Comment sécuriser les infrastructures d’IA: meilleures pratiques

Top Risques de sécurité des infrastructures d’IA

Parmi les risques auxquels les entreprises sont confrontées avec leurs systèmes d’IA sont les suivants:

• Élargi la surface d’attaque. Les systèmes d’IA reposent souvent sur des architectures complexes et distribuées impliquant des services cloud, des API et des intégrations tierces, qui peuvent toutes être exploitées.
• Attaques d’injection. Les acteurs de la menace manipulent les données de formation ou les entrées proches pour modifier le comportement de l’IA, conduisant à de fausses prédictions, à des sorties biaisées ou à des résultats malveillants.
• Vol de données et fuite. Les systèmes AI traitent de grandes quantités de données sensibles; Les pipelines non garantis peuvent entraîner des violations ou une mauvaise utilisation.
• Vol de modèle. Les acteurs de la menace peuvent les modèles inverse-ingénieurs ou extraire la propriété intellectuelle par le biais de méthodes contradictoires.

La lutte contre ces risques nécessite des stratégies complètes et proactives adaptées à l’infrastructure d’IA.

Comment améliorer la sécurité des environnements d’IA

Bien que les applications d’IA présentent une promesse incroyable, elles exposent également des défauts de sécurité majeurs. Des rapports récents mettant en évidence les vulnérabilités de sécurité de Deepseek ne se grattent qu’à la surface; La plupart des systèmes d’IA génératifs (Genai) présentent des faiblesses similaires. Pour sécuriser correctement les infrastructures d’IA, les entreprises devraient suivre ces meilleures pratiques:

• Implémentez Zero Trust.
• Sécurisez le cycle de vie des données.
• Modèles de durcissement AI.
• Surveiller les menaces spécifiques à l’IA.
• Sécuriser la chaîne d’approvisionnement.
• Maintenir une forte sécurité des API.
• Assurer une conformité continue.

Implémenter Zero Trust

Zero Trust est une approche fondamentale pour sécuriser les infrastructures d’IA. Ce cadre fonctionne sur le principe de «ne jamais faire confiance, toujours vérifier», garantissant que tous les utilisateurs et appareils accédant aux ressources sont authentifiés et autorisés. La microsegmentation zéro-frustage minimise les mouvements latéraux au sein du réseau, tandis que d’autres processus de lutte zéro permettent aux entreprises de surveiller les réseaux et de signaler toutes les tentatives de connexion non autorisées pour détecter les anomalies.

Sécuriser le cycle de vie des données

Les systèmes d’IA ne sont aussi sécurisés que les données qu’ils ingèrent, traitent et sortent. Les actions clés de sécurité des données AI incluent les éléments suivants:

• Cryptage. Crypter les données au repos, en transit et pendant le traitement à l’aide de normes de chiffrement avancées. Aujourd’hui, cela signifie un cryptage en sécurité quantique. Il est vrai que les ordinateurs quantiques actuels ne peuvent pas casser les schémas de chiffrement existants, mais ce ne sera pas nécessairement le cas au cours des prochaines années.
• Assurer l’intégrité des données. Utilisez des techniques de hachage et des signatures numériques pour détecter la falsification.
• Contrôle d’accès du mandat. Appliquer un contrôle d’accès strict basé sur les rôles pour limiter l’exposition aux ensembles de données sensibles.
• Minimiser les données. Réduisez la quantité de données collectées et stockées pour minimiser les dommages potentiels des violations.

Modèles de durcissement AI

Prenez les mesures suivantes pour protéger l’intégrité et la confidentialité des modèles d’IA:

• Formation contradictoire. Incorporer des exemples adversaires lors de la formation modèle pour améliorer la résilience contre la manipulation. Faites cela au moins trimestriellement. La meilleure pratique consiste à effectuer des examens après-action à la fin de la formation et à augmenter la sophistication de la formation future des menaces. En faisant cela en continu, les organisations peuvent constituer des équipes de sécurité dynamiques et adaptatives.

