Qu'est-ce que la sécurité de l'IA générative ?
La sécurité de l'IA générative protège les organisations des risques uniques créés par les systèmes d'IA qui génèrent du contenu, du code ou des données. Cette discipline spécialisée de cybersécurité traite des menaces comme l'injection de prompt, le vol de modèles et l'empoisonnement de données que les outils de sécurité traditionnels ne peuvent pas détecter. Les organisations implémentent la sécurité de l'IA générative via des contrôles techniques, des politiques de gouvernance et des plateformes de sécurité IA spécialisées.
L'IA générative crée du nouveau contenu à partir de données d'entraînement : texte, images, code ou vidéos. Les exemples populaires incluent ChatGPT pour la génération de texte et DALL-E pour la création d'images. Ces systèmes introduisent des défis de sécurité car ils traitent des données sensibles et peuvent être manipulés pour produire des sorties malveillantes.
L'IA générative offre des gains de productivité massifs, mais seulement lorsque les risques de sécurité sont correctement gérés. Les systèmes d'IA non protégés exposent les organisations aux violations de données et aux violations de conformité, particulièrement lorsque les employés trouvent des moyens de contourner les restrictions de leur organisation, comme une étude a révélé qu'une majorité d'employés l'ont fait.
Aide-mémoire sécurité de l’IA générative
Cet aide-mémoire fournit un aperçu pratique des 7 bonnes pratiques que vous pouvez adopter pour commencer à renforcer la posture de sécurité IA générative de votre organisation.
Les avancées rapides de l'IA s'accompagnent d'une multitude de nouveaux défis de sécurité. L'équipe de recherche de Wiz a été à l'avant-garde de l'identification et de l'analyse de ces menaces émergentes. Leurs recherches ont découvert plusieurs vulnérabilités critiques et risques spécifiques aux systèmes et infrastructures d'IA, notamment :
Vulnérabilité Replicate (mai 2024) : fuite potentielle de millions de modèles et applications d'IA privés depuis des fournisseurs d'IA-as-a-service.
Vulnérabilité NVIDIA Container Toolkit (septembre 2024) : faille de sécurité critique (CVE-2024-0132) permettant l'évasion de conteneur et l'accès complet au système hôte.
Risques d'architecture Hugging Face (avril 2024) : vulnérabilités dans l'API d'inférence compromettant potentiellement les fournisseurs d'IA-as-a-Service.
Exposition de données DeepSeek (janvier 2025) : exposition publique de données internes sensibles, incluant les historiques de chat et les secrets d'API.
Vulnérabilités SAP AI Core (juillet 2024) : failles permettant la prise de contrôle de service et l'accès aux données client, avec un potentiel de propagation inter-services.
Ces découvertes soulignent le besoin urgent de mesures de sécurité renforcées dans le développement et le déploiement d'IA, en mettant l'accent sur l'importance d'une vigilance continue dans ce domaine en évolution rapide.
Quels sont les principaux risques associés à l'IA générative ?
Les risques de sécurité de l'IA générative se classent en quatre catégories critiques :
Vulnérabilités des modèles
Les vulnérabilités des modèles ciblent les algorithmes d'IA eux-mêmes, exploitant les faiblesses dans la façon dont les modèles traitent les entrées et génèrent les sorties. Ces attaques peuvent compromettre l'intégrité du modèle et voler des algorithmes propriétaires.
Les risques de sécurité des LLM sont souvent exploités via des attaques adverses, où les cybercriminels manipulent les données d'entrée pour perturber la sortie du modèle.
L'empoisonnement de données est une technique courante utilisée pour compromettre la sécurité des LLM, impliquant la corruption des données d'entraînement des modèles d'IA et d'apprentissage automatique (ML). Par exemple, les chercheurs ont démontré qu'alimenter un modèle avec seulement 50 images empoisonnées suffisait à faire produire à Stable Diffusion des sorties bizarres et malformées.
Un autre risque dangereux de sécurité LLM est le vol de modèle. Le vol de modèle se produit lorsque des acteurs malveillants compromettent des modèles d'IA générative non sécurisés pour les utiliser à des fins malveillantes ou même les voler. Un exemple ? TPUXtract, une méthode d'attaque récemment dévoilée qui peut aider les criminels à voler des modèles d'IA.
