Top 14 des risques de sécurité de l’IA en 2026

Introduction

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 les systèmes d’IA avec d’énormes quantités de données qui fonctionnent selon des algorithmes complexes et des processus de pensée semblables à ceux des humains afin d’apprendre et d’acquérir de l’expérience. Ses applications peuvent couvrir divers domaines, de la 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 font également face à de nouveaux défis et risques. Lors du développement et du déploiement de l’IA, sa sécurité doit être assurée, et c’est ce qu’on appelle la sécurité de l’IA. Cela signifie sécuriser les systèmes d’IA contre les attaques et s’assurer qu’ils fonctionnent comme prévu et en toute sécurité.

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 adversariales) 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, de l’accès non autorisé aux violations de données et aux attaques contre l’IA qui pourraient compromettre sa fonctionnalité ou ses résultats.

La sécurité de l’IA est essentielle pour plusieurs raisons :

1. Protection des données : De nombreux systèmes d’IA traitent d’énormes quantités de données sensibles. Il est donc nécessaire de sécuriser ces données, car cela contribuera à prévenir une violation de données.
2. Intégrité du modèle: La falsification avec des données malveillantes pourrait compromettre l’efficacité des modèles d’IA. Il est donc nécessaire de maintenir l’intégrité du modèle.
3. Prévention des abus: La sécurité de l’IA aide à empêcher les attaquants d’exploiter les systèmes d’IA à des fins nuisibles.
4. Confiance et adoption : Une meilleure sécurité conduit à une plus grande confiance dans les technologies basées sur l’IA, ce qui favorise leur adoption accrue dans tous les secteurs.
5. Conformité : De nombreux secteurs imposent des réglementations strictes sur le traitement des données et l’utilisation de l’IA. La sécurité de l’IA aide les organisations à répondre à ces exigences de conformité.

14 risques et menaces de 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 quels sont ces risques. Vous trouverez ci-dessous les principaux risques et menaces de sécurité de l’IA.

#1. Empoisonnement des données

Dans cette attaque, les attaquants saisissent des données incorrectes dans l’ensemble de données utilisé pour entraîner l’IA. Ces données corrompues peuvent modifier la fonctionnalité de l’IA et créer de faux choix ou prédictions. De nouveaux points de données faux ou modifiés peuvent ensuite être ajoutés à l’ensemble de données, rendant impossible pour le processus d’IA d’apprendre correctement. 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

Toute attaque par inversion de modèle vise 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 de manière répétée et en examinant ses sorties. Cela constitue une grave menace pour la confidentialité, en particulier si l’IA a été entraînée sur des informations propriétaires ou privées. L’inversion de modèle peut entraîner la divulgation d’informations propriétaires ou des données d’utilisateurs individuels spécifiques. Il s’agit d’un risque particulièrement important pour les modèles qui fournissent des sorties spécifiques ou détaillées.

#3. Exemples adversariaux

Il s’agit d’entrées trompeuses, spécialement conçues pour les systèmes d’IA, en particulier dans le domaine du machine learning. Les attaquants apportent de petites modifications, presque négligeables, aux données d’entrée, qui entraînent une mauvaise classification ou une mauvaise interprétation des données par l’IA, comme une image légèrement modifiée qui est invisible pour les humains mais qui amène une IA à la classer de manière totalement erronée. En utilisant des exemples adversariaux, 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 malwares.

#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’avantage concurrentiel. Cela est particulièrement crucial pour les entreprises proposant 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 d’origine.

#5. Fuite de confidentialité

Les modèles d’IA peuvent mémoriser et divulguer des informations sensibles issues de l’ensemble de données d’entraînement. Cela peut se produire lorsque certaines questions sont posées au modèle ou lorsqu’il génère des résultats. La fuite de confidentialité peut concerner des données personnelles, des secrets commerciaux ou d’autres informations sensibles. Dans les modèles de traitement du langage naturel, cela peut devenir problématique, car ces modèles ont tendance à générer du texte à partir des données d’entraînement. Inutile de 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, ce qui peut amener le modèle à se comporter de manière non intentionnelle. Par exemple, un système de reconnaissance d’images comportant une porte dérobée pourrait classer incorrectement des images si certains motifs y sont présents. Elles sont parfois très difficiles à trouver puisque, 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 d’évasion

Les données de sortie sont simplement basées sur les données d’entrée qui lui 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 pour contourner les détecteurs de sécurité basés sur l’IA. Un malware peut être modifié afin de ne pas être détecté par des programmes antivirus fonctionnant à l’aide de l’IA. Cela aide les attaquants dans leurs attaques d’évasion et soulève la crainte que les IA chargées de la sécurité deviennent inefficaces en laissant passer une menace sans être détectée.

