Attaques et menaces liées à l’IA : de quoi s’agit-il et comment fonctionnent-elles ?

L’intelligence artificielle (IA) transforme indéniablement le monde tel que nous le connaissons. Mais si cette technologie émergente présente de nombreux avantages, elle ouvre également la voie aux cyberattaques liées à l’IA. Des acteurs malveillants peuvent tirer parti de l’IA pour renforcer l’efficacité des menaces existantes et créer de nouveaux vecteurs d’attaque. Pour garder une longueur d’avance, les entreprises doivent réfléchir à la manière de protéger leurs systèmes contre les différentes attaques liées à l’IA.

Consultez notre guide de l’OWASP LLM Top 10 pour approfondir les risques liés à l’IA.

Qu’est-ce qu’une attaque liée à l’IA ?

Des acteurs malveillants peuvent manipuler un système d’IA déployé par une organisation à des fins malveillantes. Cette attaque se produit lorsqu’un acteur malveillant découvre les limites d’un modèle de machine learning (ML) et les exploite.

Les acteurs malveillants peuvent également utiliser l’IA pour perfectionner leurs techniques d’attaque. Ils s’en servent pour générer automatiquement un volume plus important d’attaques ou créer eux-mêmes des exploits, ce qui complique la protection des organisations.

Pourquoi les RSSI doivent être conscients des attaques liées à l’IA

Les RSSI doivent prendre en compte ces deux menaces : l’augmentation du volume d’attaques offensives permise par l’IA et le risque que leurs propres systèmes soient utilisés contre eux. À mesure que les entreprises intègrent l’IA à des infrastructures toujours plus critiques, il devient essentiel de se défendre contre les attaques liées à l’IA.

Comment fonctionnent les attaques liées à l’IA

Les acteurs malveillants peuvent exploiter des systèmes d’IA pour mener des attaques offensives et cibler les organisations à bien plus grande échelle. L’IA permet aux attaquants de concevoir des campagnes d’hameçonnage et d’ingénierie sociale plus convaincantes, auxquelles les collaborateurs risquent davantage de se laisser prendre. 

Les attaquants utilisent l’IA pour renforcer les méthodes d’attaque suivantes :

• LLMJacking : détournement ou manipulation non autorisés d’un grand modèle de langage (LLM) afin d’en prendre le contrôle, d’extraire des données sensibles ou d’en modifier le comportement.

• Hameçonnage : les attaquants peuvent exploiter l’IA générative pour créer des e-mails d’hameçonnage ciblés, plus crédibles aux yeux des victimes.

• Découverte de logiciels malveillants et de vulnérabilités : les acteurs malveillants peuvent aussi utiliser l’IA pour trouver des failles dans les systèmes et créer des logiciels malveillants. Par exemple, des recherches récentes ont démontré que ChatGPT peut générer des variantes dynamiques et mutantes de code malveillant. Cette nouvelle technologie abaisse le seuil d’entrée pour les cyberattaquants, en permettant même aux novices de mener des exploits sophistiqués. 

• Ingénierie sociale : les attaquants peuvent recourir aux deepfakes pour générer des enregistrements audio et vidéo d’une personne connue et digne de confiance, et convaincre leurs cibles qu’il s’agit bien de cette personne.

Quelles sont les attaques liées à l’IA les plus courantes ?

En plus de renforcer les vecteurs d’attaque existants, l’IA permet aux acteurs malveillants de créer de nouvelles méthodes qui font peser des risques sans précédent sur les organisations d’aujourd’hui. 

7 stratégies pour prévenir les attaques liées à l’IA

Le monde de l’IA peut sembler intimidant, mais les entreprises peuvent adopter sept mesures concrètes pour commencer à se défendre contre les cyberattaques liées à l’IA : 

• Mettez l’IA au service de la défense. Les entreprises peuvent utiliser des outils d’IA pour appliquer les bonnes pratiques de sécurité, notamment l’analyse du code, la maintenance des bases de connaissances et la modélisation de la posture de sécurité.

• Choisissez des modèles d’IA adaptés à votre cas d’usage. Si vos modèles d’IA sont précis et adaptés à l’usage auquel ils sont destinés, ils seront moins susceptibles d’être exploités. 

