Qu’est-ce que la sécurité des données de l’IA ?
La sécurité des données de l’IA consiste à protéger les données utilisées pour l’entraînement, le fonctionnement et l’exécution des systèmes d’IA, notamment les ensembles de données d’entraînement, les paramètres des modèles, les entrées d’inférence, les sorties des modèles de langage (LLM) et les pipelines qui les relient. À mesure que les entreprises adoptent l’IA à grande échelle, la protection de ces actifs contre l’empoisonnement, l’exfiltration et les accès non autorisés devient essentielle à la continuité opérationnelle et à la conformité. Commvault contribue à assurer la sécurité des données d’IA dans les environnements hybrides et multicloud grâce à des fonctionnalités de découverte, de classification et de gouvernance des accès.
Points clés à retenir
La sécurité des données liées à l’IA est essentielle pour toute organisation qui développe ou déploie des solutions d’IA. Ces points clés résument ce que les responsables de la sécurité et de l’informatique doivent comprendre à ce sujet.
La sécurité des données d’IA permet de protéger les données d’entraînement, les paramètres des modèles et les résultats générés par l’IA contre tout accès non autorisé, toute manipulation et tout vol.
Parmi les menaces figurent l’empoisonnement des données, les attaques malveillantes, l’inversion de modèles et les logiciels malveillants basés sur l’IA – autant de risques propres aux systèmes d’IA.
La sécurisation de l’IA nécessite des contrôles tout au long de son cycle de vie : collecte des données, apprentissage des modèles, déploiement et inférence continue.
Une gouvernance des accès « juste à temps » et basée sur les rôles permet de limiter l’exposition des données d’entraînement sensibles aux seuls utilisateurs autorisés.
Une architecture « zero trust » et la prévention des pertes de données sont essentielles pour protéger les pipelines d’IA dans les environnements hybrides.
Commvault contribue à assurer la sécurité des données d’IA grâce à des fonctionnalités intégrées de découverte des données, de classification, de gouvernance des accès et de détection des anomalies, spécialement conçues pour les déploiements d’IA hybrides et multicloud.
Sécurité de l’IA
Pourquoi la sécurité des données d’IA est-elle importante ?
Les systèmes d’IA traitent d’énormes quantités de données sensibles. Sans contrôles de sécurité rigoureux, ces données – ainsi que les modèles qu’elles alimentent – peuvent devenir la cible d’attaquants.
L’IA crée de nouvelles surfaces d’attaque
Les outils de sécurité traditionnels n’ont pas été conçus pour l’IA. Les pipelines d’entraînement, les points de contrôle des modèles et les API d’inférence créent chacun des vulnérabilités distinctes qui nécessitent des contrôles spécialisés pour être contrées.
L’intégrité des données détermine la précision des modèles
Des données d’entraînement corrompues produisent des modèles d’IA défectueux. Lorsque des attaquants altèrent les ensembles de données, les systèmes d’IA peuvent prendre des décisions erronées, ce qui peut entraîner des pertes financières, des violations de conformité et des incidents de sécurité.
Les exigences de conformité en matière d’IA se multiplient
Le RGPD, le CCPA et les nouvelles réglementations spécifiques à l’IA exigent des organisations qu’elles documentent, protègent et gèrent les données utilisées dans les systèmes d’IA, sous peine de sanctions importantes.
Présentation technique
Fonctionnement de la sécurité des données d’IA
Une sécurité efficace des données d’IA combine la gouvernance des accès, la détection des menaces et les contrôles de protection des données tout au long du pipeline d’IA, depuis l’ingestion des données jusqu’au déploiement des modèles.
Contrôles d’accès et principe du moindre privilège
Il est essentiel de restreindre l’accès aux données d’entraînement, aux paramètres des modèles et aux résultats de l’IA. Les contrôles d’accès basés sur les rôles et en temps réel contribuent à limiter l’exposition et à prévenir toute utilisation non autorisée.
Détection et surveillance continues des menaces
La surveillance en temps réel du comportement des systèmes d’IA permet aux équipes d’identifier les entrées malveillantes, les tentatives d’empoisonnement des données et les schémas d’accès non autorisés avant qu’ils ne causent des dommages.
