Qu’est-ce que la sécurité de l’IA : définition
Aujourd’hui, la sécurité IA est une composante clé de la cybersécurité des entreprises modernes. En quelques mots, elle vise à protéger son infrastructure IA et les systèmes associés contre les cyberattaques et les usages malveillants. Cet enjeu est d’autant plus critique que l’IA s’intègre désormais profondément dans les entreprises, aussi bien au niveau de l’automatisation des workloads que du développement logiciel, de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement ou encore de l’analyse des big data.
En outre, l’IA est maintenant au cœur des produits et services que nous utilisons au quotidien. Par exemple, une application bancaire peut reposer sur des technologies IA comme un chatbot et un assistant virtuel pour améliorer son expérience client. Mais, ces intégrations introduisent aussi de nouvelles vulnérabilités de sécurité IA.
Ainsi, le marché mondial de l’IA représentait déjà 241 milliards de dollars en 2023 et il pourrait dépasser 511 milliards d’ici 2027. Or, cette croissance rapide reflète aussi une adoption massive dans tous les secteurs : automatisation du service client, véhicules autonomes, dispositifs médicaux ou encore solutions cloud-native. Selon le dernier rapport de Stanford sur l’indice de l’IA, les entreprises américaines ont ainsi investi 109,1 milliards de dollars dans l’IA en 2024, soit bien plus que la Chine (9,3 milliards) ou le Royaume-Uni (4,5 milliards). Or, la France n’est pas en reste avec 40,8 milliards d’euros d’investissements annoncés lors du sommet Choose France 2025 et des investissements records pour l’IA. Pourtant, chaque cas d’usage expose les organisations à des cybermenaces spécifiques.
En outre, les équipes data et dev s’appuient de plus en plus sur les solutions GenAI telles que les grands modèles de langage (LLM) pour accélérer la création d’applications à grande échelle. En effet, les fournisseurs cloud (CSP) proposent presque tous désormais des services IA comme Azure Cognitive Services, Amazon Bedrock ou Vertex AI (GCP) pour soutenir ce développement. Mais, si ces services facilitent le déploiement de nouveaux produits, leurs pipelines introduisent également des surfaces d’attaque supplémentaires. Autrement dit, l’IA n’est pas intrinsèquement sécurisée et requiert une protection renforcée.
Bonnes pratiques GenAI [Aide-mémoire]
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L’IA est-elle sécurisée, oui ou non ?
Lorsqu’il est question d’IA, le débat public se concentre souvent sur l’éthique ou sur le remplacement des emplois humains. Pourtant, la sécurité de l’IA représente un enjeu tout aussi crucial. En effet, des acteurs malveillants exploitent déjà l’IA pour développer des logiciels malveillants, manipuler des ensembles de données ou contourner les contrôles de sécurité des applications.
En effet, les vulnérabilités IA sont désormais un vecteur courant de violations de données. Les cycles de vie de développement logiciel (SDLC) qui intègrent des composants IA sont donc particulièrement exposés car chaque modèle et chaque API constitue une porte d’entrée potentielle pour une attaque.
Or, avec la montée en puissance de la GenAI, ce risque est encore amplifié. Par exemple, des outils comme WormGPT, calqués sur ChatGPT mais conçus pour la cybercriminalité, démontrent comment des LLM détournés peuvent servir à lancer des campagnes de phishing sophistiquées ou à automatiser des attaques à grande échelle. Mais, en parallèle, l’IA joue aussi un rôle défensif. En effet, les solutions de cybersécurité IA les plus récentes aident les entreprises à détecter et à investiguer rapidement les vulnérabilités potentielles, offrant une capacité de réponse renforcée face à des attaques toujours plus complexes.
L’IA est donc à la fois une menace mais aussi une opportunité, ce que les différents acteurs de la cybersécurité ont bien compris. Il est ainsi prévu que le marché de l’IA appliquée à la cybersécurité atteigne 60,6 milliards de dollars d’ici 2028.
Enfin, et pour complexifier le tout, les chatbots IA intégrés aux workflows critiques par les fournisseurs cloud (CSP) peuvent aussi devenir des vecteurs d’attaques, comme l’ont montré FraudGPT ou WormGPT. Cette réalité explique donc pourquoi des initiatives comme l’EU IA Act, la loi européenne sur l’intelligence artificielle (IA), cherchent à encadrer son utilisation et à instaurer des normes minimales de sécurité pour réduire les risques systémiques.
