Avec l'essor des Transformers et de l'IA générative, l'intelligence artificielle est désormais capable de produire des textes qui semblent avoir été rédigés par des humains. Ces systèmes d'IA peuvent tout faire, des articles aux images, en passant par le code, dans différents secteurs. Mais comme nous le savons tous, un grand pouvoir implique de grandes responsabilités, et l'essor de l'IA générative a manifestement ouvert la voie à toute une série de nouveaux risques de sécurité qui doivent être corrigés.
Dans cet article, nous allons examiner en détail ce qu'est la sécurité de l'IA générative, quelles menaces peuvent découler d'une mauvaise utilisation et comment vous pouvez les réduire. Nous aborderons également le rôle des solutions de cybersécurité telles que SentinelOne pour aider les organisations à faire face aux menaces émergentes.
Qu'est-ce que la sécurité de l'IA générative ?
L'IA générative La sécurité fait référence aux pratiques et aux outils utilisés pour sécuriser les systèmes capables de produire de nouveaux contenus contre les abus ou pour les protéger contre les utilisations frauduleuses. Elle couvre tout, de la confidentialité des données au risque de désinformation générée par l'IA.
Étant donné que l'IA générative pourrait être utilisée pour générer des contenus extrêmement réalistes pouvant être déployés à des fins malveillantes, il est nécessaire de consacrer beaucoup d'efforts à la sécurité de ces systèmes. L'IA générative pourrait être utilisée pour créer des deepfakes, générer des codes malveillants et automatiser des attaques d'ingénierie sociale à grande échelle si la technologie n'est pas sécurisée dès sa conception. La sécurisation des systèmes d'IA générative protège à la fois le système lui-même et toute personne susceptible d'être ciblée par ses résultats.
L'un des principaux risques liés à la sécurité de l'IA générative concerne la confidentialité des données. Ces systèmes sont entraînés à partir d'énormes bases de données, qui peuvent contenir des données privées ou personnelles. Il est important de sécuriser et d'anonymiser ces données d'entraînement. Plus important encore, les informations produites par les systèmes d'IA générative constituent en elles-mêmes un risque important et peuvent exposer involontairement des données personnelles privées si elles ne sont pas gérées correctement.En outre, l'un des principaux enjeux de la sécurité de l'IA générative est son impact sur un large éventail de questions liées à la confidentialité et au respect des règles, en développant diverses procédures de traitement des données assorties de certains contrôles sur d'autres questions éthiques, c'est-à-dire que les contenus générés à partir de cette technologie doivent conserver des orientations plus significatives liées à leur objectif.
10 risques liés à la sécurité de l'IA générative
Les capacités de l'IA générative s'améliorent, et chaque nouvelle fonctionnalité s'accompagne d'une nouvelle série de risques pour la sécurité. Il est très important de comprendre ces risques pour les entreprises qui souhaitent utiliser la technologie de l'IA générative tout en conservant des actifs de sécurité solides. Voici les dix principales vulnérabilités de l'IA générative en matière de sécurité :
N° 1. Génération de deepfakes
L'IA générative a amélioré la création de deepfakes, qui sont des vidéos, des images ou des enregistrements audio faux mais très réalistes (le plus souvent associés à des vidéos obscènes avec échange de visages). Cette technologie permet la diffusion de fausses informations comme jamais auparavant, car elle peut créer des images parmi les plus réalistes qui soient, ce qui fait des deepfakes un problème très grave.
Mais la portée des deepfakes va bien au-delà du simple divertissement ou des farces. Les deepfakes peuvent conduire à l'usurpation d'identité de personnalités de premier plan, telles que des responsables politiques ou des dirigeants, et peuvent être à l'origine de la destruction de réputations, de fraudes financières, voire d'instabilité politique. Imaginez l'impact qu'une vidéo deepfake du PDG tenant des propos mensongers pourrait avoir sur le cours de l'action d'une entreprise ou sur la panique qu'elle pourrait susciter chez les employés et les parties prenantes.
