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Sécurité de l'IA d'entreprise

Qu'est-ce que Gestion de la posture de sécurité par l'IA ?

La gestion de la posture de sécurité de l'IA, ou AI-SPM, est le processus continu de découverte des actifs d'IA, d'identification des risques liés aux données et à l'accès, d'évaluation des contrôles de sécurité, de surveillance de l'activité de l'IA et de correction des faiblesses tout au long du cycle de vie de l'IA en entreprise.

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Découvrez les ressources en IA Évaluer les risques liés aux données et à l'accès Améliorer continuellement la posture de l'IA

Définition rapide

Aperçu de la gestion de la posture de sécurité IA

AI-SPM offre aux équipes de sécurité et de gouvernance une visibilité continue sur les actifs d'IA, les données qu'ils utilisent, les identités qui y accèdent et les failles de sécurité qui créent des risques pour l'entreprise.

01

Objectif principal

Évaluer et améliorer en permanence la sécurité des systèmes d'IA d'entreprise et des données qui les soutiennent.

02

Actifs d'IA couverts

Modèles, agents, copilotes, invites, ensembles de données, bases de données vectorielles, pipelines, applications et outils connectés.

03

Contexte de risque

Sensibilité des données, propriété, accès, autorisations, traçabilité, utilisation, exposition, vulnérabilités et violations des politiques.

04

Risques courants

IA fantôme, exposition de données sensibles, accès excessif des agents, injection de paquets, pipelines non sécurisés et utilisation non réglementée de l'IA.

05

Principaux intervenants

Équipes de sécurité, de gouvernance de l'IA, de données, de confidentialité, de risques, de conformité, de modélisation, d'ingénierie et d'identité.

06

Activité continue

L'IA-SPM détecte, évalue, surveille, priorise, applique, corrige et signale en continu les problèmes.

Principales différences

IA-SPM vs. Pratiques de sécurité connexes

AI-SPM complète la sécurité des données, du cloud, des applications et des modèles en connectant les ressources spécifiques à l'IA aux données, aux identités, aux accès, à l'utilisation et aux risques qui les sous-tendent.

Posture globale IA

IA-SPM

Où se situe le risque dans l'IA d'entreprise ?

Découvre les ressources d'IA et évalue les données, les identités, les autorisations, les vulnérabilités, l'utilisation, l'exposition, les contrôles et les violations de politiques.

Posture centrée sur les données

DSPM

Où les données sensibles de l'entreprise sont-elles exposées ou trop accessibles ?

Découvre et classe les données sensibles, puis identifie les accès excessifs, les expositions, les combinaisons toxiques et les violations de la politique de données.

Configuration du cloud

GPSC

Les ressources cloud sont-elles configurées de manière sécurisée ?

Identifie les erreurs de configuration du cloud, les ressources exposées, les écarts de conformité, les infrastructures non sécurisées et les violations des politiques du cloud.

Protection des modèles

Modèle de sécurité

Un modèle d'IA individuel est-il résistant aux attaques ou à la manipulation ?

Elle se concentre sur les risques tels que les entrées adverses, le vol de modèles, l'empoisonnement, l'évasion, l'extraction, les comportements dangereux et la compromission de l'intégrité.

Cycle de vie de la sécurité de l'IA

Comment fonctionne la gestion de la posture de sécurité par IA

L'AI-SPM crée un cycle de sécurité continu qui va de la découverte par l'IA et de la cartographie des données à la priorisation des risques, à l'application des politiques, à la remédiation et aux preuves.

01
Découvrir

Inventaire des actifs IA

Identifier les modèles, agents, copilotes, invites, applications, ensembles de données, magasins de vecteurs, pipelines, API et services tiers d'IA autorisés et non autorisés.

02
Carte

Connecter l'IA aux données et à l'identité

Cartographier les données sensibles, leur provenance, leurs propriétaires, les identités humaines et non humaines, les rôles, les identifiants, les autorisations, les outils et les systèmes en aval.