#8. Inférence de données

Les attaques par inférence de données se produisent lorsque des attaquants sont capables d’analyser les schémas et les corrélations dans les résultats 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 d’IA existantes, comme la capacité à découvrir des schémas cachés. Ce risque montre l’importance de sélectionner soigneusement ce que les systèmes d’IA peuvent prendre en entrée et produire en sortie.

#9. Ingénierie sociale renforcée par l’IA

Voici comment les attaquants utilisent l’IA pour créer des attaques d’ingénierie sociale hautement efficaces et individualisées. Les systèmes de GenAI peuvent créer du contenu texte, vocal ou même vidéo réaliste pour convaincre les cibles. L’IA pourrait même rédiger des e-mails de phishing spécifiquement conçus pour cibler des destinataires individuels. Cela ajoute un risque élevé aux menaces d’ingénierie sociale traditionnelles et plus familières, car elles sont devenues de plus en plus difficiles à détecter, leur taux de réussite étant supérieur à leur taux d’échec.

#10. Attaques d’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 incluent l’accès non autorisé via une authentification faible, la manipulation des entrées pour empoisonner le comportement du modèle et l’extraction de données via des points de terminaison non sécurisés. En outre, les attaquants peuvent surcharger les API avec des requêtes malveillantes pour perturber les services d’IA. Les mesures de sécurité essentielles incluent une authentification forte, la validation des entrées, la limitation du débit et une surveillance continue.

#11. Vulnérabilités matérielles

Les systèmes d’IA s’appuient souvent sur du matériel spécialisé pour un traitement efficace. Les attaquants peuvent exploiter des vulnérabilités dans ce matériel pour compromettre le système d’IA. Cela peut inclure des attaques par canal auxiliaire qui extraient des informations à partir de signaux physiques tels que la consommation électrique 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 du modèle

Alors que l’empoisonnement des données se produit pendant le processus de déplacement en manipulant l’ensemble de données d’entraînement, l’empoisonnement du modèle a lieu directement au niveau du modèle d’IA, et il apparaît selon deux stratégies. Les attaquants modifient les paramètres ou l’architecture du modèle avec une intention malveillante. Créant ainsi de potentielles backdoor attacks ou modifier le comportement du modèle d’une manière inattendue et imperceptible. L’empoisonnement du modèle est particulièrement dangereux dans les environnements d’apprentissage fédéré où plusieurs parties participent à l’entraînement du modèle.

La détection de l’empoisonnement du modèle est difficile, car les effets du poison peuvent ne se manifester que dans des conditions de déclenchement 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 apprentissage par transfert ciblent les modèles d’IA basés sur l’apprentissage par transfert, où un modèle préentraîné est utilisé comme base puis affiné pour la tâche particulière. En élaborant des données antagonistes spécifiques, elles peuvent modifier le modèle de base pour y inclure une porte dérobée cachée ou un biais qui survit à tout processus ultérieur de réglage fin spécialisé. Cela peut provoquer des comportements inattendus dans le modèle, ce qui peut le rendre dangereux et/ou peu fiable en production. Les attaques par apprentissage par transfert suscitent également des préoccupations, car de nombreuses organisations peuvent utiliser un modèle préentraîné pour gagner du temps et réduire les coûts.

#14. Attaques par inférence d’appartenance

Dans cette attaque, l’attaquant cherche à savoir si un point de données spécifique faisait partie de l’ensemble d’entraînement 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 de sécurité liés à l’IA ?

La gestion des risques de sécurité liés à l’IA ne repose pas sur une seule solution. 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 intégrées au système d’IA. Les organisations doivent utiliser des algorithmes de détection d’anomalies pour détecter les comportements anormaux dans les ensembles d’entraînement ou de validation. Des audits fréquents ainsi que l’intégrité des ensembles de données utilisés pour entraîner et tester les modèles d’IA doivent être garantis. De telles mesures peuvent protéger contre les attaques par empoisonnement des données et réduire au minimum le risque de biais involontaire dans les systèmes d’IA.

