Au cours des dernières années, l'IA a envahi l'ensemble du secteur technologique. Cela inclut les entreprises qui utilisent des LLM (modèles linguistiques à grande échelle) pour résoudre divers problèmes commerciaux et quotidiens.s'agit pas seulement des géants technologiques tels qu'Apple, Google et Microsoft qui utilisent et intègrent l'intelligence artificielle dans leur production. Les petites et moyennes entreprises se lancent également dans la course à l'IA. Avec autant d'utilisateurs et d'entreprises utilisant l'IA, la quantité de données qu'elle traite a considérablement augmenté, ce qui en fait une cible pour les acteurs malveillants. Les systèmes d'IA utilisent les données en plusieurs étapes, depuis les données d'entraînement jusqu'aux informations saisies par les utilisateurs pour obtenir une réponse. En raison du caractère sensible des données traitées par les systèmes d'IA, il est important de sécuriser ces derniers et les données. C'est là que la sécurité des données d'IA entre en jeu.
Dans cet article, nous aborderons le rôle des données dans l'IA (intelligence artificielle) et les défis auxquels les organisations peuvent être confrontées en matière de sécurité des données dans l'IA. Nous explorerons également les meilleures pratiques pour mettre en œuvre la sécurité des données IA afin d'obtenir de meilleurs résultats et comment SentinelOne peut être utilisé à cette fin.
Aperçu de l'IA et de la sécurité des données
L'intelligence artificielle, communément appelée IA, est le domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de machines intelligentes qui ressemblent à l'intelligence humaine naturelle et à la puissance logique. L'IA peut essentiellement exécuter des fonctions cognitives humaines souvent plus rapidement et avec plus de précision que les humains.
Nous savons que l'IA dépend des données. Les données permettent aux systèmes d'IA de fonctionner et leur permettent d'apprendre et de prédire de nouvelles informations de manière améliorée au fil du temps. L'apprentissage automatique, qui fait partie de l'intelligence artificielle, est utilisé par les systèmes informatiques pour apprendre à partir de données sans être spécialement programmé à cet effet. Les systèmes d'IA fonctionnent mieux avec différents types de données.
Le rôle des données dans l'IA
Les données jouent un rôle important dans l'IA. Elles sont utilisées à différentes étapes pour faciliter le développement et le traitement de l'IA.
- Formation : La première phase de l'entraînement consiste à apprendre aux algorithmes d'IA à identifier des modèles et à faire des prédictions à partir des données.
- Test : plusieurs ensembles de données sont utilisés pour tester la capacité et l'efficacité du modèle.
- Exploitation : une fois déployés, les systèmes d'IA traitent les nouvelles données pour faciliter la prise de décision ou les prédictions en temps réel.
- Amélioration : la plupart des systèmes d'IA sont entraînés à partir de nouvelles données afin d'améliorer les algorithmes et les performances.
Importance de la sécurité des données dans l'IA
Plusieurs facteurs démontrent l'importance de la sécurité et de la confidentialité des données dans le cadre des systèmes d'apprentissage automatique. L'IA traite des informations sensibles et confidentielles, c'est pourquoi il est important de protéger la confidentialité de ces données.
La compromission des données compromet l'intégrité des modèles d'IA, et les défaillances dans des applications telles que les soins de santé ou la finance peuvent avoir des conséquences graves. Les systèmes d'IA doivent également se conformer aux réglementations en matière de protection des données, telles que PCI DSS, HIPAA, etc. Voici quelques-unes des menaces les plus courantes pour l'IA :
- Manipulation des données : Les attaquants peuvent utiliser des données d'entraînement spécialement modifiées pour introduire des biais et réduire la précision du modèle d'IA.
- Menaces internes : Cette menace est causée par une personne qui attaque le système d'IA depuis l'intérieur de l'organisation. Une telle personne peut voler et vendre des données, modifier des modèles pour intercepter des résultats et dégrader les performances globales du système.
- Violations de données : Les attaquants accèdent généralement à de grandes quantités de données précieuses, telles que des informations personnelles, des données financières, des secrets commerciaux ou des informations sur l'infrastructure, à partir d'une violation de données.
Identifier les menaces pour la sécurité des données de l'IA
Afin de mettre en œuvre la sécurité des données de l'IA, il est important que les organisations comprennent les différents types de menaces qui pèsent sur celle-ci. Examinons quelques-unes des menaces suivantes :
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Empoisonnement des données (comment les pirates manipulent les données d'entraînement)
L'empoisonnement des données constitue une menace sérieuse pour les systèmes d'IA. La création de faux exemples consiste essentiellement à manipuler les données d'entraînement des modèles d'IA. Les attaquants peuvent facilement modifier le comportement ou le processus décisionnel des systèmes d'IA en ajoutant de faux points de données.
