Quelles sont les préoccupations en matière de sécurité liées à l’IA ?

L’adoption croissante de l’IA introduit de nouveaux risques de sécurité pour les entreprises alors que celles-ci déploient des modèles d’IA, des copilotes et de l’automatisation au sein des opérations de sécurité d’entreprise et des flux de travail informatiques. Les outils d’IA sont de plus en plus fiables pour prendre des décisions critiques concernant la gestion des ressources informatiques et la réponse aux attaques potentielles.

Les systèmes d’IA sont des outils utiles ; cependant, ils ne sont pas parfaits. Les systèmes d’IA peuvent faire des erreurs et peuvent être ciblés par des attaques conçues pour les manipuler et influencer leur prise de décision. Comprendre les risques associés à l’IA est essentiel pour mettre en œuvre des contrôles de sécurité et des politiques de gouvernance pour les gérer.

Quels types de risques relèvent des préoccupations en matière de sécurité de l’IA ?

Les outils alimentés par l’IA présentent une gamme de préoccupations potentielles en matière de sécurité. Trois des plus significatives sont les attaquants manipulant le modèle d’IA, des invites élaborées trompant un outil d’IA pour prendre des décisions incorrectes, et des fuites de données provenant des outils d’IA.

Empoisonnement de modèle et injection de désinformation

Les modèles d’IA sont entraînés en leur fournissant des données d’entraînement et en leur permettant d’extraire des informations et des motifs de cet ensemble de données. En général, la qualité du modèle d’IA dépend de la qualité des données qui lui sont fournies. Les attaquants peuvent exploiter cela en corrompant les données d’entraînement pour introduire des informations incorrectes, soit lors de l’entraînement initial, soit lors de l’apprentissage continu. Ce faisant, ils peuvent modifier le modèle sous-jacent pour prendre des décisions incorrectes, ce qui peut entraîner des détections faussement positives ou faussement négatives.

La plupart des modèles d’IA ne sont pas explicables, ce qui rend difficile de déterminer comment ils ont atteint une conclusion particulière et si ce raisonnement était correct. Pour cette raison, il est essentiel d’identifier et de filtrer les données d’entraînement incorrectes ou corrompues avant qu’elles ne soient encodées dans le modèle afin de gérer ce risque.

Manipulation de modèle et injection d’invite

Les attaques de manipulation de modèle et d’injection d’invite ciblent les systèmes d’IA en production, tentant de les orienter vers des classifications incorrectes ou de mauvais conseils. Ces attaques impliquent que l’attaquant abuse de sa compréhension du fonctionnement d’un modèle pour créer une invite qui provoque des résultats inattendus dans le modèle d’IA.

Avec l’IA, les résultats peuvent varier considérablement en fonction des détails de l’invite et d’autres facteurs, tels que la température (niveau de randomisation souhaité) des résultats. En tirant parti de ce fait, les attaquants peuvent être en mesure d’identifier et d’exploiter une faille dans les garde-fous de l’IA ou de forcer le modèle d’IA dans un état indésirable.

Exposition des données et fuite d’informations sensibles

Les systèmes d’IA ont souvent accès à des informations hautement sensibles, ce qui est essentiel pour leur capacité à apporter des avantages à l’entreprise. Certaines accès aux données peuvent être intentionnels, mais les employés peuvent également entrer ou copier-coller des informations sensibles dans des outils d’IA, qu’ils soient internes ou externes.

Cet accès aux données sensibles introduit le risque de fuites de données via des journaux, des artefacts de formation, des interfaces de chat mal régulées et la formation continue des systèmes d’IA. Les organisations doivent gérer l’accès de l’IA aux données sensibles et mettre en œuvre la prévention des pertes de données (DLP) pour garantir la conformité aux exigences réglementaires.

Comment les problèmes de sécurité de l’IA affectent-ils les flux de travail du SOC ?

Les outils d’IA soutiennent de plus en plus les flux de travail des centres d’opérations de sécurité (SOC) en aidant à automatiser et à rationaliser le tri et la corrélation des alertes, l’investigation des incidents et la rédaction de rapports. Bien que ces outils puissent aider à réduire le bruit, ils peuvent également faire des erreurs, négligeant des informations vitales ou prenant des décisions incorrectes. Pour cette raison, l’IA devrait être utilisée pour améliorer l’efficacité des analystes humains plutôt que de les remplacer entièrement par l’automatisation.

