Les 14 principaux risques de sécurité de l’IA en 2026

En bref

• Les systèmes d’IA introduisent des risques de cybersécurité tels que l’empoisonnement des données, les attaques adversariales, le vol de modèle, les fuites de confidentialité et les exploits visant les API ou le matériel.
• L’atténuation des risques de sécurité de l’IA nécessite des pipelines de données validés, des contrôles d’accès et d’API robustes, des tests adversariaux, une surveillance continue et des plans de réponse aux incidents pour le rollback et le réentraînement des modèles.
• SentinelOne aide à sécuriser les environnements d’IA grâce à la détection comportementale par IA, à la réponse autonome et à la surveillance à l’exécution sur les endpoints, les API et l’infrastructure de mise à disposition des modèles.

Introduction

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 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, la finance et le transport aux secteurs manufacturiers.

Le problème, cependant, est que les systèmes d’IA deviennent non seulement plus intelligents et sophistiqués, mais qu’ils sont également confrontés à de nouveaux défis et risques. Lors du développement et du déploiement de l’IA, leur 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 ex., les attaques adversariales) et vulnérabilités (par ex., 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 susceptibles de 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 volumes de données sensibles. Il est donc nécessaire de sécuriser ces données, car cela contribuera à prévenir une violation de données.
2. Intégrité du modèle : Une altération avec des données malveillantes pourrait compromettre l’efficacité des modèles d’IA. Il est donc nécessaire de préserver 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 malveillantes.
4. Confiance et adoption : Une meilleure sécurité entraîne 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 liés à 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 liés à l’IA.

#1. Empoisonnement des données

Dans cette attaque, les attaquants injectent des données incorrectes dans l’ensemble de données utilisé pour entraîner l’IA. Ces données corrompues peuvent modifier le fonctionnement de l’IA et créer de faux choix ou de fausses prédictions. De nouveaux points de données faux ou modifiés peuvent ensuite être ajoutés à l’ensemble de données, rendant impossible un apprentissage correct du processus d’IA. Bien que les effets de l’empoisonnement des données puissent sembler 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 à plusieurs reprises le modèle 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 fuite 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 imperceptibles aux données d’entrée, ce qui entraîne une mauvaise classification ou une mauvaise interprétation des données par l’IA, comme une image légèrement modifiée, invisible pour les humains, mais qui pousse 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 construite. 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 critique 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 identifier 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 le modèle reçoit certaines questions ou lorsqu’il génère des sorties. 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 backdoor

Cette attaque consiste à intégrer des backdoors malveillantes dans les modèles d’IA pendant la phase d’entraînement. Ces backdoors sont déclenchées par des entrées particulières, ce qui peut amener le modèle à se comporter de manière non prévue. Par exemple, un système de reconnaissance d’images compromis par une backdoor pourrait classer incorrectement des images si certains motifs y sont présents. Elles sont parfois très difficiles à détecter 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 l’entrée qui leur est fournie, 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 pourrait être modifié afin de ne pas être détecté par des programmes antivirus fonctionnant à l’aide de l’IA. Cela aide les attaquants dans les 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 les attaquants sont capables d’analyser les schémas 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 confidentialité. Ces attaques sont souvent difficiles à contrer, car elles exploitent les primitives existantes de l’IA, comme la capacité à découvrir des schémas cachés. Ce risque montre l’importance de sélectionner avec soin ce que les systèmes d’IA peuvent recevoir 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 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 endpoints non sécurisés. En outre, les attaquants peuvent surcharger les API avec des requêtes malveillantes afin de perturber les services d’IA. Les mesures de sécurité essentielles incluent une authentification forte, la validation des entrées, la limitation de 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 de modèle

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

La détection de l’empoisonnement de 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 de federated learning, 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, où un modèle préentraîné est utilisé comme base puis affiné pour une tâche particulière. En élaborant des données adversariales spécifiques, elles peuvent modifier le modèle de base pour y inclure une backdoor cachée ou un biais qui survit à tout processus ultérieur de fine-tuning 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 transfert d’apprentissage suscitent également des inquiétudes, 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’apprendre quelque chose 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 de l’IA ?

La gestion des risques de sécurité de l’IA ne repose pas sur une seule solution. Vous trouverez ci-dessous 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. Celles-ci sont généralement utilisées pour nettoyer les données d’entrée afin qu’elles puissent être injectées dans le 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 doivent être réalisés et l’intégrité des ensembles de données utilisés pour entraîner et tester les modèles d’IA doit être assurée. De telles mesures peuvent protéger contre les attaques d’empoisonnement des données et minimiser le risque de biais involontaire dans les systèmes d’IA.

2. Renforcer la sécurité des modèles

Les organisations doivent utiliser des techniques telles que la confidentialité différentielle pour entraîner les données d’entraînement d’une manière qui permette toujours des performances précises du modèle tout en rendant plus difficile pour un attaquant d’extraire des 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 adversariaux/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 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 utiliser le principe du moindre privilège afin que les utilisateurs root ne reçoivent 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 effectuer régulièrement 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 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 tous les composants du système d’IA à jour et corrigés afin de se protéger contre les vulnérabilités connues. Une autre bonne pratique consiste à disposer d’une surveillance 24 h/24 et 7 j/7 afin que, en cas d’incident de sécurité, les équipes de sécurité puissent réagir instantanément.

5. Pratiques éthiques de l’IA

Les organisations doivent définir les limites d’un développement acceptable et responsable des applications d’IA dans leur activité. Elles doivent intégrer la transparence afin de rendre le système responsable. La surveillance et l’évaluation régulières des résultats des modèles permettent d’identifier les compromis bidirectionnels, c’est-à-dire les biais intégrés dans les sorties de l’IA. Réagir 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 aider ?

SentinelOne fournit certaines fonctionnalités essentielles pour améliorer la sécurité de l’IA. L’entreprise assure la sécurité en utilisant des capacités d’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 contre l’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. 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.
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 endpoints : Endpoint Security de SentinelOne protège les endpoints, empêchant les utilisateurs non autorisés d’accéder aux systèmes d’IA et les tentatives d’exfiltration de données.
5. Visibilité réseau : Une visibilité complète sur l’ensemble du réseau aide à suivre les 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 de la nécessité de renforcer la sécurité de l’IA, un domaine important qui doit être examiné 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 robuste des données, des niveaux élevés de sécurité des modèles, des contrôles d’accès sécurisés, des audits de sécurité fréquents et des pratiques éthiques de l’IA. Ces stratégies aideront les organisations à protéger les systèmes d’IA, la confidentialité des données et l’intégrité de chaque décision et sortie dérivée d’un algorithme.

SentinelOne fournit la sécurité là où elle compte 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 en permanence un objectif mouvant.