L'IA a un énorme potentiel, depuis l'IA traditionnelle et l'apprentissage automatique jusqu'aux nouveaux cas d'utilisation tirant parti de l'IA générative et des LLM. Plus de 50 % des organisations prévoient d’utiliser l’IA au cours des deux prochaines années, et 40 % d’entre elles augmenteront globalement leurs investissements dans l’IA en raison des progrès de la génération IA.
Qu’est-ce que la sécurité de l’IA ?
La protection des systèmes d’IA et de leurs précieuses informations contre les attaques et les faiblesses nécessite la sécurité de l’IA. L’intégrité et la confidentialité des processus d’IA sont cruciales dans un avenir qui repose sur l’IA pour la prise de décision et le traitement des données.
Cette définition aborde les moyens d'améliorer la sécurité de l'IA pour protéger les informations, compartimenter les opérations d'IA pour réduire les risques d'attaque et adopter une approche zéro confiance.
Protection du processus de génération d'informations : sécurisez l'ensemble du cycle de vie de l'IA, depuis la collecte de données et la formation des modèles jusqu'au déploiement et aux opérations continues, pour protéger le processus de génération d'informations. La génération d’informations nécessite une protection rigoureuse des données et des modèles du système d’IA qui transforment les données en informations utiles.
Compartimentation des processus d'IA : utilisez la compartimentation ou la segmentation pour améliorer la sécurité des processus d'IA. Cela implique de séparer et de restreindre les phases du flux de travail de l’IA. La protection des données d’entraînement critiques et des paramètres du modèle permet d’éviter toute manipulation. La compartimentation réduit l’impact des violations.
Un modèle de confiance zéro : cette stratégie de sécurité n'implique aucune confiance implicite, même pour les utilisateurs et les systèmes internes. En vérifiant en permanence les personnes et les systèmes, ce paradigme prend en charge la sécurité de l'IA . Les systèmes d’IA peuvent être évalués de manière approfondie en termes de fiabilité, d’authentification et d’autorisation.
Améliorer la sécurité de l'IA à travers ces points clés implique de tirer parti de l'IA elle-même :
- Apprentissage automatique pour la détection des anomalies : grâce à l'IA, les systèmes complexes de détection d'anomalies peuvent surveiller les processus d'IA pour déceler un comportement inhabituel. Cela facilite la détection et la réponse aux événements de sécurité.
- Analyse comportementale : l'IA peut créer des modèles de référence et détecter les variations pouvant indiquer des vulnérabilités de sécurité en surveillant le comportement des utilisateurs et du système.
- Déploiement sécurisé de modèles : l'IA peut automatiser le déploiement de modèles dans des conteneurs sécurisés, en surveillant et en restreignant l'accès aux modèles aux personnes et processus autorisés.
- La surveillance en temps réel et les renseignements sur les menaces issus des solutions de cybersécurité basées sur l'IA aident les entreprises à garder une longueur d'avance sur les nouvelles menaces et vulnérabilités.
La sécurité de l’IA évolue pour protéger le cycle de vie, les informations et les données de l’IA. Les organisations peuvent protéger leurs systèmes d'IA contre une variété de risques et de vulnérabilités en compartimentant les processus d'IA, en adoptant une architecture zéro confiance et en utilisant les technologies d'IA pour faire progresser la sécurité. Cela garantit la fiabilité et la fiabilité des informations basées sur l’IA.
7 exemples de la manière dont l'IA améliore la sécurité des données
La capacité de l’IA à analyser de grandes quantités de données et à identifier des modèles en fait un outil précieux pour les entreprises qui disposent de plus de données qu’elles ne soupçonnent. L'IA peut détecter des anomalies subtiles qui pourraient indiquer une faille de sécurité et ces systèmes peuvent apprendre et s'adapter au fil du temps, améliorant ainsi leur efficacité pour contrecarrer les attaques et réduire les faux positifs.
Ces caractéristiques lui confèrent tous les atouts pour changer le visage de la cybersécurité. Mais nous n’avons pas besoin de deviner le potentiel de l’IA ; voici quelques exemples d’IA utilisée aujourd’hui pour la sécurité des données :
Découverte et classification des données
Avec des pétaoctets de données circulant via un stockage sur site et dans le cloud et accessibles par des utilisateurs du monde entier, la découverte et la classification continues des données constituent un élément essentiel de toute stratégie de sécurité des données.
