L'intelligence artificielle (IA) est un type de technologie qui vise à rendre les machines suffisamment intelligentes pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Cela inclut tout, de l'apprentissage à la résolution de problèmes et, bien sûr, à la prise de décision. Le système alimente en quantités massives de données les systèmes d'IA qui fonctionnent selon des algorithmes complexes et des processus de réflexion similaires à ceux des humains afin d'apprendre et d'acquérir de l'expérience. Ses applications peuvent couvrir divers domaines, allant des soins de santé, de la finance et des transports aux secteurs manufacturiers.
Le problème, cependant, est que les systèmes d'IA deviennent non seulement plus intelligents et sophistiqués, mais sont également confrontés à de nouveaux défis et risques. Lors du développement et du déploiement de l'IA, il est nécessaire d'assurer sa sécurité, ce que l'on appelle la sécurité de l'IA. Cela signifie qu'il faut protéger les systèmes d'IA contre les attaques et s'assurer qu'ils fonctionnent comme prévu et en toute sécurité.
Cet article traite de quelques-uns des principaux risques liés à la sécurité des systèmes d'IA, des moyens de les contrer et de la manière dont SentinelOne est en mesure de protéger les systèmes d'IA. Nous aborderons différents types de méthodes d'attaque ciblant les modèles d'IA, notamment l'empoisonnement des données, l'inversion des modèles et les exemples contradictoires.
Qu'est-ce que la sécurité de l'IA ?
La sécurité de l'IA est le domaine qui consiste à protéger les systèmes d'IA et leurs composants contre diverses menaces de sécurité (par exemple, les attaques adversaires) et vulnérabilités (par exemple, l'empoisonnement des données). Cela signifie protéger les données, les algorithmes, les modèles et l'infrastructure impliqués dans les applications d'IA. Le rôle de la sécurité de l'IA est de s'assurer que le système est sécurisé et fonctionne correctement. Cela inclut tout, depuis les accès non autorisés jusqu'aux violations de données et aux attaques contre l'IA qui pourraient compromettre son fonctionnement ou ses résultats.
La sécurité de l'IA est essentielle pour plusieurs raisons :
- Protection des données : De nombreux systèmes d'IA traitent d'énormes quantités de données sensibles. Il est donc nécessaire de sécuriser ces données afin d'éviter toute violation.
- Intégrité des modèles : la falsification de données malveillantes pourrait compromettre l'efficacité des modèles d'IA. Il est donc nécessaire de préserver l'intégrité des modèles.
- Prévention des utilisations abusives : la sécurité de l'IA aide à empêcher les attaquants d'exploiter les systèmes d'IA à des fins malveillantes.
- Confiance et adoption Une meilleure sécurité renforce la confiance dans les technologies basées sur l'IA, ce qui favorise leur adoption à plus grande échelle dans tous les secteurs.
- Conformité : De nombreux secteurs imposent des réglementations strictes en matière de traitement des données et d'utilisation de l'IA. La sécurité de l'IA aide les organisations à répondre à ces exigences de conformité.
14 risques et menaces liés à la sécurité de l'IA
Pour se protéger contre les nombreux types de risques de sécurité qui affectent tous les systèmes d'IA, les organisations doivent d'abord comprendre en quoi consistent ces risques. Vous trouverez ci-dessous les principaux risques et menaces liés à la sécurité de l'IA.
N° 1. Empoisonnement des données
Dans le cadre de cette attaque, les pirates introduisent des données incorrectes dans l'ensemble de données utilisé pour entraîner l'IA. Ces données corrompues peuvent modifier les fonctionnalités de l'IA et créer de faux choix ou de fausses prédictions. De nouveaux points de données erronés ou modifiés peuvent alors être ajoutés à l'ensemble de données, rendant impossible l'apprentissage correct du processus d'IA. Bien que les effets de l'empoisonnement des données semblent subtils, ils peuvent être dangereux et saboter progressivement les performances du modèle d'un système d'IA.
