La sécurité des données pour l'IA est une pratique spécialisée à l'intersection de la protection des données et de la sécurité de l'IA, qui vise à protéger les données utilisées dans les systèmes d'intelligence artificielle et de machine learning (ML). En protégeant les données sous-jacentes, on peut prévenir les violations, les accès non autorisés, les manipulations et les perturbations de ses modèles d'IA en production et de ses workflows.
Cet article explique pourquoi la sécurité de l'IA est un sujet prioritaire aujourd'hui, détaille les principes clés et les bonnes pratiques à appliquer, et montre comment Wiz AI-SPM renforce la posture de sécurité des données liées à l'IA dans son organisation. Entrons dans le vif du sujet.
Exemple d’évaluation de la sécurité de l’IA
Dans ce rapport d’évaluation d’exemple, vous découvrirez les coulisses de ce à quoi doit ressembler une évaluation de la sécurité de l’IA.
Pourquoi la sécurité des données pour l'IA est-elle nécessaire ?
La sécurité des données a toujours été une priorité pour les dirigeants, en particulier dans les organisations intensives en données. Avec l'IA, les enjeux sont encore plus élevés.
Traditionnellement, la sécurité des données est nécessaire pour :
protéger les informations sensibles et propriétaires, notamment la propriété intellectuelle, les secrets d'affaires, les dossiers financiers et les données personnelles identifiables (PII) ;
préserver la confiance des clients, car toute violation de données — en particulier si elle implique des données clients — entraîne une perte de réputation et de confiance, avec à la clé un impact sur la fidélisation ;
assurer la conformité réglementaire vis-à-vis des lois de protection des données existantes (par exemple, RGPD et HIPAA) et à venir ainsi que des réglementations de conformité de l'IA ;
garantir la continuité d'activité afin de prévenir les attaques et de veiller à ce que les violations qui surviennent aient un impact minimal sur les opérations pendant la remédiation.
Le manque de protection de ses systèmes de données peut entraîner des risques tels que l'exposition de données, les violations de données, l'ingénierie sociale, le phishing, les ransomwares et la perte de données dans le cloud.
Lorsque des systèmes d'IA sont intégrés, ils deviennent un facteur différenciant et offrent un avantage concurrentiel. Assurer la sécurité des données pour l'IA est alors indispensable pour conserver un avantage dans l'écosystème technologique actuel, en évolution rapide.
L'IA accentue la complexité technique de la sécurité des données : volumes de données plus importants, sources plus diverses, surface d'attaque accrue, outputs non déterministes et menaces spécifiques à l'IA (comme la vulnérabilité d'un modèle aux attaques adversariales et les biais inhérents).
Le rapport State of AI in the Cloud 2025 de Wiz met en lumière des incidents comme DeepLeak, où une base DeepSeek a exposé des informations sensibles, et SAPwned, qui a permis à des attaquants d'accéder à des données clients. Ces incidents soulignent l'importance de sécuriser les données pour l'IA au moyen d'un chiffrement robuste, de contrôles d'accès et d'un monitoring efficace.
État de l’IA dans le cloud
La sécurité des données liées à l’IA est essentielle, mais garder une longueur d’avance sur les menaces émergentes nécessite des analyses à jour. Le rapport État de la sécurité de l’IA 2025 de Wiz révèle comment les organisations gèrent les risques d’exposition des données dans les systèmes d’IA, y compris les vulnérabilités chez les fournisseurs d’IA en tant que service.
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Exemples concrets de violations de données liées à l'IA
Des incidents récents et très médiatisés montrent à quel point il est nécessaire de sécuriser les systèmes d'IA contre l'exposition des données, révélant des failles critiques que même des géants de la tech peinent à corriger :
vulnérabilités de l'IA SAP : des faiblesses critiques dans l'infrastructure d'IA de SAP ont exposé des données sensibles à des accès non autorisés potentiels, permettant à des attaquants d'accéder à des opérations métier et à des données gérées par les systèmes SAP ;
bug dans le framework d'IA de NVIDIA : une faille a permis une évasion de conteneur, menaçant l'intégrité et la sécurité des données, avec à la clé une compromission totale de l'hôte par les attaquants ;
exposition de données chez Microsoft : un stockage cloud mal configuré par l'équipe de recherche en IA de Microsoft a entraîné l'exposition accidentelle de 38 téraoctets de données privées, dont des mots de passe, des clés secrètes et des communications internes sensibles, créant un risque majeur d'exploitation ;
risques sur l'infrastructure Hugging Face : des risques de sécurité dans l'infrastructure d'IA de Hugging Face ont montré que même des plateformes très utilisées peuvent être compromises, affectant les organisations qui s'appuient sur ce fournisseur tiers pour déployer leurs solutions d'IA.
