Objectif principal
Réduire les risques liés à la sécurité, à la confidentialité, aux opérations et à la conformité tout au long du cycle de vie de l'IA.
Sécurité et gouvernance de l'IA
Que sont Contrôles de sécurité IA ?
Les contrôles de sécurité de l'IA sont des mesures de protection techniques, administratives et opérationnelles qui protègent les modèles, les agents, les données, l'infrastructure et les flux de travail de l'IA contre les accès non autorisés, les utilisations abusives, les attaques et la divulgation des données.
Protège les modèles d'IA, les agents et les données
Combine des garanties techniques et de gouvernance
Réduit les risques tout au long du cycle de vie de l'IA
Cadre de contrôle de sécurité de l'IA
01
Découvrez les ressources en IA
Identifier les modèles, les agents, les ensembles de données, les pipelines et les outils
Inventaire
02
Évaluer les risques liés à l'IA
Évaluer l'exposition des données, leur accès, leurs vulnérabilités et leur impact
Évaluer
03
Appliquer les contrôles de sécurité
Mettre en œuvre des mesures de contrôle d'accès, de protection des données, de tests et de politiques de sécurité
Protéger
04
Surveiller et répondre
Détecter les menaces, les violations de politiques, les dérives et les comportements à risque
Moniteur
Modèles
Agents
Données
Accéder
Flux de travail d'IA
Définition rapide
Aperçu des contrôles de sécurité de l'IA
Les contrôles de sécurité de l'IA combinent des mesures de protection techniques, administratives et opérationnelles afin de protéger les systèmes, les données, les accès et les comportements liés à l'IA.
Types de contrôle
Mesures de protection préventives, de détection, correctives, techniques, administratives et opérationnelles.
Biens protégés
Modèles d'IA, agents, ensembles de données, invites, API, pipelines, outils et environnements de déploiement.
Commandes communes
Gouvernance des accès, chiffrement, tests, surveillance, protection des données et application des politiques.
Principaux risques abordés
Accès non autorisé, exposition de données, attaques par modélisation, permissions excessives, utilisation abusive et résultats non sécurisés.
Concepts connexes
Sécurité de l'IA, gouvernance de l'IA, sécurité des modèles, sécurité des données et gestion des risques liés à l'IA.
Définition de base
Que sont les contrôles de sécurité de l'IA ?
Contrôles de sécurité IA Ce sont des mesures de protection techniques, administratives et opérationnelles conçues pour protéger les modèles d'IA, les agents, les données, l'infrastructure et les flux de travail contre les menaces de sécurité et les utilisations abusives.
Ces contrôles aident les organisations à prévenir les accès non autorisés, la divulgation de données sensibles, la manipulation de modèles, les actions dangereuses, les autorisations excessives et autres risques pouvant survenir tout au long du cycle de vie de l'IA.
Les contrôles de sécurité liés à l'IA peuvent être préventifs, de détection ou correctifs. Les contrôles préventifs réduisent la probabilité d'un incident, les contrôles de détection identifient les activités suspectes et les contrôles correctifs aident à contenir et à résoudre les problèmes.
Les programmes de contrôle efficaces combinent la gestion des identités et des accès, la protection des données, les tests de modélisation, le développement sécurisé, la surveillance continue, l'application des politiques et la réponse aux incidents.
Terminologie associée
Contrôle préventif
Un dispositif de protection conçu pour empêcher les accès non autorisés, les comportements dangereux, les fuites de données ou autres incidents de sécurité avant qu'ils ne surviennent.
Contrôle de détection
Un dispositif de protection permettant d'identifier les activités suspectes, les violations de politiques, les dérives de modèles, les comportements anormaux ou les attaques potentielles.
Contrôle correctif
Une mesure de protection utilisée pour contenir un incident, rétablir des opérations sécurisées, supprimer les accès excessifs ou corriger une faiblesse identifiée.
Contrôle compensatoire
Une mesure de protection alternative mise en œuvre lorsqu'un contrôle de sécurité principal est indisponible, impraticable ou insuffisant.
Principales distinctions
Contrôles de sécurité de l'IA vs. pratiques connexes
Les contrôles de sécurité de l'IA sont des mesures de protection spécifiques utilisées pour réduire les risques liés à l'IA, tandis que les pratiques connexes définissent des politiques, des processus et une supervision plus larges pour la gestion de l'IA en entreprise.
Contrôles de sécurité IA
Quelles sont les mesures de protection qui permettent de prévenir, de détecter ou de corriger les risques liés à la sécurité de l'IA ?
