Qu’est-ce que la sécurité de l’IA ?

L’IA a donné vie à une innovation incroyable dans le monde à un rythme sans précédent. Malheureusement, les cybercriminels ont accueilli la technologie de l’IA aussi rapidement que le reste du monde, ce qui présente de nouveaux problèmes, menaces et vulnérabilités en matière de sécurité.

La sécurité de l’IA, ou sécurité de l’intelligence artificielle, fait référence aux mesures et pratiques conçues pour protéger les systèmes IA contre ces menaces. Tout comme les systèmes informatiques traditionnels nécessitent une protection contre le piratage, les virus et l’accès non autorisé, les systèmes IA ont besoin de leurs propres mesures de sécurité pour assurer leur fonctionnalité, fiabilité et protection.

La sécurité de l’IA est importante pour plusieurs raisons, notamment :
 

• Protection des données sensibles. Les systèmes IA traitent de grandes quantités de données sensibles, notamment des informations financières, médicales et personnelles. 

• Maintien de l’intégrité du système. Des vulnérabilités non corrigées dans des systèmes IA peuvent mener à des modèles compromis, qui à leur tour peuvent produire des résultats inexacts ou néfastes.

• Protection de la disponibilité des services IA. Comme tout autre service, les systèmes IA doivent rester disponibles et opérationnels, d’autant que de plus en plus d’utilisateurs et d’organisations en dépendent. Les violations de sécurité entraînent souvent un temps d’arrêt qui peut perturber les services essentiels. 

• Responsabilité. Pour que l’IA soit adoptée à l’échelle mondiale, les utilisateurs et organisations ont besoin de savoir que les systèmes IA sont sécurisés et fiables.

• Confidentialité : Veiller à ce que les données sensibles soient accessibles uniquement aux systèmes ou particuliers autorisés. 

• Intégrité : Maintenir la cohérence et l’exactitude des systèmes IA.

• Disponibilité : Veiller à ce que les systèmes IA restent opérationnels et accessibles. 
  
  
• Responsabilité : Possibilité de tracer des actions effectuées par des systèmes IA.

 

Il est important de faire la distinction entre deux concepts associés, bien que différents : La sécurité de l’IA et l’IA pour la cybersécurité.

La sécurité de l’IA se concentre sur la protection des systèmes IA eux-mêmes. C’est la sécurité pour l’IA qui englobe les stratégies, outils et pratiques destinés à protéger les algorithmes, données et modèles IA contre les menaces. Cela permet de veiller à ce que le système IA fonctionne comme prévu et que les attaquants ne puissent pas exploiter des vulnérabilités pour manipuler des résultats ou voler des informations sensibles.

L’IA pour la cybersécurité, d’un autre côté, fait référence à l’utilisation de modèles et outils IA pour améliorer la capacité de l’organisation à détecter, répondre et atténuer les menaces pour tous ses systèmes technologiques. Elle permet aux organisations d’analyser de grandes quantités de données d’événements et d’identifier les modèles qui indiquent des menaces potentielles. L’IA pour la cybersécurité peut analyser et mettre en corrélation des événements et des données de cybermenace dans plusieurs sources.

En résumé, la sécurité de l’IA concerne la protection des systèmes IA, tandis que l’IA pour la cybersécurité fait référence à l’utilisation de systèmes IA pour améliorer la posture de sécurité globale d’une organisation.

Veiller à la sécurité des systèmes IA nécessite une approche complète qui répond aux défis opérationnels et techniques. Voici certaines des meilleures pratiques pour sécuriser les systèmes IA :

Pour veiller à l’intégrité et à la confidentialité des données utilisées pour effectuer l’apprentissage des modèles IA, les organisations doivent implémenter des mesures de sécurité des données robustes qui incluent : 

• Chiffrer les données sensibles pour empêcher l’accès non autorisé aux jeux de données d’apprentissage IA.

• Vérifier les sources de données : il est important de veiller à ce que les données utilisées pour l’apprentissage proviennent de sources vérifiables et approuvés afin de réduire ainsi le risque d’attaque par empoisonnement.

• Un nettoyage régulier des données pour supprimer des éléments malveillants ou indésirables peut permettre d’atténuer les risques de la sécurité de l’IA.

La protection des modèles IA contre les attaques est aussi importante que la protection des données. Les techniques clés pour veiller à la sécurité des modèles incluent :

• Les tests réguliers des modèles IA pour identifier les vulnérabilités potentielles des attaques par exemples contradictoires sont critiques pour maintenir la sécurité.

