Qu’est-ce qu’une attaque adversariale ? Menaces et défenses

Luttez contre les attaques adversariales et ne vous laissez pas surprendre par les menaces alimentées par l’IA. Découvrez comment SentinelOne peut améliorer votre conformité, votre posture de sécurité et vous aider à rester protégé.

Les attaques adversariales sont des stratégies utilisées par les attaquants pour manipuler, exploiter ou détourner les victimes. Elles trompent les victimes et exploitent les vulnérabilités des modèles d'apprentissage automatique (ML) en modifiant subtilement les données d'entrée ou en impactant les flux de travail de la désinfection des données.

Dans certains cas, elles trompent les systèmes d'IA pour qu'ils classifient mal des images et des informations et contournent les mesures de sécurité. Les modèles d'IA finissent par prendre des décisions et des prédictions incorrectes, ce qui altère leurs résultats de manière négative.

Les outils de cybersécurité alimentés par l'IA peuvent stopper les menaces de manière autonome, réduire considérablement les faux positifs et enquêter sur les attaques en quelques secondes plutôt qu'en plusieurs heures.

Mais voici le problème : les attaquants s'adaptent aussi.

Les attaquants peuvent exploiter la sécurité basée sur l'IA en fournissant des entrées malveillantes à vos défenses IA, en lançant des attaques de pollution de données et en extrayant votre logique de détection via des requêtes systématiques. Des recherches ont montré que modifier un seul pixel dans une image peut tromper les réseaux neuronaux profonds, révélant des propriétés intrigantes des attaques adversariales ML dans cet espace problématique.

Lorsque les attaquants ciblent vos outils de sécurité IA, votre détection de fraude peut échouer, vos filtres de messagerie peuvent être contournés et votre protection des endpoints peut manquer des menaces.

Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur les attaques adversariales — ce qu'elles sont, comment elles fonctionnent et comment les arrêter.

Qu'est-ce qu'une attaque adversariale sur les systèmes d'apprentissage automatique ?

Les attaques adversariales sur les systèmes d'IA forcent les modèles ML à fournir des résultats injustifiés et les trompent pour qu'ils divulguent des informations sensibles. Ces attaques adversariales sont conçues pour détourner les systèmes d'IA et les forcer à prendre de mauvaises décisions.

Les attaquants peuvent cibler des erreurs de codage, exploiter des bugs de mémoire et tirer parti des vulnérabilités inhérentes à ces modèles ou systèmes. Ils peuvent également perturber le fonctionnement d'un système ou causer des dommages physiques à des dispositifs autonomes dans certains cas, ce qui peut impacter négativement les logiciels ou programmes d'IA qui y sont exécutés.

En ce qui concerne les attaques non physiques, ils fournissent des entrées soigneusement élaborées — fichiers légèrement modifiés, paquets réseau manipulés ou données d'entraînement polluées — qui poussent les modèles à classer à tort des menaces comme sûres.

Pensez-y comme à une façon de pousser le raisonnement du modèle juste au-delà de la frontière de décision : quelques modifications imperceptibles de pixels transforment « malware » en « bénin », ou un léger ajustement d'une entrée de journal masque une intrusion.

Impact des attaques adversariales

Les attaques adversariales réussies exposent les organisations à des risques multiples pouvant compromettre l'ensemble de leur posture de sécurité et leurs opérations commerciales.