Les contrôles de sécurité de l'IA protègent les modèles, les agents, les données, les accès, les flux de travail et l'infrastructure grâce à des mesures de protection techniques et opérationnelles applicables.
Gouvernance de l'IA
Le système d'IA est-il géré conformément aux politiques définies ?
La gouvernance de l'IA établit la propriété, la responsabilité, les approbations, la documentation, les exigences du cycle de vie et les politiques d'utilisation acceptable.
Gestion des risques liés à l'IA
Quels risques liés à l'IA l'organisation doit-elle prioriser ?
La gestion des risques liés à l'IA permet d'identifier, d'évaluer, de hiérarchiser et de suivre les risques en matière de sécurité, de confidentialité, de conformité, d'exploitation et d'activité.
Conformité à l'IA
Le système d'IA répond-il aux exigences applicables ?
La conformité en matière d'IA aligne les systèmes et les contrôles d'IA sur les lois, les réglementations, les normes, les obligations contractuelles et les politiques internes.
Cycle de vie du contrôle de sécurité
Comment fonctionnent les contrôles de sécurité de l'IA
Les contrôles de sécurité de l'IA découvrent en permanence les ressources d'IA, évaluent les risques, appliquent les protections, détectent les menaces et réagissent à l'évolution des conditions de sécurité tout au long du cycle de vie de l'IA.
Découverte
Identifier les actifs d'IA
Découvrez les modèles d'IA, les agents, les ensembles de données, les API, les invites, les pipelines, les outils et les systèmes d'entreprise connectés qui nécessitent une protection.
L'évaluation
Évaluer le risque
Évaluer l'exposition des données sensibles, les autorisations excessives, les vulnérabilités du modèle, les obligations de conformité et l'impact sur l'activité.
Protection
Appliquer les contrôles de sécurité
Mettre en œuvre des contrôles d'identité, le principe du moindre privilège, le chiffrement, l'application des politiques, des configurations sécurisées et des mesures de protection des données.
Validation
Systèmes d'IA de test
Validez les contrôles par le biais de tests sur modèles, d'évaluations adverses, de tests d'injection rapide et de validations de sécurité avant le déploiement.
Surveillance
Détecter les menaces
Surveillez en permanence l'activité de l'IA afin d'identifier les accès suspects, les résultats non sécurisés, les violations de politiques, les dérives de modèles et les tentatives d'attaques.
Réponse
Remédier et améliorer
Contenir les incidents, supprimer les accès excessifs, mettre à jour les contrôles, renforcer les politiques et améliorer en permanence la posture de sécurité de l'IA de l'organisation.
Impact sur l'entreprise
Pourquoi les contrôles de sécurité de l'IA sont importants
Les contrôles de sécurité de l'IA aident les organisations à réduire les risques, à protéger les données sensibles, à garantir un accès responsable et à maintenir la supervision à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus autonomes et interconnectés.
Protéger les données sensibles
Les contrôles permettent d'empêcher les modèles et agents d'IA d'exposer, de mal utiliser ou d'accéder à des données sensibles au-delà de leur finalité approuvée.
Réduire les accès non autorisés
Les contrôles d'identité, d'accès et d'autorisation limitent les utilisateurs, modèles, agents et applications pouvant accéder aux ressources protégées.
Détecter les menaces émergentes liées à l'IA
La surveillance continue permet d'identifier les injections intempestives, les comportements anormaux, les violations de politiques, les sorties non sécurisées et les tentatives d'attaque.
Gouvernance et conformité du soutien
Des contrôles documentés et applicables aident les organisations à démontrer leur responsabilité, à gérer les risques liés à l'IA et à satisfaire aux exigences internes et réglementaires.
Guide de mise en œuvre
Meilleures pratiques de contrôle de la sécurité de l'IA
Mettez en place des contrôles de sécurité efficaces pour l'IA en protégeant les données, en appliquant le principe du moindre privilège, en validant en permanence les mesures de protection et en surveillant les systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie.
Tenir un inventaire des ressources d'IA
Identifier les modèles, les agents, les ensembles de données, les invites, les pipelines, les outils, les propriétaires, les objectifs commerciaux et les systèmes connectés à l'échelle de l'entreprise.
Classification des données utilisées par les systèmes d'IA
Découvrez les données sensibles, réglementées, confidentielles et essentielles à l'activité, utilisées pour la formation, la récupération, l'inférence et les actions automatisées.
Appliquer le principe du moindre privilège
Limitez les utilisateurs, les modèles, les agents, les applications et les comptes de service aux données, outils et actions strictement nécessaires.
Contrôles de test avant déploiement
Valider les mesures de protection par le biais de tests adverses, d'examens d'accès, de tests d'injection rapide, d'évaluations de modèles et d'évaluations de sécurité.
