Qu’est-ce que la gestion de la posture de sécurité de l’IA (AI-SPM) ?

Comment fonctionne l’AI-SPM

La gestion de la posture de sécurité de l’IA couvre les risques de cybersécurité liés à l’IA au moyen des processus suivants : 

• Découverte et inventaire de l’IA : l’AI-SPM analyse les environnements, par exemple Amazon Bedrock, Azure AI Foundry et Google Vertex AI, afin de générer un inventaire complet de tous les modèles d’IA et des ressources, des sources de données et des pipelines de données associés impliqués dans l’entraînement, le réglage et le déploiement dans le(s) environnement(s) cloud. L’AI-SPM corrèle ensuite les signaux via la classification et la découverte des données, les chemins d’accès aux données et l’exposition potentielle des données sensibles à l’IA, identifiant les vulnérabilités et les erreurs de configuration potentielles pour aider les utilisateurs à détecter rapidement les risques cachés liés à l’IA.
• Gestion des risques : l’AI-SPM aide à identifier, hiérarchiser et corriger les risques (en identifiant et en classant les données sensibles ou réglementées, telles que les informations personnelles identifiables (PII), par exemple) et les violations de conformité susceptibles d’entraîner une exfiltration de données ou un accès non autorisé aux modèles et ressources d’IA. Cette solution s’appuie également sur des renseignements sur les menaces pour détecter les appels malveillants de modèles d’IA et les utilisations abusives potentielles des ressources d’IA. Elle génère des alertes lorsqu’elle détecte un risque ou une violation hautement prioritaire, ainsi que des recommandations de sécurité pour une réponse rapide.
• Gestion de la conformité et de la posture de sécurité : l’AI-SPM garantit une configuration sécurisée des modèles d’IA, notamment la protection des données, les contrôles d’accès, etc. Cette solution fournit une visibilité complète sur la posture de conformité de l’IA et des données, en corrélant automatiquement la posture de sécurité avec des réglementations telles que le RGPD ou la loi HIPAA, ainsi qu’avec des normes spécifiques à l’IA telles que la norme NIST AI RMF 600-1 pour hiérarchiser les violations de conformité et minimiser le risque de responsabilités légales.

Pourquoi l’AI-SPM est-elle importante ?

Les systèmes d’IA étant de plus en plus intégrés dans des fonctions stratégiques telles que la prise de décision, l’automatisation et l’interaction avec les clients, leur sécurisation est devenue une priorité absolue. Les fournisseurs de services cloud proposent désormais des offres d’IA générative en tant que service, par exemple Amazon Bedrock, Azure AI Services et Google Vertex AI. Ces services d’IA générative peuvent accélérer encore davantage l’adoption de l’IA générative. Les systèmes d’IA, qui englobent les modèles d’apprentissage automatique, les grands modèles de langage (LLM) et les systèmes de prise de décision automatisés, présentent des vulnérabilités et des surfaces d’attaque spécifiques.

De plus en plus d’entreprises intègrent leurs ensembles de données dans leurs applications d’IA, ce qui expose souvent des données sensibles. Avec l’adoption rapide de l’IA, les entreprises sont également confrontées à des menaces spécifiques à l’IA qui ciblent l’écosystème de l’IA. Les principaux vecteurs d’attaque sont notamment les suivants :

• Empoisonnement des données : des acteurs malveillants injectent des données nuisibles dans les ensembles de données d’entraînement, ce qui amène les modèles à adopter des comportements biaisés ou compromis.
• Attaques antagonistes : de subtiles manipulations des données d’entrée induisent les systèmes d’IA en erreur, faussant les prévisions ou les décisions, avec des conséquences potentiellement graves.
• Extraction de modèles : des hackers dérobent des modèles propriétaires en analysant les résultats afin de reconstruire les paramètres internes, pour ensuite mener des activités de vol ou d’utilisation abusive de la propriété intellectuelle.