Risques liés aux données
Les risques liés aux données menacent les informations sensibles qui alimentent les systèmes d'IA. Les jeux de données d'entraînement contiennent souvent des données d'entreprise propriétaires, des informations client ou des documents confidentiels que les attaquants peuvent extraire ou exposer.
L'exposition de données sensibles est peut-être le risque de sécurité IA lié aux données le plus critique. Si les entreprises échouent à anonymiser leurs données d'entraînement, elles peuvent être interceptées ou exposées. Et si les entreprises échouent à sécuriser leurs API ou leurs protocoles de partage tiers, cela pourrait mener à des catastrophes similaires.
N'oubliez pas non plus les violations de données. Si des acteurs malveillants compromettent les applications et outils d'IA générative, on parle de millions de dommages potentiels.
Scénarios d'usage malveillant
Les scénarios d'usage malveillant se produisent lorsque les attaquants détournent les systèmes d'IA pour créer du contenu malveillant. Cela inclut la génération de deepfakes pour la fraude, la création de code malveillant, ou la production de sorties biaisées qui nuisent à la réputation ou permettent la discrimination.
Les produits malveillants de l'IA générative, comme les deepfakes, peuvent faire plus que nuire à la réputation des individus et organisations. Considérez ce scénario particulièrement problématique : les criminels utilisant des deepfakes pour contourner les systèmes de sécurité biométriques. Lorsque les acteurs malveillants contournent ces systèmes, ils peuvent accéder à des réservoirs encore plus profonds de données d'entreprise sensibles.
Risques de conformité et de gouvernance
Les risques de conformité et de gouvernance émergent des réglementations IA évolutives et des lois de confidentialité existantes. Les organisations doivent naviguer des cadres comme l'AI Act européen tout en s'assurant que les systèmes d'IA générative respectent le RGPD, le CCPA et les exigences spécifiques à l'industrie.
En tête de cette vague de nouvelles réglementations et cadres de conformité IA se trouve l'AI Act européen. Certaines réglementations (comme l'AI Act européen) sont obligatoires, tandis que d'autres ressemblent davantage à des lignes directrices — c'est pourquoi les organisations doivent prêter une attention particulière pour démêler la toile de conformité IA.
Quels sont les cadres et principes qui peuvent aider à sécuriser l'IA générative ?
Les cadres de sécurité fournissent des approches structurées pour gérer les risques de l'IA générative. Ces lignes directrices établies aident les organisations à implémenter des programmes complets de sécurité IA :
OWASP Top 10 pour les applications LLM : cette liste de l'OWASP reconnaît que la prolifération d'applications LLM apporte de nombreux risques de sécurité IA. Elle fournit 10 risques majeurs de sécurité LLM, incluant l'empoisonnement de données d'entraînement et l'injection de prompt, et offre des suggestions et stratégies pour les éviter ou les maintenir sous contrôle.
AI TRiSM de Gartner : AI TRiSM est un cadre conçu pour vous aider à rester au fait des risques de sécurité IA et à construire une posture de gouvernance IA solide. Il comporte quatre composants principaux : explicabilité/surveillance de modèle, ModelOps, sécurité d'application IA, et confidentialité. En utilisant AI TRiSM, vous pouvez cultiver la confiance parmi les clients et pairs, fortifier les pipelines d'IA générative, et vous conformer aux lois et réglementations IA.
NIST AI RMF : le NIST AI RMF fournit une approche étape par étape pour sécuriser le cycle de vie de l'IA. Les quatre étapes principales du cadre IA NIST sont Gouverner, Cartographier, Mesurer et Gérer. Pour mieux traiter les défis uniques des systèmes modernes, le NIST a publié un Profil d'Intelligence Artificielle Générative en juillet 2024. Le NIST AI RMF intègre également des considérations éthiques et sociales, qui sont des aspects cruciaux de la sécurité de l'IA générative.