• Pertes financières lorsque les systèmes de détection de fraude échouent à identifier des transactions malveillantes, permettant à des crimes financiers de passer inaperçus. Des sociétés de cartes de crédit ont signalé des pertes de plusieurs millions de dollars lorsque leurs systèmes de détection de fraude basés sur le ML ont été trompés par des schémas de transactions soigneusement élaborés.
• Perturbation opérationnelle lorsque des processus métier critiques dépendant de modèles ML deviennent peu fiables. Les systèmes de fabrication utilisant la vision par ordinateur pour le contrôle qualité peuvent manquer des produits défectueux, tandis que des véhicules autonomes peuvent mal interpréter des panneaux routiers ou des obstacles, entraînant des incidents de sécurité.
• Fuites de données lorsque les périmètres de sécurité échouent. Les systèmes de sécurité des emails qui manquent des messages de phishing conçus de manière adversariale permettent aux attaquants d'établir un accès initial. Les systèmes de détection d'intrusion réseau trompés par des signatures d'attaque modifiées permettent le mouvement latéral dans les environnements d'entreprise. Ces attaques d'intelligence artificielle adversariale ciblent spécifiquement les vulnérabilités de l'apprentissage automatique dans les systèmes de sécurité.
• Vol de propriété intellectuelle via des attaques d'extraction de modèle où des concurrents ou des acteurs étatiques volent des algorithmes propriétaires. Les entreprises investissent des millions dans le développement de modèles ML sophistiqués pour un avantage concurrentiel, pour les voir ensuite répliqués via des techniques de requêtes systématiques.
• Défaillances de conformité réglementaire lorsque des attaques adversariales d'IA font que la surveillance de conformité basée sur le ML manque des violations. Les institutions financières font face à des sanctions réglementaires lorsque leurs systèmes de surveillance automatisés échouent à détecter des activités suspectes en raison de manipulations adversariales.

Comment fonctionnent les attaques adversariales ?

Tout d'abord, un adversaire va essayer de trouver les faiblesses fondamentales de votre modèle ML. Il teste leurs limites, trouve des failles et entre des entrées invalides pour voir comment ces systèmes réagissent.

Les attaquants sondent vos modèles de la même manière qu'ils sondent votre réseau. Ils testent différentes modifications et observent les réactions des modèles en fonction des entrées fournies. Et lorsqu'ils trouvent le déclencheur ou un élément qu'ils peuvent manipuler, ils changent leur stratégie d'attaque. La façon dont ils trompent les modèles ML ou contournent les limites par défaut dépend d'eux.

Certains adversaires peuvent même rétroconcevoir des programmes pour trouver des exploits et les cibler.  Avant même de lancer une attaque, ils étudient la victime/le système cible et déploient diverses entrées pour voir comment ces systèmes se comportent face à eux. Ils testent en fait la sensibilité de vos modèles d'apprentissage automatique.

Le déroulement général de l'attaque reflète ce que vous voyez au quotidien :

• Reconnaissance cartographie les sorties et les limites de débit
• Construction optimise la création d'entrées malveillantes
• Exploitation envoie la charge utile
• Adaptation affine l'attaque en fonction de votre réponse

Les outils de surveillance traditionnels manquent ces mouvements car les paquets, images ou lignes de journal semblent légitimes pour les humains.

1. Attaques d'évasion

Les attaques d'évasion se produisent pendant l'exécution d'un système ML. Un attaquant modifie une entrée juste assez pour que le système prenne la mauvaise décision.

Quelques exemples d'attaques d'évasion incluent :

• Fast Gradient Sign Method (FGSM) : Une méthode rapide pour ajuster les entrées dans la direction qui perturbera le plus le modèle.
• Projected Gradient Descent (PGD) : Une version plus puissante et répétée de FGSM qui continue de modifier l'entrée jusqu'à ce que le modèle se trompe. Elle contourne souvent de nombreuses défenses en quelques étapes seulement.
• Carlini & Wagner : Une technique plus avancée conçue pour effectuer des modifications particulièrement difficiles à détecter.

L'idée derrière ces attaques est simple : continuer à faire de petits changements précis jusqu'à ce que la réponse du modèle bascule. PGD en particulier peut contourner de nombreuses défenses en quelques essais.

Si l'attaquant ne peut pas voir à l'intérieur du modèle, il construit souvent une copie. Il teste et affine son attaque sur cette copie, puis envoie l'entrée modifiée à votre système, pariant qu'il échouera de la même manière.

Même sans copie de votre modèle de sécurité, ils peuvent envoyer des milliers d'entrées d'essai, observer uniquement le choix principal du modèle, et tout de même cibler quelque chose qui le trompe.

