5 Generative AI Security Threats You Must Know About

Ce document, élaboré par Microsoft, offre un guide complet sur les risques de sécurité introduits par l'IA générative et comment les organisations peuvent se protéger efficacement. Bien que l'IA générative accélère la détection des menaces et automatise les tâches répétitives, elle élargit également le paysage des menaces et donne aux attaquants des tactiques plus sophistiquées, en particulier dans les environnements cloud.

Le document s'adresse aux équipes de sécurité, aux responsables informatiques et aux dirigeants d'entreprise qui mettent en œuvre ou prévoient d'intégrer des applications d'IA générative dans leurs organisations. Selon les données présentées, 95% des décideurs en sécurité et informatique planifient ou développent activement la technologie d'IA générative, et 66% des organisations développent des applications personnalisées d'IA générative.

Le guide identifie trois défis de sécurité fondamentaux : premièrement, la plupart des applications d'IA générative sont basées sur le cloud, ce qui facilite l'exploitation de vulnérabilités par les attaquants pour se déplacer latéralement et compromettre des données sensibles ; deuxièmement, les modèles d'IA nécessitent l'accès à de grands ensembles de données, ce qui en fait des cibles attractives avec des risques de fuite de données ; et troisièmement, les résultats des modèles d'IA sont variables et difficiles à prédire, compliquant le contrôle du comportement du modèle.

Le cœur du document présente les 5 principales menaces d'IA générative basées sur OWASP et MITRE ATLAS : les attaques d'empoisonnement qui manipulent les données d'entraînement, les attaques d'évasion qui contournent les systèmes de sécurité, l'extraction fonctionnelle où les adversaires recréent des modèles par des requêtes répétées, les attaques d'inversion qui déduisent des informations sur les paramètres du modèle, et les attaques d'injection de prompts qui manipulent le modèle vers des comportements non intentionnels.

Comme solution, le document propose d'adopter des plateformes de protection d'applications natives cloud (CNAPP) qui unifient plusieurs solutions de sécurité du développement à l'exécution. Spécifiquement, il présente Microsoft Defender for Cloud comme solution complète qui combine la gestion de la posture de sécurité de l'IA (AI-SPM) avec une protection contre les menaces en temps réel, soutenue par plus de 84 billions de signaux quotidiens de renseignement sur les menaces de Microsoft. Il inclut des cas de succès d'entreprises comme Icertis et Mia Labs qui ont mis en œuvre ces solutions pour protéger leurs applications d'IA générative en environnements de production.

Points clés

• L'IA générative accélère la détection des menaces mais élargit également le paysage des risques pour les attaquants
• 95% des décideurs en sécurité et informatique intègrent ou développent la technologie d'IA générative
• Trois défis principaux : vulnérabilités cloud, exposition massive de données et comportement imprévisible des modèles
• Cinq menaces critiques : empoisonnement, évasion, extraction fonctionnelle, inversion et injection de prompts
• 80% des dirigeants considèrent la fuite de données via l'IA comme préoccupation principale
• 88% des organisations préoccupées par les attaques d'injection indirecte de prompts
• Les plateformes CNAPP unifient la sécurité du développement à l'exécution dans les environnements multicloud
• Microsoft Defender for Cloud offre la gestion de posture AI-SPM et protection en temps réel
• Defender exploite plus de 84 billions de signaux quotidiens de renseignement sur les menaces de Microsoft