Sécurité des données liées à l’IA : risques, cadres et bonnes pratiques

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises s’appuient sur des outils basés sur l’IA pour améliorer leurs processus métier. Toutefois, comme ces outils ont besoin d’informations internes pour fournir des analyses approfondies, leur utilisation peut accroître le risque d’exposition ou d’utilisation abusive de données sensibles. Ces préoccupations s’appliquent à tous les usages de l’IA, mais elles sont particulièrement importantes pour les outils de sécurité basés sur l’IA. C’est pourquoi la sécurité des données liées à l’IA — la pratique qui consiste à protéger les données utilisées par les outils d’IA et d’apprentissage automatique — devient de plus en plus indispensable. 

Pour réduire les risques et maintenir une posture de sécurité solide tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), il est important de comprendre le fonctionnement des outils de sécurité basés sur l’IA dans votre stack technologique, les risques qu’ils introduisent et contribuent à réduire, ainsi que les bonnes pratiques à suivre pour les mettre en œuvre. 

Comment l’IA est utilisée en sécurité : les solutions de sécurité basées sur l’IA

Avec les garde-fous et les protocoles de sécurité adaptés, les outils basés sur l’IA peuvent renforcer la cybersécurité en automatisant la détection des menaces, en améliorant l’évaluation des vulnérabilités et en consolidant les défenses globales. Parmi les principales solutions :

• Outils de test de sécurité des applications statique (SAST) : l’IA permet aux outils d’analyse SAST d’examiner le code source en temps réel pour détecter les vulnérabilités avant le déploiement.

• Systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) : l’IA peut aider les systèmes SIEM à détecter les menaces et à y répondre en temps réel.

• Détection des anomalies : ces outils utilisent des modèles d’IA pour repérer les schémas inhabituels susceptibles de révéler des cybermenaces.

• Renseignement sur les menaces : les solutions reposant sur l’apprentissage automatique actualisent en continu leurs connaissances des menaces en constante évolution.

Quels sont les risques de sécurité liés à l’IA ? 

Les outils de sécurité basés sur l’IA ont transformé la cybersécurité, mais ils introduisent également des risques spécifiques, notamment :

• Exposition des données : les outils de sécurité basés sur l’IA qui s’appuient sur des serveurs tiers exposent les données sensibles à des parties externes, augmentant ainsi le risque de fuite.

• Manipulation des modèles : les attaquants peuvent exploiter les modèles d’IA à l’aide d’entrées adversariales, en empoisonnant les données d’entraînement ou en manipulant les résultats. Certains formats de fichiers utilisés pour les poids des réseaux neuronaux peuvent être détournés afin d’exécuter du code potentiellement malveillant. 

• Biais et inexactitudes : les modèles d’IA mal entraînés ou qui n’ont pas été entraînés à partir de données adaptées au cas d’usage peuvent produire des résultats incorrects ou biaisés, ce qui risque de fausser les décisions de sécurité.

• Problèmes d’interopérabilité : certains outils de sécurité ne peuvent pas s’intégrer pleinement à la stack technologique d’une organisation, ce qui accroît le risque de lacunes en matière de sécurité.

Bonnes pratiques en matière de sécurité de l’IA

Pour atténuer ces risques de sécurité liés à l’IA, les organisations doivent appliquer des bonnes pratiques afin de protéger leurs données propriétaires, leurs informations sensibles et leur organisation. Pour commencer, elles peuvent :

• Privilégier des LLM sélectionnés avec soin : pour améliorer la précision, utilisez des LLM conçus pour des usages spécifiques, adaptés à des domaines spécialisés et, si possible, soumis à l’examen d’experts. 

• Utiliser des outils qui hébergent leurs propres LLM : évitez l’exposition des données en choisissant des outils qui les conservent sur site. Dans le cas contraire, vos données et celles de vos clients seront envoyées à des serveurs tiers pour y être traitées, ce qui augmente le risque de fuite de données. 

• Limiter la conservation des données : assurez-vous que les données client ne sont conservées que pendant la durée strictement nécessaire et qu’elles sont anonymisées lorsque c’est possible, afin de renforcer la sécurité.

• Effectuer des tests rigoureux : SAST aide à détecter et corriger les vulnérabilités dès le début.

• Adopter un SDLC sécurisé : intégrer la sécurité à toutes les étapes du développement renforce la protection.

• Utiliser des licences d’entreprise : les données propriétaires restent protégées grâce à des contrats d’entreprise qui empêchent l’entraînement des modèles d’IA sur les données des utilisateurs.

Comment élaborer une stratégie efficace de sécurité des données liées à l’IA

Pour élaborer une stratégie efficace de sécurité des données liées à l’IA, il faut repérer les risques potentiels, mettre en place des mesures de protection et surveiller en permanence les dispositifs de sécurité. Les organisations peuvent protéger leurs données tout en optimisant leurs processus de sécurité en adoptant les bonnes pratiques et en choisissant les outils de sécurité basés sur l’IA adaptés : 

• Évaluez soigneusement les options d’hébergement : tenez compte des risques liés au traitement des données et des capacités de chiffrement disponibles. 

• Choisissez soigneusement les formats de fichiers : si vous exécutez des réseaux neuronaux sur votre propre matériel, utilisez uniquement des poids partagés au format safetensors afin d’éviter toute exécution involontaire de code malveillant.  

• Vérifiez toujours le travail de l’IA : analysez le code généré par l’IA à l’aide d’un outil SAST de pointe comme Snyk Code. 

Mesures pour réduire les risques

La réduction des risques liés à la sécurité des données commence par le choix de l’outil de sécurité et par sa mise en œuvre. Évaluez soigneusement la stratégie et les certifications de chaque fournisseur, et n’hésitez pas à poser des questions sur la sécurité des modèles et les politiques mises en place. Les fournisseurs de premier plan comme Snyk communiquent ouvertement sur les considérations techniques prises en compte dans la conception et le fonctionnement de leurs modèles, ainsi que sur les mesures qu’ils mettent eux-mêmes en œuvre pour réduire les risques pour leurs clients. 

Avant de choisir un outil, vérifiez également qu’il propose :

• Une intégration fluide avec le reste de vos outils. 

• Des bases de données sélectionnées avec soin pour alimenter des LLM spécialisés en sécurité et hébergés en interne. 

• Des politiques claires en matière de gouvernance et de sécurité des données. 

• Une maintenance et une surveillance continues du modèle afin d’en garantir les performances.

Les meilleurs outils de sécurité des données basés sur l’IA

Pour choisir un outil de sécurité, privilégiez les fournisseurs qui appliquent de solides pratiques de gouvernance de l’IA, possèdent une expertise spécifique en sécurité et font preuve de transparence sur l’IA. Autre avantage : un SAST pris en charge par une plateforme assure la couverture de sécurité de l’ensemble du SDLC. 

Les outils de pointe d’analyse des vulnérabilités s’appuient sur une connaissance approfondie des défis auxquels font face les équipes de sécurité et les développeurs. Par exemple, Snyk Code utilise DeepCode AI pour proposer, lors de l’analyse SAST, des corrections automatiques fiables à plus de 80 %, afin de simplifier et d’accélérer la correction des vulnérabilités dès les premières étapes du cycle de développement. Le LLM auto-hébergé de Snyk Code réduit le risque de fuite de données ou d’inexactitudes.

Pour en savoir plus sur le renforcement de la sécurité des déploiements de l’IA, consultez notre guide d’achat SAST/SCA à l’ère de l’IA.