• Cryptage modèle. Crypter les modèles formés pour empêcher le vol ou l’utilisation non autorisée. Assurez-vous que tout le cryptage futur est à sécurité quantique pour empêcher la possibilité émergente de rupture de cryptage avec l’informatique quantique.
• Protections d’exécution. Utilisez des technologies telles que les enclaves sécurisées – par exemple, les extensions de garde du logiciel Intel – pour protéger les modèles pendant l’inférence.
• Affiche. Intégrez des identificateurs uniques et difficiles à détecter dans des modèles pour tracer et identifier une utilisation non autorisée.

Surveiller les menaces spécifiques à l’IA

Les outils de surveillance traditionnels peuvent ne pas saisir les menaces spécifiques à l’IA. Investissez dans une surveillance spécialisée qui peut détecter les éléments suivants:

• Empoisonnement aux données. Modèles suspects ou anomalies dans les données de formation qui pourraient indiquer la falsification. Des études récentes ont révélé qu’il s’agissait d’une vulnérabilité d’IA significative et actuellement exploitable. Deepseek a récemment échoué à 100% des attaques de Harmbench; D’autres modèles d’IA ne se sont pas beaucoup mieux comportés.
• Drift du modèle. Des écarts inattendus dans le comportement du modèle qui pourraient résulter d’attaques contradictoires ou de performances dégradées.
• Accès à l’API non autorisé. Appels API inhabituels ou charges utiles indiquant des tentatives d’exploitation.

Plusieurs sociétés, dont IBM, Sentinélone, Glasswall et Wiz, proposent des outils et des services conçus pour détecter et atténuer les menaces spécifiques à l’IA.

Sécuriser la chaîne d’approvisionnement

L’infrastructure d’IA dépend souvent des composants tiers, des bibliothèques open source aux API basées sur le cloud. Les meilleures pratiques pour sécuriser la chaîne d’approvisionnement de l’IA comprennent les éléments suivants:

• Analyse de dépendance. Réglez et réparez régulièrement les vulnérabilités dans les bibliothèques tierces. Cela a été négligé dans le passé, où les bibliothèques ont été utilisées pendant de nombreuses années, seulement pour trouver des vulnérabilités majeures, telles que celles trouvées dans Log4J.
• Évaluation des risques des fournisseurs. Évaluez la posture de sécurité des fournisseurs tiers et appliquez des accords stricts au niveau du service. Surveiller en continu.
• Suivi de la provenance. Maintenir des enregistrements des ensembles de données, des modèles et des outils utilisés tout au long du cycle de vie de l’IA.

Maintenir une forte sécurité d’API

Les API sous-tendent les systèmes AI, permettant le flux de données et les intégrations externes. Pour aider à sécuriser l’infrastructure d’IA, utilisez des passerelles API pour authentifier, la limite de taux et le surveillance. De plus, implémentez OAuth 2.0 et TLS pour les communications sécurisées. Enfin, testez régulièrement des API pour les vulnérabilités, telles que l’authentification brisée ou une mauvaise validation d’entrée.

Assurer une conformité continue

L’infrastructure d’IA se cache souvent et s’appuie sur des données sensibles soumises aux exigences réglementaires, telles que le RGPD, le CCPA et le HIPAA. Faites ce qui suit pour automatiser les processus de conformité:

• Audit. Audit en continu les systèmes d’IA pour garantir que les politiques sont suivies.
• Rapport. Générez des rapports détaillés pour les organismes de réglementation.
• Entrez les lacunes. Identifier de manière proactive les lacunes et mettre en œuvre des mesures correctives.

Gardez à l’esprit que la conformité est nécessaire, mais le processus en soi est insuffisant pour aider les entreprises à protéger leur infrastructure d’IA.

Alors que l’IA et le Genai continuent de proliférer, la sécurité est une préoccupation clé. Utilisez une approche multicouche pour protéger les données et les modèles et pour sécuriser les API et les chaînes d’approvisionnement. Implémentez les meilleures pratiques et déployez des technologies de sécurité avancées. Ces étapes aideront les CISO et les équipes de sécurité à protéger leur infrastructure d’IA contre l’évolution des menaces. Le moment d’agir est maintenant.

Jerald Murphy est vice-président directeur de la recherche et de la consultation dans la recherche Nemetes. Avec plus de trois décennies d’expérience technologique, Murphy a travaillé sur une gamme de sujets technologiques, notamment la recherche de réseautage neuronal, la conception de circuits intégrés, la programmation informatique et la conception du centre de données mondiales. Il était également le PDG d’une société de services gérés.