L’AI-SPM est la solution à ces défis. En anticipant les vulnérabilités et en sécurisant les modèles d’IA de la conception au déploiement, l’AI-SPM atténue les risques et garantit que le développement de l’IA privilégie la sécurité et la résilience tout au long du cycle de vie.

En plus de ces défis, les équipes doivent rester vigilantes face à l’évolution des exigences de conformité liées à l’IA et aux données, qui imposent une gestion des données et une gouvernance des modèles responsables. Les audits, les cadres réglementaires et les normes industrielles ne cessent d’élargir leur portée, reflétant la dépendance croissante du monde à l’égard des solutions optimisées par l’IA. À mesure que les programmes d’IA deviennent partie intégrante de la manière dont les entreprises fournissent leurs services, il incombe aux décideurs de veiller à ce que des mesures de protection solides soient intégrées aux opérations quotidiennes. Ce niveau de vigilance permet de démêler les complexités de l’innovation et de préserver la réputation de l’entreprise sur le long terme.

L’AI-SPM diffère des approches de sécurité traditionnelles qui exigent une compréhension approfondie des technologies d’IA et des risques spécifiques liés à leur adoption. L’AI-SPM implique une évaluation complète de tous les composants de l’écosystème de l’IA, y compris les modèles d’apprentissage automatique, les données d’entraînement, les API et l’infrastructure qui soutiennent le déploiement de l’IA. Cette vision globale permet aux entreprises de détecter les faiblesses susceptibles d’être exploitées par des hackers, telles que l’empoisonnement des données, le contournement des modèles ou la manipulation.

Quels sont les risques liés à l’IA ?

Malgré les avantages considérables qu’elle apporte à la gestion de la posture de sécurité, l’IA crée également de nouvelles zones d’ombre dont les équipes de gestion des risques doivent être conscientes.

• Manque de visibilité sur le paysage de l’IA : les équipes de sécurité manquent souvent d’informations sur tous les outils et services d’IA actifs, ce qui complique l’identification des déploiements d’IA fantôme et la gestion des risques potentiels.
• IA fantôme : les équipes de sécurité peinent à suivre les modèles d’IA déployés, à déterminer s’ils sont officiellement approuvés, correctement maintenus et conformes aux normes de sécurité en vigueur.
• Gouvernance des données : les entreprises rencontrent fréquemment des difficultés à surveiller et à limiter les données sensibles partagées avec des services d’IA internes ou externes, ce qui accroît le risque de fuites.
• Erreurs de configuration : une supervision inadéquate en matière de configuration des services d’IA peut entraîner une exposition accidentelle d’informations sensibles ou un accès non autorisé, augmentant ainsi la surface d’attaque.
• Violations de conformité et sanctions légales : une gestion inadéquate des données ou des déploiements liés à l’IA peut entraîner des violations de réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA, exposant l’entreprise à de lourdes amendes et à des atteintes à sa réputation.
• Risques opérationnels : les systèmes d’IA peuvent mal fonctionner ou produire des résultats inattendus, perturbant potentiellement les activités de l’entreprise.

Principales fonctionnalités de la gestion de la posture de sécurité de l’IA (AI-SPM)

Plusieurs éléments distinctifs caractérisent la gestion de la posture de sécurité basée sur l’IA, chacun renforçant la capacité d’une entreprise à lutter contre les adversaires numériques :