En résumé, les organisations doivent considérer que l’IA peut être sécurisée, mais qu’elle ne l’est jamais par défaut.
Gartner® Emerging Tech : les 4 principaux risques de sécurité de GenAI
Dans ce rapport, Gartner propose des informations et des recommandations aux responsables de la sécurité et des produits pour obtenir un avantage concurrentiel en abordant les principales opportunités de transformation présentées par ces risques.
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Quels sont les risques de sécurité spécifiques à l’IA
Comprendre les risques de sécurité IA est la première étape pour mettre en place des mesures de protection efficaces. Voici les principales menaces auxquelles les organisations sont confrontées lorsqu’elles intègrent l’intelligence artificielle dans leurs systèmes et workloads cloud-native.
1. Une surface d’attaque élargie
L’intégration de la GenAI et des LLM dans le cycle de développement logiciel (SDLC) peut transformer profondément l’infrastructure IT d'une entreprise. Cela crée une surface d’attaque accrue qui devient difficile à maîtriser si la responsabilité n’est pas clairement assumée par les équipes de cybersécurité IA. Obtenir une visibilité complète sur son infrastructure et sur ses pipelines IA est donc essentiel pour détecter les vulnérabilités, limiter les risques et réduire cette surface d’attaque.
État de l'IA dans le Cloud 2024
Saviez-vous que plus de 70 % des organisations utilisent des services d'IA gérés dans leurs environnements cloud ? Cela rivalise avec la popularité des services Kubernetes gérés, que nous observons dans plus de 80 % des organisations ! Découvrez ce que notre équipe de recherche a découvert d'autre sur l'IA dans son analyse de 150 000 comptes cloud.
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2. Un risque accru de violations de données
Une sécurité IA sous-optimale peut conduire à des fuites massives de données sensibles avec des conséquences financières et réputationnelles très lourdes. Par exemple, l’année 2024 a été marquée par une explosion des cyberattaques. Rien que cette année-là, plus de 2,55 milliards de menaces ont été bloquées, soit 321 attaques stoppées chaque seconde et une hausse de 9 % par rapport à 2023. Sans protection renforcée, vos données critiques et vos modèles IA peuvent donc rapidement devenir la cible privilégiée d’une cyberattaque.
3. Le vol d'identifiants de chatbot
Les identifiants de chatbots IA comme ChatGPT sont devenus une monnaie d’échange courante sur le dark web. Ainsi, plus de 100 000 comptes ChatGPT compromis ont été recensés entre 2022 et 2023, illustrant un nouveau vecteur de vulnérabilités IA qui ne cesse malheureusement de croître.
4. Des pipelines de développement vulnérables
Les pipelines IA étendent le spectre des risques de sécurité car l’ingénierie des données et des modèles dépasse souvent les limites classiques du développement applicatif. Les étapes de collecte, de traitement et de stockage des données nécessitent donc des protocoles robustes pour prévenir les attaques de la chaîne d’approvisionnement, le vol de propriété intellectuelle ou la manipulation de données. C’est pourquoi, il est essentiel d’assurer l’intégrité de ses données pour limiter les biais ou l’empoisonnement des modèles GenAI.
5. L’empoisonnement des données IA
L’empoisonnement des données IA consiste à introduire des ensembles malveillants dans les données d’entraînement d’un modèle IA afin de manipuler les résultats qu’il va produire. Des chercheurs ont ainsi montré comment des attaques par cheval de Troie peuvent réussir à injecter des données biaisées pour orienter les décisions d’un modèle GenAI avec des impacts potentiellement discriminatoires, contraires aux réglementations en vigueur et lourds de conséquences juridiques.
La cybersécurité à l'ère de l'IA : table ronde
Regardez Anna McAbee, architecte de solutions senior, sécurité chez AWS, Rami McCarthy, ingénieur en sécurité chez Figma, et Alon Schindel, directeur de la recherche sur les données et les menaces chez Wiz, alors qu'ils évaluent les implications de l'IA sur la sécurité et discutent de la meilleure façon d'utiliser cette nouvelle technologie puissante.
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6. Attaques par injection de prompt
Les attaques par injection de prompt sont devenues l’une des menaces les plus connues dans la sécurité des LLM. Elles sont de deux sortes.
