L'utilisation de l'intelligence artificielle est en hausse. Observez les tendances en la matière – qu'il s'agisse de sa croissance, des dépenses annuelles des entreprises ou même de son utilisation par les particuliers – et le graphique montre une augmentation constante des chiffres, année après année.
En 2024, la taille du marché de l'IA était de plus de 14,5 milliards de livres sterling, mais elle est censée dépasser $2 500 milliards D'ici 2032, l'IA est là pour durer, et les entreprises non seulement l'adoptent, mais investissent activement dans son développement. Si votre organisation en fait partie, vous devez réfléchir à Gestion de la posture de sécurité de l'IA (ou AI SPM).
Qu'est-ce que la gestion de la posture de sécurité de l'IA (AI-SPM) ?
L'intelligence artificielle est un terme générique qui recouvre un certain nombre de technologies différentes, notamment l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel (TALN), la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images, etc. Ces technologies reposent sur Modèles et ressources d'IA, des pipelines de données et une infrastructure pour soutenir le système d’IA.
L'AI SPM, ou gestion de la posture de sécurité de l'IA, est une stratégie de cybersécurité qui permet de conserver ces modèles et actifs d'IA à l'abri des menaces, tant internes qu'externes. La stratégie repose sur une surveillance, une évaluation et une atténuation continues des risques, comme violations de données et attaques adverses. En même temps, il s'assure également que le système est conforme aux réglementations en vigueur, telles que la Institut national des normes et de la technologie (NIST) ou Règlement général sur la protection des données (RGPD).
L'IA-SPM prend en compte les risques spécifiques que l'IA présente et que les outils de sécurité traditionnels ne peuvent pas entièrement gérer. Contrairement aux mesures génériques, une solution AI-SPM assure une surveillance continue afin de préserver la sécurité et l'intégrité des systèmes d'IA.
Risques de sécurité introduits par les applications d'IA
Si les services d'IA contribuent à optimiser vos opérations commerciales, les technologies d'IA présentent également des faiblesses exploitables. Comprendre ces faiblesses peut vous aider à élaborer un plan de sécurité IA complet.
Confidentialité et sécurité des données
Nous avons abordé en détail les préoccupations en matière de confidentialité de l'IA, mais l'essentiel est que les modèles d'IA nécessitent de grands volumes de données. Ils requièrent à la fois structuré et non structuré Données. Ces données sont généralement des informations collectées à d'autres fins, ce qui peut poser problème en matière de consentement. Elles constituent également un risque pour la vie privée. si elle n'est pas gérée correctement, d’où la nécessité de mesures de sécurité robustes en matière d’IA.
De plus, les acteurs malveillants peuvent exfiltrer ces informations confidentielles et propriétaires en ciblant les outils d'IA générative (GenAI), les bases de données et les interfaces de programmation d'applications (API). Il existe également un risque que ces informations soient divulguées suite à une négligence involontaire de votre organisation ou à des configurations incorrectes entraînant l'exposition des données stockées dans les projets d'IA.
Attaques alimentées par l'IA
Votre entreprise n'est pas la seule à utiliser l'IA pour développer et optimiser ses opérations ; les cybercriminels l'utilisent également. Ils utilisent GenAI pour automatiser leurs attaques et les personnaliser davantage.
Ils peuvent également utiliser cette technologie pour créer des deep fakes (images et vidéos générées artificiellement) ou de fausses données biométriques afin d'infiltrer votre infrastructure et vos applications d'IA, posant ainsi des menaces de sécurité. De fausses données biométriques peuvent également être utilisées pour obtenir un accès non autorisé aux modèles d'IA, permettant ainsi aux acteurs malveillants d'intensifier leurs attaques ou d'infiltrer vos environnements cloud d'entreprise, tels qu'Azure AI Services ou Google Vertex AI.
Désinformation
Comme nous le savons, la qualité et la précision d'un système d'IA dépendent des données sur lesquelles il est entraîné. Si le modèle ne dispose pas d'informations adéquates dans ses données d'entraînement, il hallucinera. Et si des acteurs malveillants parviennent à s'introduire dans les données d'entraînement pour les manipuler ou les corrompre, votre grand modèle de langage (LLM) pourrait divulguer des informations erronées ou dangereuses. Ce type d'utilisation abusive des modèles d'IA peut compromettre la fiabilité des systèmes d'IA et présenter des risques concrets.
Manque de visibilité des données
Savoir où se trouvent vos donnéesLa façon dont elles sont protégées, utilisées et détruites après utilisation est un élément important du respect de la confidentialité des données. Comme mentionné précédemment, les modèles d'IA nécessitent une grande quantité de données pour leur entraînement. Si vous ne conservez pas un inventaire complet de tous les modèles et ressources d'IA, vous courez le risque de données fictives (ensembles de données non suivis ou non gérés), violations de conformité et violations de données qui ne sont découvertes que lorsqu'il est trop tard.