#2. Attaques de phishing automatisées
L'intelligence artificielle générative est en train de révolutionner les attaques de phishing, qui sont désormais plus sophistiquées et plus difficiles à détecter. Les systèmes basés sur l'IA peuvent produire automatiquement des e-mails de phishing extrêmement réalistes et personnalisés (à grande échelle), imitant les styles d'écriture, y compris les personnalités de personnes réelles avec leurs informations personnelles.Ces campagnes de phishing basées sur l'IA peuvent même contourner les techniques de sécurité traditionnelles basées sur la reconnaissance de modèles ou la détection de mots-clés. À l'aide d'une intelligence artificielle entraînée sur des quantités massives de données provenant des réseaux sociaux et d'autres ressources accessibles au public, l'IA elle-même pourrait générer des messages ciblant chaque destinataire, améliorant ainsi l'efficacité de ces attaques. Il en résulte un potentiel de taux de réussite plus élevé dans la collecte d'identifiants, la distribution de logiciels malveillants ou les pratiques générales d'ingénierie sociale.
#3. Génération de code malveillant
Des outils tels que GitHub Copilot et Cursor AI utilisent l'IA générative pour écrire du code. Bien qu'il puisse s'agir d'un outil utile pour créer des solutions de sécurité robustes, la quantité de code nouveau et malveillant produit par les attaquants est stupéfiante.
Les systèmes basés sur l'IA peuvent analyser les logiciels malveillants existants, identifier les modèles d'attaque efficaces et générer de nouvelles variantes capables d'échapper à la détection par les mesures de sécurité traditionnelles. Cela risque d'entraîner un développement accéléré des logiciels malveillants, mettant les spécialistes de la cybersécurité sous pression.
#4. Ingénierie sociale
Les attaques d'ingénierie sociale sont de plus en plus fréquentes grâce à l'aide de l'IA. En utilisant des quantités massives de données personnelles sur le Web, l'intelligence artificielle permet aux machines de développer des attaques d'ingénierie sociale hyper-personnalisées et efficaces.
Ces attaques alimentées par l'IA vont au-delà du simple hameçonnage par e-mail. Elles peuvent aller de la falsification d'enregistrements vocaux authentiques pour des attaques de vishing (hameçonnage vocal) à l'élaboration de mensonges complexes pour des stratagèmes de catfishing à long terme. L'une des choses qui rend ces attaques si insidieuses est la capacité de l'IA à ajuster ses tactiques à la volée, influençant différentes cibles de manière unique.
#5. Attaques adversaires sur les systèmes d'IA
Plus les organisations s'appuient sur l'IA pour leurs mesures de sécurité, plus leur système de sécurité est susceptible de subir des attaques adversaires. Les attaques adversaires auxquelles son système de sécurité peut être confronté sont fréquentes, car ces adversités sont principalement le fait d'un bruit spécialement créé qui imite parfaitement l'entrée, provoquant la même sortie contenant certains paquets ou signaux malveillants qui empoisonnent les données. En demandant à l'IA générative de créer d'autres entrées pour tromper une deuxième (ou plusieurs) couche de l'IA, celle-ci peut être amenée à produire des sorties ou à prendre des décisions incorrectes.
L'IA générative, par exemple, peut être utilisée pour générer des images spécialement conçues pour déjouer les algorithmes d'apprentissage profond d'un système de reconnaissance d'images de pointe ou des textes formulés pour tromper les systèmes de traitement du langage naturel, en contournant les logiciels de modération de contenu. De telles attaques adversaires sapent la fiabilité des systèmes de sécurité basés sur l'IA et pourraient finalement laisser des failles béantes dont les acteurs malveillants pourraient tirer parti.
#6. Empoisonnement des données
L'empoisonnement des données Les attaques consistent à modifier les données d'entraînement utilisées pour construire les modèles d'IA, y compris les systèmes d'IA générative. Elles peuvent également perturber le comportement de l'IA en injectant des points de données malveillants savamment conçus dans l'ensemble d'entraînement.
