Les outils d’IA fonctionnant en dehors du champ de vision du service informatique, associés à leur capacité à parcourir rapidement les données, augmentent les risques de manière exponentielle. En conséquence, l’écart entre la sécurité et l’IA continue de se creuser.
Les données sensibles se déplacent plus rapidement et de manière plus imprévisible que jamais : les défenses traditionnelles n’ont pas été conçues pour cette réalité. L’IA, malgré ses avantages en termes de productivité, peut laisser des données sensibles exposées et être extraites en quelques secondes.
Pour adopter l’IA en toute sécurité, les entreprises doivent se concentrer sur la sécurité là où se trouve réellement le risque : les données elles-mêmes. Dans cet article, nous verrons pourquoi la sécurité des données est à la base de la sécurité de l'IA et comment sécuriser vos pipelines d'IA avant qu'ils ne soient trop approfondis.
Le défi de la sécurité de l'IA
L'adoption de l'IA en entreprise a introduit des défis que de nombreuses entreprises ne peuvent pas relever, notamment :
- Les agents d'IA qui accèdent à des données sensibles sans une gouvernance appropriée
- Solutions d’IA générative qui créent de nouvelles données sensibles à un rythme élevé
- Les outils de shadow AI adoptés sans l'approbation du service informatique et de sécurité
- Les copilotes d’IA qui relient des données isolées sans garde-fous adéquats
- L’empoisonnement de modèles et de données qui menacent l’intégrité des modèles
Les approches de sécurité et les solutions DLP traditionnelles ne sont pas en mesure de relever ces défis : elles génèrent trop de bruit et ne prennent souvent pas en charge les nouveaux dépôts de données où opère l'IA. Les solutions modernes de sécurité des données doivent inclure l’identité, le cloud, les terminaux et les environnements SaaS dans leur couverture.
Pourquoi la sécurité des données est-elle le fondement de la sécurité de l’IA ?
Les systèmes d'IA sont intrinsèquement pilotés par les données. L'IA a besoin d'une grande quantité de données pour se former, fonctionner et apprendre. Ces données posent un problème de sécurité bidirectionnel : les données qui entrent dans les systèmes d'IA et celles qui en sortent doivent être contrôlées et gérées efficacement.
Les entreprises doivent s’assurer que les informations sensibles ne sont pas intégrées par inadvertance dans les modèles d’IA (ce qui pourrait entraîner une fuite de données ou des violations de conformité), et veiller à ce que les résultats générés par l’IA ne contiennent pas d’informations sensibles ni ne créent de nouvelles vulnérabilités de sécurité.
En outre, les entreprises doivent se méfier d’une augmentation du « rayon d’action » provoqué par l’IA. Le rayon d’action fait référence à l’ampleur des dégâts potentiels si vos systèmes d’intelligence artificielle sont compromis ou mal utilisés.
Un accès non contrôlé à l'IA peut transformer une petite erreur en une fuite de données catastrophique. En limitant les autorisations et en surveillant les configurations, les entreprises peuvent réduire considérablement la portée et l'impact de tout incident.
Sécuriser les pipelines d'IA : une approche globale
Protéger efficacement vos données de l'IA nécessite une approche holistique qui porte sur l'ensemble du pipeline d'IA, de l'ingestion des données à la gestion des résultats. En suivant cette stratégie, vous garantissez que l’IA est mise en œuvre en tenant compte de la sécurité des données.
Visualisez l’accès de l’IA à vos données sensibles
La première étape de la gestion des risques liés à l’IA consiste à cartographier les référentiels de données sensibles auxquels vos outils et agents d’IA peuvent accéder. Par exemple, il est important de comprendre que Microsoft 365 Copilot utilise les autorisations de l’utilisateur si vous l’activez pour votre entreprise. Le verrouillage de vos autorisations et la visualisation de ce à quoi l’IA peut accéder avant d’activer un outil vous aident à comprendre l’exposition potentielle des données. À partir de là, vous serez en mesure d’évaluer le niveau de risque associé à chaque dépôt de données, de hiérarchiser les stratégies d’atténuation et de mettre en œuvre des contrôles d’accès appropriés.