#2. Inversion de modèle
Toutes les attaques par inversion de modèle visent à récupérer les données d'entraînement utilisées pour créer une IA. Les attaquants peuvent extraire des informations sur les données d'entraînement simplement en interrogeant le modèle à plusieurs reprises et en examinant ses résultats. Cela constitue une grave menace pour la confidentialité, en particulier si l'IA a été entraînée à partir d'informations propriétaires ou privées. L'inversion de modèle peut entraîner la fuite d'informations propriétaires ou des données d'utilisateurs individuels spécifiques. Ce risque est particulièrement élevé pour les modèles qui fournissent des résultats spécifiques ou détaillés.
#3. Exemples contradictoires
Il s'agit d'entrées trompeuses, spécialement conçues pour les systèmes d'IA, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les attaquants apportent des modifications minimes, presque imperceptibles, aux données d'entrée, ce qui entraîne une classification ou une interprétation erronée des données par l'IA, comme une image légèrement modifiée qui est invisible pour l'œil humain, mais qui conduit l'IA à la classer de manière totalement erronée. En utilisant des exemples contradictoires, il est possible de contourner un système de sécurité basé sur l'IA ou de manipuler la prise de décision d'un système piloté par l'IA. Cela est particulièrement vrai dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la reconnaissance faciale et l'identification des logiciels malveillants.
#4. Vol de modèle
Dans cette attaque, une réplique ou quelque chose de très proche d'un modèle d'IA propriétaire est construit. Les attaquants envoient plusieurs requêtes au modèle cible, puis utilisent ses réponses pour entraîner un modèle de remplacement. Cela peut entraîner le vol de propriété intellectuelle et d'avantages concurrentiels. Cela est particulièrement crucial pour les entreprises qui proposent des modèles d'IA en tant que service. Le modèle copié pourrait être utilisé pour créer un service concurrent ou pour trouver des failles générales/de sécurité dans le modèle original.
#5. Fuite de données privées
Les modèles d'IA peuvent mémoriser et divulguer des informations sensibles provenant de l'ensemble de données d'entraînement. Cela peut se produire lorsque le modèle reçoit certaines questions ou lorsqu'il génère des résultats. La fuite de données confidentielles peut concerner des données personnelles, des secrets commerciaux ou d'autres informations sensibles. Dans les modèles de traitement du langage naturel, cela peut devenir un problème, car ces modèles ont tendance à générer du texte à partir des données d'entraînement. Il va sans dire que de telles fuites doivent être soigneusement évitées en auditant régulièrement les systèmes d'IA.
#6. Attaque par porte dérobée
Cette attaque consiste à intégrer des portes dérobées malveillantes dans les modèles d'IA pendant la phase d'entraînement. Ces portes dérobées sont déclenchées par des entrées particulières, qui peuvent amener le modèle à se comporter de manière imprévue. Par exemple, un système de reconnaissance d'images doté d'une porte dérobée pourrait classer incorrectement les images si celles-ci contiennent certains motifs. Elles sont parfois très difficiles à détecter, car la plupart du temps, le modèle se comporte normalement. Cette attaque peut ruiner la fiabilité et la sécurité des systèmes d'IA dans des scénarios importants.
#7. Attaques par évasion
Les données de sortie sont simplement basées sur les données d'entrée qui leur sont fournies, et ces attaques consistent à manipuler ces données d'entrée de manière à contourner tout système de détection basé sur l'IA. Les attaquants modifient le contenu ou le comportement afin de contourner les détecteurs de sécurité basés sur l'IA. Les logiciels malveillants peuvent être modifiés de manière à ne pas être détectés par les programmes antivirus qui fonctionnent à l'aide de l'IA. Cela aide les attaquants à mener des attaques par évasion et soulève la crainte que les IA chargées de la sécurité deviennent inefficaces en laissant passer une menace sans la détecter.
#8. Inférence de données
Les attaques par inférence de données se produisent lorsque les attaquants sont capables d'analyser les modèles et les corrélations dans les sorties des systèmes d'IA et de les utiliser pour déduire des informations protégées. Dans certains cas, la divulgation de données indirectes peut également entraîner des violations de la vie privée. Ces attaques sont souvent difficiles à contrer, car elles utilisent les primitives existantes de l'IA, telles que la capacité à découvrir des modèles cachés. Ce risque montre l'importance de sélectionner avec soin les données que les systèmes d'IA peuvent entrer et sortir.