2. Renforcer la sécurité du modèle

Les organisations doivent utiliser des techniques telles que la confidentialité différentielle pour entraîner les données d’entraînement de manière à permettre des performances précises du modèle tout en rendant plus difficile pour un attaquant l’extraction d’informations sur un individu donné. Les organisations doivent déployer le calcul multipartite sécurisé pour l’entraînement conjoint de l’IA avec une fuite de données nulle. Des exemples adverses/malveillants peuvent être utilisés pour tester régulièrement les modèles afin de les rendre plus sécurisés et plus robustes. Le chiffrement des modèles et les enclaves sécurisées doivent être utilisés pour garantir que les modèles d’IA sont sécurisés ou protégés contre toute altération.

3. Contrôles d’accès robustes

Les organisations doivent établir des couches d’authentification et d’autorisation pour chaque composant du système d’IA. En outre, les entreprises doivent activer l’authentification multifacteur 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 n’obtiennent que les autorisations les plus nécessaires. L’identification des attaques par injection possibles et le bombardement de diverses entrées révéleront quels droits d’accès doivent être modifiés ou si la base de données doit être rétablie dans l’ensemble d’autorisations approprié. En outre, les développeurs doivent utiliser un chiffrement fort à la fois pour les données en transit et les données au repos afin d’empêcher les accès non autorisés/violations.

4. Audits de sécurité réguliers

Les organisations doivent régulièrement effectuer 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 complétés par des tests d’intrusion 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 assurer une surveillance 24 h/24 et 7 j/7 afin que, en cas d’incidents de sécurité, les équipes de sécurité puissent réagir instantanément.

5. Pratiques éthiques en matière d’IA

Les organisations doivent établir les limites d’un développement acceptable et responsable des applications de l’IA dans leur activité. Elles doivent intégrer la transparence afin de rendre le système responsable. Surveiller et évaluer régulièrement les résultats des modèles afin d’identifier les compromis bidirectionnels, c’est-à-dire les biais intégrés dans les résultats de l’IA. Répondre rapidement et efficacement aux violations liées à l’IA ou à d’autres problèmes éthiques à l’aide de playbooks de réponse aux incidents. Les organisations doivent dispenser des formations à la sécurité et à l’éthique aux développeurs et aux utilisateurs de l’IA.

Comment SentinelOne peut-il vous aider ?

SentinelOne fournit certaines des fonctionnalités essentielles pour améliorer la sécurité de l’IA. L’entreprise fournit une sécurité en utilisant les capacités de l’IA, mais peut également aider à sécuriser l’IA elle-même. Voici comment :

1. 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 à différentes attaques, y compris les attaques d’infrastructure.
2. IA comportementale: La plateforme utilise l’IA comportementale pour identifier des comportements ou activités anormaux pouvant être le signe d’une compromission de sécurité. Cela 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.
3. Réponse automatisée: SentinelOne est doté d’une fonctionnalité de réponse automatisée aux menaces. Le système peut agir immédiatement lorsqu’une menace est détectée afin d’atténuer et de contenir le risque, réduisant ainsi les dommages causés aux systèmes d’IA.
4. Protection des terminaux: SentinelOne’s Endpoint Security protège les terminaux, empêchant les utilisateurs non autorisés d’accéder aux systèmes d’IA et les tentatives d’exfiltration de données.
5. Visibilité réseau: Une visibilité complète de l’ensemble du réseau aide à suivre le flux de données sur tous les canaux vers et depuis les systèmes d’IA, ce qui permet aux organisations de déterminer si des informations fuient ou si des acteurs non autorisés tentent de s’introduire.

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Conclusion

Le déploiement de ces technologies modernes s’accompagne du besoin d’une IA renforçant la sécurité, qui constitue un domaine important à examiner de près. À mesure que les systèmes d’IA progressent dans tous les domaines et nécessitent une protection contre une variété de menaces et de vulnérabilités, cette importance ne fera qu’augmenter à mesure que davantage d’organisations travailleront avec eux. Les organisations doivent être conscientes des risques pouvant survenir en raison de l’IA, tels que l’empoisonnement des données, l’inversion de modèle et les attaques adversariales.

C’est pourquoi des mesures de sécurité étendues sont nécessaires pour contrer la menace. Cela peut inclure une validation rigoureuse des données, des niveaux élevés de sécurité du modèle, 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 dérivés d’un algorithme.

SentinelOne fournit une sécurité là où elle est essentielle pour les systèmes d’IA. La solution de sécurité alimentée par l’IA aide les organisations à répondre aux menaces en temps réel. La nécessité d’une approche proactive pour maintenir une sécurité répondant aux besoins des futures technologies d’IA restera continuellement un objectif mouvant.