Manuel d'approche FAIR-AIR : un produit du FAIR Institute, le manuel FAIR-AIR s'attaque à cinq vecteurs d'attaque associés à l'IA générative, incluant l'IA générative fantôme, les LLM gérés, et les cyberattaques actives. Le manuel comprend également cinq étapes principales, commençant par la contextualisation des risques d'IA générative et se terminant par la prise de décisions concernant l'atténuation.
Analyse des risques architecturaux des LLM : publié par le Berryville Institute for Machine Learning, ce document est un regard complet sur les risques de sécurité LLM, avec un total impressionnant de 81 risques de sécurité LLM. C'est une excellente ressource pour tout le monde, des CISO aux décideurs politiques. Et ne vous inquiétez pas de vous perdre dans cette longue liste : le document met également en lumière les 10 principaux risques de sécurité LLM que vous devez surveiller.
Matrice de portée de sécurité IA générative AWS : cette ressource de sécurité unique d'AWS décompose la sécurité de l'IA générative en cas d'usage distincts. Les cinq cas d'usage ou « portées » incluent les applications grand public, les applications d'entreprise, les modèles pré-entraînés, les modèles affinés, et les modèles auto-entraînés. Ainsi, quel que soit le type d'applications d'IA générative avec lesquelles vous travaillez, vous trouverez des moyens spécifiques de traiter les risques de sécurité IA.
MITRE ATLAS : introduit comme une ressource de support au cadre MITRE ATT&CK, MITRE ATLAS est une base de connaissances qui inclut les dernières informations sur les techniques d'attaque utilisées contre les applications d'IA. Il inclut 91 techniques d'attaque à travers 14 types de tactiques différents. Crucial, MITRE ATLAS suggère également des lignes directrices et stratégies d'atténuation détaillées pour chacun de ces types d'attaque. Si vous cherchez des moyens spécifiques de traiter les attaques d'IA adverses, MITRE ATLAS est un bon choix.
Cadre d'IA sécurisée (SAIF) : une initiative Google Cloud, SAIF est un cadre conceptuel qui peut vous aider à maintenir vos systèmes d'IA à l'abri du danger. SAIF met en évidence les risques de sécurité IA pressants et inclut également des contrôles pour les atténuer. Si vous voulez comprendre la sécurité IA spécifique à votre organisation, considérez l'utilisation du rapport d'auto-évaluation des risques de SAIF.
Bonnes pratiques de sécurité de l'IA générative
Les bonnes pratiques de sécurité de l'IA générative fournissent des étapes concrètes pour protéger vos systèmes d'IA et vos données. Implémentez ces mesures par ordre de priorité pour construire une protection complète :
Établissez votre nomenclature de l'IA (AI-BOM)
La visibilité complète de l'IA commence par cataloguer chaque système d'IA dans votre organisation. Une nomenclature de l'IA (AI-BOM) identifie tous les modèles d'IA, jeux de données d'entraînement, API et outils dans votre environnement. Cet inventaire révèle les déploiements d'IA fantôme et fournit les fondations pour l'évaluation des risques et les contrôles de sécurité.
Exemple d'implémentation :
Documentez tous les modèles d'IA en usage, incluant les modèles de fournisseurs (ex. OpenAI, Anthropic), les modèles personnalisés, et les modèles intégrés dans des applications tierces.
Cartographiez les flux de données pour comprendre d'où viennent les données d'entraînement et d'inférence et comment elles sont traitées.
Utilisez des outils de découverte automatisés pour identifier les systèmes d'IA non documentés (IA fantôme).
Métriques de succès potentielles :
100% d'inventaire des systèmes d'IA générative en production.
Réduction de 90% des actifs IA inconnus dans les deux premiers cycles d'inventaire.
Lignage complet des données pour tous les jeux de données d'entraînement.
Parties prenantes clés :
Équipes de sécurité : mènent le processus d'inventaire.
Équipes Data Science/ML : fournissent les informations sur les modèles et données.
IT : assistent avec la cartographie d'infrastructure.
Unités métier : divulguent l'usage d'IA départemental.