• L’utilisation d’une confidentialité différentielle pour empêcher les attaquants d’inverser les informations sensibles d’ingénierie des modèles IA.

• L’implémentation d’un apprentissage sur les exemples contradictoires, qui effectue l’apprentissage des modèles IA sur des algorithmes qui simulent des attaques pour leur permettre d’identifier plus rapidement les attaques réelles. 

L’implémentation de mécanismes de contrôle d’accès forts veille à ce que seuls les particuliers autorisés modifient ou interagissent avec des systèmes IA. Les organisations doivent : 

• Utilisez un contrôle d’accès en fonction du rôle pour limiter l’accès aux systèmes IA basés sur des rôles utilisateur.

• Implémentez l’authentification multifacteur pour fournir une couche supplémentaire de sécurité pour accéder aux données et modèles IA.

• Monitorez et journalisez toutes les tentatives d’accès pour veiller à ce que l’accès non autorisé soit rapidement détecté et atténué.

Un monitoring et un audit continus des systèmes IA sont essentiels pour détecter et répondre aux menaces de sécurité potentielles. Les organisations doivent : 

• Auditez régulièrement les systèmes IA pour identifier les vulnérabilités ou irrégularités dans les performances des systèmes. 

• Utilisez des outils de monitoring automatisés pour détecter un comportement inhabituel ou des modèles d’accès en temps réel. 

• Mettez à jour les modèles IA de manière régulière pour corriger les vulnérabilités et améliorer la résilience des menaces émergentes. 

Il existe plusieurs outils et technologies qui peuvent renforcer la sécurité des systèmes IA. Ils incluent des infrastructures de sécurité, des techniques de chiffrement et des outils spécialisés de sécurité de l’IA.

Les infrastructures telles que l’infrastructure NIST AI Risk Management Framework fournit des lignes directrices aux organisations pour gérer et atténuer les risques associés à l’IA. Ces infrastructures offrent les meilleures pratiques pour sécuriser les modèles IA, identifier les risques potentiels et veiller à la fiabilité des modèles IA.

L’utilisation des techniques de chiffrement permet de protéger les modèles d’IA et les données. En chiffrant les données sensibles, les organisations peuvent diminuer le risque de violations de données et veiller à ce que même si les attaquants ont accès aux données, elles restent inutilisables.

Divers outils et plateformes ont été développés pour sécuriser les applications d’IA. Ces outils permettent aux organisations de détecter les vulnérabilités, monitorer les systèmes IA à la recherche d’attaques potentielles et d’appliquer des protocoles de sécurité. 

À mesure que l’IA se répand davantage, les menaces à ces systèmes continuent de devenir de plus en plus sophistiqués. Un problème majeur est l’utilisation de l’IA elle-même pour automatiser les cyberattaques, ce qui facilite la réalisation de campagnes ciblées et efficaces par les adversaires. Par exemple, les attaquants utilisent des grands modèles de langage et des techniques de hameçonnage IA pour créer des messages personnalisés et convaincants qui augmentent la probabilité de tromperie de la victime. L’échelle et la précision de ces attaques présent de nouveaux défis pour les défenses de cybersécurité traditionnelles.


Pour répondre à ces menaces émergentes, plusieurs organisations ont commencé à utiliser des systèmes de défense basés sur l’intelligence artificielle. Ces outils, tels que les plateformes SecOps unifiées axé sur l'IA de Microsoft, détectent et atténuent les menaces en temps réel en identifiant un comportement inhabituel et automatisant les réponses aux attaques.

Comme les défis de la sécurité de l’IA continuent d’évoluer, les organisations doivent rester proactives en adaptant leurs stratégies de sécurité au paysage des menaces changeant pour veiller à la sécurité et à la fiabilité de leurs systèmes IA. Les stratégies clés incluent l’adoption d’infrastructures de sécurité complètes, l’investissement dans des technologies de chiffrement et de contrôle d’accès et de se tenir informé sur les menaces émergentes et les nouvelles solutions.

Les solutions de sécurité de l’IA modernes qui sécurisent et régissent l’IA améliorent considérablement la protection d’une organisation contre ces nouvelles menaces. En intégrant ces solutions puissantes de sécurité de l’IA, les organisations peuvent mieux protéger leurs données sensibles, maintenir une conformité réglementaire et veiller à la résilience de leurs environnements IA contre de futures menaces.