L’utilisation généralisée de l’IA générative dans tous les secteurs nécessite une conscience sécuritaire et opérationnelle des risques et des options d’atténuation. Dans cet article de blog, nous présentons les 10 principaux risques et les stratégies concrètes pour s'en protéger. En fin de compte, nous fournissons des outils qui peuvent vous aider.

L'émergence de l'IA générative

2022 a marqué le début d’un nouveau domaine dans l’IA générative. Cette période a vu l'avancement rapide des LLM (Large Language Models) comme GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral et autres. Ces LLM ont présenté des capacités remarquables en matière de traitement du langage naturel (NLP), de génération d'images et de création de contenu créatif. En conséquence, les outils basés sur l'IA se sont répandus dans divers secteurs, améliorant la productivité et l'innovation dans la création de contenu, le service client, le développement, etc. Ils ont également le potentiel de révolutionner davantage des secteurs tels que la santé, la finance et le divertissement.

L’impact transformateur de cette technologie moderne n’est pas encore pleinement compris. Pourtant, les organisations qui cherchent à conserver un avantage concurrentiel devraient prévoir d’intégrer GenAI dans leurs opérations le plus tôt possible. Dans le même temps, ils devraient s’attaquer aux risques de sécurité de GenAI.

Risques de l'IA générative

L’utilisation d’applications Gen AI et de LLM, qu’elles soient publiques ou par développement et/ou déploiement en interne, peut présenter des risques pour les organisations. Ces risques liés à la génération AI comprennent :

Catégorie n°1 : Risques de sécurité et de confidentialité

1. Problèmes de confidentialité

L’IA générative s’appuie sur de grandes quantités de données, souvent récoltées à partir de diverses sources. Ceux-ci peuvent contenir des informations personnelles, y compris des informations personnelles. Si ces données sont utilisées dans les résultats, elles peuvent révéler par inadvertance des détails sensibles sur des individus, entraînant des violations de la vie privée et des abus potentiels. La nature de type boîte noire de nombreux modèles GenAI complique encore davantage la transparence et la responsabilité, ce qui rend difficile le suivi de la manière dont des points de données spécifiques sont utilisés ou stockés.

2. E-mails de phishing et logiciels malveillants

L’IA générative permet aux cybercriminels de concevoir des attaques hautement convaincantes et sophistiquées. Avant l’IA générative, l’un des signes révélateurs d’un e-mail de phishing était une mauvaise grammaire et une mauvaise formulation. Cependant, les e-mails de phishing générés par l’IA peuvent imiter le ton, le style et le format de communications légitimes. Il est donc difficile pour les individus et les systèmes de sécurité de les détecter.

De plus, les attaquants peuvent utiliser GenAI pour développer et déboguer des logiciels malveillants capables de contourner les mesures de sécurité traditionnelles. Ces attaques malveillantes générées par l’IA peuvent s’adapter et évoluer, ce qui rend leur protection encore plus difficile.

3. Menaces internes et abus des employés

Les menaces internes sont des individus au sein de l’entreprise qui exploitent leur accès à des informations et des systèmes sensibles. Ces menaces peuvent être intentionnelles, comme le vol ou le sabotage de données, ou involontaires, comme les fuites accidentelles de données dues à une négligence. La connaissance des mesures de sécurité de l'organisation leur permet souvent de contourner les défenses plus facilement que les attaquants externes.

Dans le contexte de GenAI, les initiés peuvent saisir ou coller par inadvertance des données sensibles dans les applications GenAI. Cela peut inclure du code source, des informations commerciales sensibles, des données financières, des informations client, etc.

4. Surface d'attaque accrue

Les systèmes d’IA générative peuvent augmenter la surface d’attaque des menaces de cybersécurité, car ils s’intègrent souvent à diverses sources de données, API et autres systèmes. Cela crée plusieurs points d’entrée pour des attaques potentielles. La complexité de ces intégrations peut conduire à des vulnérabilités que des acteurs malveillants pourraient exploiter, comme l'injection de données malveillantes pour manipuler les résultats de l'IA ou l'accès à des informations sensibles via des maillons faibles du système. 

Catégorie n°2 : Risques liés à la qualité et à la fiabilité

5. Problèmes de qualité de sortie

Des problèmes de qualité de sortie dans les systèmes d’IA générative surviennent lorsque l’IA génère du texte, des images ou d’autres sorties inexactes, incorrectes, trompeuses, biaisées ou inappropriées. Les facteurs contribuant à une mauvaise qualité de sortie incluent des données de formation inadéquates, un réglage insuffisant du modèle et l'imprévisibilité inhérente des algorithmes d'IA.

