM : 

• Gestion des risques : Identifie les vulnérabilités telles que des contrôles d'accès aux modèles inadéquats, des autorisations excessives et des clés API non sécurisées.
• Détection et correction des risques : Détecte les menaces spécifiques à l'IA, notamment l'empoisonnement des données et l'injection rapide, tout en fournissant une remédiation automatisée ou guidée.
• Découverte et inventaire par IA : Analyse automatiquement les environnements cloud pour identifier les modèles d'IA actifs, les applications et leurs sources de données associées.
• Protection et gouvernance des données : Surveille l'ingestion des données pour détecter les informations sensibles, telles que Informations personnelles identifiables (PII), avant qu'elles ne soient intégrées aux ensembles de données d'entraînement, contribuant ainsi à réduire les risques liés à la confidentialité, à la conformité et aux fuites de données.
• Gestion de la conformité : Aide les systèmes d'IA à se conformer aux exigences et cadres réglementaires, tels que Loi européenne sur l'IA.

Principaux avantages de l'utilisation de l'IA-SPM

Avec l'accélération de l'adoption de l'IA, les organisations sont confrontées à de nouvelles surfaces d'attaque, souvent invisibles. Des agents IA autonomes aux applications IA tierces, les entreprises ont besoin d'une visibilité, d'une gouvernance et de contrôles de sécurité renforcés pour gérer les risques croissants liés à l'IA. Sans une solution de gestion des risques liés à l'IA (AI-SPM), les organisations peuvent avoir des difficultés à détecter les vulnérabilités, à prévenir la divulgation des données ou à garantir la conformité dans des environnements IA complexes.  

Voici quelques-uns des principaux avantages de la mise en œuvre de l'IA-SPM :

Visibilité dans Shadow AI

AI-SPM offre une visibilité sur les outils d'IA non autorisés ou non gérés, souvent appelés « IA fantôme », utilisés dans les modèles d'IA, les API et les applications connectées à l'organisation. Cela permet aux équipes de sécurité de déceler les failles de sécurité inconnues et de réduire les risques liés à une utilisation non approuvée de l'IA.

Par exemple, des employés peuvent télécharger des documents confidentiels de l'entreprise dans des outils d'IA génératifs publics sans l'approbation du service informatique, exposant potentiellement des informations commerciales sensibles.

Sécurise les pipelines de données d'IA

AI-SPM cartographie et surveille l'intégralité de la chaîne d'approvisionnement de l'IA, des jeux de données d'entraînement aux bibliothèques, API et frameworks tiers. Cela permet aux organisations d'identifier les vulnérabilités, les failles d'authentification ou les erreurs de chiffrement susceptibles d'entraîner le vol de modèles, la corruption de données ou la compromission des résultats.

Par exemple, si une bibliothèque d'IA tierce compromise est introduite dans un flux de travail d'apprentissage automatique, AI-SPM peut aider à détecter le risque avant qu'il n'affecte les systèmes de production.

Renforce la sécurité et la confidentialité des données

Les systèmes d'IA dépendent fortement des données, ce qui rend une gouvernance des données rigoureuse essentielle. AI-SPM contribue à détecter les informations sensibles, telles que les données personnelles, les données financières ou la propriété intellectuelle, dans les ensembles de données d'entraînement, les invites et les résultats des modèles afin de réduire le risque de divulgation accidentelle.

Ceci est particulièrement important dans des secteurs comme la santé et la finance, où les systèmes d'IA traitent souvent des données clients hautement réglementées.

Simplifie la gestion de la conformité

AI-SPM cartographie automatiquement les contrôles de sécurité par rapport aux cadres réglementaires tels que GDPR, HIPAA, et le cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle du National Institute of Standards and Technology (RMF de l'IA du NISTCela permet de réaliser des audits automatisés, d'améliorer la gouvernance et d'aider les organisations à réduire les risques de non-conformité et les responsabilités juridiques potentielles.

À mesure que la réglementation en matière d'IA continue d'évoluer à l'échelle mondiale, la surveillance automatisée de la conformité devient de plus en plus importante pour maintenir la conformité réglementaire.