Implémentez des contrôles zero-trust
Les contrôles zero-trust partent du principe qu'aucun système d'IA ou utilisateur n'est intrinsèquement digne de confiance. Cette approche implémente l'accès au principe du moindre privilège, l'authentification continue et la surveillance en temps réel pour toutes les interactions IA. L'architecture zero-trust prévient l'accès non autorisé aux modèles et données d'entraînement tout en détectant les comportements suspects.
Exemple d'implémentation :
Appliquez des contrôles d'accès basés sur l'identité à tous les endpoints d'IA générative (ex. exiger le SSO pour l'accès aux API de modèles).
Implémentez une limitation de taux d'API basée sur le contexte (ex. par utilisateur, par endpoint, ou par niveau d'accès au modèle).
Configurez une surveillance continue des interactions utilisateur avec les modèles pour détecter les anomalies.
Segmentez votre environnement d'IA générative des autres systèmes de production.
Métriques de succès potentielles :
100% des systèmes d'IA générative accessibles uniquement via des canaux authentifiés et autorisés.
Réduction de 90%+ de l'accès de comptes privilégiés aux données d'entraînement.
Aucun incident majeur de fuite de données avec impact réglementaire ; détection et remédiation d'incidents mineurs dans les 24 heures.
Journaux d'audit complets pour toutes les interactions de modèles.
Parties prenantes clés :
Bureau du CISO : stratégie et supervision.
Ingénierie de sécurité : implémentation des contrôles.
ML Operations : intégration avec les pipelines d'IA.
Équipe IAM : gestion de l'accès utilisateur.
How to leverage generative AI in cloud apps without putting user data at risk
En savoir plus
Sécurisez vos données d'IA générative
La sécurité des données protège les informations sensibles qui alimentent les systèmes d'IA. Commencez par cartographier les flux de données depuis la collecte jusqu'à l'entraînement et l'inférence. Implémentez le chiffrement pour les données au repos, la tokenisation pour les champs sensibles, et la sanitisation des entrées pour prévenir les attaques par injection.
Exemple d'implémentation :
Chiffrez toutes les données d'entraînement au repos en utilisant AES-256.
Utilisez le filtrage par regex en combinaison avec la détection d'anomalies basée sur l'apprentissage automatique pour détecter l'injection de prompt.
Appliquez des techniques de confidentialité différentielle pour protéger les informations sensibles dans les données d'entraînement.
Créez des contrôles d'accès basés sur les rôles pour différents jeux de données selon la sensibilité.
Métriques de succès potentielles :
100% des données sensibles chiffrées ou anonymisées.
Zéro incident de fuite de données depuis les modèles d'IA générative.
Validation complète de toutes les entrées utilisateur avant traitement.
Protection complète des données appliquée à toutes les étapes (entraînement, affinage, inférence).
Parties prenantes clés :
Équipe de sécurité des données : mène l'implémentation.
Équipes Data Science/ML : adaptent les modèles pour travailler avec des données protégées.
Bureau de la vie privée : assure la conformité avec les réglementations de protection des données.
Équipes de développement : implémentent les contrôles de validation des entrées.
Cartographiez vos exigences de conformité IA
La cartographie de conformité identifie quelles réglementations s'appliquent à vos systèmes d'IA. Il est crucial de créer une matrice liant chaque cas d'usage d'IA aux exigences pertinentes de cadres comme l'AI Act européen, surtout puisque les violations peuvent résulter en amendes jusqu'à 40 millions d'euros ou 7% du chiffre d'affaires mondial. Cette cartographie guide les contrôles techniques et la documentation requis pour éviter de telles pénalités.
Exemple d'implémentation :
Créez une matrice de cartographie réglementaire spécifique à vos cas d'usage d'IA générative.
Implémentez les contrôles techniques requis par les réglementations (ex. droit à l'explication du RGPD pour les décisions d'IA).
Développez un calendrier de conformité pour les prochaines réglementations IA.
Établissez un cadre de souveraineté des données pour assurer le traitement local quand requis.
Métriques de succès potentielles :
100% de documentation des réglementations applicables pour chaque cas d'usage d'IA générative.
Zéro violation de conformité dans les revues trimestrielles.