Attaque par injection de prompt directe (direct prompt injection) : un attaquant conçoit un prompt malveillant destiné à compromettre un modèle IA et à exfiltrer des données sensibles, voire à exécuter du code malveillant.
Attaque par injection de prompt indirecte (indirect prompt injection) : le modèle GenIA est redirigé vers une source de données non fiable créée par l’attaquant qui va influencer son comportement et peut provoquer des fuites de données ou des réponses manipulées.
7. Abus d'hallucinations IA
Les hallucinations IA, c’est-à-dire lorsque les modèles GenIA génèrent des informations fausses ou inventées, ne sont pas un phénomène nouveau. Mais, elles représentent un risque de cybersécurité souvent sous-estimé. En effet, les attaquants commencent à exploiter et à « légitimer » ces hallucinations afin de diffuser de fausses informations aux utilisateurs finaux, ce qui ouvre une nouvelle voie potentielle aux manipulations criminelles.
Cadres et normes de sécurité IA
Heureusement, pour contrer ces menaces, les entreprises peuvent s’appuyer sur des cadres de sécurité IA et des normes de cybersécurité reconnues. Ces frameworks fournissent un ensemble cohérent de bonnes pratiques pour réduire les vulnérabilités IA et sécuriser les modèles GenAI, données et API tout en renforçant la gouvernance de l’IA au sein de son organisation.
NIST AI Risk Management Framework : le cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle du NIST propose quatre fonctions clés (gouverner, cartographier, mesurer et gérer) pour structurer une stratégie de sécurité IA.
Mitre AI Security Framework & ATLAS Matrix : le cadre pour la sécurité de l’IA de Mitre analyse les tactiques d’attaque IA et propose des recommandations pour renforcer la défense contre les menaces émergentes.
OWASP Top 10 pour LLM : le top 10 de l’OWASP identifie les principales vulnérabilités des grands modèles de langage telles que les injections de prompt, les attaques supply chain ou le vol de modèles et fournit des recommandations pour les sécuriser.
Google Secure AI Framework (SAIF) : le framework Secure AI de Google est un processus en six étapes intégrant la gestion des risques IA et des mécanismes de défense automatisés pour renforcer la cybersécurité IA.
Wiz PEACH Framework : met l’accent sur l’isolation des locataires via cinq piliers : privilèges, chiffrement, authentification, connectivité et hygiène. Ce modèle de sécurité cloud-native segmente les environnements en zones détaillées avec des contrôles d’accès rigoureux et des protections renforcées.
Ainsi, ces cadres ne remplacent pas une stratégie interne robuste. Mais, ils offrent un socle essentiel pour développer une approche proactive de la sécurité IA dans des environnements cloud-native.
IA et cybersécurité : l'état actuel de l'art et la direction que nous prenons
Clint Gibler a passé des centaines d'heures à suivre la manière dont l'IA est appliquée à la cybersécurité, et maintenant Clint va distiller les meilleurs articles, documents et discussions sur la sécurité du cloud, la sécurité Web, AppSec, la sécurité offensive et plus encore dans un seul exposé afin que vous puissiez rapidement comprendre la situation.
Regarder maintenantQuelques recommandations simples et bonnes pratiques en matière de sécurité de l'IA
La sécurité de l’intelligence artificielle ne repose pas uniquement sur de bons outils de sécurité de l’IA. Elle commence par des bonnes pratiques simples à mettre en place pour protéger ses systèmes et ses données. Voici dix recommandations pour renforcer la sécurité de vos projets IA et réduire les risques de sécurité.
1. Adopter un framework d’isolation des locataires
Le cadre d'isolation des locataires PEACH a été conçu pour les applications cloud. Mais, les mêmes principes s'appliquent à la sécurité de l'IA. L’isolation des locataires permet ainsi de cloisonner ses environnements, de réduire les risques de fuite et de sécuriser l’intégration de la GenAI.
How to leverage generative AI in cloud apps without putting user data at risk
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2. Personnaliser votre architecture GenAI
Chaque composant de votre architecture GenAI doit disposer de limites de sécurité adaptées. En effet, certains composants peuvent nécessiter des limites de sécurité partagées, d'autres des limites dédiées et, pour certains, cela peut dépendre du contexte. Cette approche au cas par cas renforce la protection des pipelines IA et empêche les vulnérabilités de se propager.