L’IA peut améliorer considérablement la précision de la classification des données. Par exemple, Forcepoint Data Security Posture Management (DSPM) utilise un modèle à 50 dimensions avec apprentissage automatique pour s'entraîner en continu au fur et à mesure de la classification, ce qui lui permet d'être plus précis au fil du temps. Cela réduit finalement les faux positifs et améliore la posture de sécurité globale.
Détection des menaces
L’un des exemples les plus populaires d’IA dans le domaine de la sécurité des données est le développement de systèmes sophistiqués de détection des menaces. Ces systèmes exploitent l'apprentissage automatique pour analyser les modèles de trafic réseau et identifier les activités inhabituelles susceptibles de signaler une cyberattaque.
Les outils basés sur l'IA peuvent surveiller le trafic réseau en temps réel, identifiant et alertant rapidement les équipes de sécurité de tout comportement suspect. À mesure que les cybermenaces évoluent, les systèmes d’IA apprennent et s’adaptent en permanence, garantissant qu’ils peuvent détecter les menaces nouvelles et émergentes et arrêter les auteurs de menaces avant qu’ils ne compromettent les données.
Gestion des identités et des accès
La détection d’anomalies dans laquelle l’IA excelle peut également être utilisée pour surveiller l’accès aux applications. S’il y a un visiteur indésirable, l’IA peut aider les équipes de sécurité à le repérer rapidement.
Les outils de journalisation et d'IAM peuvent utiliser l'IA pour analyser le comportement des utilisateurs afin de détecter des anomalies, telles que des heures de connexion inhabituelles ou des modèles d'accès aux données, qui pourraient suggérer un compte compromis. Lorsqu'elle détecte une anomalie, l'IA peut automatiquement prendre des mesures prédéfinies, comme bloquer l'accès ou alerter le personnel de sécurité, pour atténuer les dommages potentiels.
Détection et prévention du phishing
Les attaques de phishing constituent une menace toujours omniprésente, et l’IA joue un rôle déterminant dans leur lutte grâce au traitement du langage naturel (NLP).
Les systèmes d'IA tels qu'Abnormal Security peuvent examiner le langage et les métadonnées des e-mails pour détecter les signes de phishing, tels que des anomalies linguistiques subtiles ou des adresses e-mail usurpées. À mesure que les techniques de phishing évoluent, les outils d’IA peuvent tirer des enseignements de nouveaux exemples, améliorant ainsi leur capacité à détecter même les e-mails de phishing les plus sophistiqués.
Gestion des informations de sécurité et des événements
Amélioration naturelle d'une solution fonctionnant sur des données, les solutions de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) sont un excellent exemple d'IA permettant une analyse efficace des données de sécurité et des journaux d'événements.
L'IA peut corréler les données provenant de diverses sources, fournissant une vue globale des événements de sécurité et aidant à l'identification de modèles d'attaque complexes ou de comportements de menaces internes. Il permet également de hiérarchiser les menaces en évaluant leur gravité, garantissant ainsi que les équipes de sécurité peuvent traiter en premier les risques les plus critiques pour les données.
Analyse des vulnérabilités et correctifs
La gestion des correctifs est un défi pour toutes les entreprises, grandes et petites. Il est difficile de suivre le nombre toujours croissant de vulnérabilités sans siphonner le temps et l’énergie des équipes informatiques.
L’IA peut aider à différentes étapes du processus, depuis l’identification des correctifs les plus critiques en fonction de leur gravité jusqu’à leur résolution via l’automatisation. Cette solution permanente peut protéger l'entreprise contre les menaces émergentes qui pourraient autrement mettre les données en danger.
Formation sur la cybersécurité basée sur l'IA
Enfin, l’IA transforme la formation en cybersécurité en proposant des expériences d’apprentissage interactives et personnalisées.
L'IA peut évaluer les connaissances et les compétences d'un individu, en adaptant le contenu de la formation pour répondre à ses besoins d'apprentissage spécifiques. Les simulations basées sur l'IA créent des scénarios réalistes permettant aux professionnels de la cybersécurité de mettre en pratique leurs compétences, améliorant ainsi leur capacité à répondre aux menaces du monde réel.
