La sécurité de l'IA se concentre sur la mauvaise couche.
La plupart des discussions sur la sécurité de l'IA portent sur :
- comportement du modèle
- filtrage de sortie
- risque d'inférence
Ce sont des choses importantes.
Mais ce n'est pas là que le risque commence.
Les risques liés à l'IA commencent plus tôt, avant même qu'un modèle ne génère quoi que ce soit.
Cela commence dans le instructions, invites et contexte qui déterminent le comportement des systèmes d'IA.
Les organisations ont déjà du mal à fichiers d'instructions d'IA sécurisés et les données sensibles qu'elles contiennent.
En bref : La couche de risque cachée de l'IA
• Les systèmes d'IA s'appuient sur des invites, des instructions et des couches de contexte.
• Ces entrées contiennent souvent des données sensibles et une logique système
• La plupart des outils de sécurité ne surveillent ni ne classent cette couche.
- Les fichiers d'instructions et de consignes créent des risques d'exposition cachés
- La gouvernance de l'IA exige une visibilité sur la manière dont les données sont utilisées avant toute inférence.
La couche négligée : instructions et contexte
Les organisations ont déjà du mal à fichiers d'instructions d'IA sécurisés et des invites.
Les systèmes d'IA ne fonctionnent pas de manière isolée.
Ils dépendent de :
- invites système
- fichiers d'instructions
- couches de configuration et cadres d'intégration de l'IA
- pipelines de récupération (RAG)
Ces entrées définissent :
- Quelles données l'IA peut-elle accéder ?
- son comportement
- ce qu'il peut générer
En pratique, ils agissent comme un Couche de contrôle pour l'exécution de l'IA.
Pourquoi cette couche présente un risque élevé
Pour que les systèmes d'IA soient efficaces, les organisations fournissent un contexte.
Ce contexte inclut souvent :
- API internes
- structures de base de données
- flux d'authentification
- logique métier et données sensibles
- parfois des identifiants ou des jetons
Cela crée un problème.
Les mêmes facteurs qui rendent l'IA utile la rendent aussi risquée.
Si ces fichiers sont exposés, ils fournissent une carte du fonctionnement des systèmes.
C’est précisément ce que recherchent les attaquants.
Le problème : aucune visibilité sur les instructions de l’IA
La plupart des outils de sécurité n'ont pas été conçus pour cela.
Ils se concentrent sur :
- données structurées
- modèles connus
- systèmes de stockage traditionnels
Ils n'analysent pas :
- invites non structurées
- fichiers d'instructions Markdown
- contexte intégré dans les flux de travail
Cela crée un angle mort.
Les organisations ne peuvent pas répondre :
- Quelles données sensibles sont contenues dans les invites ?
- Qui peut accéder aux fichiers d'instructions de l'IA ?
- Comment ces fichiers sont-ils utilisés dans les différents systèmes ?
Sans ces réponses, les risques liés à l'IA restent invisibles.
Les risques liés à l'IA commencent avant même le modèle.
Les équipes de sécurité demandent souvent :
- “ Le modèle est-il sûr ? ”
- “ Les données de sortie peuvent-elles fuiter ? ”
Ce sont des questions pertinentes.
Gouvernance de l'IA nécessite une visibilité sur les données d'entrée qui façonnent le comportement de l'IA avant que l'inférence ne commence.
Mais ils arrivent trop tard.
Au moment où un modèle génère une sortie :
- les données ont déjà été consultées via voies d'accès aux données
- les instructions ont déjà influencé le comportement
Si les données d'entrée ne sont pas sécurisées, les données de sortie le seront aussi.
Auto-évaluation de la sécurité de l'IA
Sécurisez-vous la couche d'instructions de l'IA ?
Répondez à ces questions pour évaluer votre niveau de sécurité en matière d'IA :
- Savez-vous où sont stockés les fichiers d'instructions et les invites de l'IA ?
- Pouvez-vous détecter les données sensibles contenues dans les invites ou les fichiers de configuration ?
- Contrôlez-vous qui peut accéder aux couches d'instructions de l'IA ?
- Est-il possible de surveiller comment l'IA utilise les données dans les différents flux de travail ?
Si vous ne pouvez pas répondre aux quatre questions, votre risque lié à l'IA commence avant même le modèle.
Pourquoi la sécurité traditionnelle de l'IA est insuffisante
La plupart des Solutions de sécurité IA se concentrer sur:
- filtrage des invites
- surveillance des résultats
- commandes au niveau du modèle
Ces approches passent à côté du problème principal.
