Comprendre la sécurité de l'IA

Alors que les organisations subissent des pressions contradictoires pour accélérer l'utilisation de l'IA, l'évolution rapide de la technologie entraîne de nouveaux niveaux de préoccupation et de responsabilité dans leurs pratiques de sécurité des données. Les données sont l'un des assets les plus précieux pour toute organisation, et elles doivent être protégées pour garantir la sécurité des systèmes d'IA. Les organisations doivent mettre en œuvre des protocoles de sécurité robustes, des méthodes de chiffrement, des contrôles d'accès et des mécanismes de monitoring pour protéger les assets d'IA et atténuer les risques potentiels liés à leur utilisation. Mais la gestion de la sécurité et des risques de l'IA va encore plus loin.    

La sécurité de l'IA désigne les pratiques, les mesures et les stratégies mises en œuvre pour protéger les systèmes, les modèles et les données d'intelligence artificielle contre l'accès non autorisé, la manipulation ou les activités malveillantes. Les préoccupations concernant les biais, les hallucinations, la transparence et la confiance, ainsi que le paysage réglementaire en constante évolution, rendent difficiles les tests et la surveillance efficaces des systèmes d'IA.

Aussi intimidant que cela puisse paraître, l'IA peut également soutenir vos initiatives de sécurité grâce à sa capacité à automatiser les protections et à corriger les vulnérabilités. L'IA est utilisée pour aborder chaque phase de la cybersécurité, notamment :  

• Analyse des données en temps réel pour la détection des fraudes et d'autres activités malveillantes
• Tests adversariaux pour comprendre le comportement d'un modèle face à des entrées malveillantes afin de guider les mesures d'atténuation
• Identification/évaluation des risques avec la capacité d'analyser de vastes volumes de données pour identifier les risques potentiels
• Score et catégorisation des risques avec un apprentissage adaptatif et un traitement des données en temps réel pour évaluer et hiérarchiser les risques.
• Test de biais pour détecter les disparités dans les résultats entre différents groupes démographiques
• Reconnaissance des formes pour la vérification d'identité et la détection des menaces
• Suivi automatisé pour réduire les efforts manuels et les erreurs humaines, facilitant la conformité et la gestion des risques
• Prédiction des risques à l'aide de la modélisation prédictive pour analyser les tendances et les anomalies qui pourraient échapper à l'attention humaine
• Détection des menaces grâce à l'analyse comportementale et réponse par l'isolement des appareils concernés et le blocage des activités malveillantes

Risques de sécurité courants liés à l'IA   

Contrairement à la sécurité IT traditionnelle, l'IA introduit de nouvelles vulnérabilités qui couvrent les données, les modèles, l'infrastructure et la gouvernance. Il est important de comprendre les risques pour chaque composant d'un système d'IA :

• Risques liés aux Opérations sur les données résultant d'une mauvaise manipulation des données et de mauvaises pratiques de gestion des données, telles que des contrôles d'accès insuffisants, l'absence de classification des données, une mauvaise qualité des données, l'absence de logs d'accès aux données et l'empoisonnement des données.
• Risques liés aux Opérations sur les modèles, tels que des Experimentations non suivies et non reproductibles, la drift du modèle, le vol d'hyperparamètres, les bibliothèques malveillantes et l'empoisonnement des données d'évaluation.
• Déploiement du modèle et risques de service tels que l'injection de prompt, l'inversion de modèle, le déni de service, les hallucinations des grands modèles de langage et les attaques de type « boîte noire ».
• Opérations et plateforme : risques tels que le manque de gestion des vulnérabilités, les tests d'intrusion et le « bug bounty », l'accès à privilèges non autorisé, un cycle de vie de développement logiciel médiocre et le manque de conformité.

Compréhension des vulnérabilités spécifiques aux applications d'IA   

Il est également important de comprendre et d'identifier les vulnérabilités pertinentes pour vos cas d'usage d'IA spécifiques au lieu d'analyser tous les scénarios de menace possibles. Différents modèles de déploiement nécessitent différents contrôles. Pour une explication des différents modèles de déploiement d'IA et de la manière d'aligner les composants de vos systèmes d'IA avec les modèles déployés et les risques potentiels, téléchargez le framework de sécurité Databricks AI (DASF)

Impact des risques de sécurité sur les organisations   

Les systèmes d'IA sont complexes et peuvent fonctionner avec peu de supervision humaine. Les problèmes de sécurité de l'IA peuvent être coûteux d'une manière qui va bien au-delà des attaques réussies contre la sécurité des données de ces dernières années. Une manipulation non sécurisée des données peut toujours révéler des données personnelles et présenter des risques pour la vie privée, mais le manque de supervision, de test et de monitoring peut entraîner des conséquences imprévues telles que la propagation d'erreurs en aval et des dilemmes éthiques concernant les inégalités sociales et économiques. Les biais introduits lors de l'entraînement du modèle peuvent conduire à de la discrimination et à des pratiques inéquitables.

