3 disciplines de sécurité des données pour stimuler l’innovation en matière d’IA

Le battage médiatique et l’adoption de l’IA semblent avoir atteint un niveau record avec près de 70 % des personnes interrogées lors d’une récente enquête. Rapport S&P sur les tendances mondiales de l’IA disant qu’ils ont au moins un projet d’IA en production. Si les promesses de l’IA peuvent remodeler fondamentalement les opérations commerciales, elle a également créé de nouveaux vecteurs de risque et ouvert la porte à des individus malveillants que la plupart des entreprises ne sont pas actuellement équipées pour atténuer.

Au cours des 6 derniers mois, trois rapports (Rapport sur les tendances mondiales de l’IA 2023 de S&P Global, Étude sur les priorités de l’IA pour 2023 de Foundryet le rapport de Forrester Les problèmes de sécurité et de confidentialité sont les plus grands obstacles à l’adoption de l’IA générative) ont tous abouti aux mêmes conclusions : la sécurité des données est le principal défi et obstacle pour les organisations qui cherchent à adopter et à mettre en œuvre l’IA générative. L’intérêt croissant pour la mise en œuvre de l’IA a directement augmenté le volume de données que les organisations stockent dans leurs environnements cloud. Sans surprise, plus les données sont stockées, consultées et traitées dans différentes architectures cloud qui couvrent généralement également différentes juridictions géographiques, plus les risques en matière de sécurité et de confidentialité augmentent.

Si les organisations ne disposent pas des protections adéquates, elles deviennent instantanément une cible privilégiée pour les cybercriminels qui, selon un Rapport de réponse aux incidents de l’unité 42 2024 Les cybercriminels augmentent la vitesse à laquelle ils volent des données : 45 % des attaquants exfiltrent les données moins d’un jour après la compromission. Alors que nous entrons dans cette nouvelle « ère de l’IA » où les données sont l’élément vital, les organisations qui comprennent et donnent la priorité à la sécurité des données seront en pole position pour poursuivre en toute sécurité tout ce que l’IA a à offrir, sans craindre les ramifications futures.

Développer les bases d’un programme de sécurité des données efficace

Un programme de sécurité des données efficace pour cette nouvelle ère de l’IA peut être décomposé en trois principes :

1. Sécurisation le IA: Tous les déploiements d’IA – y compris les données, les pipelines et les résultats des modèles – ne peuvent pas être sécurisés de manière isolée. Les programmes de sécurité doivent tenir compte du contexte dans lequel les systèmes d’IA sont utilisés et de leur impact sur l’exposition des données sensibles, l’accès effectif et la conformité réglementaire. Sécuriser le modèle d’IA lui-même signifie identifier les risques du modèle, les accès trop permissifs et les violations de flux de données tout au long du pipeline d’IA.

• Sécurisation depuis IA: Comme la plupart des nouvelles technologies, l’intelligence artificielle est une arme à double tranchant. Les cybercriminels se tournent de plus en plus vers l’IA pour générer et exécuter des attaques à grande échelle. Les attaquants sont actuellement tirer parti l’IA générative pour créer des logiciels malveillants, rédiger des e-mails de phishing convaincants et diffuser de la désinformation en ligne via des deep fakes. Il est également possible que les attaquants compromettent eux-mêmes les outils d’IA générative et les grands modèles de langage. Cela pourrait entraîner une fuite de données, ou peut-être des résultats empoisonnés des outils concernés.

• Sécurisation avec IA : Comment l’IA peut-elle devenir partie intégrante de votre stratégie de défense ? L’adoption de la technologie pour la défense ouvre aux défenseurs des possibilités d’anticiper, de suivre et de contrecarrer les cyberattaques à un degré sans précédent. L’IA offre un moyen rationalisé d’analyser les menaces et de prioriser celles qui sont les plus critiques, ce qui permet aux analystes de sécurité d’économiser d’innombrables heures. L’IA est également particulièrement efficace en matière de reconnaissance de formes, ce qui signifie que les menaces qui suivent des chaînes d’attaques répétitives (telles que les ransomwares) pourraient être stoppées plus tôt.

En se concentrant sur ces trois disciplines de sécurité des données, les organisations peuvent explorer et innover en toute confiance avec l’IA sans craindre d’exposer l’entreprise à des risques.

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