Risques de sécurité de l'IA que chaque entreprise devrait connaître

L'IA est désormais intégrée à un large éventail de flux de travail commerciaux, depuis les chatbots du service client et les moteurs de détection de fraude jusqu'à la génération automatisée de code et le traitement des documents. Mais à mesure que ces outils deviennent plus performants et connectés, ils introduisent également un ensemble complexe de risques de sécurité.

Contrairement aux systèmes traditionnels, les modèles d’IA peuvent se comporter de manière imprévisible ou être exploités par des manipulations subtiles par des acteurs externes. Cela peut permettre aux entreprises d’exposer plus facilement des données sensibles par inadvertance. Les risques liés à l’IA ne s’intègrent pas toujours parfaitement dans les stratégies de cybersécurité existantes, ce qui oblige les entreprises à reconsidérer la manière de protéger leurs écosystèmes d’IA. Il est essentiel de disposer d’un plan clair et ciblé pour l’IA afin d’éviter que les menaces ne se transforment en violations de données, en échecs de conformité en matière d’IA ou en dommages à la réputation à long terme.

Les systèmes d’IA diffèrent des solutions informatiques traditionnelles d’une manière qui les rend intrinsèquement plus difficiles à sécuriser. Contrairement aux logiciels statiques, les modèles d’IA sont dynamiques, apprenant souvent de grands volumes de données et produisant des résultats difficiles à prédire ou à auditer. Dans de nombreux cas, même les équipes informatiques développant des modèles d’IA ne savent pas exactement comment les données de leurs systèmes sont utilisées pour tirer des conclusions.

De plus, les outils d'IA peuvent également s'appuyer sur des modèles, des API ou des ensembles de données de formation tiers, ajoutant ainsi des couches d'opacité et de risque. En interne, les employés peuvent introduire des vulnérabilités en utilisant des outils génératifs non autorisés sans surveillance informatique, exposant ainsi potentiellement des données réglementées ou propriétaires. Toute cette complexité rend difficile le suivi de la manière dont les données sensibles sont utilisées, stockées ou exposées tout au long du cycle de vie de l'IA.

Les menaces ne proviennent pas uniquement de l’organisation. En externe, les auteurs de menaces développent des techniques sophistiquées pour exploiter les modèles d’IA, notamment l’inversion de modèle, l’empoisonnement des données et les attaques par injection rapide. Celles-ci peuvent contourner les défenses traditionnelles si les risques spécifiques à l’IA ne sont pas pris en compte.

Il n'est donc pas surprenant que, selon Proofpoint, 64 % des RSSI déclarent que permettre une utilisation sécurisée de GenAI est une priorité absolue, et 67 % ont mis en œuvre des directives d'utilisation au cours de la dernière année, indiquant un changement d'orientation de la contrainte vers la gouvernance en matière d'IA.

Les systèmes d'IA peuvent introduire des vulnérabilités en matière de sécurité et des problèmes de confidentialité à chaque étape, depuis l'ingestion de données et la formation de modèles jusqu'au déploiement et à l'intégration. Ces risques sont généralement moins visibles que les menaces traditionnelles, mais peuvent être tout aussi dangereux, en particulier lorsque l'IA est intégrée à plusieurs fonctions commerciales. Vous trouverez ci-dessous certains des risques les plus urgents que les organisations doivent surveiller pour garantir une conformité efficace et éviter les menaces telles que les violations de données liées à l'IA.

• Exposition des données de formation : La qualité des modèles d’IA dépend des données sur lesquelles ils sont formés. Il est donc essentiel qu’ils disposent de données réelles de haute qualité. Cependant, si les ensembles de données de formation contiennent des informations sensibles ou non expurgées et ne sont pas correctement protégées, ces données peuvent être exposées, soit par accès direct, soit par le biais de sorties de modèle indésirables, créant ainsi des risques de conformité et de réputation.
• Attaques d'inversion de modèle : Dans ce type d'exploit, les attaquants utilisent des requêtes répétées pour déduire les données sur lesquelles le modèle a été formé et les utilisent pour reconstruire des informations ou tromper les modèles d'IA pour qu'ils les révèlent. Par exemple, une IA formée sur les dossiers des clients pourrait involontairement divulguer des noms ou d’autres informations d’identification, transformant ainsi le modèle en un vecteur de fuite de données.
• Points de terminaison dangereux : Les outils d'IA sont souvent intégrés aux API, aux services cloud et aux interfaces utilisateur. Si ces points finaux ne sont pas correctement protégés par l’authentification et la surveillance, ils peuvent être exploités pour obtenir un accès non autorisé ou injecter des commandes malveillantes dans le système.
• Utilisation de l'IA fantôme : Les employés peuvent utiliser des outils d'IA générative comme ChatGPT ou des générateurs d'images sans l'approbation du service informatique. Cela crée des angles morts dans lesquels des données sensibles peuvent être introduites dans des modèles tiers, violant ainsi les politiques de protection des données et créant une exposition incontrôlée en permettant aux données de quitter la sécurité du réseau de l'entreprise.
• Des contrôles d’accès trop permissifs : De nombreux outils d’IA disposent d’autorisations étendues pour accéder aux systèmes internes ou aux ensembles de données. Sans restrictions appropriées, un agent IA ou un compte utilisateur compromis pourrait être exploité pour exfiltrer des données, manipuler des systèmes ou contourner les contrôles internes.
• Intégrations tierces : Les organisations utilisent souvent des services d'IA prédéfinis ou des modules complémentaires de fournisseurs tiers. S’ils ne sont pas correctement vérifiés par rapport aux normes de sécurité, ils peuvent introduire des vulnérabilités ou servir de porte dérobée aux acteurs malveillants pour pénétrer dans l’environnement commercial.

La technologie à elle seule ne peut pas protéger l’IA. Les individus jouent également un rôle essentiel dans la gestion de l’IA. À mesure que ces outils sont profondément intégrés aux opérations commerciales, il est essentiel que chaque employé comprenne à la fois les avantages et les risques qu’ils présentent. Une forte culture de sécurité commence par la sensibilisation et est soutenue par la formation, la supervision et des politiques claires.

Pour commencer, les employés doivent apprendre à utiliser l’IA de manière responsable, notamment quelles données peuvent être partagées, quels outils sont approuvés et comment détecter les utilisations abusives potentielles. Sans cela, même le personnel bien intentionné peut constituer un risque pour la sécurité en utilisant des plateformes non contrôlées ou en exposant des informations sensibles.

Surveiller la manière dont l’IA est utilisée au sein de l’organisation contribue également à réduire l’IA fantôme et à renforcer la responsabilité. La transparence sur l’endroit et la manière dont l’IA est déployée soutient non seulement la sécurité des données, mais renforce également la conformité et la confiance. L’intégration de cette culture constitue l’une des défenses à long terme les plus efficaces contre les menaces basées sur l’IA ; Sans cela, les entreprises risquent d’être exposées aux menaces émergentes basées sur l’IA dans les années à venir.