Un manque de transparence sur la manière dont les systèmes d'IA sont conçus et surveillés peut entraîner de la méfiance et une résistance à l'adoption. L'IA peut être détournée pour diffuser de la désinformation et manipuler à des fins concurrentielles et économiques.

Et les responsabilités liées à la non-conformité réglementaire obligent les organisations à suivre le rythme des nouvelles réglementations à mesure que la technologie progresse. La réglementation sur l'IA la plus complète au monde à ce jour vient d'être adoptée à une large majorité par le Parlement de l'Union européenne (UE), tandis que le gouvernement fédéral et les agences d'État des États-Unis ont récemment pris plusieurs mesures notables pour encadrer l'utilisation de l'IA.

Le décret-loi détaillé sur le développement et l'utilisation sûrs, sécurisés et fiables de l'IA offre des protections contre la discrimination, pour la sécurité des consommateurs et en matière d'antitrust. L'un des principaux efforts dans le cadre de ce décret-loi est que le National Institute of Standards and Technology étende son cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle pour l'appliquer à l'IA générative. Le U.S. AI Safety Institute, récemment créé au sein du NIST, soutiendra cet effort grâce à la recherche et à l'expertise des membres participants, y compris Databricks.

Meilleures pratiques pour l'IA

La mise en œuvre de cadres d'IA sécurisés sera extrêmement utile pour sécuriser les systèmes d'IA à l'avenir, car ils promettent d'évoluer avec la technologie et la réglementation. Le Databricks AI Security Framework (DASF) va plusieurs crans plus loin que le framework du NIST en aidant à comprendre :

• Responsabilités des parties prenantes tout au long du cycle de vie du système d'IA
• Comment les différents modèles de déploiement et cas d'usage de l'IA impactent la sécurité
• Les 12 principaux composants du système d'IA et les contrôles d'atténuation des risques associés
• Les risques pertinents pour vos cas d'usage et vos modèles, ainsi que leurs impacts
• Comment mettre en œuvre des contrôles hiérarchisés en fonction des types de modèles et des cas d'usage

Le DASF recommande les sept étapes suivantes pour gérer les risques liés à l'IA :

• Avoir un modèle mental d'un système d'IA et des composants qui doivent fonctionner ensemble.
• Comprendre les personnes et les processus impliqués dans la création et la gestion des systèmes d'IA et définir leurs rôles.
• Comprendre ce qu'implique une IA responsable et tous les risques probables liés à l'IA, et cataloguer ces risques pour tous les composants de l'IA.
• Comprendre les différents modèles de déploiement de l'IA et les implications en matière de risque pour chacun d'eux.
• Comprendre les menaces spécifiques à vos cas d'usage d'IA et faire correspondre vos risques à ces menaces.
• Comprenez les risques uniques qui s'appliquent à votre cas d'utilisation de l'IA et filtrez ces risques en fonction de vos cas d'utilisation.
• Identifier et mettre en œuvre les contrôles qui doivent être appliqués selon votre cas d'usage et votre modèle de déploiement, en faisant correspondre chaque risque aux composants et aux contrôles de l'IA.

Avantages de l'utilisation de l'IA dans la cybersécurité   

L'utilisation de la Technologie d'IA dans vos Opérations SecOps globales peut vous aider à Monter en charge vos Opérations de sécurité et de gestion des risques pour gérer les volumes de données croissants et les Solutions d'IA de plus en plus complexes. Vous pouvez également bénéficier d'avantages en termes de coûts et d'utilisation des ressources grâce à la réduction des tâches manuelles de routine, de l'audit et des coûts liés à la conformité.

L'efficacité opérationnelle est améliorée grâce à l'analyse comportementale basée sur l'IA et à la reconnaissance des anomalies pour améliorer les temps de réponse et la précision de la détection et de l'atténuation des menaces.