Un exemple est celui d'un système de reconnaissance d'images, dans lequel un attaquant peut injecter des images mal étiquetées pendant l'entraînement. Ces données mal étiquetées ou erronées peuvent amener l'IA à classer incorrectement des objets dans des cas d'utilisation réels, avec des conséquences extrêmement néfastes, comme dans le cas de la conduite autonome ou d'un diagnostic médical.
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Attaques par inversion de modèle (récupération de données sensibles à partir de modèles)
Les attaques par inversion de modèle constituent une autre menace importante pour la sécurité des données de l'IA. Ces attaques tentent de déconstruire ou de rétroconcevoir le modèle d'IA afin d'obtenir des informations sur les modèles utilisés dans les données d'entraînement.
Les attaquants appellent essentiellement le modèle plusieurs fois avec des entrées choisies de manière intelligente et étudient ses sorties afin de comprendre les données susceptibles d'avoir été utilisées pour l'entraînement du modèle. Cela peut constituer un grave problème de confidentialité, en particulier lorsque les données d'entraînement comprennent des informations personnelles ou professionnelles sensibles, telles que des dossiers médicaux et des informations financières.
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Attaques adversaires (manipulation des modèles d'IA par la modification des entrées)
Les attaques adversaires ciblent les entrées de l'IA afin de provoquer des erreurs. L'empoisonnement des données se produit pendant l'entraînement, tandis que les attaques adversaires sont menées sur les modèles déployés. Les attaquants créent minutieusement des entrées spécialement conçues pour tromper le modèle d'IA en modifiant de très petites valeurs qui sont presque identiques aux données réelles, mais qui peuvent faire une énorme différence dans tout modèle basé sur des données.
Un exemple typique consiste à modifier légèrement une image afin qu'elle soit complètement mal ciblée par une IA de classification, par exemple en faisant en sorte qu'un panneau " Stop " soit classé comme un autre panneau de limitation de vitesse. Ce type d'attaques peut constituer un danger pour les applications critiques en matière de sécurité dans lesquelles les systèmes d'IA font partie de leur environnement et peut entraîner des erreurs de la part du système affecté.
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Malware automatisé
Un malware automatisé est un malware alimenté par l'IA qui peut exécuter une attaque ciblée. Ils peuvent également être utilisés pour éviter la détection des menaces et améliorer l'efficacité de l'infection en identifiant le moment optimal et les circonstances appropriées pour délivrer une charge utile.
DeepLocker est un malware alimenté par l'IA qui cache ses intentions malveillantes dans une application et ne déverrouille sa charge utile malveillante pour exécution qu'une fois qu'il a atteint une victime spécifique en calculant un marqueur prédéfini.
Comment sécuriser les modèles d'IA
Les modèles d'IA nécessitent une sécurité tant pendant la phase d'entraînement que lors de leur déploiement. Passons en revue quelques stratégies courantes pour sécuriser les modèles d'IA afin d'assurer une sécurité adéquate des données d'IA dans les deux phases.
Sécurisation de l'entraînement des modèles d'IA
La sécurisation de l'entraînement des modèles d'IA est la principale technique de sécurité de l'IA, qui repose sur la confiance et l'entraînement. Il est important de s'entraîner dans des environnements sécurisés. Il doit s'agir de systèmes isolés et contrôlés, dotés de mécanismes d'accès contrôlés. Pour l'entraînement de l'IA, les solutions basées sur le cloud sont dotées d'un certain nombre de mesures de sécurité qui rendent difficile le vol ou la fuite de données.
Avant de sécuriser l'IA, il est important de garantir la validation et l'assainissement des données. Cela implique d'examiner en détail les données saisies afin de détecter toute irrégularité, divergence ou vecteur d'attaque potentiel. L'utilisation de méthodes telles que la détection des valeurs aberrantes et le nettoyage des données permet de maintenir une intégrité approximative des ensembles de données d'entraînement, ce qui constitue un système fondamental de prévention des attaques par empoisonnement.
Cela implique l'utilisation de techniques d'optimisation, qui nous permettent de créer des modèles moins vulnérables aux attaques. La validation croisée et des techniques telles que la régularisation contribuent à améliorer la capacité de généralisation du modèle et à accroître sa résistance aux attaques adversaires. L'entraînement adversaire consiste à stimuler des scénarios d'attaque potentiels afin que l'IA puisse les apprendre et les reconnaître.