Par exemple, des auteurs de malware ont contourné des outils antivirus en ajoutant du code inoffensif qui modifie l'empreinte d'un fichier sans changer son comportement. Le même principe fonctionne dans le texte : de légères modifications de formulation dans un email de phishing peuvent suffire à contourner les filtres anti-spam. Dans les deux cas, le contenu reste dangereux, mais de petits changements le cachent du système censé l'attraper.

Le danger est que ces attaques se cachent à la vue de tous. Vous recevez toujours le même nombre d'alertes, mais les cas les plus dangereux sont étiquetés comme inoffensifs — et vous ne pouvez pas enquêter sur ce que vous ne voyez jamais.

2. Extraction et vol de modèle

L'extraction et le vol de modèle se produisent lorsqu'une personne copie votre modèle ML en le sollicitant de manière répétée. Un attaquant envoie de nombreuses entrées soigneusement choisies à votre modèle, enregistre les sorties et les utilise pour entraîner sa propre version.

Cela lui permet de voler votre propriété intellectuelle et d'utiliser la copie à son avantage ou pour vous attaquer.

Une fois la copie construite, l'attaquant bénéficie gratuitement de tout l'avantage de votre modèle décisionnel propriétaire. Il obtient également une vue « boîte blanche » qui facilite grandement la création d'entrées que votre système classera mal. Dans certains cas, la copie révèle même des particularités dans vos données d'entraînement, ce qui peut divulguer des informations commerciales sensibles.

Les techniques d'extraction modernes peuvent réduire le nombre de requêtes nécessaires de millions à seulement quelques milliers, rendant le vol plus rapide et plus difficile à détecter. Les API de détection de fraude et de modération de contenu sont des cibles fréquentes. Et une fois la réplique existante, l'attaquant peut passer du simple vol à la compromission active de vos défenses — transformant une brèche en perte concurrentielle et en menace directe pour la sécurité.

3. Campagnes de pollution de données

Les attaques de pollution de données permettent aux attaquants de corrompre votre modèle avant son déploiement, en y intégrant des erreurs qui apparaîtront plus tard — souvent sans être détectées jusqu'à ce que des dommages réels surviennent.

Dans une attaque de pollution de données, l'adversaire introduit de mauvaises données dans votre processus d'entraînement en manipulant des jeux de données partagés ou en soumettant des retours malveillants à des systèmes qui apprennent en continu.

Certaines données polluées semblent inoffensives pour les humains mais modifient discrètement la façon dont le modèle prend ses décisions, garantissant que certaines cibles soient mal classées. D'autres inversent carrément les étiquettes, marquant du contenu dangereux comme sûr jusqu'à ce que suffisamment de mauvais exemples déforment l'apprentissage du modèle.

Une variante plus dangereuse est la porte dérobée : un petit déclencheur caché dans les données d'entraînement qui force le modèle à fournir la sortie souhaitée par l'attaquant chaque fois que ce déclencheur apparaît.

Par exemple, un modèle de scoring de crédit pourrait être truqué pour approuver toute demande de prêt contenant une certaine caractéristique cachée, ou un filtre de contenu pourrait être entraîné à laisser passer des slogans extrémistes.

Parce que la plupart des pipelines ML font confiance à leurs données et ne surveillent pas l'ingestion par lots aussi attentivement que le trafic en direct, ces attaques peuvent passer inaperçues, ne devenant évidentes que lorsqu'elles provoquent des échecs coûteux et très médiatisés.

4. Manipulation de modèle en temps réel

La manipulation de modèle en temps réel se produit lorsque des attaquants injectent des données élaborées dans des systèmes qui apprennent en continu, orientant les décisions en leur faveur sans jamais toucher à votre code ou à vos serveurs.

