L’IA est de remodeler la façon dont les entreprises font des affaires. La technologie offre d’énormes promesses – ainsi que des pièges potentiels – et de nombreuses entreprises investissent dans la technologie. Mais les systèmes sont-ils conçus pour protéger les actifs de l’entreprise jusqu’à la tâche de sécuriser l’IA?
La réponse est probablement non.
En fait, les gestionnaires de réseau doivent sécuriser leurs réseaux et ils doivent comprendre comment la sécurité du réseau AI diffère de la sécurité standard. Plus précisément, qu’est-ce qui rend la sécurité du réseau AI différent de la sécurité standard? Comment vous préparez-vous?
Ce sont des questions clés auxquelles sont confrontés les gestionnaires de réseaux en tant que monnaie d’implémentation de l’IA. Selon un Enquête statistique Sur le marché mondial de l’IA, le marché devrait enregistrer un taux de croissance annuel composé de 26,6% au cours des cinq prochaines années, éclipsant la barre de 1 billion d’ici 2031.
De toute évidence, les entreprises se précipitent pour adopter l’IA. Mais même si la technologie devient plus essentielle, les gestionnaires doivent peser les répercussions sur la sécurité du réseau L’IA est susceptible d’apporter.
Les systèmes existants peuvent aider, jusqu’à un point
Il y a de bonnes nouvelles: les pratiques de sécurité du réseau d’aujourd’hui sont des disciplines matures. Ils surveillent avec succès un grand nombre de menaces potentielles – des logiciels malveillants à l’ingénierie sociale – et peuvent même prédire où les attaques sont susceptibles de se produire, grâce aux progrès de l’apprentissage automatique et de l’IA.
La sécurité du réseau repose sur des technologies éprouvées, parmi lesquelles:
Pare-feu, dispositifs, protection DDOS et chiffrement qui protègent les données en transit.
Le logiciel met à jour qui patch OS vulnérabilités.
Discovery – et fermeture de – ports ouverts.
Validations des informations d’identification de l’utilisateur.
Surveillance et détection continue de l’accès non autorisé et des fuites des données stockées.
Patchs et mises à jour de sécurité des périphériques et des applications.
Adhésion aux normes de sécurité et de conformité de l’industrie comme HIPAA, PCI et SOC 2.
Pourtant, ces outils de sécurité traditionnels pourraient ne pas être suffisants pour surveiller les menaces d’IA. Les mauvais acteurs recherchent des moyens de pénétrer la ressource IA elle-même. Cela signifie que les entreprises doivent trouver différentes façons de lutter contre ces menaces.
AI invite et chats
Ce sont des méthodes préférées des attaquants pour séparer les systèmes d’IA. Par exemple, en décembre 2023, un L’utilisateur a manipulé la réponse de la fonction de chat d’un concessionnaire Chevy Pour inciter l’entreprise à vendre un véhicule de 76 000 $ pour 1 $. En mai de la même année, les employés de Samsung utilisant Chatgpt pour un examen du code interne et des documents ont accidentellement divulgué des informations confidentielles, ce qui a conduit Samsung à interdire l’utilisation de l’IA générative. Pourtant, interdire l’utilisation du Genai lorsqu’il devient un outil dominant dans l’industrie n’est pas la réponse.
Empoisonnement aux données, biais du modèle et inexactitude
L’intention avec cette méthode est d’accéder au code ou aux données de l’IA et à la modifier afin qu’elle se révèle des résultats et des recommandations inexacts qui peuvent induire les décideurs de l’entreprise en erreur en actions et résultats défectueux.
Détecter quand les modèles d’IA commencent à varier et à donner des résultats inhabituels est la province des spécialistes de l’IA, des utilisateurs et éventuellement du personnel des applications informatiques. Mais le groupe de réseau a toujours un rôle dans la découverte d’un comportement inattendu. Ce rôle comprend:
Sécuriser correctement tous les modèles d’IA et les référentiels de données sur le réseau.
Surveillance en continu tous les points d’accès aux données et au système d’IA.
La numérisation régulière des virus du réseau et de tout autre cybervaders qui pourrait se cacher.
Des organisations plus grandes avec une IA et une propriété intellectuelle très sensibles pourraient embaucher spécialistes légistes du réseau Qui peut creuser profondément pour découvrir la racine d’une invasion d’IA si et quand il se produit – pour sceller la vulnérabilité et durcir la sécurité afin qu’un tel compromis ne puisse plus jamais se reproduire.
Fous des profondeurs
En 2024, le volume des faux appels vidéo, des SMS, des e-mails et des appels vocaux a plus que triplé le numéro rapporté un an plus tôt. En 2025, ces attaques a augmenté de 19% Selon Surfshark.
Deepfakes sont utilisés pour commettre une fraude, manipuler le contenu politique et simuler l’identité des décideurs des entreprises pour induire les entreprises inductibles. Les membres du personnel du réseau jouent un rôle clé dans la prévention de ces exploitations en faisant ce qui suit:
Surveillance, suivi et traçage en continu de ces événements.
Les employés sont souvent la cible des auteurs profonds. Les gestionnaires doivent plaider et, si possible, participer à l’éducation et à la formation. Certains signes révélateurs de fesses profondes incluent les mouvements des lèvres et les mots prononcés de synchronisation, une intonation de voix non naturelle ou des yeux qui ne clignotent jamais. De tels fans de profondeur peuvent être suivis et retracés à leurs sources.
Comment implémenter la sécurité du réseau pour l’IA
Alors, que peuvent faire les professionnels du réseau et les développeurs d’IA? Considérez ces trois étapes importantes.
1. Développer une stratégie efficace pour lutter contre les injections rapides de l’IA
Pour ce faire, les équipes d’application et de réseau doivent garantir des principes stricts de l’AQ sur l’ensemble du projet – un peu comme les tests de vulnérabilité du réseau. Développez autant de tests rapides adversaires provenant de autant de directions et de perspectives différentes que possible. Essayez ensuite de briser le système d’IA de la même manière qu’un auteur le ferait. Récupérez les trous que vous trouvez dans le processus.
2. Appliquer le moins de privilèges
Appliquer accès le moins privilégié à n’importe quelle ressource IA sur le réseau et surveillez continuellement le trafic réseau. Cette philosophie devrait également s’appliquer aux personnes du côté de l’application de l’IA. Constructionz le modèle d’IA utilisé aux cas d’utilisation spécifiques pour lesquels il était destiné. De cette façon, la ressource AI rejette toutes les invites non directement liées à son objectif.
3. équipe rouge
L’équipe rouge est un piratage éthique. En d’autres termes, déployez une équipe dont l’objectif est de sonder et d’exploiter le réseau de toutes les manières possibles. L’objectif est de découvrir n’importe quel réseau ou vulnérabilité d’IA avant qu’un mauvais acteur ne fasse de même.
Cette approche permet aux entreprises de brancher de manière proactive tous les trous de sécurité du réseau. Souvent, les gestionnaires de réseau externalisent ce travail à une entreprise professionnelle, qui mène les attaques de réseau simulées. L’équipe rouge est un processus de test précieux que chaque gestionnaire de réseau devrait considérer, en particulier compte tenu des nombreuses inconnues de l’IA.
