Tandis que IA générative Si l'IA promet de révolutionner tous les domaines, de la création de contenu à l'innovation sectorielle, son adoption rapide a révélé des failles critiques en matière de sécurité, de confidentialité et de gouvernance. Il n'est donc pas surprenant que les organisations soient confrontées à des défis tels que les violations de données et de confidentialité liées à l'adoption de l'IA.
Une étude récente commandée par BigID, en tant que Applications approuvées par SAP partenaire, offre un aperçu approfondi des défis et des préoccupations spécifiques des organisations lorsqu'elles adoptent l'IA sur le lieu de travail.Rapport mondial 2024 sur l'IA générative : avancées et obstacles”, explore la manière dont ces organisations naviguent dans ces complexités pour adopter les meilleures pratiques pour une utilisation sécurisée et responsable de l'IA.
Voici quelques-unes des conclusions importantes :
Préoccupations en matière de sécurité des données
- 67% des organisations craindre les violations de données et les cyberattaques
- Seulement un une minorité (12%) des organisations prévoyant de mettre en œuvre l'IA générative sont extrêmement confiantes dans leurs mesures actuelles de sécurité des données.
Les organisations mettent en œuvre une gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) pour atténuer les risques associés aux projets d'IA. BigID les aide à améliorer leur posture de sécurité des données en centralisant et en rationalisant la détection, l’investigation et la correction des risques et vulnérabilités critiques des données.
Obstacles à l'adoption de l'IA générative
Les résultats de l’enquête révèlent trois domaines clés qui constituent des obstacles importants pour les organisations qui adoptent l’IA générative :
- Sécurité des données (50%) : La moitié des personnes interrogées ont identifié la sécurité des données comme leur principale préoccupation.
- Collaboration interfonctionnelle (47%) : Les organisations doivent favoriser la collaboration entre différentes fonctions, notamment les équipes informatiques, de sécurité, juridiques et commerciales.
- Transparence des décisions/résultats (45%) : Comprendre comment les modèles d’IA parviennent à des décisions et garantir des résultats transparents est une préoccupation majeure, soulignant la nécessité de modèles d’IA interprétables.
Ces défis peuvent constituer des obstacles, mais ils ne sont pas insurmontables. En priorisant la sécurité des données avec des solutions comme BigID, en favorisant une communication ouverte entre les équipes et en mettant en œuvre des modèles d'IA interprétables, les organisations peuvent ouvrir la voie à une mise en œuvre et un parcours d'IA générative réussis et sécurisés.
Effets indésirables de l'IA
La double nature de l’IA ressort clairement des résultats de notre enquête :
L'IA générative offre un potentiel immense, mais les violations de données constituent une menace réelle, avec près de 50% d'organisations signalant des résultats négatifs, les violations de données étant les plus fréquentes.
Comprendre quelles données existent, si elles sont sensibles et où elles se trouvent est une condition préalable à une adoption responsable des projets d'IA. Cela commence par la connaissance du contenu des données utilisées par vos modèles pour l'IA. BigID aide les organisations à identifier et à nettoyer les données utilisées dans les LLM afin de minimiser les risques de violation de données.
Comment BigID peut vous aider à sécuriser, gérer et protéger vos données pour l'IA
BigID offre aux organisations la visibilité et le contrôle complets des données dont elles ont besoin pour mettre en œuvre les contrôles de sécurité, de confidentialité et de gouvernance appropriés pour l'IA.
Les organisations peuvent mieux sécuriser, gérer et protéger les données de l’IA de deux manières fondamentales :
- Préparation et état de préparation : BigID pose les bases d'une IA sécurisée et fiable grâce à une hygiène rigoureuse des données. Exploitez l'IA et le ML avancés pour classer, étiqueter, cataloguer et nettoyer vos données de manière exhaustive et complète avant leur préparation. Éliminez proactivement les informations non valides, les doublons et les informations risquées qui élargissent inutilement la surface d'attaque. Assurez des données de haute qualité et sûres pour les modèles d'IA, en minimisant les risques et les vulnérabilités liés aux données et en favorisant une sécurité, une confidentialité et une gouvernance renforcées pour vos déploiements d'IA.
- Gouvernance et contrôle : BigID permet une gouvernance proactive des données en identifiant les fichiers et données consultés lors des interactions avec l'IA. Exploitez les informations de classification existantes pour identifier les risques potentiels de surexposition des données. Corrigez ces risques en révoquant les accès non autorisés, en réétiquetant les données sensibles pour correction et en appliquant des politiques d'utilisation spécifiques à l'IA. Cette approche globale garantit la conformité aux réglementations et aux cadres de sécurité (ainsi qu'aux futurs) tout en protégeant votre organisation contre toute utilisation abusive des données.
Vous souhaitez en savoir plus sur les résultats de cette enquête ? Téléchargez le Rapport mondial 2024 sur l'IA générative : avancées et obstacles aujourd'hui!
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