Révoquez les autorisations excessives
Les systèmes d'IA reçoivent souvent plus d'autorisations que nécessaire, ce qui rend essentielle la mise en œuvre de l'accès à moindre privilège pour les outils et services d'IA. Par exemple, un outil d’IA de prévision des ventes n’a probablement pas besoin d’accéder à vos données RH pour faire son travail. Les agents formés sur des données surautorisées peuvent également fournir des réponses non pertinentes, ce qui peut aggraver les retombées d’une fuite de données potentielle. Sans mise en place du moindre privilège, l'IA peut devenir une menace interne surpuissante capable d'exposer des téraoctets de données en quelques secondes.
Corrigez les erreurs de configuration à risque de l'IA
L'audit régulier des configurations des systèmes d'IA aide les entreprises à identifier et à combler les lacunes en matière de sécurité, notamment en révisant les contraintes d’invite, en corrigeant les mécanismes d'authentification ou en s'attaquant aux points d'intégration de données inadéquats. Le maintien proactif d'une cadence d'audit régulière aide les entreprises à s'adapter à l'évolution des exigences de conformité et à renforcer une solide stratégie de gouvernance de l'IA.
Surveillez les données créées par l'IA
Les systèmes d'IA peuvent générer de vastes quantités de nouvelles données pour votre entreprise, dont certaines sont sensibles et nécessitent une surveillance de sécurité. Au fur et à mesure que de nouvelles données sont générées, vous devez décider si elles sont générées par l'IA ou non, appliquer des labels de sensibilité et surveiller les activités suspectes.
Lorsqu’il s’agit de classifier le contenu généré par l’IA, la meilleure approche consiste à identifier et à catégoriser automatiquement le contenu en fonction des niveaux de sensibilité. Par exemple, les résultats d'un chatbot d'IA de service à la clientèle doivent être classés selon qu'ils contiennent ou non des informations sensibles telles que des informations sur les clients ou des données financières.
Ensuite, assurez-vous que tout le contenu généré par l’IA reçoit le label de sensibilité approprié pour contrôler la manière dont il peut être consulté, partagé et utilisé. Cela pourrait inclure l’étiquetage automatique des documents générés par les assistants d’IA avec des désignations « confidentielles » ou « publiques ».
Surveiller l'utilisation suspecte de l'IA
Toutes les interactions des utilisateurs avec l’IA doivent être très surveillées afin d’identifier les invites douteuses et les abus potentiels. Si un utilisateur tente à plusieurs reprises d'extraire les informations relatives à la carte de crédit d'un client à partir d'un assistant d’IA, la surveillance automatique peut alerter votre équipe de sécurité et/ou verrouiller cet utilisateur pour empêcher une fuite de données.
Évitez de stocker des données sensibles dans les systèmes d'IA
L’une des stratégies les plus efficaces pour gérer les risques liés aux données d’IA consiste à empêcher les données sensibles d’entrer dans les systèmes d’IA. Pour y parvenir, il faut une approche à plusieurs volets.
Tout d’abord, les entreprises doivent découvrir les charges de travail cachées de l’IA, car l’essor du shadow AI peut, sans le savoir, étendre le rayon d’action et introduire des vulnérabilités. Ensuite, il est essentiel d'identifier les flux de données sensibles en cartographiant la façon dont les données circulent dans les systèmes d'IA et dans l'ensemble de l'entreprise, ce qui permet d'identifier les points d'exposition potentiels et de mettre en œuvre les contrôles appropriés.
Enfin, la cartographie des comptes de services d'IA ayant accès aux données sensibles est cruciale pour comprendre quels comptes peuvent accéder à des référentiels spécifiques, permettant ainsi l'application de contrôles d'accès appropriés.
Établir une stratégie de mise en œuvre sécurisée de l'IA
Suivez ces étapes pratiques pour vous assurer que l'IA est mise en œuvre en toute sécurité dans votre organisation :
- Identifier les risques : effectuez une évaluation de la sécurité de l'IA pour identifier les lacunes en matière de sécurité dans votre mise en œuvre actuelle de l'IA.
