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 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 maintenir ces composants 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).
La raison pour laquelle vous avez besoin d’une stratégie spécifique pour vos systèmes d’IA est que cette technologie comporte certains risques uniques que les mesures de cybersécurité traditionnelles pourraient ne pas être en mesure de gérer.
Risques de sécurité introduits par l'IA
Si l'application d'IA contribue à optimiser vos opérations commerciales, elle présente également certaines faiblesses qui peuvent être exploitées. Comprendre ces faiblesses peut vous aider à élaborer un plan SPM IA complet.
Confidentialité et sécurité des données
Nous avons discuté Confidentialité de l'IA préoccupations en détail, mais l'essentiel est que vous avez besoin de gros volumes de données, à la fois structuré et non structuré— pour entraîner des modèles d'IA. Ces données sont généralement des informations pré-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 sécurité robuste de l'IA mesures.
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 inappropriées entraînant leur exposition.
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 accéder à vos kits de développement logiciel (SDK) ou à vos API, permettant ainsi aux acteurs malveillants d'intensifier leurs attaques ou de pénétrer dans les environnements cloud de votre entreprise.
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.
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 de nombreuses données pour leur entraînement. Sans inventaire des données d'IA, il existe un 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 modèles de données fantômes (systèmes d'IA non autorisés fonctionnant en dehors de vos cadres de gouvernance) peuvent être risqués, car ils peuvent utiliser des ensembles de données non vérifiés ou mal sécurisés, ce qui augmente le risque d'attaques par empoisonnement des données. Dans ce cas, vous vous exposez à des violations de conformité et à des sanctions, en plus d'une atteinte à votre réputation.
Gouvernance des données
Étant donné que les données de l’IA sont potentiellement en danger et représentent un risque potentiel 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 compliquée
La construction d'un système d'IA 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, susceptibles d'être exploitées par des acteurs malveillants. Cet écosystème complexe nécessite une surveillance adéquate, sous peine de devenir un handicap pour votre entreprise.
Mauvaise utilisation du temps d'exécution
Les systèmes d'IA, en particulier les LLM, sont sujets à l'exploitation ou à une utilisation inappropriée pendant leur fonctionnement. Sans mesures de protection adéquates, vous courez les risques suivants :
- 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 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 comprenons pourquoi les stratégies de cybersécurité traditionnelles pourraient s'avérer inefficaces. C'est là que l'IA SPM peut contribuer 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 et les environnements d'exécution avant qu'elles ne causent des problèmes. AI SPM surveille également vos systèmes pour détecter toute utilisation abusive de l'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 ?
Comme nous l’avons vu, la gestion de la posture de sécurité de l’IA fait référence à la stratégie visant à maintenir la sécurité des systèmes d’IA en surveillant, évaluant et atténuant constamment les risques. 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.
GPSC, ou la gestion de la posture de sécurité du cloud, en revanche, ne traite que des données résidant dans le cloud et 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.
Caractéristiques et capacités de l'IA SPM
Gestion des stocks par l'IA
Le manque de visibilité sur vos données d'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 également d'autres ressources d'IA telles 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 l'IA SPM est d'identifier les informations sensibles, telles que les PII ou les PHI (informations de santé personnelles) dans vos ensembles de données et vos journaux, et de les sécuriser. Elle protège toutes vos données contre les menaces 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 d'IA tout au long de leur cycle de vie, 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 en atténuer la plupart grâce à l'IA SPM. Vous pouvez également utiliser 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., dans l'ensemble de votre environnement de données. 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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