Améliore l'efficacité opérationnelle

Au lieu de submerger les équipes de sécurité d'alertes génériques, AI-SPM fournit des alertes contextuelles et prioritaires, spécifiquement adaptées à l'infrastructure d'IA et aux risques qui y sont liés. Cela réduit la surcharge d'alertes et permet aux équipes de sécurité de se concentrer plus rapidement sur les menaces les plus critiques.

Par exemple, les équipes de sécurité peuvent prioriser les alertes concernant des agents d'IA surprivilégiés ou un comportement suspect des modèles au lieu de filtrer manuellement des milliers de notifications sans rapport.

Permet une prévention proactive des menaces

AI-SPM surveille en continu et en temps réel les comportements malveillants, les anomalies comportementales, les configurations non sécurisées et les nouvelles menaces spécifiques à l'IA. Grâce à l'analyse de données basée sur l'IA, il aide les organisations à détecter et à résoudre les problèmes avant qu'ils ne dégénèrent en incidents de sécurité majeurs ou en violations de données.

Cela pourrait inclure l'identification des attaques par injection rapide contre les chatbots IA destinés aux clients ou la détection de schémas d'accès inhabituels provenant d'agents IA autonomes.

AI-SPM par rapport aux autres outils de sécurité 

De nombreuses organisations utilisent déjà des solutions de cybersécurité pour protéger leur infrastructure, leurs environnements cloud et leurs données. Cependant, les outils de sécurité traditionnels n'ont pas été spécifiquement conçus pour faire face aux risques uniques introduits par les systèmes d'IA, les agents autonomes et les grands modèles de langage.

C’est là que l’AI-SPM apporte une valeur ajoutée. Plutôt que de remplacer les outils de sécurité existants, il fonctionne en complément pour fournir une visibilité, une gouvernance et une protection adaptées spécifiquement aux environnements, modèles et pipelines de données d’IA.

Voici comment AI-SPM se compare aux autres outils de sécurité :

IA-SPM vs CSPM

Gestion de la posture de sécurité du cloud Le CSPM (California Security Payment Management) vise à identifier et à corriger les erreurs de configuration au sein de l'infrastructure cloud, telles que les compartiments de stockage non sécurisés, les autorisations excessives ou les paramètres de sécurité cloud insuffisants. Son objectif principal est de sécuriser les environnements cloud sur différentes plateformes. AWS, L'azuret Google Cloud.

AI-SPM, en revanche, se concentre spécifiquement sur la sécurisation des écosystèmes d'IA. Cela inclut Modèles d'IA, Les ensembles de données d'entraînement, les invites, les API, les agents d'IA et les pipelines d'apprentissage automatique sont concernés. Si CSPM peut détecter une erreur de configuration du cloud, AI-SPM identifie les risques spécifiques à l'IA, tels que les vulnérabilités d'injection d'invites, les agents d'IA surprivilégiés, l'accès non sécurisé aux modèles ou l'exposition de données d'entraînement sensibles.

IA-SPM vs DSPM

Gestion de la sécurité des données Le DSPM (Digital Data Protection Manager) est conçu pour aider les organisations à découvrir, classer et protéger leurs données sensibles dans les environnements cloud et sur site. Il met l'accent sur la visibilité des données, les contrôles d'accès et la réduction des risques de fuite de données.

AI-SPM étend cette protection aux flux de travail spécifiques à l'IA en analysant l'utilisation des données au sein des modèles, des invites, des pipelines d'entraînement et des applications d'IA. Par exemple, tandis que DSPM peut identifier les données clients sensibles stockées dans une base de données, AI-SPM peut aider à déterminer si ces données sont utilisées de manière inappropriée dans les ensembles de données d'entraînement de l'IA, exposées via les résultats des modèles ou consultées par des agents d'IA autonomes.

Vous souhaitez en savoir plus sur le DSPM ? Lisez ceci. comparaison détaillée des solutions DSPM. 

AI-SPM vs ASPM

La gestion de la posture de sécurité par IA et la gestion de la posture de sécurité des applications ciblent différentes parties de la surface d'attaque de l'entreprise.