Dans des applications critiques telles que la santé, la finance et la cybersécurité, des résultats inexacts de l’IA peuvent entraîner de graves pertes financières, des responsabilités juridiques, paralyser les activités et même mettre des vies en danger. Mais même dans les applications non critiques, des résultats incorrects et la diffusion d'informations incorrectes ou trompeuses peuvent avoir des conséquences sur le travail et la vie des personnes ainsi que sur les performances des entreprises.

6. « Faits » et hallucinations inventés

Un exemple extrême du problème de qualité mentionné ci-dessus est la génération de « faits inventés », appelés « hallucinations ». Cela se produit lorsque le LLM génère des informations qui semblent plausibles mais qui sont entièrement fabriquées. Ces hallucinations résultent du fait que le modèle s'appuie sur des modèles présents dans les données d'entraînement plutôt que sur une véritable compréhension de l'exactitude des faits. Comme mentionné, cela peut conduire à la diffusion d’informations incorrectes ou trompeuses, ce qui présente de sérieux risques, en particulier dans les contextes où l’exactitude est essentielle, comme dans les secteurs de la santé, du droit ou de la finance.

Catégorie n°3 : Risques juridiques et éthiques

7. Droits d'auteur, propriété intellectuelle et autres risques juridiques

Les systèmes d’IA générative utilisent souvent de grandes quantités de données, y compris du matériel protégé par le droit d’auteur, pour entraîner leurs modèles. Cela peut conduire à la reproduction involontaire de contenus protégés, portant potentiellement atteinte aux droits de propriété intellectuelle. En outre, se pose la question juridique de savoir si les LLM sont légalement autorisés à se former sur les données de droit d'auteur. Enfin, la génération de nouveaux contenus qui ressemblent beaucoup à des œuvres existantes peut soulever des litiges juridiques concernant la propriété et l'originalité.

Ces défis sont aggravés par l’ambiguïté des lois actuelles sur le droit d’auteur concernant le contenu généré par l’IA. Actuellement, ces questions sont débattues devant les tribunaux et aux yeux du public. Par exemple, le New York Daily News, le Chicago Tribune, le Denver Post et d'autres journaux sont poursuivre OpenAI et Microsoft pour violation du droit d'auteur.

8. Résultats biaisés

Les résultats biaisés des systèmes d’IA proviennent souvent de données de formation biaisées ou non représentatives qui reflètent des préjugés historiques et des inégalités systémiques. Lorsque les modèles d’IA génèrent des résultats biaisés, cela peut conduire à des pratiques discriminatoires dans des domaines tels que l’embauche, les prêts, l’application de la loi et les soins de santé, affectant injustement les groupes marginalisés. Cela constitue une menace sérieuse pour la justice et l’équité, car cela peut perpétuer et même amplifier les préjugés sociétaux existants.

9. Conformité

Lorsque des informations sensibles sont traitées par des systèmes d’IA, il existe un risque de fuite de données, d’accès non autorisé et d’utilisation abusive de données confidentielles. Ce risque est exacerbé si le fournisseur de services d’IA ne dispose pas de mesures de sécurité solides et de certifications de conformité. Par conséquent, le partage de données avec des outils d’IA générative peut augmenter considérablement le risque de violation des réglementations de conformité et des lois sur la protection des données, en particulier dans les secteurs ayant des exigences strictes en matière de protection des données.

Catégorie n°4 : Risques opérationnels et financiers

10. Coût de l'expertise et du calcul

Lors du développement, de la formation et du déploiement de LLM en interne, le coût de l'expertise et de l'informatique peut être important. Les systèmes d’IA avancés nécessitent des GPU hautes performances, du matériel spécialisé et des services de cloud computing, ce qui peut entraîner des dépenses considérables. De plus, des professionnels hautement qualifiés, tels que des data scientists, des ingénieurs ML et des experts du domaine, perçoivent des salaires élevés. La pénurie mondiale de GPU et de talents augmente encore ces coûts. Cela présente d’importantes barrières à l’entrée pour de nombreuses organisations. 

Stratégies pour atténuer les risques de sécurité de l'IA générative

Après avoir décrit les risques, discutons des stratégies pour s’en protéger. 