Certains modèles, comme les détecteurs de fraude, moteurs de recommandation et chatbots IA, se mettent à jour à mesure que de nouvelles données arrivent. Les attaquants exploitent cela en inondant la boucle de rétroaction avec des entrées trompeuses. Au fil du temps, cela influe sur le comportement du modèle en temps réel, le « formant » effectivement à prendre de mauvaises décisions.

Un exemple médiatisé est l'injection de prompt contre les grands modèles de langage, où des attaquants glissent des instructions cachées qui contournent les règles de sécurité. Une tactique similaire fonctionne contre les systèmes adaptatifs de détection de fraude par carte bancaire : soumettre à répétition des transactions limites qui semblent légitimes jusqu'à ce que le modèle accepte de plus en plus de comportements risqués comme normaux.

Parce que ces changements se produisent progressivement, ils peuvent être confondus avec des évolutions naturelles du comportement utilisateur. Leur détection nécessite de surveiller à la fois les données entrantes et les mises à jour du modèle de près. Sans cette vigilance, l'attaquant reste aux commandes pendant que le système dérive discrètement.

Comment se défendre contre les attaques adversariales sur l'apprentissage automatique

Les attaquants sondent vos modèles de la même manière qu'ils sondent votre réseau. Ils trouvent le maillon le plus faible et l'exploitent. Vos modèles ML sont attaqués en ce moment même, et les outils de sécurité traditionnels passent généralement à côté de ces menaces.

Défendre les systèmes ML nécessite la même approche de défense en profondeur que partout ailleurs : renforcer pendant le développement, détecter les attaques en temps réel et réagir avant que les dégâts ne se propagent.

La différence ? Les attaques adversariales sur le ML ciblent le cerveau de votre système, pas seulement les accès.

Vos data scientists, ingénieurs ML et analystes SOC doivent travailler en équipe avec des modèles de menace et des procédures de réponse partagés. Lorsqu'une attaque adversariale touche votre modèle de détection de fraude, il s'agit d'un incident de sécurité qui exige la même urgence qu'une attaque par ransomware.

1. Stratégies de défense proactive

La construction de défenses robustes commence dès le développement du modèle. L'entraînement adversarial bloque les attaques d'évasion avant qu'elles ne commencent en ajoutant des perturbations élaborées à chaque lot d'entraînement à l'aide de méthodes PGD multi-étapes.

Votre modèle apprend à maintenir des décisions stables lorsque les entrées sont manipulées. Le compromis est réel :

• La robustesse de la précision augmente
• La précision sur données propres peut diminuer
• L'entraînement prend plus de temps

Commencez petit avec des budgets de perturbation et augmentez progressivement.

La pollution de données fonctionne parce que vos pipelines d'entraînement font confiance à ce qu'ils consomment. Prévenez les attaques de pollution de données en :

• Validant chaque entrée avec des contrôles de schéma et des filtres d'anomalies
• Enregistrant la provenance des données avant toute optimisation
• Mettant en quarantaine les échantillons issus du crowdsourcing jusqu'à ce qu'une vérification humaine confirme leur propreté.

Les choix d'architecture comptent pour la défense. Des réseaux plus simples avec une régularisation appropriée éliminent les caractéristiques non robustes que les attaquants aiment exploiter. Les méthodes d'ensemble obligent les attaquants à tromper plusieurs frontières de décision simultanément. Pour vos modèles à plus forte valeur, les techniques de robustesse certifiée offrent des garanties formelles — à utiliser lorsque le coût de calcul est justifié.

Les poids de modèles tiers sont des vecteurs d'attaque. Signez chaque artefact, stockez les empreintes cryptographiques et vérifiez-les dans votre pipeline CI/CD. Si un fournisseur ne peut pas fournir de sommes de contrôle, ne déployez pas son modèle. Diversifiez votre défense en faisant tourner régulièrement les graines d'entraînement, les intensités de perturbation et les répartitions de données. Un attaquant qui réussit contre un instantané de modèle échoue souvent contre la version suivante.

2. Capacités de détection et de réponse

Même les modèles renforcés font face à des attaquants adaptatifs, rendant la détection en temps réel essentielle.