Gestion de la posture de sécurité des applications (ASPM) Il aide les organisations à gérer les anomalies de sécurité détectées lors du développement logiciel et grâce à des outils de sécurité applicatifs. Il centralise généralement les vulnérabilités issues de l'analyse du code source, de l'analyse de la composition logicielle, des tests d'API, de la protection des applications cloud-native et d'autres contrôles de sécurité liés au développement.

Gestion de la posture de sécurité de l'IA se concentre plus particulièrement sur les risques introduits par les systèmes d'IA et leurs environnements de support.

AI-SPM évalue :

• Modèles et agents d'IA
• ensembles de données d'entraînement et d'inférence
• invites et résultats du modèle
• API et points de terminaison d'IA
• bases de données vectorielles
• Identités et autorisations de l'IA
• pipelines de modélisation
• l'IA fantôme

ASPM peut identifier une API vulnérable ou une dépendance logicielle au sein d'une application d'IA. AI-SPM apporte un contexte spécifique à l'IA en déterminant quels modèles, ensembles de données, agents, identités et informations sensibles sont concernés.

Ces deux approches sont complémentaires. L'ASPM contribue à sécuriser les applications et les processus de développement liés à l'IA, tandis que l'AI-SPM se concentre sur la sécurité de l'écosystème d'IA lui-même.

IA-SPM vs IA TRiSM

La gestion de la posture de sécurité de l'IA et la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l'IA abordent des préoccupations qui se recoupent, mais elles opèrent à des niveaux différents.

IA-SPM Il s'agit avant tout d'une discipline de sécurité opérationnelle. Elle vise à découvrir en permanence les ressources d'IA, à identifier les vulnérabilités et les erreurs de configuration, à surveiller les accès, à détecter les expositions et à corriger les risques techniques.

AI TRiSM est un cadre plus large pour la gouvernance de la confiance, des risques et de la sécurité de l'IA au sein de l'organisation.

L'IA TRiSM peut inclure :

• Gouvernance et responsabilité en matière d'IA
• fiabilité et explicabilité du modèle
• confidentialité et protection des données
• Gestion de la posture de sécurité de l'IA
• conformité réglementaire
• surveillance humaine
• surveillance continue

L'AI-SPM peut donc être considérée comme une composante opérationnelle d'une stratégie TRiSM d'IA plus large.

AI TRiSM définit la manière dont une organisation gouverne et gère l'IA de confiance. AI-SPM fournit de nombreuses fonctionnalités techniques nécessaires pour identifier et réduire en continu les risques de sécurité liés à cette stratégie.

Comment fonctionne la gestion de la posture de sécurité par IA

La gestion de la posture de sécurité de l'IA découvre en permanence les actifs d'IA, évalue leur posture de sécurité, hiérarchise les risques et aide les organisations à résoudre les problèmes tout au long du cycle de vie de l'IA.

Bien que les capacités des plateformes varient, l'AI-SPM fonctionne généralement en cinq étapes interconnectées.

1. Découvrir et inventorier les ressources en IA

Le processus commence par l'identification des systèmes d'IA fonctionnant au sein de l'organisation.

Une plateforme IA-SPM peut inventorier :

• modèles d'apprentissage automatique
• grands modèles de langage
• applications d'IA générative
• agents d'IA autonomes
• copilotes et assistants
• ensembles de données d'entraînement et d'inférence
• bases de données vectorielles
• API et points de terminaison d'IA
• pipelines de modélisation et environnements de développement
• outils d'IA tiers et non autorisés

Cet inventaire aide les équipes de sécurité et de gouvernance à comprendre quels actifs d'IA existent, qui en est propriétaire, où ils sont déployés et quels processus métier ils prennent en charge.

2. Cartographier les données, les identités et les dépendances

Les systèmes d'IA fonctionnent rarement de manière isolée.

Elles dépendent des données d'entreprise, des services cloud, des API, des bibliothèques, des comptes de service, des utilisateurs et d'autres applications. AI-SPM cartographie ces relations pour afficher :

• quelles données chaque système d'IA utilise
• d'où proviennent ces données
• quelles identités peuvent accéder au système
• quels modèles d'autorisations et agents héritent
• quels services tiers sont connectés
• comment les données circulent dans les pipelines d'IA

Ce contexte aide les organisations à comprendre l'impact potentiel d'une vulnérabilité ou d'une erreur de configuration.