Chiffrement des données et stockage sécurisé
Le chiffrement des données d’entraînement et des paramètres des modèles, tant au repos qu’en transit – associé à un stockage avec journalisation des accès et contrôle par rôle – permet d’empêcher tout déchiffrement non autorisé et toute exfiltration de données.
Cas d’utilisation
La sécurité des données d’IA dans la pratique
Les défis liés à la sécurité des données d’IA varient selon le contexte : de la protection des pipelines d’entraînement dans les environnements d’entreprise à la gestion des accès aux modèles de langage à grande échelle (LLM) dans les déploiements cloud natifs et les applications SaaS.
Sécuriser les pipelines d’entraînement de l’IA en entreprise
Les grandes entreprises qui entraînent des modèles d’IA doivent protéger les vastes volumes de données sensibles (dossiers clients, informations financières et propriété intellectuelle) utilisés comme données d’entraînement.
Gouvernance de l’accès aux LLM et à leurs résultats
Les organisations qui déploient des LLM doivent contrôler les données entrant et sortant des modèles d’IA, afin d’empêcher toute fuite d’informations sensibles via les prompts, les réponses ou le contexte intégré.
Respecter les exigences de conformité en matière d’IA
Les secteurs réglementés doivent mettre en œuvre des contrôles de gouvernance des données applicables à l’IA – notamment le masquage des données, la journalisation des audits et les politiques de conservation – afin de se conformer au RGPD, au CCPA et aux exigences spécifiques à leur secteur.
Foire aux questions
Qu’est-ce que la sécurité des données d’IA ?
La sécurité des données d’IA désigne les pratiques visant à protéger les données utilisées pour l’entraînement, le fonctionnement et l’exécution des systèmes d’IA. Elle couvre les ensembles de données d’entraînement, les paramètres des modèles, les entrées d’inférence, les sorties des modèles de langage à grande échelle (LLM) et les pipelines qui les relient.
Quels sont les principaux risques liés à la sécurité des données d’IA ?
Les principaux risques comprennent l’empoisonnement des données (corruption des ensembles d’entraînement à l’aide de données malveillantes), les attaques adverses (manipulation des entrées du modèle pour forcer des sorties erronées), les attaques par inversion de modèle (extraction de données d’entraînement sensibles) et les logiciels malveillants basés sur l’IA qui s’adaptent en temps réel.
Comment le modèle « zero trust » s’applique-t-il à la sécurité de l’IA ?
Les principes du « zero trust » exigent une vérification continue de chaque utilisateur, appareil et application accédant aux systèmes d’IA. Cela permet de limiter les mouvements latéraux et les accès non autorisés aux pipelines de données et à l’infrastructure des modèles, même par des utilisateurs internes.
Qu’est-ce que l’empoisonnement des données dans le domaine de l’IA ?
L’empoisonnement des données est une attaque dans laquelle des attaquants injectent des données fausses ou malveillantes dans un ensemble de données d’entraînement de l’IA afin de corrompre le comportement du modèle. Un modèle empoisonné peut prendre des décisions biaisées, classer incorrectement les menaces ou exposer une porte dérobée permettant à un attaquant de s’introduire de manière persistante.
En quoi les LLM (grands modèles de langage) constituent-ils des risques pour la sécurité des données ?
Les LLM peuvent involontairement exposer des données sensibles via leurs réponses s’ils ne sont pas correctement encadrés. Les risques incluent l’injection de prompts – où des entrées malveillantes manipulent le comportement du modèle – et la fuite de données via des fenêtres de contexte contenant des informations organisationnelles confidentielles.
Quelles sont les réglementations régissant la sécurité des données dans le domaine de l’IA ?
Le RGPD, le CCPA, la loi HIPAA et la loi européenne sur l’IA ne sont que quelques-unes des réglementations gouvernementales qui imposent des exigences en matière de protection des données, de transparence et d’explicabilité pour les systèmes d’IA. De nouvelles réglementations internationales, nationales et régionales voient sans cesse le jour. Les organisations doivent mettre en place des journaux d’audit, des contrôles d’accès et des cadres de gouvernance des données afin de rester en avance sur les exigences de conformité.
Le modèle « Zero Trust » appliqué à la sécurité des données
Gouvernance de l’accès aux données