Protéger les modèles d'IA déployés
Les défis auxquels est confronté un modèle d'IA lorsqu'il est déployé sont très différents. Vous devez vous assurer que seuls les utilisateurs prévus peuvent exécuter des appels et que le modèle n'a pas été altéré lors de son passage par divers services/appareils/passerelles dans un pipeline desservi qui comprend l'authentification et le cryptage.
La validation et la désinfection sont obligatoires pour les modèles déployés. Toutes les entrées doivent être soigneusement validées et désinfectées avant d'être transmises à l'IA pour traitement. Cela permet d'éviter toutes sortes d'attaques par injection de prompt et garantit que votre modèle n'est alimenté que par des données propres.
Détection des anomalies
Les systèmes de détection des anomalies sont des systèmes de surveillance qui peuvent fonctionner en temps réel et vérifier les modèles et les comportements anormaux. Par exemple, il peut s'agir d'une augmentation soudaine du flux de requêtes qui ne ressemble pas à une charge naturelle, d'une requête externe provenant d'une adresse IP interdite, etc. Ils vous fourniront des informations sur ce qui peut éventuellement ne pas fonctionner correctement, sans donner suffisamment de détails sur la nature/le type réel de l'attaque. Ils surveillent en permanence les sorties inattendues, les modèles d'entrée anormaux ou les écarts importants par rapport au comportement normal afin d'avoir une réponse immédiate sur les risques possibles et de gérer la situation.
La protection des données d'IA est essentielle pour maintenir l'intégrité et la confidentialité des données. Singularity Endpoint Protection garantit la sécurité de vos terminaux et empêche tout accès non autorisé aux données sensibles liées à l'IA.
Différentes façons de préserver la confidentialité des données liées à l'IA
Les systèmes d'IA étant désormais courants, il est important de protéger la confidentialité des données utilisées pour les entraîner. Examinons quelques moyens de sécuriser les données d'IA :
Anonymisation et pseudonymisation
L'anonymisation est utilisée pour effacer ou crypter les informations personnelles identifiables dans les ensembles de données, transformant ainsi ces données en une forme à partir de laquelle une source externe ne pourrait jamais les reconstituer et les associer à un client, un employé ou toute autre personne. C'est ce que fait la pseudonymisation. Au lieu de révéler des informations permettant d'identifier une personne, elle remplace les identifiants réels par des identifiants artificiels. Bien que ceux-ci soient souvent conservés séparément afin de pouvoir reconstituer les données d'origine, la pseudonymisation rend plus difficile l'association des informations personnelles à un individu.
Voici un exemple de pseudonymisation
Avant la pseudonymisation :
| Nom | Âge | Ville | État de santé |
|---|---|---|---|
| John Smith | 35 | New York | Diabète |
| Jane Doe | 42 | Chicago | Hypertension |
| Mike Johnson | 28 | Los Angeles | Asthme |
Après pseudonymisation :
| Nom | Âge | Ville | État de santé |
|---|---|---|---|
| A123 | 35 | Nord-Est | Diabète |
| B456 | 42 | Midwest | Hypertension |
| C789 | 28 | Ouest | Asthme |
Dans cet exemple, les informations personnelles identifiables (noms et villes spécifiques) ont été remplacées par des pseudonymes (identifiants) et des données de localisation plus générales. Cela rend plus difficile l'identification des individus tout en conservant les informations utiles à l'analyse.
K-anonymat et L-diversité
Le K-anonymat signifie que, pour chaque valeur possible d'un attribut d'identifiant, il existe k autres tuples dans le tableau qui ont les mêmes valeurs. En termes simples, la diversité L garantit qu'il existe au moins L valeurs d'attributs sensibles distinctes dans chaque groupe d'enregistrements qui devraient contenir des données similaires. La signature modifiable peut offrir des garanties de confidentialité beaucoup plus solides que la simple anonymisation.
Ensemble de données d'origine :
| Âge | Code postal | État |
|---|---|---|
| 28 | 12345 | VIH |
| 35 | 12345 | Cancer |
| 42 | 12346 | Grippe |
Après application de l'anonymat 2 :
| Tranche d'âge | Code postal | État |
|---|---|---|
| 25-35 | 1234 | VIH |
| 25-35 | 1234 | Cancer |
| 40-50 | 1234 | Grippe |
Dans cet exemple, nous avons obtenu une anonymisation de niveau 2 en généralisant l'âge en tranches d'âge et les codes postaux en supprimant le dernier chiffre.