#9. Ingénierie sociale améliorée par l'IA
C'est ainsi que les attaquants utilisent l'IA pour créer des attaques d'génie social très efficaces et personnalisées. Les systèmes GenAI peuvent créer des contenus textuels, vocaux ou même vidéo réalistes pour convaincre leurs cibles. L'IA pourrait même rédiger des e-mails de phishing spécialement conçus pour cibler des destinataires individuels. Cela ajoute un risque élevé aux menaces traditionnelles et plus familières d'ingénierie sociale, car celles-ci sont devenues de plus en plus difficiles à détecter, leur taux de réussite étant supérieur à leur taux d'échec.
N° 10. Attaques API
Les API constituent des connexions critiques entre les systèmes d'IA et d'autres logiciels, ce qui en fait des cibles attrayantes pour les attaquants. Les exploits courants comprennent l'accès non autorisé via une authentification faible, la manipulation des entrées pour corrompre le comportement du modèle et l'extraction de données via des points d'accès non sécurisés. De plus, les pirates peuvent surcharger les API avec des requêtes malveillantes afin de perturber les services d'IA. Les mesures de sécurité essentielles comprennent une authentification forte, la validation des entrées, la limitation du débit et la surveillance continue.
#11. Vulnérabilités matérielles
Les systèmes d'IA s'appuient souvent sur du matériel spécialisé pour un traitement efficace. Les attaquants peuvent exploiter les vulnérabilités de ce matériel pour compromettre le système d'IA. Il peut s'agir d'attaques par canal auxiliaire qui extraient des informations à partir de signaux physiques tels que la consommation d'énergie ou les émissions électromagnétiques. Les vulnérabilités matérielles peuvent contourner les mesures de sécurité au niveau logiciel, donnant potentiellement aux attaquants un accès approfondi au système d'IA. Ce risque souligne la nécessité d'une conception et d'une mise en œuvre matérielles sécurisées dans les applications d'IA.
#12. Empoisonnement de modèle
Alors que l'empoisonnement des données se produit pendant le processus de transfert en manipulant l'ensemble de données d'entraînement, l'empoisonnement de modèle se produit directement à partir du modèle d'IA et se présente sous deux formes. Les attaquants modifient les paramètres ou l'architecture du modèle avec des intentions malveillantes. Ils créent ainsi des attaques par porte dérobée potentielles cachées ou modifient le comportement du modèle de manière inattendue et imperceptible. L'empoisonnement des modèles est particulièrement dangereux dans les environnements d'apprentissage fédéré où plusieurs parties participent à la formation du modèle.
La détection de l'empoisonnement des modèles est difficile, car les effets toxiques ne se manifestent que dans des conditions spécifiques, le modèle conserve souvent de bonnes performances sur des données de validation propres, les modifications peuvent être subtiles et réparties sur de nombreux poids, et dans les environnements d'apprentissage fédéré, il peut être difficile de retracer quel participant a contribué à des mises à jour malveillantes.
#13. Attaques par transfert d'apprentissage
Les attaques par transfert d'apprentissage ciblent les modèles d'IA basés sur le transfert d'apprentissage, dans lesquels un modèle pré-entraîné est utilisé comme base et affiné pour une tâche particulière. En créant des données adversaires spécifiques, elles peuvent modifier le modèle de base afin d'y inclure une porte dérobée cachée ou un biais qui survit à tout processus d'affinage spécialisé ultérieur. Cela peut entraîner des comportements inattendus dans le modèle, ce qui peut le rendre dangereux et/ou peu fiable en production. Les attaques par transfert d'apprentissage sont également préoccupantes, car de nombreuses organisations peuvent utiliser un modèle pré-entraîné pour gagner du temps et de l'argent.
#14. Attaques par inférence d'appartenance
Dans cette attaque, l'attaquant veut savoir si un point de données spécifique figurait dans l'ensemble d'apprentissage des modèles d'IA. Les attaquants peuvent utiliser une sortie du modèle pour une entrée spécifique afin d'obtenir des informations sur les données d'entraînement. Cela représente clairement une menace importante pour la confidentialité, en particulier si les modèles sont entraînés sur des données privées ou confidentielles.
Comment atténuer les risques liés à la sécurité de l'IA ?