Évaluations d'impact complètes pour les applications d'IA à haut risque.
Démonstration réussie des contrôles lors d'audits réglementaires.
Parties prenantes clés :
Juridique/Conformité : propriétaires principaux pour la cartographie et documentation réglementaires.
Équipes Data Science : responsables de l'implémentation des contrôles techniques.
Bureau du CISO : responsable de la stratégie de conformité globale.
Procurement : assurer que les systèmes d'IA des fournisseurs respectent les standards de conformité.
Développez des plans de réponse aux incidents spécifiques à l'IA générative
Peu importe la force de vos mesures de sécurité IA, vous devrez encore faire face à des incidents. En développant des plans de réponse aux incidents spécifiques à l'IA générative, surtout ceux avec une couche d'automatisation pour soutenir vos équipes de réponse aux incidents, vous pouvez détecter et contenir les incidents rapidement.
Exemple d'implémentation :
Créez des guides pour les incidents d'IA générative courants (fuite de données, manipulation de modèle, sorties malveillantes).
Implémentez la détection et réponse automatisées pour les motifs connus (ex. arrêt automatique pour les tentatives d'injection de prompt).
Établissez des chemins d'escalade clairs pour différents types d'incidents d'IA.
Menez des exercices de simulation simulant des violations de sécurité d'IA générative.
Métriques de succès :
Confinement des incidents critiques d'IA générative dans les 30 minutes, avec résolution complète dans les SLA définis.
100% des intervenants d'incident formés sur les scénarios spécifiques à l'IA.
Test et mise à jour trimestriels des guides de réponse.
Analyse post-incident complétée pour tous les événements de sécurité IA.
Parties prenantes clés :
Équipe de réponse aux incidents : développement et exécution des plans.
AI/ML Operations : capacités de réponse techniques.
Équipe de communications : gestion des communications externes pendant les incidents.
Juridique : traitement des implications de conformité des incidents.
Obtenez une visibilité de la posture de sécurité avec des outils de sécurité IA
Les outils de sécurité IA fournissent une protection spécialisée pour les systèmes d'IA que les solutions de sécurité traditionnelles ne peuvent pas traiter. Les plateformes de gestion de posture de sécurité IA (AI-SPM) offrent une surveillance continue, une évaluation des risques et une remédiation automatisée pour les menaces spécifiques à l'IA comme le vol de modèles et l'injection de prompt.
Métriques de succès potentielles :
Outils de sécurité déployés pour couvrir toutes les applications d'IA générative critiques, avec surveillance continue des lacunes de couverture.
90%+ des vulnérabilités critiques remédiées dans les 30 jours.
Détection automatisée de la dérive de modèle et du comportement anormal.
Visibilité complète des chemins d'attaque IA et de la posture de sécurité.
Parties prenantes clés :
Ingénierie de sécurité : sélection et implémentation d'outils.
DevSecOps : intégration dans les pipelines de développement.
ML Operations : gestion quotidienne.
Gestion des risques : utilisation des données d'outils pour les évaluations de risques.
Comment Wiz peut vous aider avec la sécurité de l'IA générative
Wiz AI-SPM fournit une protection complète pour les systèmes d'IA générative via une visibilité full-stack, une détection automatisée des risques et des conseils de remédiation contextuelle. Alors que les organisations adoptent massivement l'IA — avec l'État de l'IA dans le cloud 2025 de Wiz révélant que plus de 85% utilisent des services d'IA gérés ou auto-hébergés — le pionnier de la gestion de posture de sécurité IA offre une gestion complète d'inventaire IA, une analyse de chemins d'attaque, et une intégration avec les workflows de sécurité cloud existants.
Alors qu'est-ce que Wiz AI-SPM offre ? Visibilité full-stack des pipelines d'IA générative ? Confirmé. Détection continue des risques et erreurs de configuration d'IA générative ? Confirmé. Analyses des chemins d'attaque IA ? Confirmé. Un éclairage sur l'IA fantôme ? Confirmé. Wiz est le pionnier d'AI-SPM, donc nous avons toujours été une longueur d'avance sur les risques de sécurité IA.
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