• Formez vos collaborateurs à la sensibilisation aux cyberrisques. Comme les techniques d’IA, telles que les deepfakes, peuvent rendre l’ingénierie sociale beaucoup plus crédible, vos collaborateurs doivent suivre une formation approfondie pour repérer les cyberrisques et les éviter.

• Déployez des mesures de défense approfondies. Pour faire face aux menaces sophistiquées émergentes, et notamment aux attaques liées à l’IA, les entreprises ne peuvent pas se contenter d’une seule couche de sécurité pour leurs projets et applications.

• Exploitez les « indicateurs de température ». Ces indicateurs définissent le niveau de créativité des résultats générés par un modèle. Plus la température est élevée, plus il est difficile d’obtenir des résultats reproductibles avec les modèles d’IA. Les entreprises doivent régler ces indicateurs pour trouver le juste équilibre entre un manque de créativité et une trop grande liberté, qui accroît les risques.

• Sécurisez vos applications basées sur l’IA. Même si la sécurité des applications doit être intégrée à chaque étape de leur développement, il est essentiel de porter une attention particulière à la sécurisation des applications basées sur l’IA.

• Appliquez les bonnes pratiques AppSec pour l’IA.

Comment Snyk peut vous aider à prévenir les attaques liées à l’IA

À mesure que l’IA s’impose dans le développement d’applications, il devient essentiel de sécuriser l’ensemble du cycle de vie de l’IA. La plateforme de sécurité de Snyk, conçue pour les développeurs, offre une visibilité et un contrôle complets afin de protéger vos applications basées sur l’IA dès leur conception.

Sécuriser le code généré par l’IA

On croit souvent, à tort, que le code écrit par un assistant IA est intrinsèquement plus sécurisé. C’est tout simplement faux. Les modèles d’IA sont entraînés sur d’immenses jeux de données ; si ceux-ci contiennent du code vulnérable, le modèle risque d’introduire involontairement les mêmes failles de sécurité. Snyk Code a été conçu pour répondre à ce problème.

En s’appuyant sur plusieurs modèles d’IA affinés et sur des données dédiées à la sécurité, sélectionnées par des spécialistes de premier plan, DeepCode AI est spécialement conçu pour comprendre et analyser le code, qu’il soit écrit par une personne ou généré par une IA. Il analyse votre code en temps réel dans votre IDE et signale les vulnérabilités dès qu’elles apparaissent. 

De plus, Snyk Agent Fix peut générer et appliquer automatiquement une correction sécurisée en un seul clic. Les développeurs peuvent ainsi préserver leur rapidité sans sacrifier la sécurité. Vous évitez ainsi d’introduire de nouvelles vulnérabilités à votre insu lorsque vous utilisez l’IA pour gagner en productivité.

Protéger vos applications d’IA

Au-delà de la sécurisation du code, Snyk contribue également à protéger les applications d’IA que vous développez. Les systèmes d’IA présentent des vecteurs d’attaque spécifiques, comme l’injection de prompt ou le vol de modèle. Les attaquants peuvent manipuler les entrées d’un modèle pour le forcer à se comporter de manière imprévue, ou voler la propriété intellectuelle d’un modèle entraîné.

La plateforme Snyk offre une visibilité et une gouvernance de bout en bout sur vos applications natives de l’IA. Snyk peut :

• Fournir une nomenclature des composants de l’IA (AI-BOM) : vous disposez ainsi d’un inventaire complet des composants, sources de données et modèles qui constituent votre application d’IA, afin de suivre et de gérer les risques.

• Détecter les vulnérabilités des dépendances : les applications basées sur l’IA s’appuient sur un vaste écosystème de bibliothèques open source. Snyk Open Source analyse ces dépendances afin que vous n’héritiez pas des vulnérabilités de packages tiers.

• Appliquer des politiques de sécurité : avec Snyk, vous pouvez créer et appliquer des politiques de sécurité pour que vos workflows de développement de l’IA respectent les normes de votre organisation et du secteur. Vous avez ainsi l’assurance que vos applications reposent sur des bases fiables.

Prêt à accélérer la sécurité à l’ère de l’IA ?

Les menaces évoluent, vos défenses doivent en faire autant. Découvrez comment adopter une stratégie de sécurité proactive qui met l’IA au service de la défense et vous aide à développer des applications plus résilientes. 

Téléchargez notre fiche pratique, Modern DevSecOps : 6 bonnes pratiques pour une sécurité accélérée par l’IA, pour vous lancer.