Adopter l'IA pour la sécurité des données
Lors du RSA 2024, plusieurs clients ont exprimé leur intérêt à utiliser DSPM pour catégoriser leurs propres données avant de les envoyer pour qu'elles soient ingérées par un LLM afin qu'ils puissent utiliser les informations de l'IA en toute sécurité et plus efficacement. Écoutez Todd Bursch, ingénieur commercial consultant principal :
Les entreprises qui adoptent ces innovations en matière d’IA seront mieux équipées pour protéger leurs données contre la myriade de cybermenaces qui menacent l’ère numérique. À mesure que la technologie évolue, les exemples d’utilisation de l’IA pour la sécurité des données ne feront que devenir plus courants.
explorer des solutions pour la sécurité des données et l’anonymat dans l’IA
Avec l’utilisation généralisée de la technologie de l’IA , de nombreux modèles d’IA collectent et traitent de grandes quantités de données, dont une grande partie comprend des informations personnelles utilisées pour offrir des expériences personnalisées. Cependant, cette abondance de données présente des risques inhérents, notamment en termes de confidentialité et de sécurité. À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus sophistiqués, le risque d’accès non autorisé ou d’utilisation abusive de données sensibles augmente, ce qui souligne la nécessité de mettre en œuvre des mesures de protection robustes au sein des systèmes d’IA pour garantir la protection de la vie privée des utilisateurs et empêcher tout accès et exploitation non autorisés.
L’intelligence artificielle prospère grâce au Big Data, exploitant de grandes quantités d’informations personnelles partagées quotidiennement. Pourtant, cette commodité se fait au détriment de la confidentialité. Les cas notables incluent Facebook-Cambridge Analytica, où les données de 87 millions d'utilisateurs ont été utilisées sans consentement pour cibler des publicités politiques ; La carte thermique de Strava a exposé par inadvertance les emplacements des bases militaires ; et l'utilisation par IBM des photos Flickr pour la reconnaissance faciale a soulevé des problèmes de consentement.
Risques de confidentialité liés à l'IA
L'IA utilise diverses techniques de collecte de données, notamment le web scraping, pour la capture automatique des données publiques et personnelles. Les technologies biométriques couramment utilisées telles que la prise d’empreintes digitales et la reconnaissance faciale contribuent à ce processus. De plus, les données en temps réel provenant des appareils IoT et de la surveillance des médias sociaux fournissent aux systèmes d'IA des informations démographiques, des préférences et des états émotionnels, souvent sans que les utilisateurs en soient explicitement conscients ou sans leur consentement. Ces méthodologies présentent des défis distinctifs en matière de confidentialité de l’IA, tels que :
- Exactitude des données : la précision des résultats de l’IA repose en grande partie sur des algorithmes fournis avec des ensembles de données complets et variés. Cependant, lorsque certains groupes ne sont pas suffisamment représentés dans ces ensembles de données, cela peut conduire à des conclusions et à des décisions imprécises qui peuvent avoir des conséquences néfastes. Cette formation involontaire de biais algorithmiques reste un problème répandu.
- Sécurité des données : les grands ensembles de données qui alimentent les systèmes d'IA sont vulnérables aux cybermenaces. Malgré leurs avantages en matière de précision, les violations exposent des vulnérabilités en matière de confidentialité. De plus, l’IA peut facilement désanonymiser les données anonymisées.
- Analyse prédictive : grâce à la reconnaissance de formes et à la modélisation prédictive, l'IA peut discerner les comportements et les préférences des utilisateurs, souvent sans leur consentement explicite ou sans qu'ils en aient conscience.
- Manque de transparence dans la prise de décision : les algorithmes d’IA prennent souvent des décisions importantes qui ont un impact sur les individus. Cependant, le raisonnement derrière ces décisions est souvent flou, ce qui rend difficile la lutte contre les atteintes à la vie privée.
- Biais intégrés : une surveillance inadéquate laisse l’IA susceptible de renforcer les biais présents dans les données qu’elle traite, ce qui peut conduire à des résultats discriminatoires et à des violations de la vie privée.