3. Cartographier les risques liés à la GenAI
Évaluez l’impact réel de l’intégration de la GenAI sur vos produits et services mais aussi sur les processus de votre organisation. Assurez-vous que les réponses fournies aux utilisateurs reposent sur des données fiables et légitimes sans exposition accidentelle de données sensibles.
4. Ne pas oublier les vulnérabilités cloud classiques
La sécurité IA ne doit pas faire perdre de vue la gestion des vulnérabilités traditionnelles : API mal sécurisées, violations de données, fuites de secrets… Toutes les menaces du cloud doivent rester une priorité, en parallèle des risques propres à l’IA.
5. Mettre en place un sandboxing robuste
Le sandboxing consiste à placer des applications qui intègrent de la GenAI dans des environnements de test isolés et à les soumettre à un scanner de vulnérabilité spécifique. En effet, les environnements de test isolés (sandbox) sont essentiels pour détecter et corriger les vulnérabilités IA avant le déploiement. Mais attention, un sandbox mal configuré peut aussi créer de nouveaux risques de sécurité.
6. Réaliser des examens d’isolement réguliers
Analyser l’isolement des locataires permet de cartographier efficacement ses interfaces orientées client et d’identifier les failles de sécurité IA potentielles. Ces audits réguliers sont donc indispensables pour renforcer la résilience de son environnement cloud face aux cyberattaques.
7. Désinfecter les entrées utilisateur
Les injections de prompt sont l’un des principaux risques de sécurité IA. Mettre en place des règles de validation simples des entrées utilisateurs comme des menus déroulants, des limites de saisie ou des filtres d'entrées permet de réduire ces attaques tout en préservant une bonne expérience utilisateur.
8. Surveiller et gérer les prompts suspects
Le monitoring des prompts est l’une des bonnes pratiques de sécurité IA les plus essentielles. En effet, toute requête suspecte, que ce soit une tentative d’exfiltration de données ou du code malveillant, doit être détectée et bloquée immédiatement pour sécuriser les applications qui intègrent de la GenAI.
9. Encadrer les champs de commentaires
Même les zones de feedback client peuvent représenter un risque de cybersécurité IA si elles permettent l’injection de contenu malveillant. Privilégiez des champs contrôlés avec listes et sélections guidées pour limiter ces menaces.
10. S’entourer d’experts en sécurité IA
La sécurité de l’IA est un défi stratégique pour toutes les entreprises. Collaborer avec des experts en sécurité cloud et IA est donc le meilleur moyen de mettre en place une défense solide face aux risques actuels et futurs qui pèsent sur votre posture en matière d'IA et de cybersécurité.
Sécuriser l'IA avec Wiz
Protéger l’IA demande une approche efficace et spécialisée. Ainsi, Wiz est la première CNAPP à intégrer nativement la sécurité IA au sein d’une plateforme unique de sécurité cloud.
Avec Wiz pour la sécurité IA, vous bénéficiez de :
Gestion de la posture de sécurité de l'IA (AI-SPM) : une visibilité complète sur vos pipelines IA, sans agent, pour identifier vos ressources et technologies critiques et corriger les vulnérabilités détectées ;
DSPM étendu à l’IA : détection automatique des données sensibles utilisées pour l’entraînement des modèles et application de contrôles de sécurité adaptés ;
Analyse des chemins d’attaque IA : contexte complet du cloud et de la workload autour du pipeline d'IA pour une identification proactive des scénarios d’attaque possibles autour de vos modèles et infrastructures IA ;
Tableau de bord de sécurité IA : suivi en temps réel des risques de cybersécurité IA avec une priorisation claire pour agir plus rapidement.
En outre, Wiz va plus loin en offrant un support de sécurité IA pour Amazon SageMaker et Vertex AI avec des capacités de sandboxing avancé, une visibilité renforcée sur vos environnements cloud et une protection complète de vos pipelines IA/ML. N’attendez plus et demandez une démonstration pour découvrir comment Wiz peut vous aider à exploiter toute la puissance de l’IA en toute sécurité.
Enfin, Wiz est fier d’être un membre fondateur de la Coalition for Secure AI. En collaborant avec d’autres leaders du secteur, nous contribuons activement à bâtir une IA sûre, éthique et résiliente pour l’avenir.
Développer des applications d'IA en toute sécurité
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