3. Identifier les risques liés à la sécurité de l'IA

AI-SPM évalue les actifs d'IA et leurs dépendances en fonction des risques tels que :

• autorisations excessives
• données sensibles exposées
• points de terminaison de modèle non sécurisés
• authentification faible
• ressources cloud mal configurées
• exposition à l'injection rapide
• composants tiers vulnérables
• utilisation de l'IA fantôme
• manipulation de modèles ou de pipelines de données
• violations des politiques et des règles de conformité

Contrairement à une évaluation ponctuelle, AI-SPM réévalue en permanence la posture à mesure que les modèles, les données, les utilisateurs et les configurations évoluent.

4. Prioriser les risques en fonction du contexte commercial

Toutes les découvertes liées à l'IA ne présentent pas le même niveau de risque.

Les plateformes IA-SPM peuvent hiérarchiser les résultats en fonction de facteurs tels que :

• sensibilité des données
• criticité de l'entreprise
• exposition à Internet
• privilèges d'identité
• exigences réglementaires
• vulnérabilités connues
• impact potentiel sur les clients ou les opérations

Par exemple, un agent d'IA surprivilégié ayant accès à des données clients réglementées devrait être prioritaire par rapport à un modèle interne à faible risque utilisant des informations publiques.

5. Remédier et surveiller en continu

Une fois un risque identifié, AI-SPM aide les équipes de sécurité à le réduire ou à l'éliminer.

Les mesures correctives peuvent comprendre :

• révocation des autorisations excessives
• restreindre l'accès aux données sensibles
• correction des configurations non sécurisées
• rotation des informations d'identification exposées
• blocage des services d'IA non autorisés
• attribuer les problèmes aux propriétaires responsables
• application de contrôles fondés sur des politiques
• documenter les mesures correctives

La surveillance continue permet ainsi d'identifier les nouveaux actifs d'IA, les modifications d'autorisation, l'exposition des données, les activités anormales et les risques de sécurité émergents avant qu'ils ne se transforment en incidents plus importants.

Comment implémenter l'IA-SPM

Il existe plusieurs façons de mettre en œuvre l'IA-SPM, selon que votre priorité soit la découverte, l'évaluation des risques, la gouvernance des accès ou la surveillance comportementale.

Vous pouvez aborder la mise en œuvre de l'IA-SPM de différentes manières :

• Contrôle d'accès axé sur les privilèges : Il s'agit de gérer les autorisations des services et agents d'IA afin de garantir un accès aux privilèges minimaux pour les systèmes d'IA, les données sensibles et les applications métier connectées. 
• Découverte sans agent (basée sur l'analyse) : Utilise des outils d'analyse pour évaluer les environnements cloud tels qu'AWS, Azure et GCP sans déployer d'agents. Cela permet d'identifier l'IA fantôme, de détecter les erreurs de configuration et d'inventorier les modèles et services d'IA.
• Surveillance en temps réel et analyse comportementale : Protège les systèmes d'IA en production en surveillant les entrées et les sorties du modèle, en détectant les tentatives d'injection de signaux, en identifiant la dérive du modèle et en analysant les schémas d'utilisation de l'API pour détecter toute activité suspecte ou tout abus.
• Intégration du pipeline DevSecOps (décalage vers la gauche) : Intègre des contrôles de sécurité directement dans les pipelines CI/CD pour analyser les modèles d'IA, le code et les ensembles de données d'entraînement afin de détecter les vulnérabilités avant le déploiement, favorisant ainsi des pratiques de développement d'IA plus sûres.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre 

1. Commencez par un programme pilote axé sur quelques applications ou flux de travail d'IA à haut risque. 

Cela permet aux organisations de tester les contrôles de sécurité, d'identifier les failles et d'affiner les processus de gouvernance avant de déployer l'IA-SPM à plus grande échelle. Une autre approche efficace consiste à commencer par un inventaire complet de l'IA afin d'obtenir une visibilité immédiate sur les modèles, outils, agents et sources de données connectés avant d'étendre la protection à d'autres domaines.