Accélération du tri avec le soutien du copilote IA

Pour les équipes SOC, les copilotes IA agissent comme des assistants, résumant les alertes, recommandant les prochaines étapes et soutenant les enquêtes. Cela réduit la charge de travail associée au tri et à l’investigation des incidents et diminue le temps moyen de réponse (MTTR).

Les copilotes sont bien adaptés aux situations bien connues et courantes, telles que de grands volumes d’alertes répétitives avec des modèles clairs. Un copilote peut identifier les écarts par rapport à ce modèle qui indiquent des menaces potentielles tout en filtrant le reste du bruit. Cependant, les copilotes sont moins adaptés aux situations où une organisation est confrontée à un incident rare et à fort impact. Dans ces situations, même de petits détails peuvent être importants pour un tri et une réponse appropriés aux menaces, mais peuvent être accidentellement filtrés ou résumés par un copilote IA.

Dépendance excessive des analystes et dérive décisionnelle

Les copilotes IA sont des outils utiles, et les analystes peuvent en devenir dépendants au fil du temps. Cela devient dangereux si les recommandations de l’IA sont acceptées et approuvées sans examen approprié, surtout lorsque les analystes travaillent sous pression temporelle.

Les outils de sécurité IA peuvent produire des recommandations incorrectes en raison d’indicateurs hallucinés, de classifications de gravité erronées et d’un manque de contexte important sur l’environnement d’une organisation. Une fois qu’une IA cadre le récit, les analystes humains peuvent souffrir inconsciemment de biais de confirmation, cherchant des preuves qui soutiennent la théorie plutôt que d’essayer de déterminer la véritable cause profonde. Bien que l’IA puisse être utile pour rationaliser les processus de réponse, ses recommandations ne doivent pas être considérées comme 100 % précises.

Quels contrôles de gouvernance réduisent les préoccupations en matière de sécurité de l’IA ?

Exploiter l’IA nécessite que les attaquants interagissent avec les données d’entraînement de l’IA ou un modèle de production. Une gouvernance solide peut aider à atténuer les préoccupations en matière de sécurité de l’IA en contrôlant l’accès aux ressources sensibles et en surveillant les interactions pour détecter des indicateurs d’activités suspectes ou malveillantes.

Contrôles d’accès et application des politiques

Des contrôles d’accès solides sont la base d’une politique de sécurité de l’IA, limitant l’accès aux sources de données et aux outils d’IA aux utilisateurs autorisés. Le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) met cela en œuvre en attribuant l’accès en fonction de ce qu’un utilisateur doit faire pour remplir son rôle dans l’entreprise.

Les contrôles d’accès peuvent être augmentés par des politiques qui définissent ce que les utilisateurs légitimes peuvent faire avec les outils d’IA. Cela inclut la restriction du type de données pouvant être saisies dans les outils d’IA, réduisant ainsi le risque et l’impact des fuites potentielles de données.

Surveillance et évaluation comportementale

En plus de prévenir les menaces aux systèmes d’IA, les organisations ont également besoin de la capacité de les détecter et de les remédier. Pour cette raison, il est essentiel d’enregistrer les invites, les réponses et les décisions clés liées aux recommandations de l’IA afin de fournir l’accès aux données nécessaires pour l’enquête et la réponse aux incidents.

Ces journaux doivent être surveillés pour détecter des anomalies ou des motifs suspects, tels que des tentatives d’injection d’invite ou un accès inhabituel aux données. De plus, l’entreprise devrait évaluer périodiquement le comportement du modèle par rapport à des cas de test connus pour identifier le dérive du modèle et effectuer des tests d’intrusion pour détecter d’éventuelles faiblesses exploitables.

Quels scénarios d’entreprise augmentent l’exposition ?

Les risques de sécurité de l’IA sont les plus élevés là où l’IA joue un rôle majeur dans l’entreprise, automatisant des activités critiques ou à haut risque, telles que les flux de travail de réponse aux incidents, les outils orientés client ou la gestion des identités et des accès (IAM). Les risques sont également accrus pour l’utilisation inconnue de l’IA, comme l’IA fantôme, où les employés utilisent des outils d’IA sans autorisation ou gestion appropriée.