- Classifier les données : mettez en œuvre une découverte et une classification complètes des données pour garantir que toutes les données sont identifiées et classifiées.
- Mettre en place des politiques de gouvernance de l'IA : définissez des politiques de gouvernance claires pour aligner les utilisateurs sur les données qui peuvent être utilisées, à quelles fins et dans quels outils.
- Mettre en œuvre des contrôles techniques : déployez des mesures de sécurité appropriées pour appliquer les contrôles d'accès, la DLP et la surveillance.
- Proposer une formation interne : sensibilisez tous vos utilisateurs aux bonnes pratiques en matière d'IA pour une utilisation sécurisée.
- Surveiller et améliorer : la sécurité de l'IA n'est pas un projet ponctuel. Une surveillance et une amélioration continues sont nécessaires pour suivre l'évolution du paysage de la sécurité.
Sécurisez vos pipelines d'IA avec Varonis
Le nombre d'outils d'IA accessibles au public ne cesse de croître, tout comme le risque sans précédent qu'ils font courir aux entreprises. Une simple invite ou un agent d’IA mal configuré peut exposer des données sensibles en quelques secondes.
Nos dernières recherches ont révélé une vérité brutale : 99 % des entreprises ont exposé des données sensibles que l'IA peut facilement faire apparaître. Après avoir analysé près de 10 milliards de fichiers dans des environnements réels, notre rapport sur l'état de la sécurité des données a révélé des vulnérabilités généralisées. Qu’il s’agisse de shadow AI, d’une authentification multifactorielle manquante, d’utilisateurs fantômes ou de fichiers non étiquetés, les risques augmentent chaque jour. Le rapport ne se contente pas de mettre en évidence ces menaces, il propose également des mesures et des outils exploitables pour sécuriser les données en vue de la mise en œuvre de l'IA.
Varonis AI Security identifie en permanence les risques liés à l'IA, signale les violations actives de la conformité et remédie automatiquement aux expositions afin que votre entreprises puisse adopter l'IA en toute sécurité.
L'IA progresse rapidement, mais dans l'ensemble, nous ne faisons que commencer en matière d'adoption en entreprise. Les entreprises qui attendent pour moderniser leurs défenses ou s'en tiennent à la sécurité traditionnelle se retrouvent avec des risques de sécurité flagrants qui ne feront que continuer à croître.
En adoptant très tôt une stratégie de sécurité de l’IA axée sur les données, elles seront mieux placées pour innover de manière sûre et durable.
La sécurité de l'IA commence par la sécurité des données : FAQ
Pourquoi la sécurité des données est-elle essentielle à la sécurité de l'IA ?
Les systèmes d’IA sont basés sur les données. Ils s'appuient sur d'importants volumes de données sensibles pour la formation, les activités et les sorties. Sans une solide sécurité des données, l’IA peut exposer ou divulguer involontairement ces données via des invites, des sorties ou un accès mal configuré.
Quel est le principal risque lié aux copilotes et aux agents d’IA ?
Le risque principal est la surexposition des données sensibles. Les copilotes peuvent relier des sources de données précédemment isolées, permettant aux utilisateurs ou aux agents d'IA d'accéder à des informations qu'ils ne devraient jamais voir, souvent sans que personne ne s'en rende compte jusqu'à ce qu'une violation se produise.
Qu’est-ce que le « shadow AI » et pourquoi est-il dangereux ?
Le shadow AI fait référence aux outils ou services d’IA adoptés en dehors de la surveillance du service informatique ou de la sécurité. Ces systèmes non surveillés peuvent interagir avec des données sensibles, créer des violations de la conformité et étendre la surface d'attaque de l'entreprise.
Comment puis-je empêcher les données sensibles d'être intégrées dans les grands modèles linguistiques ?
Tout d’abord, découvrez et classifiez toutes les données sensibles de votre environnement. Ensuite, contrôlez quels systèmes d’IA et utilisateurs peuvent y accéder. Des solutions telles que Varonis AI Security détectent automatiquement les flux de données sensibles et les empêchent d’entrer dans les modèles ou les invites d’IA.
Veuillez noter que cet article a été traduit avec l'aide de l'IA et révisé par un traducteur humain.