• Visibilité sur le paysage de l’IA : bénéficiez d’une visibilité complète sur le paysage de l’IA.
• Découverte et inventaire de l’IA : découvrez et inventoriez automatiquement les modèles d’IA en fonction de leur activité, la traçabilité de leurs données et leurs éventuels problèmes de sécurité.
• Sécurité des données d’IA : classez toutes les données stockées dans les projets d’IA, ainsi que celles utilisées pour affiner les modèles d’IA afin de prévenir toute utilisation ou exposition accidentelle de données sensibles.
• Traçabilité de l’IA : comprenez comment les modèles d’IA interagissent avec les données et visualisez la circulation des données sensibles dans les pipelines d’IA.
• Gestion des risques liés à l’IA : comprenez, hiérarchisez et corrigez les risques associés aux magasins de données d’IA, tels que les erreurs de configuration, les autorisations excessives et l’exposition.
• Accès aux données d’IA : appliquez des politiques d’accès granulaires pour restreindre l’accès non autorisé à l’IA, empêcher l’utilisation abusive des modèles et garantir des interactions sécurisées avec les LLM.
• Gouvernance et conformité de l’IA : appliquez des politiques et des bonnes pratiques conformes aux normes et réglementations du secteur, telles que le RGPD, la loi HIPAA et le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST.

AI-SPM, DSPM et CSPM

L’AI-SPM garantit l’utilisation sûre et responsable des technologies d’IA qui traitent et analysent les données, tandis que la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) constitue le fondement de la protection des données, garantissant leur confidentialité, leur intégrité et leur disponibilité. La gestion de la posture de sécurité du cloud (CSPM) protège les environnements cloud en surveillant en permanence les configurations et en appliquant les bonnes pratiques de sécurité afin de prévenir les vulnérabilités.

L’intégration de ces trois éléments permet aux entreprises de protéger leurs systèmes d’IA, leurs actifs de données et leurs environnements cloud, en minimisant les risques et en garantissant la conformité des données avec les réglementations en vigueur. Le tableau ci-dessous compare ces trois solutions :

Cas d’utilisation de l’AI-SPM

Les processus basés sur l’IA touchent désormais presque tous les secteurs, ouvrant de nouvelles possibilités d’analyse de données, d’automatisation et d’expériences client personnalisées. Cependant, garantir la sécurité et la fiabilité de ces solutions d’IA exige une position proactive en matière de protection des données, des modèles et des infrastructures. Les solutions AI-SPM peuvent vous venir en aide comme suit :

• Minimiser les points d’exposition : l’AI-SPM cartographie et surveille en permanence tous les points d’accès, privilèges et intégrations au sein des systèmes d’IA, réduisant ainsi les portes d’entrée potentielles utilisées par les hackers et limitant la surface d’attaque globale.
• Sécuriser les cycles de vie des modèles d’IA : la gestion de la posture de sécurité identifie les vulnérabilités dans les environnements de développement et les pipelines de déploiement des modèles d’apprentissage automatique.
• Appliquer des mesures de protection en matière de confidentialité des données : les informations sensibles, qu’il s’agisse des données clients, financières ou de recherches exclusives, sont entièrement surveillées et protégées, qu’elles soient au repos ou en mouvement.
• Fournir une réponse robuste aux incidents : l’AI-SPM hiérarchise les alertes de sécurité, ce qui permet de réagir plus rapidement aux menaces potentielles et de minimiser les dommages causés par les intrusions.

Bonnes pratiques de gestion de la posture de sécurité de l’IA (AI-SPM)

Déployer l’AI-SPM peut sembler fastidieux, mais certains principes fondamentaux facilitent cette transition. Tout commence par une planification minutieuse, des discussions ouvertes concernant les défis potentiels et un engagement à adopter des pratiques de sécurité globales, telles que :

• Évaluations complètes des risques : évaluez en profondeur les flux de travail et les pipelines de données de l’IA afin d’identifier les risques les plus élevés.
• Contrôles d’accès basés sur des politiques : établissez des protocoles basés sur le moindre privilège qui déterminent quelles parties prenantes peuvent modifier ou même consulter les modèles et les ensembles de données sensibles.
• Surveillance continue : exploitez des outils automatisés et des tableaux de bord de sécurité pour observer l’activité en temps réel et détecter rapidement les comportements suspects.
• Tests réguliers des modèles : validez les résultats de l’apprentissage automatique via des tests dynamiques afin de garantir la détection et l’atténuation des tactiques antagonistes.
• Cadre de gouvernance transparent : définissez clairement les responsabilités au sein des équipes interfonctionnelles afin de garantir une réponse rapide et coordonnée en cas d’anomalies.

