Détection des menaces par l'IA

Origine

Les menaces liées à l’IA ont commencé comme des extensions de la cybersécurité traditionnelle, comme des attaquants ciblant des modèles d’apprentissage automatique pour les falsifier ou utilisant des robots automatisés pour des attaques.

Évolution

Les menaces modernes incluent désormais :

• Attaques générées par l'IA (par exemple, e-mails de phishing, création de logiciels malveillants)
• Exemples contradictoires qui trompent les systèmes de vision par ordinateur ou de PNL
• Empoisonnement des données où des acteurs malveillants corrompent les données de formation
• Extraction et vol de modèles via des interfaces publiques
• Fraude à l'identité synthétique utilisant des deepfakes et des modèles génératifs

Ces menaces sont plus rapides, plus évolutives et plus difficiles à détecter que leurs homologues conventionnelles.

• Manipulation du modèle – Attaques qui modifient ou volent le modèle d’IA sous-jacent (par exemple, inversion de modèle)

• Injection rapide – Entrées malveillantes pour manipuler les sorties dans les systèmes d’IA génératifs

• Empoisonnement des données – Insertion de données corrompues lors de l’entraînement du modèle

• Attaques adverses – Entrées élaborées qui trompent les prédictions de l’IA

• Menaces synthétiques – Contenu généré par l’IA utilisé à des fins de fraude, de désinformation ou d’usurpation d’identité

• IA fantôme / Modèles non surveillés – Utilisation d’outils d’IA non autorisés ou non autorisés par des utilisateurs internes

Les systèmes d'IA introduisent de nouvelles surfaces d'attaque, du vol de modèles et de l'injection rapide aux entrées malveillantes. Les professionnels de la sécurité utilisent la détection des menaces par l'IA pour protéger les modèles et les ensembles de données contre toute compromission, garantir un déploiement sécurisé et surveiller les anomalies générées par l'IA en temps réel.

Les systèmes d'IA traitent souvent d'importants volumes de données sensibles. La détection des menaces permet de garantir que les données personnelles ne sont pas exposées, utilisées à mauvais escient ou déduites des résultats, et de détecter les comportements des modèles susceptibles de violer les cadres de confidentialité (par exemple, les risques de réidentification ou la fuite de données d'entraînement).

La détection des menaces par l'IA soutient l'alignement réglementaire en garantissant utilisation responsable de l'IA, en vérifiant le comportement des modèles pour détecter les biais ou la discrimination, et en identifiant les outils d'IA non approuvés ou fantômes. Elle joue un rôle clé dans les cadres de gouvernance tels que AI TRiSM ou ISO/IEC 42001.