IA générative : une arme à double tranchant pour la sécurité des applications

L’IA générative (GenAI) a fait irruption dans la conscience du public fin 2022. En avril 2024, 17 % des organisations avaient déjà introduit des applications GenAI en production, et 38 % supplémentaires réalisaient des investissements importants.

D’une part, GenAI offre des opportunités sans précédent pour renforcer et innover en matière de cybersécurité, mais d’autre part, elle introduit également de nouveaux risques qui nécessitent des solutions de pointe.

IDC prédit que d’ici 2026, 40 % des nouvelles applications nettes seront intelligentes, intégrant l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur et créer de nouveaux cas d’utilisation.

Désir d’efficacité versus risque accru

Il existe un désir croissant dans tous les secteurs d’exploiter l’IA pour améliorer l’efficacité et la productivité des organisations. GenAI peut améliorer les processus de cybersécurité, tels que la détection automatisée des menaces, la révision du code et les tests de sécurité. Cependant, cette même technologie présente des défis de sécurité uniques que les méthodes traditionnelles peinent à résoudre.

Les modèles GenAI fonctionnent comme des boîtes noires et présentent un comportement très dynamique. Les outils de sécurité traditionnels reposent souvent sur la compréhension de la logique de l’application pour détecter les anomalies ou les vulnérabilités, ce qui constitue un défi avec les modèles d’IA opaques.

Les applications GenAI présentent à la fois une supply chain à sécuriser et des vulnérabilités distinctes. En raison de leur dépendance à l’égard de sources de données volumineuses, de modèles pré-entraînés, de bibliothèques et de composants souvent intraçables, les organisations doivent adopter un nouveau paradigme pour atténuer les risques introduits par les systèmes basés sur l’IA. Les ensembles de données compromis, la manipulation de modèles et les attaques par porte dérobée via des composants open source ne sont que quelques exemples de vulnérabilités communes à l’IA générative.

À mesure que les entreprises intègrent davantage l’IA dans leurs opérations, elles s’exposent par inadvertance à de nouvelles cybermenaces en constante évolution. En raison de leur forte dépendance à l’égard d’ensembles de données volumineux et souvent sensibles pour la formation, les applications GenAI deviendront des cibles privilégiées pour les violations de données. Les cyberattaquants exploitent les vulnérabilités spécifiques aux modèles d’IA, telles que l’empoisonnement des données et les attaques contradictoires, montrant clairement que l’IA est à la fois un outil de défense et une cible d’exploitation.

Pour une analyse plus détaillée des défis de sécurité propres à Generative AI, consultez le document de position complet d’IDC. ici.

Sécuriser l’IA tout en exploitant sa puissance

Les organisations doivent mettre en œuvre des outils de sécurité spécialement conçus pour lutter contre les vulnérabilités uniques des applications GenAI. Ces outils doivent identifier les modèles de code qui permettent à des entrées malveillantes d’exploiter les comportements du modèle d’IA et doivent également être capables de reconnaître et de comprendre les bibliothèques et les frameworks d’IA et de ML comme TensorFlow et PyTorch. En outre, le respect des normes et réglementations industrielles liées à l’IA, en fournissant des pistes d’audit et de la documentation, est crucial.

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