2. La détection continue des ombres par l'IA devrait être un élément central de la mise en œuvre.

Les organisations doivent avoir une visibilité permanente sur les outils d'IA non gérés ou non autorisés utilisés par leurs employés. Sans surveillance adéquate, l'IA parallèle peut engendrer des failles de sécurité, des accès non autorisés aux données, des problèmes de conformité et un risque accru de divulgation des données.

3. Le traçage de la provenance des données est une autre bonne pratique importante. 

En traçant le parcours des données à travers les pipelines d'IA et jusqu'aux modèles d'entraînement, il est possible d'empêcher que des informations sensibles, telles que les données personnelles, ne soient utilisées de manière inappropriée ou exposées par les résultats des modèles.

4. La standardisation des pipelines d'apprentissage automatique contribue à améliorer la cohérence et la sécurité des déploiements d'IA.

L’utilisation de registres de modèles approuvés et d’images de base validées réduit le risque d’introduire des composants vulnérables, non vérifiés ou non conformes dans les environnements de production, tout en favorisant des pratiques de développement d’IA plus sûres et plus fiables.

Principaux cas d'utilisation de l'IA et du SPM

Nous savons ce qu'est l'AI-SPM et à quoi elle sert, mais comment est-elle appliquée concrètement ? Analyser son utilisation dans différents secteurs permet de mieux comprendre sa valeur pratique et le besoin croissant de sécurité et de gouvernance spécifiques à l'IA.

Commerce de détail et commerce électronique

Les détaillants utilisent l'AI-SPM pour sécuriser leurs chatbots IA, leurs plateformes d'analyse client et leurs outils de prévision des stocks. Cette solution aide les entreprises à identifier les utilisations non autorisées de l'IA, à protéger les données clients et à surveiller les environnements de déploiement de l'IA, réduisant ainsi les risques liés aux intégrations tierces et aux systèmes de personnalisation pilotés par l'IA.

compagnies d'assurance

Les assureurs utilisent l'AI-SPM pour sécuriser les modèles d'IA utilisés dans le traitement des sinistres, la souscription, l'évaluation des risques et le service client. Ces systèmes reposant sur d'importants volumes de données personnelles et financières, l'AI-SPM contribue à réduire les risques d'accès non autorisé et à améliorer la visibilité sur l'utilisation de l'IA au sein de l'organisation.

Services financiers et bancaires

Les institutions financières utilisent l'IA-SPM pour sécuriser les technologies d'IA générative, les systèmes de détection de fraude et les plateformes de support client basées sur l'IA. Ces environnements traitent souvent des données financières hautement sensibles, ce qui rend l'IA-SPM précieuse pour identifier les risques tels que l'exposition des données, les ressources d'IA mal configurées et les déploiements d'IA non sécurisés. 

Organisations de soins de santé et médicales

Les établissements de santé utilisent l'IA-SPM pour sécuriser les systèmes d'IA qui gèrent les dossiers patients, les outils de diagnostic et les plateformes d'aide à la décision clinique. Cette solution facilite la mise en conformité tout en contribuant à réduire les risques de divulgation de données de santé sensibles via les applications d'IA et les ressources d'IA connectées.

Opérations de fabrication et de logistique

Les fabricants utilisent AI-SPM pour sécuriser les systèmes d'automatisation basés sur l'IA, les modèles de maintenance prédictive et les agents d'IA opérationnels utilisés dans les usines intelligentes et les environnements logistiques. Cette solution aide les entreprises à surveiller les ressources d'IA connectées et à réduire les risques de sécurité liés aux déploiements d'IA industrielle.

Services juridiques et professionnels

Les cabinets d'avocats et les sociétés de conseil peuvent déployer l'IA-SPM pour gérer les risques liés à l'utilisation de l'IA générative par leurs employés pour la recherche, la rédaction de documents et les communications avec les clients. Cela contribue à réduire le risque de divulgation de données sensibles tout en soutenant les processus internes. Gouvernance de l'IA et les politiques d'utilisation.