Surveillez chaque requête vers vos points de terminaison ML. Cela signifie suivre les distributions d'entrée, la dérive des embeddings et les schémas de scores de confiance. Des changements brusques peuvent indiquer un sondage actif.

Les détecteurs en ligne constituent votre première ligne de défense, interceptant les attaques avant qu'elles n'atteignent votre modèle. Par exemple, des tests statistiques peuvent signaler des entrées en dehors des schémas attendus du modèle, tandis que le désaccord d'ensemble — lorsque plusieurs modèles produisent des prédictions contradictoires — peut indiquer quelque chose de suspect. Parce que les attaquants peuvent s'adapter à une seule défense, il est préférable d'exécuter plusieurs méthodes de détection en parallèle.

Une fois qu'un détecteur se déclenche, votre réponse doit être automatique. Cela peut signifier limiter le client suspect, isoler les requêtes douteuses ou basculer vers un modèle de secours plus robuste. Capturez tout — entrées brutes, sorties du modèle et scores des détecteurs — afin que votre équipe dispose des preuves nécessaires à l'enquête.

À partir de là, traitez l'incident comme toute autre violation de sécurité.

Suivez un runbook incluant la collecte de preuves, l'évaluation de l'impact, le retour à une version de modèle de confiance et la réentraînement sur des données propres.

La rapidité est essentielle : plus un modèle compromis fonctionne longtemps, plus il peut causer de dégâts. Traitez votre délai de détection à confinement comme pour un ransomware, car un modèle pollué ou manipulé peut entraîner des défaillances métier en cascade.

3. Architecture de sécurité ML d'entreprise

Protéger le machine learning au niveau de l'entreprise signifie le traiter comme tout autre système critique — intégrer les défenses à votre pile de sécurité existante, combler les angles morts et rendre les attaques visibles avant qu'elles ne causent de réels dommages métier.

Commencez par valider les données à chaque point d'entrée du pipeline. Appliquez des contrôles de format stricts, vérifiez la provenance des données et utilisez des jeux de données signés avant tout stockage à long terme.

Protégez votre registre de modèles comme vous protégez le code : exigez des fichiers de modèles signés, suivez leur historique et n'autorisez le déploiement qu'après avoir passé des tests de robustesse. À l'exécution, surveillez les serveurs de modèles en même temps que vos autres charges de travail.

Collectez les activités des processus, du réseau et du système, et transmettez ces métriques à votre console de sécurité centrale afin que les analystes voient les anomalies ML aux côtés des alertes endpoint et réseau. Maintenez un inventaire à jour de tous les modèles avec des propriétaires clairs, des niveaux de risque et des scores de robustesse, et examinez-les lors des réunions de gestion des changements comme vous le feriez pour les niveaux de correctifs. Rendez les tests adversariaux obligatoires avant toute mise en production.

Une séparation claire des rôles rend le système gérable. Par exemple, les RSSI peuvent posséder le risque et définir la politique, les responsables SOC sont chargés d'intégrer la détection dans les flux de travail quotidiens, et les analystes affinent les alertes et enquêtent sur les incidents.

Défis dans la détection des attaques adversariales

Vous pouvez rencontrer certains défis dans la détection des attaques adversariales, tels que des distorsions minimales. Ce sont des signes subtils et imperceptibles d'attaques en approche. Ce type d'attaque apporte des modifications minimes aux entrées d'origine, ce qui les rend difficiles à détecter avec des filtres simples et la détection d'anomalies. De l'extérieur, elles semblent très normales.

Ensuite, vous avez le deuxième problème de l'exploitation des non-linéarités. Les réseaux neuronaux profonds peuvent avoir des frontières de décision très complexes et de haute dimension. Les adversaires peuvent exploiter des régions abruptes dans ces frontières, où de petites entrées et leur manipulation peuvent provoquer des changements drastiques dans les sorties, ce qui peut conduire à une mauvaise classification.