Pipelines d’automatisation à fort impact

L’automatisation complète peut considérablement rationaliser divers processus, réduisant la charge sur le personnel de sécurité. Par exemple, une IA peut identifier une menace potentielle ou inspecter un billet, apporter des modifications pour remédier au problème et clore le dossier.

Cela devient problématique si l’IA commet des erreurs. Cela pourrait entraîner des incidents manqués, une gestion d’accès inappropriée ou des changements perturbateurs dans l’environnement informatique de l’organisation. Pour cette raison, l’automatisation des processus critiques ou à haut risque devrait maintenir un humain dans la boucle ou des mesures de protection solides contre les accidents.

Utilisation non vérifiée de l’IA de l’ombre

L’IA de l’ombre est l’utilisation d’outils d’IA dans l’entreprise sans approbation formelle ni supervision. Les employés peuvent adopter des outils « gratuits » pratiques, leur permettant de traiter des informations sensibles.
Lorsque les équipes de sécurité n’apprennent cette pratique qu’après coup, les risques de l’IA de l’ombre peuvent entraîner des fuites de données, des pistes de vérification manquantes, une application incohérente des politiques et un non-respect des réglementations. Pour cette raison, les entreprises devraient rechercher de manière proactive l’utilisation non autorisée de l’IA et déployer des contrôles conçus pour empêcher que des données sensibles ne soient saisies dans ces outils.

FAQ sur la sécurité de l’IA

Quelle est la différence entre la sécurité de l’IA et la cybersécurité traditionnelle ?

La sécurité de l’IA traite des menaces de sécurité associées aux outils d’IA, telles que le potentiel de réponses non déterministes à des entrées similaires et les attaquants ciblant et exploitant les systèmes d’IA. Cela s’appuie sur la cybersécurité traditionnelle, intégrant des réponses à ces menaces aux contrôles existants pour la sécurité des applications, des données et des identités.

Les copilotes d’IA sont-ils sûrs pour les équipes SOC ?

La sécurité des copilotes d’IA pour les équipes SOC dépend de la manière dont l’outil est utilisé, sécurisé et gouverné, plutôt que de l’outil lui-même. Les copilotes sont bien adaptés à certaines tâches, telles que la recherche d’anomalies ou de modèles dans des alertes courantes, mais ils peuvent être moins efficaces pour des incidents plus rares et à haut risque. Pour cette raison, les copilotes devraient être utilisés pour réduire la charge de travail et assister les opérateurs humains tout en laissant les analystes humains en contrôle des décisions critiques et de la responsabilité.

Comment les organisations peuvent-elles détecter les abus ou les usages inappropriés des systèmes d’IA ?

L’enregistrement des interactions avec les systèmes d’IA, y compris les invites, les tentatives d’accès et l’accès aux données d’entraînement, peut aider à fournir un aperçu de l’utilisation et de l’abus de ces systèmes. Ces journaux peuvent être surveillés et analysés pour détecter des anomalies ou des modèles d’abus, tels que des tentatives d’injection de prompt ou un accès inhabituel ou inapproprié à des données sensibles. La télémétrie de l’IA doit s’intégrer aux workflows existants de SIEM, NDR et SOC, et ne pas vivre dans un silo séparé pour fournir un contexte précieux et tirer parti des contrôles de sécurité existants.

Pourquoi les préoccupations en matière de sécurité de l’IA sont-elles importantes aujourd’hui ?

À mesure que les entreprises deviennent de plus en plus dépendantes de l’IA et de l’automatisation, la portée et l’impact des erreurs et des attaques de l’IA peuvent croître. Permettre aux copilotes et aux agents de prendre des décisions clés introduit le risque que leurs angles morts, hallucinations et autres échecs puissent causer des violations de données, des temps d’arrêt et d’autres impacts négatifs sur l’entreprise.

Alors que l’IA est intégrée dans tout, les entreprises n’ont pas la possibilité de « se désengager » complètement. Au lieu de cela, les équipes de sécurité doivent mettre en œuvre des contrôles et des politiques pour gérer les risques de sécurité liés à l’IA. L’IA est utile, mais seulement avec une gouvernance disciplinée, une surveillance et une responsabilité claire pour les décideurs humains.