Liaison d'enregistrements préservant la confidentialité (PPRL)
Contrairement aux méthodes traditionnelles de recoupement, le PPRL permet à des organisations distinctes de relier leurs ensembles de données sur la base d'une personne ou d'une entité commune, sans avoir à révéler les détails permettant d'identifier les personnes concernées. Par exemple, une personne menant des recherches médicales peut souhaiter combiner les données de plusieurs hôpitaux sans compromettre la confidentialité des patients. Généralement, des techniques cryptographiques sont utilisées pour faire correspondre les enregistrements entre les ensembles de données sans révéler les données réelles.
Génération de données synthétiques
Les méthodes de rééchantillonnage sont des techniques innovantes qui génèrent des données artificielles qui se comportent comme le tableau d'origine. Des techniques plus avancées, telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), peuvent produire des ensembles de données synthétiques qui ressemblent à s'y méprendre à des données réelles. Cela permet aux modèles d'IA d'apprendre à partir de données qui sont indiscernables des informations du monde réel et ne contiennent aucune information d'identification personnelle exclusive. Cette technique est désormais utilisée dans de nombreux secteurs, tels que la santé, où des modèles d'IAsont utilisés pour le diagnostic de maladies rares. Elle est également utilisée dans le secteur financier pour la détection des fraudes et la modélisation des risques.
Meilleures pratiques en matière de sécurité des données IA
La mise en œuvre d'un contrôle de la confidentialité est l'une des étapes permettant d'assurer la sécurité des données de l'IA, mais ce n'est pas la seule. Les entreprises doivent mettre en œuvre des stratégies de protection des données afin de protéger le système d'IA et les données qu'elles utilisent.
#1. Établir un cadre de sécurité
Une organisation doit mettre en œuvre des politiques de sécurité bien définies qui aident les ingénieurs en sécurité à mettre en place un contrôle d'accès et une gestion des identités (IAM). Pour le stockage et le transfert des données, des mécanismes d'authentification appropriés doivent être mis en place. Les organisations doivent procéder à des évaluations régulières et élaborer des plans de reprise en cas de sinistres liés à l'IA.
#2. Surveillance et mises à jour continues
Les systèmes d'IA doivent être surveillés régulièrement afin de détecter tout risque et mis à jour régulièrement. Des audits réguliers peuvent aider les organisations à mettre en évidence les menaces potentielles avant qu'elles ne puissent être exploitées par des attaquants.
#3. Formation et sensibilisation des employés
L'équipe chargée de la sécurité et du développement gère la sécurité des données d'IA. Les organisations doivent former leurs employés à la protection de leurs données et à la mise en œuvre des meilleures pratiques en matière d'IA. Des sessions de formation et des ateliers réguliers peuvent aider le personnel à se tenir informé des dernières menaces de sécurité et des techniques d'atténuation spécifiques aux systèmes d'IA.
#4. Collaboration et partage d'informations
Les organisations doivent collaborer avec des établissements d'enseignement et des centres de recherche qui se concentrent sur la sécurité de l'IA et qui pourraient avoir une meilleure vision des menaces spécifiques. La collaboration avec les organismes de réglementation aide les organisations à rester conformes et à influencer l'élaboration des politiques.
Il est essentiel de mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de sécurité des données d'IA. Singularity XDR aide à mettre en œuvre des mesures proactives pour sécuriser les données d'IA et prévenir les violations.
Considérations réglementaires et éthiques
Avec le développement de la technologie IA, il est important que les organismes de réglementation du monde entier prennent des mesures pour garantir la confidentialité des données personnelles et contribuer à mettre fin aux abus de l'IA. Voici quelques-unes des réglementations les plus connues :
Règlement général sur la protection des données (RGPD)
RGPD impose aux organisations de suivre des directives strictes concernant la collecte, le traitement et le stockage des données personnelles. Il stipule également que les données stockées dans l'IA doivent être soumises à des contraintes de gestion. Le RGPD met l'accent sur la minimisation des données et l'objectif de la restriction, et accorde le droit à l'oubli.
Les entreprises qui utilisent l'IA dans le cadre de leurs activités doivent respecter ces normes, obtenir l'autorisation légale de traiter les données et indiquer clairement l'utilisation de l'IA dans leurs activités, ce qui peut avoir une incidence directe sur leurs clients.
Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA)
La CCPA accorde des droits très limités aux organisations. La CCPA donne le droit de savoir quelles données sont collectées et comment elles sont utilisées. Elle permet même aux résidents des États-Unis de choisir si leurs données peuvent être vendues ou non.
Importance des pratiques éthiques en matière d'IA
Il est important que les organisations agissent de manière éthique. Cette éthique garantit que les systèmes d'IA sont toujours contrôlés, non seulement pour préserver la confiance du public, mais aussi pour apporter des bénéfices à la société grâce à ces systèmes. Les trois principes à respecter sont les suivants :
- Pour éviter toute discrimination fondée sur la race, le sexe ou l'âge, il est important de vérifier les données d'entraînement. Des audits réguliers des résultats de l'IA doivent être effectués afin de s'assurer qu'ils ne sont pas contraires à l'éthique.
- Il est important que les systèmes d'IA soient transparents sur la manière dont ils prennent certaines décisions, en particulier pour les organisations qui traitent des données relatives aux soins de santé ou à la justice pénale.
- Il convient d'indiquer clairement qui ou quoi sera responsable si une action ou une décision contraire à l'éthique est prise par une IA.
SentinelOne pour la sécurité des données IA
Les produits SentinelOne sont l'un des meilleurs outils pour protéger les systèmes d'IA et leurs données. La plateforme fournit une analyse comportementale et un apprentissage automatique afin de créer une sécurité multicouche capable de protéger les organisations contre toutes sortes de menaces.
Produits et fonctionnalités clés
- IA comportementale : SentinelOne utilise des modèles d'apprentissage automatique pour détecter tout comportement pouvant indiquer une cyberattaque, y compris les menaces potentielles pour les systèmes d'IA.
- Réponse automatisée : La plateforme peut répondre automatiquement aux menaces, évitant ainsi les risques pour les données d'IA et l'infrastructure d'une organisation.
- Protection de la charge de travail dans le cloud : Cette fonctionnalité permet de sécuriser les systèmes d'IA et les données présents dans les environnements cloud.
Singularity™ AI SIEM
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Obtenir une démonstrationConclusion
L'IA fait désormais partie intégrante de notre quotidien et continuera à se développer avec le temps. Il est donc essentiel de protéger l'IA et les données utilisées pour l'IA contre les cybermenaces. Cela doit être fait en gardant à l'esprit la sécurité des clients et des organisations. Cela permet de s'assurer que l'IA ne sera pas menacée et ne menacera pas la vie des consommateurs.
Les organisations utilisent l'IA pour accroître l'efficacité de leurs opérations quotidiennes. Il est important que les organisations s'informent sur la sécurité des modèles d'IA qu'elles pourraient utiliser ou avoir développés. Elles pourront le faire si elles comprennent que les menaces affecteront l'IA qu'elles utilisent. Ce blog aidera les organisations à sécuriser les modèles d'IA et à trouver différents moyens de protéger les données d'IA. Les meilleures pratiques doivent être mises en œuvre lors de l'application de la sécurité des données d'IA, et les organisations peuvent utiliser SentinelOne pour améliorer leur sécurité.
SentinelOne est une plateforme intelligente qui utilise l'analyse comportementale pour détecter toute menace potentielle pour la sécurité des données IA. Elle offre différentes fonctionnalités telles que la réponse automatisée, la la protection des charges de travail dans le cloud et des capacités de protection des données pour aider les organisations à sécuriser leurs activités. Pour en savoir plus sur la manière dont SentinelOne peut améliorer la sécurité de votre organisation, demandez une démonstration dès aujourd'hui.
"FAQs
L'IA aide à détecter les menaces en temps réel et à analyser d'énormes quantités de données. Les réponses aux attaques peuvent être automatisées grâce à l'IA, ce qui permet de limiter les dommages causés aux ressources. L'IA aide également à détecter les comportements suspects pouvant entraîner des failles de sécurité.
L'IA est extrêmement utile pour la cybersécurité. Lorsqu'il s'agit d'identifier et de répondre rapidement à des cybermenaces en constante évolution, l'IA fonctionne plus rapidement que les humains. Les systèmes d'IA apprennent rapidement et peuvent évoluer parallèlement aux nouvelles menaces.
L'intelligence artificielle peut également être utilisée par l'écosystème de l'Internet des objets (IoT) à des fins de sécurité. L'IA aide à suivre les comportements inhabituels des appareils IoT, ce qui permet à l'équipe de sécurité d'en savoir plus sur le trafic réseau afin de détecter les menaces et de résoudre les risques liés à la cybersécurité en triant les vulnérabilités de sécurité.