03
Évaluer

Évaluer les risques liés à l'IA

Évaluer les vulnérabilités, la surexposition, l'accès excessif, les intégrations non sécurisées, les invites sensibles, l'utilisation non approuvée et les violations de politique.

04
Prioriser

Classer les risques par impact sur l'activité

Prioriser les résultats en fonction de la sensibilité des données, de leur exploitabilité, de leur exposition, de leur accès, de leur utilisation, de leur provenance, de leur propriété et de leur impact réglementaire.

05
Imposer

Appliquer les politiques de sécurité

Mettre en place des contrôles pour l'accès à l'IA, les autorisations des agents, le contenu des invites, la gestion des réponses, l'utilisation des données, les connexions aux modèles et les approbations.

06
Remédier

Réduire l'exposition à l'IA

Restreindre l'accès, supprimer les données sensibles, corriger les configurations, isoler les actifs à risque, mettre à jour les contrôles et confier les corrections aux propriétaires.

07
Moniteur

Vérifier en permanence la posture

Surveiller l'activité de l'IA, l'accès aux données, le comportement des agents, les changements, les violations, les progrès de la correction et l'efficacité du contrôle.

Exposition aux risques liés à l'IA

Risques courants liés à la sécurité de l'IA

Les environnements d'IA combinent données sensibles, modèles puissants, identités de machines, services externes et actions autonomes, créant des risques qui dépassent les frontières traditionnelles de la sécurité.

01

IA de l'ombre

Les outils, modèles, agents ou copilotes d'IA non approuvés peuvent traiter les données de l'entreprise en dehors des contrôles de sécurité et de gouvernance établis.

02

Données sensibles d'IA

Les processus de formation, de réglage, de récupération, d'invite et d'inférence peuvent exposer des données personnelles, réglementées, confidentielles ou exclusives.

03

Accès excessif des agents

Les agents d'IA peuvent recevoir des identifiants, des autorisations, des outils ou un accès aux données étendus qui dépassent le cadre de leur objectif commercial approuvé.

04

Injection rapide

Des instructions malveillantes peuvent manipuler les modèles ou les agents pour qu'ils ignorent les politiques, révèlent des données ou utilisent mal les outils connectés.

05

Pipelines d'IA non sécurisés

Des contrôles d'accès insuffisants, des ensembles de données non fiables, des stockages de vecteurs exposés et des intégrations vulnérables peuvent compromettre les flux de travail d'IA.

06

Observabilité limitée de l'IA

Des journaux incomplets et des contrôles déconnectés peuvent masquer les données auxquelles l'IA a accédé, les actions qu'elle a entreprises et pourquoi.

Résilience de l'IA en entreprise

Pourquoi la gestion de la posture de sécurité de l'IA est importante

L'adoption de l'IA peut être plus rapide que les processus de sécurité existants. AI-SPM aide les organisations à remplacer la visibilité fragmentée de l'IA par une supervision de sécurité continue et basée sur les risques.

01

Découvrez l'IA non gérée

Identifier les systèmes d'IA parallèles, les outils non autorisés, les agents inconnus et les ensembles de données non enregistrés fonctionnant en dehors des processus approuvés.

02

Protéger les données sensibles de l'IA

Identifiez les données réglementées et confidentielles utilisées dans les flux de travail de formation, de récupération, d'incitation, d'inférence et d'agents.

03

Gouverner l'accès à l'IA

Identifiez les utilisateurs, comptes de service, agents, applications et outils qui peuvent accéder aux systèmes d'IA et à leurs données sous-jacentes.

04

Prioriser les risques liés à l'IA

Classez les résultats en fonction de la sensibilité des données, de l'accès, de l'exposition, de l'utilisation, de l'impact commercial et de l'efficacité des contrôles.

05

Appliquer les politiques en matière d'IA

Traduire les exigences de sécurité et de gouvernance en contrôles pour l'utilisation des données, les invites, l'accès, les actions, la conservation et la correction.

