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Réseaux

4 composants à connaître et à appliquer lors de la sécurisation de l’IA par conception

Christophe
Dernière mise à jour : 11 février 2025 23 h 23 min
Christophe
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Les entreprises accélèrent les déploiements d’IA tout au long de leurs opérations.

L’adoption d’outils génératrices de l’IA (Genai) à elle seule a considérablement augmenté au cours de la dernière année. Selon McKinsey & Company’s 2024 L’enquête mondiale sur l’IA65% des répondants ont déclaré que leurs organisations utilisaient régulièrement des outils Genai. Dans Palo Alto “Rapport de sécurité de l’état du cloud-natif 2024“, 100% des répondants au sondage ont déclaré qu’ils déploient le développement des applications assistées par l’IA.

L’intégration de l’IA et des modèles de grandes langues peut alimenter de nouveaux avantages de productivité et d’efficacité, mais ils inaugurent également de nouveaux risques de sécurité. La réponse n’est pas de compromettre la sécurité de la productivité ou de ralentir l’entreprise dans l’intérêt de la sécurité. La réponse réside dans le bâtiment de la sécurité dans le tissu même des applications compatibles AI – en d’autres termes, la sécurisation de l’IA par conception.

Les nouveaux risques nécessitent une nouvelle approche

Pour de nombreuses entreprises, Adoption de l’IA est directement lié à la croissance de la ligne supérieure – via une différenciation et une création améliorées de nouveaux flux de revenus – ou améliorer les résultats grâce à l’efficacité dans les fonctions commerciales principales. Pourtant, le succès est plus que d’ajouter un modèle d’IA à la pile d’infrastructure existante et de passer à la chose suivante. Une chaîne d’approvisionnement entièrement nouvelle et une pile d’IA sont impliquées, y compris des modèles, des agents et des plugins. L’IA nécessite également de nouvelles utilisations de données potentiellement sensibles pour la formation et l’inférence.

La plupart des outils et composants basés sur l’IA sont toujours naissants. Les développeurs ressentent la pression pour développer rapidement ces outils et composants afin que les organisations puissent offrir des expériences d’IA personnelles à leurs utilisateurs. Pourtant, de nombreuses applications d’IA ne sont pas construites avec la sécurité à l’esprit. En conséquence, ils peuvent potentiellement exposer des données sensibles, telles que les informations confidentielles d’entreprise et les informations personnelles des clients. Ce mélange d’un délai compressé et d’une technologie émergente rend la sécurité encore plus compliquée qu’elle ne l’est habituellement avec les applications standard.

A LIRE AUSSI :  La gestion de réseau « hors bande » est à la mode pour les professionnels de l'informatique

Les pirates le savent et saisissent l’opportunité de cibler les systèmes d’IA. Ces attaques met en danger les fonctionnalités opérationnelles, l’intégrité des données et la conformité réglementaire.

Aussi tentant que cela puisse être, la réponse n’est pas d’interdire l’utilisation de l’IA. Les organisations qui n’attrapent pas la puissance de cette technologie sont susceptibles de prendre un retard à mesure que leurs pairs récoltent de nouvelles avantages d’efficacité et de productivité.

Sécuriser l’IA par conception

Pour rester compétitif, les organisations doivent équilibrer les gains possibles de l’adoption de l’IA avec la sécurité – sans compromettre la vitesse de livraison. Secure IA by Design est une extension de l’agence de sécurité de cybersécurité et d’infrastructure Sécurisé par conception principe. Il propose un cadre qui priorise la sécurité de l’IA, permettant aux entreprises de protéger l’IA pendant le développement et le déploiement à partir de menaces de sécurité spécifiques et générales.

Composants clés d’une approche AI ​​par conception sécurisée

Sécurité complète de l’IA Comprend les composants suivants:

  1. Visibilité. Secure AI by Design fournit une vue sur tous les aspects de l’écosystème de l’IA d’entreprise: utilisateurs, modèles, sources de données, applications, plugins et exposition à Internet dans les environnements cloud. Il permet aux utilisateurs de reconnaître comment les applications IA interagissent avec les modèles et autres données tout en mettant en évidence les lacunes possibles et les canaux de communication à haut risque entre les applications et les modèles.

  2. Protection contre les menaces. Il protége les organisations contre les attaques connues et nuls spécifiques à l’IA, les réponses malveillantes, l’injection rapide, la fuite de données sensibles et plus encore. Il est conçu pour protéger les applications d’IA contre les acteurs malveillants qui essaient de profiter de tous les nouveaux risques que les composants de l’IA introduisent dans une infrastructure d’application.

  3. Surveillance continue des nouveaux vecteurs de menace. Ce modèle suit constamment des applications. Il protège et surveille continuellement l’exposition au risque d’exécution de l’écosystème de l’IA. Il devrait également évaluer les applications d’IA nouvelles et non protégées, observer le risque d’exécution de l’IA et mettre en évidence toutes les voies de communication dangereuses provenant des applications d’IA.

  4. Utilisation des contrôles. Il permet aux équipes de prendre des décisions éclairées sur le moment de permettre, de bloquer ou de limiter l’accès aux applications Genai – soit par application, soit en utilisant des contrôles catégoriels ou basés sur les risques. Ces contrôles, par exemple, peuvent bloquer tout le monde sauf les développeurs d’accès aux outils d’optimisation de code. Ou ils peuvent permettre aux employés d’utiliser Chatgpt à des fins de recherche, mais de ne jamais modifier le code source.

Conçu pour être sécurisé

L’IA a le potentiel de transformer chaque industrie, un peu comme le cloud et l’informatique mobile que le fait au cours des années passées. La sécurisation des technologies d’IA est essentielle à mesure que les entreprises augmentent leur développement et leur déploiement. Les entreprises ont besoin d’un moyen de Gérer les risques d’IA à chaque étape du voyage.

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Pour garder les données sensibles sécurisées, les entreprises modernes ont besoin d’une approche complète pour protéger les systèmes d’IA contre une gamme de menaces, assurant leur utilisation sûre et efficace et ouvrir la voie à une innovation sécurisée. Pour ce faire, les entreprises doivent sécuriser l’IA à partir de zéro.

Sommaire
  • Les nouveaux risques nécessitent une nouvelle approche
  • Sécuriser l’IA par conception
  • Composants clés d’une approche AI ​​par conception sécurisée
  • Conçu pour être sécurisé
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