Stratégies de sécurité et de protection de la vie privée

  • Inventaire – Identifiez les domaines de l’entreprise dans lesquels la génération AI est utilisée. Des employés interrogeant des applications Gen AI populaires telles que ChatGPT, Claude ou Gemini à vos équipes d'ingénierie développant vos propres LLM, en passant par l'utilisation de LLM commerciaux ou open source sur vos données.
  • Évaluation des risques – Cartographier et évaluer les risques potentiels de sécurité associés à chaque type d’utilisation. Vous pouvez utiliser la liste ci-dessus pour vous aider.
  • Mettre en œuvre le contrôle d'accès – Utilisez des mécanismes de vérification pour déterminer à quels systèmes d’IA de génération vos employés peuvent accéder et comment. Par exemple, une extension de navigateur d'entreprise peut empêcher vos employés d'installer un extension malveillante se faisant passer pour une extension ChatGPT légitime.
  • Mettre en œuvre des politiques – Appliquer des politiques sur la manière dont les applications GenAI peuvent être utilisées dans l’organisation. Par exemple, une extension de navigateur d'entreprise peut empêcher vos employés de coller du code sensible dans des applications gen AI.
  • Correctifs logiciels – Mettez à jour et corrigez les systèmes, pour améliorer votre posture de sécurité contre les attaques pilotées par l’IA (et non pilotées par l’IA).
  • Le Monitoring – Suivez et détectez les incidents inhabituels et les comportements suspects, depuis les tentatives d'accès non autorisées jusqu'aux modèles de comportement anormaux jusqu'au collage de données sensibles dans les outils gen AI.
  • Éducation des utilisateurs – Former régulièrement les employés aux risques liés à la génération IA, par le biais de discussions, d’exercices et d’un soutien continu. Une extension de navigateur d'entreprise peut prendre en charge la formation en ligne en expliquant aux employés pourquoi des actions, comme coller du code source dans ChatGPT, sont bloquées.

Stratégies de protection de la qualité et de la fiabilité

  • Assurance de la qualité des données – Utilisez des ensembles de données diversifiés, équilibrés et exempts de biais ou d’inexactitudes. Mettez en œuvre des processus stricts de validation des données, tels que des contrôles automatisés et des examens manuels. Mettre à jour et affiner en permanence les ensembles de données pour refléter des informations actuelles et précises. 
  • Paramètres d'évaluation - Utilisez des mesures d'évaluation complètes telles que la précision, le rappel, le score F1 et BLEU pour identifier les problèmes de précision et de performances avec le modèle et ses résultats.
  • Incorporer des systèmes humains dans la boucle – Impliquer des experts humains dans les phases de formation, de validation et de mise au point du développement du modèle. Les humains peuvent fournir des informations contextuelles critiques, identifier des problèmes subtils que les systèmes automatisés pourraient manquer et proposer des suggestions qui améliorent les réponses du modèle.

Stratégies de protection juridique et éthique

  • Conformité aux réglementations légales – Garantir le respect des lois sur la protection des données telles que le RGPD et le CCPA. Cela signifie garantir que les données utilisées pour la formation sont obtenues et traitées légalement, avec le consentement et l'anonymisation appropriés.
  • Établir des lignes directrices éthiques claires – Ces lignes directrices devraient englober des principes tels que l’équité, la transparence, la responsabilité et l’évitement des préjugés. La mise en œuvre de cadres d’IA éthiques peut fournir une approche structurée pour garantir que les considérations éthiques sont prises en compte.

Stratégies de protection opérationnelle et financière

  • Garantir l’évolutivité, l’optimisation et la fiabilité de l’infrastructure – Utilisez des services cloud robustes, des ressources informatiques hautes performances, des solutions de stockage de données efficaces et des pipelines d’IA évolutifs. Par exemple, adoptez un modèle de paiement à l'utilisation, négociez des remises sur volume avec les fournisseurs de cloud et utilisez le provisionnement GPU.

La solution pour GenAI DLP

LayerX est une extension de navigateur d'entreprise qui protège contre les menaces véhiculées par le Web au point de risque : le navigateur. LayerX fournit un Solution DLP spécialement conçue pour l'IA Générative des outils comme ChatGPT, visant à protéger les données sensibles sans entraver l'expérience utilisateur.

Principales fonctionnalités:

  • Mappage et définition des données – Identifiez et définissez les données sensibles telles que le code source et la propriété intellectuelle à protéger.
  • Contrôles de données personnalisables – Mettez en œuvre des contrôles tels que des avertissements contextuels ou des actions de blocage lorsque des données sensibles sont détectées.
  • Productivité sécurisée – Permettre une utilisation sûre des outils GenAI en appliquant des mesures de type DLP pour empêcher l’exposition involontaire des données.
  • Contrôles des extensions de navigateur – Gérez les accès et les actions au sein de GenAI pour sécuriser les interactions avec les données.

Atténuation granulaire des risques – Détectez et atténuez les activités à haut risque telles que le collage de données sensibles, tout en conservant une expérience utilisateur transparente.