Surveiller et améliorer en continu
Détecter les accès inhabituels, les violations de politiques, les sorties non sécurisées, les autorisations excessives, la dérive des modèles et les défaillances de contrôle à mesure que les systèmes d'IA évoluent.
Questions fréquemment posées
FAQ sur les contrôles de sécurité de l'IA
Explorez les questions courantes concernant les contrôles de sécurité de l'IA, sa mise en œuvre, sa gouvernance, sa surveillance, sa conformité et sa protection en entreprise.
Que sont les contrôles de sécurité de l'IA ?
Les contrôles de sécurité de l'IA sont des mesures de protection techniques, administratives et opérationnelles qui protègent les modèles, les agents, les données, l'infrastructure et les flux de travail de l'IA contre les accès non autorisés, les utilisations abusives, les attaques et la divulgation des données.
Pourquoi les contrôles de sécurité de l'IA sont-ils importants ?
Elles contribuent à réduire les risques liés à l'IA en protégeant les données sensibles, en empêchant les accès non autorisés, en détectant les menaces, en appliquant les politiques et en soutenant la conformité réglementaire tout au long du cycle de vie de l'IA.
Quels types de contrôles de sécurité de l'IA existent ?
Les organisations mettent généralement en œuvre des contrôles préventifs, de détection, correctifs, techniques, administratifs et opérationnels, notamment la gestion des identités, le chiffrement, la surveillance, les tests, l'application des politiques et la réponse aux incidents.
En quoi les contrôles de sécurité de l'IA diffèrent-ils de la gouvernance de l'IA ?
La gouvernance de l'IA établit les politiques, la responsabilité et la supervision, tandis que les contrôles de sécurité de l'IA sont les garanties qui appliquent techniquement et opérationnellement ces politiques et protègent les systèmes d'IA.
Quels risques les contrôles de sécurité de l'IA permettent-ils de prévenir ?
Ils contribuent à atténuer l'exposition des données sensibles, les autorisations excessives, l'injection de paquets, la manipulation de modèles, l'accès non autorisé, les API non sécurisées, les violations de politiques et les comportements dangereux de l'IA.
Comment les contrôles de sécurité de l'IA sont-ils surveillés ?
Les organisations surveillent en permanence les systèmes d'IA afin de détecter les accès inhabituels, les activités suspectes, les violations de politiques, les dérives de modèles, les résultats non sécurisés et les menaces émergentes, à l'aide d'outils de surveillance et d'observabilité de la sécurité.
Qui est responsable des contrôles de sécurité de l'IA ?
La responsabilité est généralement partagée entre les équipes de sécurité, de données, de gouvernance, de conformité, de confidentialité, d'informatique, d'ingénierie de plateforme et de développement d'IA qui travaillent ensemble pour gérer les risques liés à l'IA.
Comment les organisations peuvent-elles renforcer leurs contrôles de sécurité en matière d'IA ?
Les organisations doivent recenser leurs actifs en IA, classer les données sensibles, appliquer le principe du moindre privilège, valider régulièrement les contrôles, assurer une surveillance continue et mettre à jour les mesures de protection à mesure que les systèmes d'IA évoluent.
Continuez l'exploration
Ressources connexes en matière de contrôle de la sécurité de l'IA
Découvrez des conseils pratiques pour protéger les systèmes d'IA, sécuriser les données d'entreprise et renforcer la gouvernance de l'IA.
Sécurité et gouvernance de l'IA
Découvrez, évaluez, sécurisez et gouvernez les modèles d'IA, les agents, les ensembles de données, les pipelines et les données d'entreprise auxquels ils accèdent.
Explorez la solution →Sécurité des modèles d'IA
Découvrez comment protéger les modèles d'IA contre les accès non autorisés, la manipulation des modèles, la divulgation des données et autres menaces de sécurité émergentes.
Explorez la définition →Plate-forme de sécurité des données
Découvrez les données sensibles, comprenez les accès, hiérarchisez les risques et automatisez les actions de sécurité et de gouvernance à l'échelle de l'entreprise.
Explorez la plateforme →Renforcer la sécurité de l'IA
Protéger les données Optimisez votre IA
BigID aide les organisations à découvrir leurs actifs d'IA, à identifier les données sensibles, à comprendre les accès, à évaluer les risques, à appliquer des contrôles basés sur des politiques et à surveiller en continu les environnements d'IA.
Contrôles de sécurité IA
Protéger l'IA d'entreprise
Données • Accès • Modèles • Action
Découvrir
Protéger
Moniteur
Imposer
Leadership dans l'industrie