Avec l'adoption de l'IA qui explose, ces exemples concrets démontrent que les risques pesant sur les données sensibles n'ont jamais été aussi pressants.
Principes clés de la sécurité des données pour l'IA
Lors de la conception de systèmes d'IA sécurisés, la conformité dès la conception est essentielle. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) offre un cadre solide utile pour concevoir des déploiements d'IA. Dans l'Article 5, sept principes fondamentaux de protection des données sont définis, dont quatre sont particulièrement pertinents pour la sécurité des données liées à l'IA. Voici leur application à l'IA :
| Core Principle | Definition | How it applies to AI | Example |
|---|---|---|---|
| Intégrité et confidentialité | Protection des données contre les accès non autorisés, les altérations ou les fuites | Pour l'IA, cela peut signifier chiffrer des datasets sensibles pendant l'entraînement du modèle et appliquer des contrôles d'accès selon le principe du moindre privilège (PoLP). | Si les données de patients ne sont pas correctement sécurisées dans un modèle de santé, des tiers non autorisés pourraient y accéder ou les manipuler, entraînant des violations majeures ou des prédictions erronées. |
| Exactitude | Maintenir des données exactes et à jour pour éviter des prédictions fautives | Les systèmes d'IA reposent sur des données propres et précises. Si les données sont obsolètes ou incorrectes, les modèles produisent des résultats défaillants. | Un système financier d'IA entraîné sur des transactions obsolètes peut conduire à une détection de fraude peu fiable ou à des prévisions financières sous-optimales, avec des pertes significatives à la clé. |
| Limitation de la conservation | Conserver les données uniquement le temps nécessaire à la finalité prévue | Les modèles d'IA ont tendance à consommer de larges datasets, mais conserver les données plus longtemps que nécessaire introduit du risque. Définir des politiques claires de suppression des données permet de minimiser les risques tout en restant conforme. | Imaginez un outil d'analyse de sentiment client piloté par l'IA qui stocke indéfiniment les données d'entraînement historiques. Outre la violation des politiques de rétention, cela crée des risques d'exposition inutiles (et des coûts). |
| Responsabilisation | Démontrer la conformité, l'appropriation et la transparence | Les organisations doivent être en mesure de démontrer leur conformité aux pratiques de sécurité des données pour l'IA, ce qui suppose de disposer de pistes d'audit adaptées. | Dans un déploiement d'IA pour l'e-commerce, par exemple, journaliser chaque accès et chaque modification des données d'entraînement aide à identifier les vulnérabilités et à vérifier l'application des mesures de sécurité. |
Pour appliquer ces principes à l'ensemble des systèmes d'IA, les organisations devraient mettre en place un cadre robuste de gouvernance de l'IA dans leur pratique de gestion des risques liés à l'IA.
Bonnes pratiques pour la sécurité des données liées à l'IA
Comme nous l'avons vu, sécuriser les pipelines de données pour l'IA consiste à s'appuyer sur les pratiques traditionnelles de sécurité des données, tout en ajoutant des couches propres aux défis spécifiques que l'IA introduit.
Les security controls traditionnels tels que l'accès zero trust, le chiffrement des données, le masquage des données, les politiques de confidentialité, les formations de sensibilisation à la sécurité et les évaluations régulières de sécurité s'appliquent pleinement aux systèmes d'IA. Voici comment intégrer ces pratiques dans des environnements d'IA :
1. Gestion des accès aux données
Parce que les pipelines d'IA impliquent souvent de gros transferts de données, prévenir l'exposition accidentelle ou le transfert non autorisé de données sensibles est indispensable.
Techniques
mettre en place des politiques d'accès aux données adaptées à l'IA, par exemple des restrictions selon la phase de vie du modèle ou l'application de la confidentialité différentielle, pour garantir une manipulation sécurisée des données pendant l'entraînement et le déploiement ;
utiliser la classification automatisée des données pour signaler les informations sensibles dans les datasets d'IA ;
pour éviter des incidents de data exfiltration, surveiller les environnements cloud via des solutions de détection réseau assorties de politiques de monitoring des données capables de détecter des flux et des accès anormaux.
2. Apprentissage adversarial
Avec l'IA, de petites modifications d'entrée peuvent provoquer des erreurs de prédiction considérables. Il est donc essentiel de défendre les modèles contre des entrées adversariales conçues pour manipuler ou induire le modèle en erreur.
Techniques
entraîner les modèles à l'aide de simulations d'entrées adversariales pour renforcer leur résilience face à ces manipulations ;
mettre en œuvre le masquage de gradient pour rendre l'accès aux gradients plus difficile ;
expérimenter la distillation défensive afin de rendre le modèle moins sensible aux manipulations des entrées ;
identifier les vulnérabilités du modèle en simulant des attaques adversariales.