Les systèmes d'IA non autorisés, ou modèles d'IA fantômes, fonctionnent en dehors de vos cadres de gouvernance. L'inventaire d'IA fantômes peut entraîner des failles de sécurité, car ces modèles peuvent ne pas disposer d'une configuration sécurisée de modèles ou d'ensembles de données. Cela augmente le risque d'exploitation des vulnérabilités des pipelines d'IA.
Gouvernance des données
Étant donné que les données des modèles d’IA sont potentiellement à risque et représentent un risque pour les autres, les gouvernements créent des lois strictes pour les régir. Gouvernance de l'IA se concentre particulièrement sur les données personnelles sensibles et les informations personnelles identifiables (IPI), qui sont particulièrement vulnérables à l'adoption de l'IA. À mesure que ces réglementations évoluent, les entreprises doivent renforcer la gestion de leurs systèmes d'IA afin d'éviter les amendes et les poursuites judiciaires.
Chaîne d'approvisionnement d'IA compliquée
La construction d'un système d'IA et de machine learning repose sur une chaîne logistique complexe de composants. Chaque modèle est alimenté par des données sources. données de référence, bibliothèques, API et pipelines. Tous ces composants présentent un risque de vulnérabilités ou de mauvaises configurations pouvant être exploitées par des acteurs malveillants. Cet écosystème complexe nécessite une supervision adéquate, sous peine de devenir un handicap pour votre entreprise.
Mauvaise utilisation du temps d'exécution
Les abus d'IA surviennent souvent lors du déploiement, lorsque les modèles sont opérationnels et interagissent avec les utilisateurs. Les systèmes d'IA déployés, en particulier les LLM, sont sujets à des abus ou à une utilisation inappropriée pendant leur fonctionnement. Sans mesures de protection adéquates, vous risquez :
- Surcharge d'invite : Surcharger le système avec des entrées complexes ou malveillantes qui le font fonctionner de manière imprévisible ou produisent des sorties non autorisées.
- Entrées contradictoires : Utiliser des entrées soigneusement élaborées pour exploiter les faiblesses du modèle et l'amener à donner des réponses erronées ou nuisibles ou à mal classer les objets.
- Accès non autorisé : Exploiter les vulnérabilités de l’environnement d’exécution de l’IA pour manipuler ou accéder au système d’IA.
- Extraction de données sensibles : Manipuler les entrées et les interactions du système pour l'amener à révéler des informations sensibles à partir de données de formation mal nettoyées est une tactique courante utilisée dans les attaques d'IA.
Les avantages de l'IA SPM
Maintenant que nous connaissons les risques liés à l'IA, nous pouvons comprendre comment la gestion de la posture de sécurité de l'IA les gère. AI-SPM aide votre équipe de sécurité à gérer et à atténuer les risques à chaque étape du cycle de vie et de la chaîne d'approvisionnement de l'IA.
Il peut gérer proactivement les vulnérabilités et les erreurs de configuration dans les pipelines d'IA, les données d'entraînement, les ressources sur site et dans le cloud, ainsi que les environnements d'exécution, avant qu'elles ne causent des problèmes. AI SPM surveille également vos systèmes pour détecter toute utilisation abusive de l'environnement d'exécution, signalant rapidement toute activité anormale avant qu'elle ne devienne problématique.
Cette stratégie vous permet également de gagner en visibilité sur vos ensembles de données, d'éviter les données fantômes et de garantir votre conformité réglementaire. Plus important encore, elle vous donne la confiance nécessaire pour adopter l'IA et innover en toute sérénité.
IA SPM contre CSPM contre DSPM contre SSPM
Il existe plusieurs types de « gestion de la posture de sécurité ». En quoi diffèrent-ils de la gestion de la posture de sécurité par l'IA pour résoudre les problèmes de sécurité ?
DSPM, ou gestion de la posture de sécurité des données, est le processus et le cadre qui assurent la sécurité des données d'une organisation, peu importe où elles se trouvent.
Comme nous l'avons vu, l'IA-SPM se concentre sur la sécurité des systèmes d'IA. La DSPM et l'IA-SPM se complètent : la DSPM sécurise les données tandis que l'IA-SPM sécurise les modèles d'IA utilisés dans vos environnements. Ensemble, ils renforcent la sécurité des écosystèmes d'IA.
GPSC, ou la gestion de la posture de sécurité du cloud, en revanche, ne traite que des ressources et des données du cloud, ainsi que des configurations qui pourraient conduire à la compromission des informations.
Enfin, SSPM, qui signifie SaaS security posture management, vise à protéger les données commerciales contenues dans les applications SaaS utilisées par votre organisation.
