What is AI Security?

L’intelligence artificielle (IA) s’est développée et a mûri rapidement ces dernières années. Bien que les concepts d’IA existent depuis des décennies, les dernières années ont vu de grands progrès dans le développement de l’IA et l’introduction de l’IA générative. Par conséquent, les entreprises de tous les secteurs ont exploré la meilleure façon de tirer parti de l’IA.

Cette montée en puissance de l’IA a des impacts à la fois positifs et négatifs sur la cybersécurité. D’une part, l’IA introduit de nouveaux risques de sécurité importants pour les données sensibles des entreprises et des clients. D’autre part, la cybersécurité de l’IA fournit également des capacités qui peuvent améliorer la cybersécurité des entreprises.

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What is AI Security?

Risques liés à la sécurité de l’IA

Bien que l’IA soit très prometteuse et présente des avantages potentiels dans de nombreux secteurs, elle peut également présenter des risques de sécurité, notamment les suivants :

  • Violations de données : Les modèles d’IA nécessitent de grands volumes de données pour l’entraînement. La collecte et l'utilisation de ces grands ensembles de données présentent le risque potentiel qu'ils soient piratés par un attaquant.
  • Attaques antagonistes : L’intégration de l’IA dans divers processus introduit le risque que les cyberattaquants ciblent l’IA. Par exemple, les attaquants peuvent tenter de corrompre les données d’entraînement ou d’entraîner des systèmes d’IA antagonistes à identifier des erreurs dans le modèle de l’IA qui permettent de le contourner ou de l’exploiter.
  • Préjugés et discrimination : Les modèles d’IA sont construits sur la base de données d’entraînement étiquetées. Si ces données contiennent des biais, par exemple des images de groupes démographiques particuliers, le modèle d’IA apprendra les mêmes biais.
  • Manque de transparence : L’IA peut identifier des tendances et détecter des relations complexes. Cependant, ses modèles ne sont ni transparents ni interprétables, ce qui rend impossible l'identification des erreurs ou des biais dans le modèle final.

Comment l’IA est-elle utilisée dans la cybersécurité ?

L’IA excelle dans l’analyse de grands volumes de données et l’extraction de tendances ou d’anomalies. Voici quelques-unes des applications potentielles de l’IA dans le domaine de la cybersécurité :

  • Détection et réponse aux menaces : La capacité de l’IA à identifier les tendances et les anomalies est bien adaptée à la détection des menaces potentielles de cybersécurité. Par exemple, l’IA peut surveiller le trafic réseau et rechercher des pics de trafic ou des modèles de communication inhabituels qui pourraient indiquer une attaque DDoS ou un mouvement latéral par un logiciel malveillant.
  • Analyse du comportement de l’utilisateur : L’IA peut également être utilisée pour effectuer une modélisation et une détection d’anomalies sur le comportement des utilisateurs. En identifiant les activités inhabituelles sur les comptes d’utilisateurs, l’IA peut aider à détecter les comptes compromis ou les abus de privilèges d’un utilisateur.
  • Évaluation de la vulnérabilité : La gestion des vulnérabilités et la gestion des correctifs sont un problème complexe et croissant à mesure que les vulnérabilités logicielles deviennent plus nombreuses. L’IA peut effectuer automatiquement des analyses de vulnérabilité, trier les résultats et élaborer des recommandations de remédiation pour combler les lacunes de sécurité identifiées.
  • Automatisation de la sécurité : Les outils de sécurité basés sur l’IA peuvent automatiser les tâches de sécurité courantes et répétitives en fonction des playbooks. Cela permet de répondre rapidement aux cyberattaques à grande échelle une fois qu'une intrusion a été identifiée.

Avantages de l’exploitation des technologies d’IA dans la sécurité

L’IA offre des avantages potentiels significatifs pour la cybersécurité des entreprises, notamment :

  • Détection améliorée des menaces : L’IA peut analyser de grands volumes d’alertes de sécurité et identifier avec précision les véritables menaces. Cela permet aux équipes de sécurité de détecter les intrusions potentielles et d'y répondre plus rapidement.
  • Résolution rapide des incidents : Une fois qu’un incident de sécurité a été identifié, l’IA peut effectuer des mesures correctives automatisées basées sur des playbooks. Cela accélère et rationalise le processus de réponse aux incidents, réduisant ainsi la capacité des attaquants à porter atteinte à l'organisation.
  • Amélioration de la visibilité de la sécurité : L’IA peut analyser de grands volumes de données et en extraire des informations utiles et des renseignements sur les menaces. Cela peut donner aux organisations une meilleure visibilité sur l'état actuel de leur infrastructure informatique et de sécurité.
  • Une plus grande efficacité : L’IA peut automatiser de nombreuses tâches informatiques répétitives et de bas niveau. Cela permet non seulement de réduire la charge de travail du personnel informatique, d'améliorer l'efficacité, mais également de garantir que ces tâches sont effectuées régulièrement et correctement.
  • Apprentissage continu : L’IA peut apprendre et mettre à jour ses modèles en permanence lorsqu’elle est active. Cela lui permet d'apprendre à détecter les dernières campagnes de cybermenaces et à y répondre.

Cadres de sécurité de l’IA

Voici quelques-uns des cadres de sécurité de l’IA développés pour gérer les risques de sécurité potentiels :

  • Top 10 des LLM de l'OWASP : Comme les autres listes des 10 meilleurs de l'OWASP, cette liste répertorie les risques de sécurité les plus importants liés aux LLM et les meilleures pratiques pour les gérer.
  • Secure IA Framework (SAIF) de Google : Définit un processus en six étapes pour surmonter les défis courants associés à la mise en œuvre et à l’utilisation des systèmes d’analyse d’impact.

Recommandations et bonnes pratiques en matière de sécurité de l’IA

Voici quelques-unes des meilleures pratiques de sécurité pour la mise en œuvre de l’IA :

  • Garantir la qualité des données d’entraînement : L’IA est aussi précise et efficace que ses données d’entraînement. Lors de la création de systèmes et de modèles d’IA, il est essentiel de s’assurer de l’exactitude des données d’entraînement étiquetées.
  • Aborder les implications éthiques : L’utilisation de l’IA a des implications éthiques en raison du potentiel de partialité ou d’utilisation abusive des données personnelles à des fins de formation. Assurez-vous que des garanties sont en place pour garantir que les données de formation sont complètes et que le consentement nécessaire a été accordé.
  • Effectuez des tests et des mises à jour périodiques : Les modèles d’IA peuvent contenir des erreurs ou devenir obsolètes au fil du temps. Des tests et des mises à jour périodiques sont essentiels pour garantir la précision et la convivialité des modèles d’IA.
  • Mettre en œuvre des politiques de sécurité basées sur l’IA : Les auteurs de cybermenace peuvent cibler les systèmes d’IA dans leurs attaques. Mettez en œuvre des politiques et des contrôles de sécurité pour protéger les données et les modèles d’entraînement de l’IA contre toute exploitation potentielle.

Sécurité de l’IA avec la cloud de la menace IA

L'intelligence artificielle peut révolutionner la cybersécurité et empêcher un large éventail de cyberattaques. L’IA ThreatCloud de Check Point est le cerveau derrière tous les produits de sécurité Check Point, leur permettant de détecter et de bloquer plus rapidement et avec plus de précision les tentatives de cyberattaques d’une organisation. Infinity IA Copilot permet d’optimiser le SOC en tirant parti de l’IA pour automatiser les tâches courantes, mettre à jour de manière proactive les contrôles de sécurité afin de bloquer l’exploitation de nouvelles vulnérabilités, et identifier et corriger plus rapidement les menaces.

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