Il n'existe pas de solution unique pour faire face aux risques liés à la sécurité de l'IA. Voici cinq des stratégies les plus importantes pour minimiser ces menaces :
1. Validation des données
Les organisations doivent mettre en œuvre une validation complète des données afin d'identifier et de filtrer les données malveillantes ou corrompues. Elles sont généralement utilisées pour nettoyer les données d'entrée afin qu'elles puissent être introduites dans le système d'IA. Les organisations doivent utiliser des algorithmes de détection des anomalies pour détecter les comportements anormaux dans les ensembles d'entraînement ou de validation. Il convient de garantir des audits fréquents et l'intégrité des ensembles de données utilisés pour entraîner et tester les modèles d'IA. De telles mesures permettent de se prémunir contre les attaques par empoisonnement des données et de minimiser le risque de biais involontaires dans les systèmes d'IA.
2. Renforcer la sécurité des modèles
Les organisations doivent utiliser des techniques telles que la confidentialité différentielle pour former les données d'entraînement de manière à permettre une performance précise du modèle tout en rendant plus difficile pour un attaquant d'extraire des informations sur un individu en particulier. Les organisations doivent déployer un calcul multipartite sécurisé pour un entraînement conjoint de l'IA sans fuite de données. Des exemples adversaires/malveillants peuvent être utilisés pour tester régulièrement les modèles afin de les rendre plus sûrs et plus robustes. Le chiffrement des modèles et les enclaves sécurisées doivent être utilisés pour garantir la sécurité et l'inviolabilité des modèles d'IA.
3. Contrôles d'accès rigoureux
Les organisations doivent mettre en place des niveaux d'authentification et d'autorisation pour chaque composant du système d'IA. En outre, les entreprises doivent activer l'authentification multifactorielle pour le modèle d'IA et l'accès aux données d'entraînement.
Les organisations peuvent appliquer le principe du moindre privilège afin que les utilisateurs root ne disposent que des autorisations strictement nécessaires. L'identification des attaques par injection potentielles et le bombardement de diverses entrées permettront de déterminer les droits d'accès à modifier ou les autorisations à rétablir dans la base de données. Les développeurs doivent également utiliser un cryptage puissant pour les données en transit et les données au repos afin d'empêcher tout accès non autorisé ou toute violation.
4. Audits de sécurité réguliers
Les organisations doivent régulièrement procéder à des évaluations de sécurité des systèmes d'IA afin de déterminer s'il existe des vulnérabilités. La sécurité du système doit être évaluée à l'aide d'outils automatisés et de tests de pénétration manuels. Les revues de code sont utilisées pour identifier les vulnérabilités dans les algorithmes d'IA et les logiciels qui les prennent en charge. Les organisations doivent maintenir à jour et corriger tous les composants du système d'IA afin de se protéger contre les vulnérabilités connues. L'autre bonne pratique consiste à mettre en place une surveillance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, afin que les équipes de sécurité puissent réagir instantanément en cas d'incident de sécurité.
5. Pratiques éthiques en matière d'IA
Les organisations doivent établir les limites d'un développement acceptable et responsable des applications d'IA dans leur entreprise. Elles doivent intégrer la transparence afin de rendre le système responsable. Surveiller et évaluer régulièrement les résultats des modèles afin d'identifier les gains bidirectionnels, c'est-à-dire les biais intégrés dans les résultats de l'IA. Réagir rapidement et efficacement aux violations de l'IA ou à d'autres problèmes éthiques à l'aide de guides d'intervention en cas d'incident. Les organisations doivent dispenser une formation en matière de sécurité et d'éthique aux développeurs et aux utilisateurs d'IA.
Comment SentinelOne peut-il vous aider ?
SentinelOne offre certaines fonctionnalités essentielles pour améliorer la sécurité de l'IA. L'entreprise assure la sécurité en utilisant les capacités de l'IA, mais peut également contribuer à sécuriser l'IA elle-même. Voici comment :
- Détection autonome des menaces : SentinelOne utilise l'intelligence artificielle pour détecter et répondre aux menaces de manière autonome. Cela permet aux systèmes d'IA d'être plus résistants aux différentes attaques, y compris les attaques contre les infrastructures.
- IA comportementale : La plateforme utilise l'IA comportementale pour identifier les comportements ou activités anormaux qui pourraient être le signe d'une faille de sécurité. Elle est utile pour découvrir de nouveaux types d'attaques que les systèmes classiques ne peuvent pas détecter, en les décrivant à l'aide de signatures.