Entreprises technologiques et SaaS

Les entreprises technologiques utilisent l'IA-SPM pour sécuriser les environnements de déploiement de l'IA, les modèles d'apprentissage automatique, les API et les agents d'IA intégrés aux produits logiciels. À mesure que l'IA s'intègre davantage aux applications destinées aux clients, il devient crucial de maintenir la visibilité et la gouvernance des ressources d'IA.

Comment BigID prend en charge la gestion de la posture de sécurité de l'IA

La sécurité en matière d'IA commence par une visibilité sur les systèmes d'IA opérant au sein de l'organisation et sur les données d'entreprise qu'ils utilisent.

BigID adopte une approche axée sur les données pour l'IA-SPM en connectant les ressources d'IA aux données sensibles, aux identités, aux autorisations, à la traçabilité, à l'activité, à la propriété et aux risques liés aux politiques.

Contrairement aux solutions ponctuelles qui se concentrent uniquement sur les modèles d'IA ou l'infrastructure cloud, BigID connecte la posture de sécurité de l'IA directement aux données, identités, autorisations et politiques de gouvernance de l'entreprise afin de prioriser les risques les plus importants.

Avec BigID, les organisations peuvent :

Découvrez les actifs d'IA et l'IA fantôme

Identifier les modèles d'IA, les agents, les copilotes, les ensembles de données, les bases de données vectorielles, les pipelines, les invites et les services d'IA tiers dans les environnements cloud, SaaS, sur site et hybrides.

Cela permet aux équipes de sécurité et de gouvernance d'avoir une vue constamment mise à jour des IA autorisées et non autorisées.

Identifier les données sensibles utilisées par l'IA

Découvrir et classer les données sensibles, réglementées, confidentielles et critiques pour l'entreprise utilisé pour l'entraînement, le réglage fin, la récupération, l'incitation et l'inférence en IA.

Cela aide les organisations à comprendre comment l'IA peut exposer des informations personnelles, des données financières, de la propriété intellectuelle, des données de santé ou d'autres contenus à haut risque.

Cartographie de la lignée des données IA

Suivez le parcours des données depuis les systèmes d'entreprise vers les ensembles de données, les pipelines, les modèles, les invites, les sorties et les applications en aval de l'IA.

Lineage aide les équipes à valider la provenance des données, à enquêter sur les expositions et à comprendre l'impact potentiel des découvertes en matière de sécurité liées à l'IA.

Gouverner les identités et l'accès à l'IA

Associer les utilisateurs, les comptes de service, les applications, les modèles et les agents autonomes aux données sensibles auxquelles ils peuvent accéder.

BigID aide à identifier les autorisations excessives, les droits hérités, les chemins d'accès risqués et l'exposition inutile afin que les organisations puissent appliquer le principe du moindre privilège aux identités humaines et non humaines.

Surveiller l'activité et les risques liés à l'IA

Évaluer en permanence l'utilisation de l'IA, l'activité d'accès, l'exposition des données sensibles, les violations des politiques, l'IA parallèle et les changements de la posture de sécurité.

Cela aide les équipes de sécurité à identifier les risques émergents avant qu'ils ne se propagent aux systèmes et flux de travail connectés.

Prioriser et corriger les risques liés à l'IA

Priorisez les résultats en fonction de la sensibilité des données, de l'identité, de l'accès, de la propriété, de l'activité et du contexte commercial.

Remédiation automatisée aide les équipes à réduire les accès excessifs, à protéger les données exposées, à résoudre les violations de politiques et à documenter les mesures correctives.

Soutenir la gouvernance et la conformité en matière d'IA

Reliez les contrôles de sécurité opérationnels de l'IA aux initiatives de gouvernance et de réglementation telles que la loi européenne sur l'IA, le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST, les exigences en matière de confidentialité et les politiques internes d'IA responsable.

En combinant la découverte par l'IA, la sécurité des données, la gouvernance des accès, la surveillance et la correction, BigID aide les organisations à passer d'une visibilité fragmentée de l'IA à une réduction continue et basée sur les données des risques liés à l'IA.

Questions fréquemment posées 

Quelle est la différence entre les outils de sécurité traditionnels et l'IA-SPM ?