3. Évaluation des modèles
Évaluer régulièrement les modèles d'IA pour détecter les vulnérabilités et les biais, tant en phase de développement qu'en phase de déploiement, afin de garantir un comportement conforme aux attentes.
Techniques
valider toutes les entrées par rapport à des types et formats de données sûrs avant qu'elles n'atteignent le modèle ;
réaliser des audits de biais pour détecter les injustices systémiques dans les données d'entraînement et dans les outputs de modèles ;
tester la résilience des performances du modèle dans divers scénarios de données pour en vérifier la robustesse.
4. Validation des entrées
Valider les données entrantes pour s'assurer qu'elles sont propres, fiables et exemptes de contenu malveillant.
Techniques
appliquer des techniques d'assainissement des données pour nettoyer les entrées et prévenir les attaques par injection ;
employer des outils de détection d'anomalies pour repérer des entrées inhabituelles ou hors norme avant qu'elles n'atteignent le modèle ;
effectuer des contrôles de valeurs limites pour s'assurer que les entrées restent dans des plages acceptables.
5. Déploiement sécurisé des modèles
Pour empêcher les accès non autorisés ou les manipulations, la sécurité du déploiement des modèles doit être une priorité.
Techniques
mettre les modèles d'IA en conteneurs pour les isoler des autres services et réduire la surface d'attaque ;
appliquer le chiffrement aux modèles et à leurs outputs afin d'éviter toute exposition pendant l'inférence ;
mettre en place une authentification multifacteur (MFA) pour les équipes qui gèrent le pipeline de déploiement du modèle ;
assurer la sécurité des API (étape particulièrement pertinente pour les applications GenAI s'appuyant sur des fournisseurs tiers) via la limitation du débit, l'authentification et le chiffrement.
6. Supervision et audit des modèles
Surveiller en continu les modèles d'IA après leur déploiement pour détecter toute activité suspecte et éviter la dérive ou la dégradation.
Techniques
utiliser la détection d'anomalies en temps réel pour signaler des comportements ou des motifs d'output irréguliers ;
programmer des audits réguliers pour tracer les changements apportés aux données et aux modèles (utile aussi pour la conformité) ;
introduire des outils de supervision des performances pour vérifier que le modèle continue de fonctionner comme prévu en production.
Autre bonne pratique clé : favoriser une collaboration étroite entre les équipes sécurité et les équipes data science. En travaillant ensemble, elles peuvent intégrer une sécurité en couches multiples dans le pipeline d'IA, réduisant les risques tout en préservant les performances et la fiabilité des modèles.
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Wiz AI-SPM pour la sécurité des données liées à l'IA
Réduire la charge opérationnelle et sécuriser rapidement les systèmes d'IA n'a pas à être compliqué. En tant que plateforme CNAPP, Wiz propose une solution de gestion de la posture de sécurité de l'IA intégrée à sa plateforme de sécurité : Wiz AI-SPM.
Wiz AI-SPM simplifie la sécurité de l'intelligence artificielle et du machine learning autour de trois fonctionnalités clés :
visibilité via l'AI-BOM (AI bill of materials) : Wiz offre une vue complète de chaque composant de son pipeline d'IA, y compris ses actifs de données, leurs transformations et leurs usages ;
évaluation des risques : la plateforme tout-en-un évalue en continu les pipelines d'IA pour détecter les risques généraux et les risques spécifiques aux données, tels que les accès non autorisés, les entrées adversariales et les tentatives d'empoisonnement de données ;
réduction proactive des risques : Wiz identifie, priorise et corrige automatiquement les vulnérabilités grâce à des insights contextuels en temps réel, réduisant la charge des équipes SecOps.
Un exemple de Wiz AI-SPM en action
Imaginez que votre organisation s'appuie sur un système d'inférence d'IA en temps réel pour une opération critique, comme la détection de fraude. Une attaque par empoisonnement de données compromet une partie des données transactionnelles, poussant le modèle à produire des outputs out-of-distribution ou incorrects.
Avec Wiz AI-SPM, on obtient immédiatement une visibilité sur les datasets compromis via la fonction AI-BOM. L'outil d'évaluation des risques identifie les motifs malveillants dans les données d'entraînement, tandis que les mesures de mitigation proactives recommandent de réentraîner le modèle avec des données saines et d'ajouter des défenses adversariales afin de prévenir de futures attaques.
Envie d'en savoir plus ? Découvrez Wiz AI SPM, ou si vous préférez une démo en direct, nous serons ravis d'échanger avec vous.
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