Anonymisation des données dans l'IA
L'anonymisation des données est essentielle pour protéger les identités individuelles tout en garantissant l'utilité des données à des fins d'IA et d'apprentissage automatique. Ce processus implique soit la suppression, soit le masquage des informations personnelles identifiables (PII) des ensembles de données, souvent par le biais de techniques telles que le masquage ou la généralisation. Selon le règlement général sur la protection des données (RGPD), les données anonymes font référence à des informations qui ne peuvent être liées à aucune personne identifiée ou identifiable ou à des données qui ont été anonymisées dans la mesure où l'identification de la personne concernée n'est plus possible. Les méthodes de désidentification décrites dans la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) impliquent l’élimination des identifiants des informations sur la santé.
Techniques d'anonymisation des données
- k-Anonymat : garantit que les informations de chaque individu contenues dans la version sont impossibles à distinguer d'au moins k-1 autres. Il offre une protection robuste contre la divulgation d’identité, mais peut entraîner une perte potentielle d’utilité des données et n’empêche pas la divulgation d’attributs.
- l-Diversité : chaque groupe anonymisé contient au moins « l » valeurs diverses pour les attributs sensibles. Bien que cela améliore la défense contre la divulgation d’attributs, cela entraîne également des défis tels qu’une plus grande complexité informatique et une éventuelle perte d’informations.
- t-Proximité : nécessite que la distribution d'un attribut sensible au sein de chaque groupe corresponde étroitement à la distribution globale à l'intérieur d'un seuil t. Il offre un meilleur équilibre entre confidentialité et utilité par rapport à la diversité-L, mais est confronté à la complexité informatique et à l'exigence d'une métrique de distance définie.
Dans une étude récente publiée dans Nature Communications, un réseau neuronal reliait les individus à leurs données anonymisées. Il a identifié 14,7 % des utilisateurs ayant uniquement des interactions Web une semaine après les derniers enregistrements. Avec les données sur les interactions de la cible et ses contacts, ce chiffre s'élève à 52,4 %. Cela suggère que la réidentification à partir d’ensembles de données anonymisés reste une possibilité. Une façon de remédier à ce problème consiste à utiliser l’algorithme Differential Privacy (DP), qui peut réduire considérablement le risque de désanonymisation.
Algorithme de confidentialité différentiel (DP)
La confidentialité différentielle garantit que les données statistiques ne compromettent pas la confidentialité individuelle, offrant ainsi une protection robuste aux ensembles de données dynamiques, malgré les impacts du bruit et des services publics. En ajoutant du bruit aux données sensibles, la déduction d’informations privées peut être évitée. La confidentialité différentielle est plus facile à déployer que les méthodes de chiffrement, permettant aux modèles d'IA de tirer des informations à partir de données agrégées tout en préservant l'anonymat des contributeurs, réduisant ainsi les risques de fuite de données.
Créer une IA axée sur la confidentialité
Une IA responsable implique d'intégrer des considérations de confidentialité tout au long du développement, d'incorporer des technologies améliorant la confidentialité, d'anonymiser les données et d'appliquer des mesures de sécurité robustes. Cela favorise une culture valorisant la confidentialité et renforce la confiance dans les systèmes d’IA. La minimisation des données limite la collecte aux données essentielles, garantissant ainsi la conformité et atténuant les risques de violation. Les contrôles d'accès, les audits et les mises à jour renforcent encore la sécurité. La transparence et le consentement responsabilisent les utilisateurs, favorisant la protection des données et la conformité réglementaire.
Une bonne hygiène des données implique une collecte, une conservation et une utilisation sécurisées des types de données nécessaires. Les développeurs doivent utiliser des ensembles de données précis et équitables et permettre le contrôle des utilisateurs pour atténuer les biais. Cela améliorera à la fois la sécurité et la confidentialité, en protégeant contre les cyberattaques et en empêchant tout accès non autorisé aux informations sensibles. Cela renforce également la confiance des utilisateurs dans les systèmes d’IA, favorisant ainsi une adoption et une acceptation plus larges. En donnant la priorité à des pratiques d'IA responsables, les organisations démontrent leur engagement en faveur d'un traitement éthique des données et du respect des droits à la vie privée des utilisateurs. Cela atténue les risques et favorise la confiance et la fidélité à long terme des utilisateurs.