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.
Comprendre les défis de l'IA
Un parcours à travers les défis critiques de la cybersécurité dans l'ère de l'intelligence artificielle.
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
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
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
Cloud Act : Les plateformes non-européennes exposent aux lois extraterritoriales.
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
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
Validation forte des prompts
Réalité de l'IA à La Réunion
Qualité des données
Des entreprises priorisent l'amélioration de la qualité des données pour garantir le succès de l'IA.
Gestion des risques
Des entreprises peinent à gérer les biais, failles de sécurité et problèmes éthiques de l'IA.
Défense avec LLMs
Des dirigeants prévoient d'adopter l'IA générative pour leur cyberdéfense d'ici 12 mois.
Cyberattaques IA
Des organisations confrontées à des menaces exploitant l'IA cette dernière année.
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