Les attaques adversariales utilisées pour cibler un modèle peuvent être transférées et utilisées contre d'autres modèles différents, même s'ils utilisent une architecture ou des données d'entraînement différentes. Les attaques en boîte noire deviennent très courantes. Et il y a aussi la question du contournement des défenses.

Aucune défense universelle ne fonctionnera pour tous les modèles, car les modèles peuvent changer et s'adapter. Nous avons également des attaques adaptatives, ce qui signifie que les adversaires peuvent contourner des défenses spécifiques. Ils peuvent neutraliser des techniques défensives courantes, comme la désinfection des entrées et la distillation défensive.

Les attaques ciblées peuvent être plus spécifiques et peuvent aussi provoquer des erreurs de classification aléatoires parfois. Vous pouvez également faire face à des taux élevés de faux positifs selon les méthodes et techniques de détection utilisées. Certaines frontières entre les attaques naturelles et celles lancées par des adversaires peuvent être floues selon les données traitées. Vous devez aussi gérer la dégradation des entrées propres, ce qui peut déclencher une détection et une prise de décision incorrectes, réduisant ainsi la fiabilité de vos solutions de sécurité.

Exemples concrets d'attaques adversariales

Des incidents documentés démontrent comment les attaques adversariales passent de la recherche académique à l'exploitation active dans les environnements d'entreprise.

• Manipulation de l'Autopilot Tesla (2019) : Des chercheurs en sécurité ont démontré que de petits autocollants placés sur des panneaux routiers pouvaient amener le système Autopilot de Tesla à mal lire les limitations de vitesse, pouvant entraîner une accélération inappropriée du véhicule. L'attaque exploitait la dépendance du système de vision par ordinateur à des motifs visuels spécifiques, montrant comment des exemples adversariaux physiques peuvent impacter des systèmes critiques pour la sécurité.
• Chatbot Tay de Microsoft (2016) : En moins de 24 heures après son lancement, des utilisateurs coordonnés ont manipulé le chatbot IA de Microsoft via des entrées conversationnelles soigneusement élaborées qui ont progressivement orienté ses réponses vers des contenus inappropriés. Cela a démontré comment des systèmes d'apprentissage continu peuvent être corrompus par des retours adversariaux coordonnés.
• Contournement de la sécurité email ProofPoint (2020) : Des attaquants ont découvert qu'ils pouvaient contourner la sécurité email d'entreprise en apportant des modifications minimales à des pièces jointes malveillantes. En modifiant les en-têtes de fichiers et en intégrant des motifs, ils ont créé des variantes identiques pour les analystes de sécurité mais qui échappaient aux systèmes de détection de menaces basés sur le ML.
• Évasion des caméras de circulation chinoises (2021) : Des chercheurs ont montré que des LED infrarouges placées stratégiquement pouvaient tromper les systèmes de reconnaissance faciale utilisés dans la surveillance routière. La technique rendait les plaques d'immatriculation illisibles pour les systèmes automatisés tout en restant clairement visibles pour les agents de circulation humains.
• Défaillances de la détection de fraude par carte bancaire (2022) : Des institutions financières ont signalé des attaques sophistiquées où des criminels ont progressivement entraîné les systèmes de détection de fraude à accepter des schémas de transactions de plus en plus risqués. En commençant par des transactions à la limite de la légitimité et en augmentant lentement, les attaquants ont établi un nouveau comportement de référence permettant à des transactions frauduleuses plus importantes de passer inaperçues.

Ces exemples mettent en évidence un schéma critique : les attaques adversariales réussies exploitent souvent l'écart entre la perception humaine et la prise de décision des modèles d'apprentissage automatique, permettant à des activités malveillantes de se cacher à la vue de tous.

Comment SentinelOne peut se défendre contre les menaces alimentées par l'IA

Les attaques adversariales sur l'apprentissage automatique frappent à la vitesse du calcul, corrompant les modèles mêmes sur lesquels vous comptez pour votre défense. De l'évasion qui échappe à la détection à la pollution qui réécrit la logique de décision, ces menaces exploitent les fondements mêmes de l'IA.