Capacités et fonctionnalités d'AI-SPM
Gestion des stocks par l'IA
Le manque de visibilité sur les ressources et les données de l'IA peut être problématique et constitue l'un des risques liés à l'utilisation de l'IA. SPM for AI peut vous aider à résoudre ce problème en assurant le suivi non seulement de vos données, mais aussi d'autres composants de l'IA, tels que les modèles, les pipelines et les systèmes d'IA fantômes.
Sécurité des données
Ce principe est clairement indiqué dans le nom : la gestion de la posture de sécurité. L'une des fonctionnalités les plus importantes de la gestion de la posture de sécurité par l'IA est l'identification des informations sensibles, telles que les informations personnelles de santé (IPI) ou les informations de santé personnelles (PHI), dans vos jeux de données et journaux, et la sécurisation des modèles d'IA pour protéger ces informations. Elle protège toutes vos données des menaces liées à l'IA, telles que l'empoisonnement et les violations de données, y compris les données fantômes.
Sécurité opérationnelle
La gestion des performances de l'IA n'est pas un processus unique. Elle sécurise vos systèmes tout au long du cycle de vie de l'IA, du développement au déploiement. Cette stratégie protège les chaînes d'approvisionnement des modèles en vérifiant les dépendances et en interdisant les modifications non autorisées. Vous pouvez également mettre en œuvre des mesures pour prévenir le vol de ressources d'IA propriétaires grâce à des contre-mesures pour l'extraction des modèles.
Détection et priorisation des risques
En cas de mauvaise configuration, comme des API exposées, un chiffrement faible ou une journalisation non sécurisée, AI SPM les détectera. Il identifiera également les points et chemins d'attaque potentiels et leur attribuera des scores de risque, vous permettant ainsi de prioriser vos efforts de correction.
Surveillance de l'exécution
Étant donné que les modèles d’IA sont très sensibles aux attaques pendant leur utilisation, surveillance en temps réel Les fonctionnalités de votre SPM IA constituent un atout majeur. Il surveille les anomalies comportementales, signale les accès non autorisés et prévient les attaques malveillantes. Il analyse également les sorties et les journaux pour détecter toute fuite de données sensibles ou tout comportement suspect.
Conformité et gouvernance
Grâce à AI SPM, vous pouvez répondre aux exigences des cadres de gouvernance et des législations en matière d'IA. Vous pouvez l'utiliser pour fournir des pistes d'audit pour le développement et les approbations de vos modèles, et intégrer des politiques de confidentialité et de sécurité à vos workflows. Grâce à la détection et à la correction automatiques des violations potentielles, vous restez en règle sans effort.
Remédiation proactive
Comme nous l'avons vu, AI SPM surveille vos systèmes d'IA en permanence et en temps réel. Vous pouvez ainsi détecter les erreurs et les menaces potentielles en amont, avant qu'elles n'entraînent des problèmes plus graves.
Fonctionnalités conviviales pour les développeurs
Des outils comme le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et le tri des risques permettent à vos développeurs et data scientists de gérer et de traiter efficacement les vulnérabilités. Ils facilitent également la collaboration et simplifient la résolution des risques critiques.
Évolutivité et intégration dans le Cloud
Les outils SPM d'IA peuvent s'intégrer aux plateformes cloud et leur compatibilité multi-cloud leur permet de prendre en charge divers environnements et cadres.
Protégez votre environnement d'IA avec BigID
Si l'IA crée d'excellentes opportunités de croissance grâce à l'innovation pour votre entreprise, elle s'accompagne néanmoins de défis spécifiques. Heureusement, vous pouvez atténuer la plupart des risques liés à son utilisation et aux données clients grâce à AI SPM. Vous pouvez également exploiter les capacités de cartographie, de sécurité et de gouvernance des données de BigID pour renforcer sa protection.
Pourquoi BigID pour la sécurité de l'IA ?
- Découverte complète des données : Identifiez et classez automatiquement les informations sensibles, telles que les informations personnelles identifiables, les données clients, la propriété intellectuelle, etc., sur l'ensemble de votre environnement de données et du cycle de vie de votre modèle d'IA. Bénéficiez d'une visibilité optimale sur vos données pour prévenir toute utilisation abusive dans les modèles d'IA ou les LLM.
- Conformité améliorée de la gouvernance de l'IA : Alignez vos opérations sur les réglementations émergentes telles que la Décret exécutif sur l'IA et des directives de développement d'IA sécurisées, garantissant l'utilisation responsable et éthique de l'IA grâce à l'approche sécurisée par conception de BigID.
- Gestion optimisée des données : Minimiser les données redondantes ou en double pour améliorer la qualité des ensembles de données de formation de l'IA, réduire votre surface d'attaque et améliorer la posture de sécurité globale.
- Accès sécurisé aux données : Atténuez les menaces internes en gérant, en auditant et en limitant l’accès aux données sensibles, empêchant ainsi toute utilisation non autorisée dans les systèmes d’IA.
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