Ils n'abordent pas :
- Quelles données entrent dans le système ?
- comment les instructions façonnent le comportement
- où existe un contexte sensible
Cela crée un faux sentiment de sécurité.
La pièce manquante : la sécurité de l’IA centrée sur les données
Pour sécuriser l'IA, les organisations doivent changer de cap.
Cela va au-delà du traditionnel Plateformes DSPM, qui manquent souvent de visibilité sur les couches d'instructions de l'IA et le contexte non structuré.
Depuis:
- modèles et résultats
À:
- données et instructions
Cela nécessite :
- découverte des fichiers d'instructions de l'IA
- classer les données sensibles au sein de celles-ci
- contrôle d'accès
- surveillance de l'utilisation
C'est ici Gouvernance de l'IA respecte les normes de sécurité des données.
Cela nécessite un intelligence des données fondements permettant de comprendre comment interagissent les données, l'identité, l'accès et l'activité.
Ce que la gouvernance de l'IA devrait réellement couvrir
Une stratégie moderne de gouvernance de l'IA devrait inclure :
1. Découverte des fichiers d'instructions
Identifier les invites, les configurations et les artefacts d'instructions d'IA dans différents environnements.
2. Classification contextuelle
Analyser le contenu non structuré pour détecter :
- PII
- informations d'identification
- logique propriétaire
3. Contrôle d'accès
Veillez à ce que seuls les utilisateurs et systèmes autorisés puissent modifier ou utiliser les couches d'instructions.
4. Surveillance de l'utilisation
Surveillez la manière dont les systèmes d'IA accèdent aux données sensibles et les utilisent.
5. Détection continue des risques
Identifier les risques avant qu'ils ne deviennent un incident.
Comment BigID sécurise la couche d'IA cachée
BigID étend la sécurité des données aux systèmes d'IA.
Il offre une visibilité sur :
- fichiers d'invites et d'instructions
- contexte d'IA non structuré
- utilisation des données dans les flux de travail d'IA
Avec BigID, les organisations peuvent :
- Découvrez les fichiers d'instructions de l'IA à travers les référentiels et les outils
- Classer les données sensibles dans les invites et les configurations
- Corréler l'accès avec l'identité et l'utilisation
- Détecter les risques d'exposition avant que la situation ne s'aggrave
- Appliquer les politiques de gouvernance aux systèmes d'IA
Cela permet d'exercer un contrôle à un niveau que la plupart des organisations ne peuvent pas voir.
L'essentiel
Le risque lié à l'IA ne commence pas avec le modèle.
Tout commence par les données et les instructions qui le façonnent.
Si vous ne pouvez pas voir cette couche, vous ne pouvez pas la sécuriser.
La sécurité de l'IA commence par le contrôle de ce que l'IA sait avant même qu'elle ne réagisse.
Sécurisez les données sous-jacentes à votre IA, et pas seulement les résultats.
La plupart des stratégies de sécurité de l'IA se concentrent sur les modèles et leurs résultats. BigID vous aide à sécuriser ce qui compte le plus : les données, les invites et les couches d'instructions qui définissent le comportement de l'IA.
FAQ sur la sécurité de l'IA : ce que vous devez savoir
Qu’est-ce que la sécurité des fichiers d’instructions d’IA ?
La sécurité des fichiers d'instructions d'IA se concentre sur la protection des invites, des fichiers de configuration et des couches de contexte qui définissent le comportement et l'accès aux données des systèmes d'IA.
Pourquoi les invites constituent-elles un risque pour la sécurité ?
Les invites contiennent souvent des données sensibles, une logique système ou des instructions d'accès qui peuvent exposer les systèmes internes si elles ne sont pas correctement sécurisées.
Qu'est-ce que la sécurité rapide ?
La sécurité des invites implique la surveillance, le contrôle et la protection des invites et des entrées utilisées par les systèmes d'IA afin d'empêcher la divulgation et l'utilisation abusive des données.
Quel est le lien entre la gouvernance de l'IA et la sécurité des données ?
La gouvernance de l'IA exige une visibilité sur la manière dont les données sont utilisées par les systèmes d'IA, notamment les invites, les fichiers d'instructions et les couches de contexte.
Comment BigID contribue-t-il à sécuriser les systèmes d'IA ?
BigID découvre, classe et gère les données utilisées dans les systèmes d'IA, y compris les invites et les fichiers d'instructions, afin de réduire les risques et d'appliquer les politiques.
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