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Intelligence Artificielle & Cybersécurité

L'intelligence artificielle offre des opportunités extraordinaires, mais elle introduit également de nouveaux défis en matière de cybersécurité. Kodetis aide les entreprises à exploiter le potentiel de l'IA tout en minimisant les risques.

Intelligence Artificielle et Cybersécurité
Les Risques

Comprendre les défis de l'IA

Un parcours à travers les défis critiques de la cybersécurité dans l'ère de l'intelligence artificielle.

01 Critique

Nouvelles surfaces d'attaque

L'intelligence artificielle, bien que puissante pour la défense, crée aussi de nouvelles surfaces d'attaque. Les modèles eux-mêmes peuvent être ciblés, nécessitant une vigilance et des stratégies de protection adaptées.

Types d'attaques

  • 1 Empoisonnement : corruption des données d'entraînement
  • 2 Évasion : contournement des détections
  • 3 Infrastructure : APIs ciblées
02 Élevé

Risques liés à l'utilisation de l'IA

Au-delà des attaques directes, l'utilisation de l'IA comporte des risques intrinsèques. Une gouvernance rigoureuse est indispensable pour garantir la conformité et l'équité.

Biais

Discriminations algorithmiques

Boîte noire

Manque de transparence

Confidentialité

Protection des données

Failles

Manipulation de modèles

03 Stratégique

Souveraineté des données

L'essor de l'IA soulève des questions cruciales de souveraineté numérique. Garantir la localisation et le contrôle des données devient essentiel pour la conformité et la maîtrise stratégique.

Questions essentielles

Où sont entraînées les IA ?
transitent les données ?
Où sont-elles stockées ?

Cloud Act : Les plateformes non-européennes exposent aux lois extraterritoriales.

04 Impératif

Sécuriser les LLMs

Sécuriser les modèles d'IA est impératif. Des référentiels spécifiques émergent pour adresser les risques nouveaux. L'intégration de ces cadres est cruciale dans tous les projets IA.

OWASP Top 10 LLM

Référentiel international des risques pour applications LLM

  • Injection de prompt malveillant
  • Fuite de données sensibles
  • Empoisonnement du modèle

Bonnes pratiques de sécurisation

Threat Modeling IA
Données
Modèle
Outils utilisateurs
Supply chain
Principe de moindre privilèges

Limitation des permissions pour les outils et agents IA

Isolation dans le SI

Segmentation réseau et cloisonnement des systèmes IA

RAG Durci
Allow list des sources
Parsing sécurisé
Chunking sûr
Validation forte des prompts
Contrôle via schémas
Validation de types
Filtrage par regex
La Réunion

Réalité de l'IA à La Réunion

57%

Qualité des données

Des entreprises priorisent l'amélioration de la qualité des données pour garantir le succès de l'IA.

32%

Gestion des risques

Des entreprises peinent à gérer les biais, failles de sécurité et problèmes éthiques de l'IA.

69%

Défense avec LLMs

Des dirigeants prévoient d'adopter l'IA générative pour leur cyberdéfense d'ici 12 mois.

87%

Cyberattaques IA

Des organisations confrontées à des menaces exploitant l'IA cette dernière année.

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