Les outils de sécurité traditionnels comme les pare-feu, l'EDR (Endpoint Detection and Response) et la gestion des performances des systèmes d'IA (CSPM) sont conçus pour protéger l'infrastructure statique et les applications classiques. À l'inverse, la gestion des performances des systèmes d'IA (AI-SPM) se concentre spécifiquement sur la sécurisation du cycle de vie de l'IA, aidant les organisations à identifier et à atténuer les risques tels que la manipulation de modèles, l'injection de code malveillant, les fuites de données, le déploiement non sécurisé de l'IA et l'accès non autorisé aux ressources d'IA.

Pourquoi l'AI-SPM est-elle importante pour l'IA générative ?

Les systèmes d'IA générative peuvent introduire des risques de sécurité uniques, notamment :

• Exposition de données sensibles
• Sorties hallucinatoires
• Attaques par injection rapide
• Utilisation abusive du contenu généré par l'IA

AI-SPM aide les organisations à surveiller l'utilisation de l'IA générative, à appliquer des politiques de sécurité et à maintenir la conformité de leurs applications et flux de travail d'IA.

Comment l'AI-SPM contribue-t-elle à sécuriser les agents d'IA ?

Les agents d'IA interagissent souvent de manière autonome avec de multiples systèmes, API et sources de données. AI-SPM contribue à sécuriser ces agents en :

• autorisations de surveillance
• Activité de l'agent de suivi
• Détection des comportements anormaux
• Réduire le risque d'actions non autorisées ou d'accès aux données

Quels risques de sécurité l'IA-SPM peut-elle aider à identifier ?

Les plateformes AI-SPM peuvent aider à identifier un large éventail de risques de sécurité liés à l'IA, notamment :

• Accès non autorisé à des modèles d'IA ou à des ensembles de données
• Ressources d'IA mal configurées
• Fuite de données via les invites ou les sorties du modèle
• Utilisation de l'IA fantôme dans tous les départements
• Vulnérabilités dans les pipelines de déploiement de l'IA
• Empoisonnement de modèles et attaques adverses
• Lacunes en matière de conformité et de gouvernance

L'AI-SPM peut-elle améliorer la visibilité des ressources en IA ?

Oui. AI-SPM offre une visibilité centralisée sur les ressources d'IA dans les environnements cloud, les applications, les API, les modèles et les jeux de données. Cela permet aux équipes de suivre l'utilisation de l'IA, les personnes qui y ont accès et de vérifier la configuration des contrôles de sécurité.

Comment AI-SPM prend-il en charge le déploiement sécurisé de l'IA ?

AI-SPM contribue à sécuriser les pipelines de déploiement d'IA en surveillant en continu les configurations, les autorisations, les intégrations et l'activité des modèles. Cela réduit le risque d'erreurs de configuration, de points d'accès exposés et d'implémentations d'IA non sécurisées en production.

À lire ensuite : Comment BigID met sa propre plateforme au service de l'IA, de la sécurité et de la confidentialité

L'AI-SPM remplace-t-il le DSPM ?

Non. AI-SPM et DSPM répondent à des exigences de sécurité connexes mais distinctes.

DSPM détecte, classe et protège les données sensibles d'entreprise dans les environnements cloud, SaaS, sur site et hybrides. AI-SPM apporte un contexte supplémentaire spécifique à l'IA en évaluant comment ces données sont utilisées par les modèles, les agents, les invites, les pipelines et les applications d'IA.

Les organisations ont généralement besoin des deux. La DSPM fournit les bases de la sécurité des données, tandis que l'AI-SPM étend la protection aux environnements et flux de travail d'IA.

Que doit inclure une plateforme AI-SPM ?

Une plateforme IA-SPM d'entreprise devrait inclure :

• découverte automatisée d'actifs par IA
• Détection d'IA fantôme
• inventaire des modèles d'IA et des agents
• Découverte et classification des données sensibles
• gouvernance de l'identité et de l'accès à l'IA
• lignée de données
• évaluation de la configuration et de la vulnérabilité
• surveillance en temps réel et en temps réel
• priorisation des risques
• application des politiques
• rapports de conformité
• flux de travail de remédiation

Les plateformes les plus performantes établissent un lien entre les constats techniques et la sensibilité des données, l'identité, les autorisations, la propriété, l'impact commercial et le risque réglementaire.