À titre d'exemple, une attaque par empoisonnement des données sur un système d'IA générative, tel que celui utilisé pour suggérer des complétions de code, peut injecter des vulnérabilités dans les extraits de code proposés. Cela est d'autant plus vrai dans les systèmes de sécurité basés sur l'IA. L'empoisonnement de ses données d'entraînement pourrait introduire un angle mort, et une attaque ailleurs pourrait passer inaperçue.
#7. Vol de modèles et rétro-ingénierie
À mesure que les modèles d'IA générative deviennent plus sophistiqués et plus précieux, ils deviennent eux-mêmes la cible de vols et de rétro-ingénierie. Les attaquants qui accèdent à ces modèles pourraient les utiliser pour créer leurs propres systèmes concurrents ou, plus dangereusement, pour trouver et exploiter les vulnérabilités des systèmes alimentés par l'IA.
Le vol de modèles pourrait entraîner une perte de propriété intellectuelle, ce qui pourrait coûter des millions aux organisations en investissements de recherche et développement. De plus, si un pirate parvient à rétroconcevoir un modèle utilisé à des fins de sécurité, il pourrait être en mesure de prédire son comportement et de développer des stratégies pour le contourner, compromettant ainsi l'ensemble de l'infrastructure de sécurité construite autour de ce système d'IA.
#8. Campagnes de désinformation générées par l'IA
L'IA générative peut produire des quantités surhumaines de textes cohérents et adaptés au contexte, ce qui en fait un outil puissant pour la désinformation à grande échelle. Du point de vue de l'IA, il existe d'innombrables exemples d'articles, de publications et de commentaires trompeurs qui peuvent être diffusés via les réseaux sociaux, touchant des publics ou des plateformes spécifiques.
Ces fausses informations alimentées par l'IA, qui commencent par des campagnes de désinformation, peuvent être et ont été utilisées pour influencer l'opinion publique (affecter les élections) ou provoquer des paniques sur les marchés. La seule solution pour les vérificateurs de faits et les modérateurs est d'accélérer leur travail, en théorie aussi rapidement que l'IA elle-même, avant qu'un mensonge ne se propage à tel point qu'il ne puisse plus être contré.
#9. Fuites de données privées dans les résultats de l'IA
Les modèles d'IA générative entraînés sur d'énormes ensembles de données peuvent involontairement divulguer des données privées dans leurs résultats. Ce phénomène est appelé " fuite de modèle " ou " mémorisation indésirable ".
Par exemple, un modèle linguistique mal entraîné peut, sans le savoir, encoder des secrets commerciaux dans ses résultats textuels. De même, un modèle de génération d'images entraîné à partir d'images médicales peut être capable de générer de nouvelles informations spécifiques à des patients humains dans ses résultats. Dans ce cas, la fuite de données confidentielles peut se produire de manière subtile et difficile à détecter.
#10. Dépendance excessive à l'égard du contenu généré par l'IA
Le risque d'une dépendance excessive à l'égard du contenu généré par l'IA sans vérification adéquate s'intensifiera à mesure que l'IA générative gagnera en popularité et que ses résultats deviendront plus convaincants. Cela peut entraîner la propagation d'inexactitudes, de préjugés ou de mensonges purs et simples.
Les enjeux sont peut-être les plus importants dans des domaines tels que le journalisme, la recherche ou la prise de décision pour les entreprises et les organismes gouvernementaux, où l'acceptation de contenus générés par l'IA sans examen critique pourrait avoir des répercussions dans le monde réel. Par exemple, si vous vous fiez uniquement à une analyse de marché générée par l'IA au lieu de vérifier les résultats auprès de personnes réelles, vous risquez d'obtenir des recommandations erronées. Dans le domaine de la santé, le fait de se fier excessivement aux résultats diagnostiques générés par l'IA sans les vérifier peut également présenter un risque pour les patients.