IA et architecture Zero Trust : renforcer la posture de sécurité

Les outils d’intelligence artificielle reposent sur les données, et la double approche de la DSPM et de l’AI-SPM contribue à les protéger. Dans une architecture Zero Trust, aucun appareil, utilisateur ou service n’est présumé fiable ; chaque étape d’accès implique une vérification contextuelle. Un modèle d’IA hébergeant des informations sensibles bénéficie de cette approche en considérant chaque demande de données comme potentiellement dangereuse jusqu’à preuve du contraire, fermant ainsi la « fenêtre ouverte » symbolique que les acteurs malveillants pourraient autrement exploiter.

L’AI-SPM est l’une des fonctionnalités d’une solution DSPM, qui entend les défenses centrées sur les données en appliquant également des contrôles de sécurité au niveau de la modélisation. Les concepts de Zero Trust sont profondément ancrés dans l’AI-SPM afin de garantir la sécurité des communications entre les applications et les microservices, quel que soit le nombre de nouveaux terminaux ajoutés. Cela se traduit par une collaboration plus sûre entre les data scientists, les analystes et les équipes informatiques qui traitent des informations importantes, souvent en temps réel, afin de générer des informations critiques pour l’entreprise.

Les entreprises qui intègrent les principes Zero Trust à leurs environnements d’IA accordent autant d’importance à l’intégrité du modèle qu’à la confidentialité des données. Protéger la logique de ces modèles, ainsi que les informations qu’ils fournissent, est essentiel à la cohérence des processus décisionnels. Lorsqu’une entreprise élabore une stratégie Zero Trust fondée sur l’AI-SPM, elle se positionne pour gérer ses opérations à grande échelle tout en évitant les écueils liés au décalage entre les données, l’infrastructure et les directives opérationnelles.

Gestion de la posture de sécurité de l’IA de Zscaler

Zscaler AI-SPM protège contre les risques spécifiques à l’IA, notamment l’exposition des données, l’utilisation abusive et la gouvernance des modèles, en mettant l’accent sur la sécurisation des workloads d’IA générative (GenAI) dans le cloud public. 

Intégré à la plateforme Zscaler AI Data Security et à notre solution existante de gestion de la posture de sécurité des données (DSPM), l’AI-SPM offre une visibilité de bout en bout sur les modèles d’IA, les données d’inférence sensibles, les déploiements de modèles et la corrélation des risques. En surveillant la configuration des modèles, les flux de données et les interactions entre les systèmes, cette solution identifie les risques de sécurité et de conformité qui échappent souvent aux outils traditionnels, grâce aux caractéristiques suivantes :

• Visibilité sur le paysage de l’IA : identifiez et tenez à jour un inventaire de tous les modèles d’IA utilisés dans les environnements cloud, ainsi que des ressources cloud, sources de données et pipelines de données associés à l’entraînement, au réglage ou à l’ancrage de ces modèles.
• Sécurité des données : identifiez les sources de données utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA afin de détecter et classer les données sensibles ou réglementées, telles que les informations personnelles identifiables (PII) susceptibles d’être exposées via les résultats, les journaux ou les interactions de modèles compromis. 
• Gestion des risques : évaluez les déploiements d’IA afin de détecter les vulnérabilités, les erreurs de configuration et les autorisations à risque, en cartographiant les connexions et en fournissant des mesures correctives pour réduire les voies d’attaque, les violations de données et les dommages opérationnels ou les atteintes à la réputation.
• Gouvernance et conformité : automatisez l’application des politiques, des bonnes pratiques et des pistes d’audit pour les déploiements d’IA afin de garantir la conformité réglementaire (par exemple, RGPD, NIST), de réduire les risques juridiques et de faciliter le respect des obligations réglementaires.

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