06

Prouver le contrôle de l'IA

Conserver les preuves relatives à l'inventaire, la propriété, les risques, l'accès, l'application des politiques, la remédiation et la surveillance continue de l'IA.

IA d'entreprise sécurisée

Meilleures pratiques de gestion de la posture de sécurité en IA

Une solution AI-SPM efficace combine la visibilité des actifs IA, l'intelligence des données, le contexte d'identité, les contrôles politiques, la surveillance continue et la remédiation basée sur les risques.

01

Maintenir un inventaire complet des IA

Identifier en permanence les modèles d'IA, les agents, les copilotes, les invites, les ensembles de données, les magasins de vecteurs, les pipelines, les API, les propriétaires et les objectifs commerciaux.

02

Connecter les ressources d'IA aux données sensibles

Cartographier les données personnelles, réglementées, confidentielles, exclusives et toxiques utilisées dans l'entraînement, la récupération, l'incitation et l'inférence de l'IA.

03

Gouverner l'accès humain et non humain

Identifier les utilisateurs, les agents, les applications, les comptes de service, les informations d'identification, les jetons, les rôles et les autorisations déléguées liés à l'IA.

04

Prioriser les risques en fonction du contexte

Classez les résultats de sécurité en fonction de la sensibilité des données, de leur exposition, de leur accès, de leur utilisation, de leur provenance, de leur propriété, de leur exploitabilité et de leur impact sur l'activité.

05

Appliquer des contrôles au niveau de la couche de données

Appliquer des politiques aux données sensibles avant qu'elles ne soient intégrées aux modèles, aux invites, aux bases de données vectorielles, aux agents ou aux flux de travail d'IA en aval.

06

Surveiller et corriger en permanence

Surveiller les changements de posture, l'accès, l'activité des agents, les violations de politiques, les nouveaux actifs d'IA et les progrès de la correction au fil du temps.

IA d'entreprise sécurisée

Meilleures pratiques de gestion de la posture de sécurité en IA

Une solution AI-SPM efficace combine la visibilité des actifs IA, l'intelligence des données, le contexte d'identité, les contrôles politiques, la surveillance continue et la remédiation basée sur les risques.

01

Maintenir un inventaire complet des IA

Identifier en permanence les modèles d'IA, les agents, les copilotes, les invites, les ensembles de données, les magasins de vecteurs, les pipelines, les API, les propriétaires et les objectifs commerciaux.

02

Connecter les ressources d'IA aux données sensibles

Cartographier les données personnelles, réglementées, confidentielles, exclusives et toxiques utilisées dans l'entraînement, la récupération, l'incitation et l'inférence de l'IA.

03

Gouverner l'accès humain et non humain

Identifier les utilisateurs, les agents, les applications, les comptes de service, les informations d'identification, les jetons, les rôles et les autorisations déléguées liés à l'IA.

04

Prioriser les risques en fonction du contexte

Classez les résultats de sécurité en fonction de la sensibilité des données, de leur exposition, de leur accès, de leur utilisation, de leur provenance, de leur propriété, de leur exploitabilité et de leur impact sur l'activité.

05

Appliquer des contrôles au niveau de la couche de données

Appliquer des politiques aux données sensibles avant qu'elles ne soient intégrées aux modèles, aux invites, aux bases de données vectorielles, aux agents ou aux flux de travail d'IA en aval.

06

Surveiller et corriger en permanence

Surveiller les changements de posture, l'accès, l'activité des agents, les violations de politiques, les nouveaux actifs d'IA et les progrès de la correction au fil du temps.

Sécuriser l'IA à partir des données

Voir et réduire les risques L'IA en entreprise

BigID aide les organisations à découvrir leurs actifs d'IA, à cartographier les données sensibles, à évaluer leur niveau de sécurité en matière d'IA, à gérer l'accès des agents, à appliquer des politiques, à surveiller l'activité et à automatiser la correction des problèmes.

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