Atténuer les risques liés à la sécurité de l'IA générative
Il existe plusieurs bonnes façons pour les organisations de faire face aux défis de sécurité posés par l'IA générative. Voici cinq mesures importantes pour améliorer la sécurité :
1. Contrôles d'accès et authentification stricts
Des contrôles d'accès et une authentification rigoureux sont essentiels pour sécuriser les systèmes d'IA générative. Comme dans les exemples ci-dessus, l'authentification multifactorielle, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les audits réguliers entrent tous dans cette catégorie. L'IA générative peut parfois être utilisée de manière inappropriée. Il est donc important pour les entreprises de minimiser l'exposition et de limiter les personnes autorisées à interagir avec ces modèles.
2. Améliorer les systèmes de confidentialité et de protection des données
Si des données ont été utilisées pour former et exécuter un modèle d'IA générative, elles doivent être bien protégées. Cela inclut un cryptage très efficace de vos données (au repos et en transit), ainsi que des techniques de confidentialité telles que la confidentialité différentielle, qui garantissent la confidentialité des points individuels. Des audits réguliers des données et des politiques de conservation des données appropriées peuvent empêcher l'IA de divulguer à son insu des informations personnelles identifiables.
3. Mettre en place une gouvernance et un suivi appropriés des modèles
La clé pour garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes d'IA générative est de mettre en place un cadre complet de gouvernance des modèles. Les contrôles peuvent aller de la réalisation d'audits réguliers des modèles à la surveillance des comportements/résultats inattendus, en passant par la conception de dispositifs de sécurité pour éviter la génération de contenus malveillants. Grâce à une surveillance continue, les failles de sécurité potentielles ou la dégradation des modèles peuvent être détectées à un stade précoce.
4. Investir dans la formation à l'éthique et à la sécurité de l'IA
Pour éviter les risques, il est essentiel que les employés soient formés à l'éthique et à la sécurité de l'IA. Cette préparation comprend l'apprentissage de méthodes efficaces pour repérer les contenus créés par l'IA, reconnaître les limites des systèmes d'IA et détecter les risques potentiels pour la sécurité. En fin de compte, à mesure que les organisations développent une culture de vigilance et de responsabilité en matière d'IA, celle-ci servira de garde-fou pour la ligne de défense humaine contre les menaces de sécurité provenant de l'utilisation de l'intelligence artificielle.
5. Travailler avec des professionnels de la cybersécurité et des chercheurs en IA
La sécurité de l'IA générative nécessite un dialogue continu entre les experts en sécurité et les chercheurs en IA afin de rester à la pointe de la capacité à atténuer les risques posés par les IA génératives. Cela peut signifier rejoindre des groupes de travail industriels, partager des informations sur les menaces et même collaborer avec le monde universitaire. Cela permettra aux organisations d'ajuster leur stratégie en conséquence afin de s'adapter de manière adéquate aux nouveaux développements en matière de sécurité de l'IA.
Les solutions basées sur l'IA, telles que Singularity Endpoint Protection, peuvent détecter et bloquer en temps réel les attaques basées sur l'IA générative.
Comment SentinelOne peut-il vous aider ?
SentinelOne propose également des solutions pour relever les défis de sécurité liés à l'IA générative. Voyons quelques-unes d'entre elles.
- Détection des menaces : SentinelOne peut détecter et répondre en temps réel à toute menace visant à intensifier les attaques.
- IA comportementale : L'IA comportementale exclusive de SentinelOne peut détecter les comportements anormaux indiquant des attaques générées par l'IA ou une utilisation non autorisée des systèmes d'IA.
- Contenir et remédier facilement aux menaces : Les capacités de réponse automatisée de SentinelOne peuvent rapidement mettre fin aux attaques grâce à des réponses qui réduisent l'impact des incidents de sécurité liés à l'IA.