Les arrêter nécessite des solutions de sécurité autonomes et comportementales basées sur l'IA qui détectent les dérives, corrèlent les signaux à travers les endpoints et les charges de travail cloud, et agissent en quelques secondes sans attendre l'approbation ou l'intervention humaine. Purple AI donne à votre équipe de sécurité la puissance d'un analyste SOC alimenté par l'IA pour accélérer l'investigation et la réponse. SentinelOne a récemment acquis Prompt Security. Il peut désormais sécuriser les charges de travail avec Prompt AI, qui offrira aux organisations une visibilité immédiate sur toute leur utilisation de GenAI à l'échelle de l'entreprise.  Prompt AI offrira une couverture indépendante du modèle pour tous les principaux fournisseurs de LLM, y compris OpenAI, Anthropic, Google, et même pour les modèles auto-hébergés et sur site.

SentinelOne peut fournir des défenses à la vitesse de la machine pour protéger vos modèles, vos données et votre entreprise. L'Offensive Security Engine™ de SentinelOne peut découvrir et corriger les vulnérabilités avant que les attaquants ne frappent. Ses Verified Exploit Paths™ et ses simulations d'attaque avancées aident à identifier les risques cachés dans les environnements cloud — bien au-delà de la détection traditionnelle. Avec des vérifications automatisées des mauvaises configurations, de l'exposition des secrets et un scoring de conformité en temps réel sur AWS, Azure, GCP et plus, SentinelOne donne un avantage aux organisations.

Vous pouvez utiliser le CNAPP sans agent de SentinelOne pour se défendre contre les attaques sur les modèles et services d'IA. L'AI Security Posture Management de SentinelOne peut fournir une visibilité approfondie sur vos environnements IT et cloud et accélérer les investigations pour leur résolution efficace. Dans le cadre du CNAPP sans agent de SentinelOne, qui surveille la posture de sécurité et les charges de travail IA et ML sur le cloud, vous pouvez utiliser l'IA de SentinelOne pour détecter les risques et les lacunes de configuration dans votre infrastructure. Elle peut détecter les menaces propres aux pipelines IA et offrir des recommandations claires. Elle automatise également la remédiation des menaces en maintenant les déploiements IA sécurisés et conformes.

SentinelOne peut configurer des vérifications sur les services IA. Vous pouvez également exploiter les Verified Exploit Paths™ pour les services IA. Le CNAPP sans agent de SentinelOne fournit une gestion de la posture de sécurité SaaS et inclut des fonctionnalités telles qu'un inventaire d'actifs basé sur un graphe, des tests de sécurité shift-left, l'intégration CI/CD, la gestion de la posture de sécurité des conteneurs et de Kubernetes, et plus encore. Il peut renforcer les permissions pour les droits cloud et prévenir les fuites de secrets. Il peut détecter plus de 750+ types de secrets différents, permettre une surveillance des menaces en temps réel et continue, et générer des alertes en temps voulu. Vous pouvez réduire la fatigue liée aux alertes, éliminer les faux positifs et minimiser les surfaces d'attaque. La plateforme peut lutter contre les malwares, ransomwares, phishing, shadow IT, cryptomineurs, ingénierie sociale et toutes sortes de menaces émergentes.

Les attaquants adversariaux cibleront plusieurs surfaces d'attaque, il est donc judicieux de renforcer la défense de ces surfaces. Pour la sécurité des endpoints, SentinelOne renforce les défenses sur toutes les surfaces d'attaque. Il fournit des capacités de détection et de réponse autonomes pour les endpoints, les charges de travail cloud et les identités via la Singularity™ Endpoint Protection Platform (EPP). Vous pouvez étendre la protection avec Singularity™ Cloud Workload Security (CWS) et la Singularity™ XDR Platform pour une couverture complète contre les attaques adversariales. La plateforme répond automatiquement aux menaces sans intervention humaine, sécurisant l'ensemble de votre infrastructure numérique du endpoint au cloud.