En utilisant l'IA pour automatiser les processus de gestion de la sécurité, vous pouvez rapidement obtenir une visibilité sur votre surface d'attaque. Les modèles d'IA peuvent être entraînés pour le monitoring continu, le suivi et l'investigation des adresses IP, l'identification et la priorisation des vulnérabilités en fonction de leur impact pour une atténuation proactive.

L'IA peut effectuer l'analyse d'inventaire, l'étiquetage et le suivi pour la gestion de la conformité, et automatiser l'application de correctifs et les mises à niveau. Cela permet de réduire l'erreur humaine et de rationaliser l'évaluation des risques et les rapports de conformité.

L'automatisation et l'IA peuvent également fournir des réponses en temps réel aux cyberattaques et réduire les fausses alarmes, tout en s'adaptant continuellement à l'évolution du paysage des menaces.

L'avenir de la sécurité de l'IA   

Les tendances émergentes en matière de sécurité de l'IA promettent un passage de mesures réactives à une fortification proactive. Ces changements incluent :    

• Les algorithmes de Machine learning sont utilisés pour l'analytique prédictive, l'identification de schémas et la probabilité de menaces et de vulnérabilités futures sur la base de données historiques.
• Détection des menaces basée sur l'IA utilisant l'analytique comportementale pour identifier les anomalies suspectes et les schémas d'attaque.
• Orchestration et réponse de sécurité automatisées par l'IA (SOAR) pour analyser rapidement de grandes quantités de données afin de générer des tickets d'incident, d'affecter des équipes d'intervention et de mettre en œuvre des mesures d'atténuation.
• Tests d'intrusion basés sur l'IA, ou « piratage éthique », pour accélérer l'analyse des menaces potentielles.
• L'intégration de l'IA dans les frameworks zero-trust pour une authentification et une autorisation continues.
• Prise de décision pour les systèmes d'autoréparation qui utilisent une logique basée sur l'IA pour trouver les meilleures solutions.

Il existe également plusieurs innovations utilisant l'IA générative pour la gestion de la sécurité, comme la création d'une « IA adversaire » pour lutter contre les attaques menées par l'IA et les modèles GenAI pour réduire les faux positifs. Des travaux sont également en cours dans le domaine de la cryptographie post-quantique pour contrer la menace imminente des ordinateurs quantiques.

La préparation aux futurs défis de sécurité impliquera l'évolution continue des plateformes de sécurité avec l'IA, et les professionnels du centre des opérations de sécurité (SOC) devront acquérir de nouvelles techniques et se perfectionner avec l'IA. Combinée aux technologies d'évaluation des risques basées sur l'IA, la blockchain contribuera à garantir des registres de risques immuables et à fournir des pistes d'audit transparentes et vérifiables.

Conclusion : Assurer une mise en œuvre sûre et éthique de l'IA   

L'essor rapide de l'utilisation de l'IA fait prendre conscience aux organisations de la nécessité de démocratiser la technologie et d'instaurer la confiance dans ses applications. Pour y parvenir, il faudra des garde-fous efficaces, la responsabilisation des parties prenantes et de nouveaux niveaux de sécurité. D'importants efforts de collaboration sont en cours pour ouvrir la voie. La Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) a développé le Playbook de collaboration en cybersécurité pour l'intelligence artificielle (IA) du Joint Cyber Defense Collaborative (JCDC) avec des partenaires fédéraux, internationaux et du secteur privé, y compris Databricks.

L'amélioration de la sécurité des systèmes d'IA nécessitera des investissements dans la formation et les outils. Le Databricks AI Security Framework (DASF) peut aider à créer un profil de risque de bout en bout pour vos déploiements d'IA, à démystifier la technologie pour vos équipes au sein de l'organisation et à fournir des recommandations exploitables sur les contrôles qui s'appliquent à n'importe quelle plateforme de données et d'IA.

L'utilisation responsable de l'IA implique une éducation culturelle et comportementale, et un leadership qui met l'accent sur la responsabilisation et la formation continue. Vous pouvez trouver des événements, des webinaires, des blogs, des podcasts et plus encore sur le rôle évolutif de la sécurité de l'IA sur Databricks Security Events. Et consultez Databricks Learning pour des formations dirigées par un instructeur et à votre propre rythme.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original