- Terminaux et EDR : SentinelOne protège les terminaux utilisés pour les outils d'IA générative.
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Get a DemoConclusion
Si l'IA générative est une technologie passionnante offrant des capacités sans précédent, elle soulève également de toutes nouvelles préoccupations en matière de sécurité que les organisations doivent prendre en compte. Si les entreprises sont conscientes de ces risques et s'efforcent de renforcer leur sécurité, l'IA générative connaîtra un essor considérable, avec un potentiel énorme tout en évitant les failles de sécurité.
À mesure que le domaine de l'IA générative progresse, il est important que les entreprises se tiennent au courant des mesures de sécurité et des meilleures pratiques de pointe. L'IA générative ouvre non seulement de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes futurs, mais elle présente également des défis que les entreprises doivent relever. Ces risques déterminent à leur tour ce qui doit être fourni aux assistants IA sans causer trop de dommages. Pour garantir la sécurité de vos systèmes d'IA générative, l'intégration de l'IA sécurisée de Singularityla sécurité alimentée par l'IA de Singularity est cruciale pour détecter et prévenir les menaces émergentes.
"FAQs
L'IA générative peut être utilisée à des fins de phishing et d'ingénierie sociale en créant à grande échelle des messages hautement personnalisés et convaincants. Ces systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données personnelles provenant des réseaux sociaux et d'autres sources afin de rédiger des e-mails, des messages ou même passer des appels vocaux qui imitent fidèlement des personnes ou des organisations de confiance.
Oui, l'IA générative peut être utilisée pour créer des codes malveillants ou des logiciels malveillants. Les systèmes d'IA formés à partir d'échantillons de logiciels malveillants existants et de référentiels de code peuvent générer de nouvelles variantes de logiciels malveillants, voire des types de logiciels malveillants entièrement nouveaux. Ces menaces générées par l'IA peuvent potentiellement évoluer plus rapidement que les logiciels malveillants traditionnels, ce qui les rend plus difficiles à détecter et à neutraliser.
Les deepfakes générés par l'IA soulèvent d'importantes questions éthiques en raison de leur potentiel d'utilisation abusive et de la difficulté à les distinguer des contenus authentiques. L'une des principales préoccupations concerne l'utilisation des deepfakes pour diffuser des informations erronées ou de la désinformation, qui peuvent manipuler l'opinion publique, influencer les élections ou nuire à la réputation. Il existe également des préoccupations en matière de confidentialité, car les deepfakes peuvent être créés à partir de l'image d'une personne sans son consentement, ce qui peut conduire à du harcèlement ou à de l'exploitation.
Les organisations peuvent atténuer les risques liés à la sécurité de l'IA générative grâce à une approche multiforme. Cela comprend la mise en œuvre de contrôles d'accès et d'authentification rigoureux pour les systèmes d'IA, la garantie de mesures de protection des données appropriées pour les données d'entraînement et les résultats de l'IA, et le développement de cadres de gouvernance robustes pour les modèles. Il est essentiel de procéder à des audits de sécurité réguliers des modèles d'IA et de leurs résultats, tout comme il est essentiel d'investir dans la formation des employés à l'éthique et à la sécurité de l'IA. Les organisations doivent également se tenir informées des dernières évolutions en matière de sécurité de l'IA et collaborer avec des experts en cybersécurité.
Le contenu généré par l'IA peut être un outil puissant pour diffuser de la désinformation ou des informations erronées en raison de sa capacité à créer rapidement de grands volumes de contenu convaincant et faux. Les systèmes d'IA peuvent générer de faux articles d'actualité, des publications sur les réseaux sociaux ou même des sites web entiers qui semblent légitimes. Ces systèmes peuvent adapter le contenu à des publics spécifiques, ce qui rend la désinformation plus susceptible d'être crue et partagée. L'IA peut également être utilisée pour créer des vidéos deepfake ou des images manipulées qui soutiennent de faux récits.