- Réponse automatisée : SentinelOne est doté d'une fonctionnalité de réponse automatisée aux menaces. Le système peut prendre des mesures immédiates lorsqu'une menace est détectée afin d'atténuer et de contenir le risque, réduisant ainsi les dommages causés aux systèmes d'IA.
- Protection des terminaux : La sécurité des terminaux de SentinelOne’ protège les terminaux, empêchant les utilisateurs non autorisés d'accéder aux systèmes d'IA et les tentatives d'exfiltration de données.
- Visibilité du réseau : une visibilité complète de l'ensemble du réseau permet de suivre le flux de données sur tous les canaux vers et depuis les systèmes d'IA, ce qui permet aux organisations de détecter toute fuite d'informations ou toute tentative de piratage par des acteurs non autorisés.
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Get a DemoConclusion
Le déploiement de ces technologies modernes s'accompagne d'un besoin de renforcer la sécurité de l'IA, un domaine important qui doit être examiné de près. Les systèmes d'IA progressant dans tous les domaines et nécessitant une protection contre diverses menaces et vulnérabilités, leur importance ne fera que croître à mesure que de plus en plus d'organisations les utiliseront. Les organisations doivent être conscientes des risques liés à l'IA, tels que l'empoisonnement des données, l'inversion des modèles et les attaques adversaires.
C'est pourquoi des mesures de sécurité étendues sont nécessaires pour contrer cette menace. Cela peut inclure une validation rigoureuse des données, des niveaux élevés de sécurité des modèles, des contrôles d'accès sécurisés, des audits de sécurité fréquents et des pratiques éthiques en matière d'IA. Ces stratégies aideront les organisations à protéger les systèmes d'IA, la confidentialité des données et l'intégrité de chaque décision et résultat dérivé d'un algorithme.
SentinelOne assure la sécurité là où elle est importante pour les systèmes d'IA. Sa solution de sécurité basée sur l'IA aide les organisations à répondre aux menaces en temps réel. La nécessité d'une approche proactive pour maintenir une sécurité qui réponde aux besoins des technologies d'IA futures restera une cible mouvante.
FAQs
Les principales menaces pour la sécurité, ainsi que les solutions possibles pour lutter contre l'empoisonnement des données, l'inversion des modèles, les exemples contradictoires, les fuites de données confidentielles et les attaques par porte dérobée. Tous ces risques affectent le fonctionnement des systèmes d'IA.
Les cyberattaquants peuvent compromettre les systèmes d'IA de nombreuses façons, par exemple en volant des modèles, en lançant des attaques par évasion et en exploitant les API. Les attaquants peuvent également utiliser des méthodes pour récupérer le contenu textuel des modèles d'IA, des données sensibles ou des caractéristiques d'entrée subtiles afin de manipuler les résultats du modèle.
Les systèmes d'IA peuvent renforcer les cyberattaques en accélérant les approches d'ingénierie sociale et en les adaptant à chaque utilisateur. Cela signifie qu'ils peuvent produire des e-mails de phishing, des deepfakes ou d'autres formes de contenu nuisible crédibles, qui auront plus de chances de duper les victimes.
L'explicabilité est une caractéristique essentielle de la protection contre les cybermenaces, car elle permet de comprendre les raisons qui sous-tendent la prise de décision des modèles d'IA. Ces mesures de transparence permettent la divulgation afin de détecter tout biais, toute faiblesse ou tout comportement imprévu dans les systèmes d'IA.
Les organisations peuvent atténuer les risques liés à la sécurité de l'IA en mettant en œuvre une validation rigoureuse des données, en renforçant la sécurité des modèles, en renforçant les contrôles d'accès, en effectuant régulièrement des audits de sécurité et en développant des pratiques éthiques en matière d'IA.
Parmi les outils pouvant être utilisés pour sécuriser les modèles d'IA, on trouve les cadres de confidentialité différentielle, les plateformes d'apprentissage fédérées, les solutions de chiffrement des modèles et les systèmes de surveillance de la sécurité basés sur l'IA, tels que SentinelOne. Ces services protègent contre de multiples menaces et faiblesses en matière de sécurité.