Conclusion

Les attaques adversariales reposent sur la tromperie et exploitent la crédulité des modèles ML et des utilisateurs. Elles peuvent falsifier des données, injecter des entrées polluées dans les modèles ML et fournir des représentations inexactes pour les tromper et détourner les défenses. Les algorithmes ML peuvent classer des modèles bénins comme malveillants et divulguer accidentellement des données sensibles aux adversaires, ce qui rend les attaques adversariales si dangereuses. Si vous souhaitez obtenir de l'aide et garder une longueur d'avance, contactez SentinelOne dès aujourd'hui. Nous pouvons vous aider.

FAQ sur les attaques adversariales

Quelle est la différence entre les attaques adversariales et les cyberattaques traditionnelles ?

Les cyberattaques traditionnelles ciblent les vulnérabilités des systèmes telles que les logiciels non corrigés ou les mots de passe faibles, tandis que les attaques adversariales exploitent spécifiquement les propriétés mathématiques des modèles d'apprentissage automatique. Les attaques adversariales fonctionnent en apportant de petites modifications, souvent imperceptibles, aux entrées afin d'amener les systèmes ML à prendre de mauvaises décisions, alors que les attaques traditionnelles impliquent généralement un accès non autorisé ou le déploiement de logiciels malveillants.

Comment les organisations peuvent-elles détecter si leurs modèles ML sont sous attaque adversariale ?

La détection nécessite la surveillance des distributions d’entrée, des schémas de scores de confiance et des dérives de comportement du modèle. Les indicateurs clés incluent des chutes soudaines de la précision du modèle, un regroupement inhabituel de prédictions à faible confiance et des anomalies statistiques dans les données d’entrée. Les organisations doivent mettre en œuvre la détection de désaccord d’ensemble, où plusieurs modèles analysant la même entrée fournissent des résultats contradictoires, ainsi qu’une surveillance continue des métriques de performance du modèle par rapport aux références établies.

Les attaques adversariales sont-elles efficaces contre tous les types de modèles d’apprentissage automatique ?

Bien que la plupart des modèles d'apprentissage automatique présentent une certaine vulnérabilité aux attaques adversariales, l'efficacité varie selon le type de modèle, l'architecture et la méthodologie d'entraînement. Les réseaux neuronaux profonds sont particulièrement sensibles en raison de leurs frontières de décision à haute dimensionnalité, tandis que les modèles plus simples comme les classificateurs linéaires peuvent être plus résistants.

Cependant, la recherche a démontré des attaques réussies contre pratiquement toutes les principales architectures d'apprentissage automatique, y compris les systèmes de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et d'apprentissage par renforcement.

Quel est l’impact sur les coûts de la mise en œuvre de défenses adversariales ?

La mise en œuvre de défenses adversariales augmente généralement les coûts informatiques de 20 à 50 % en raison du temps d’entraînement supplémentaire, des méthodes d’ensemble et des exigences de surveillance en temps réel. Cependant, ce coût est souvent justifié au regard des pertes potentielles liées à des attaques réussies, qui peuvent inclure des amendes réglementaires, le vol de propriété intellectuelle et des perturbations opérationnelles.

Les organisations doivent prioriser les investissements dans la défense en fonction de la criticité du modèle et de l’exposition potentielle à la surface d’attaque.

L’entraînement adversarial peut-il empêcher complètement les attaques adversariales ?

L’entraînement adversarial améliore considérablement la robustesse du modèle mais ne peut garantir une protection absolue. C’est comparable à une vaccination : elle développe une immunité contre des schémas d’attaque connus mais peut ne pas protéger contre des techniques nouvelles et adaptatives. L’approche la plus efficace combine l’entraînement adversarial avec la détection à l’exécution, la validation des entrées et des défenses architecturales telles que les méthodes d’ensemble afin de créer plusieurs couches de protection contre l’évolution des stratégies d’attaque.