Sécurité fondée sur l’IA
Qu’est-ce que la sécurité fondée sur l’IA ?
La protection des systèmes d’IA et de leurs précieuses informations contre les attaques et les faiblesses nécessite une sécurité fondée sur l’IA. L’intégrité et la confidentialité des processus d’IA sont cruciales dans un avenir qui s’appuie sur l’IA pour la prise de décision et le traitement des données.
Cette définition décrit les moyens d’améliorer la sécurité fondée sur l’IA pour protéger les informations, de compartimenter les opérations IA pour réduire les risques d’attaque et adopter une approche zero trust.
Protection du processus de génération d’informations : sécurisez l’ensemble du cycle de vie de l’IA, de la collecte de données et de l’entraînement de modèle au déploiement et à la poursuite des opérations, afin de protéger le processus de génération d’informations. La génération d’informations nécessite une protection rigoureuse des données et des modèles du système d’IA qui transforment les données en informations utiles.
Compartimentation des processus d’IA : utilisez la compartimentation ou la segmentation pour améliorer la sécurité des processus d’IA. Ceci implique de séparer et de restreindre les phases du flux de travail de l’IA. La protection des données de formation critiques et des paramètres du modèle permet d’éviter toute manipulation. La compartimentation réduit l’impact des violations.
Un modèle zero trust : cette stratégie de sécurité repose sur le principe d‘aucune confiance implicite, même pour les utilisateurs et les systèmes internes. En vérifiant les personnes et les systèmes en continu, ce paradigme prend en charge la sécurité fondée sur l’IA. Les systèmes d’IA peuvent être largement évalués en termes de fiabilité, d’authentification et d’autorisation.
Le fait d’améliorer la sécurité fondée sur l’IA à l’aide de ces points clés équivaut à tirer parti de l’IA proprement dit :
- Le machine learning pour détecter les anomalies : grâce à l’IA, les systèmes complexes de détection d’anomalies peuvent surveiller les processus d’IA afin de détecter tout comportement inhabituel. Ceci facilite la détection et la réponse aux événements de sécurité.
- Analyse comportementale : l’IA peut créer des modèles de base et détecter des variations pouvant indiquer des vulnérabilités de sécurité en surveillant le comportement des utilisateurs et du système.
- Déploiement de modèle sécurisé : l’IA peut automatiser le déploiement de modèles dans des conteneurs sécurisés, en surveillant et en limitant l’accès aux modèles aux personnes et aux processus autorisés.
- La surveillance en temps réel et les renseignements sur les menaces des solutions de cybersécurité pilotée par l’IA aident les entreprises à garder une longueur d’avance sur les nouvelles menaces et les vulnérabilités.
La sécurité fondée sur l’IA évolue pour protéger le cycle de vie, les informations et les données de l’IA. Les organisations peuvent protéger leurs systèmes d’IA contre divers risques et vulnérabilités en compartimentant les processus d’IA, en adoptant une architecture zero trust et en utilisant les technologies d’IA pour améliorer la sécurité. Ceci garantit la fiabilité et la crédibilité des informations guidées par l’IA.
Quels sont les types d’attaques ou de risques contre l’IA ?
Il est essentiel d’identifier et de traiter les différents types d’attaques et de risques qui peuvent compromettre l’intégrité et la fiabilité des modèles et systèmes d’IA.
- Risques de sécurité des données – le pipeline de l’IA comme surface d’attaque : l’ensemble du pipeline de données est vulnérable aux attaques puisque les systèmes d’IA s’appuient sur des données. Ceci comprend la collecte, le stockage et le transfert des données. Les attaquants peuvent exploiter ces processus pour obtenir un accès, modifier des données ou introduire des entrées malveillantes.
- Risques de sécurité des données – données de production dans le processus d’ingénierie : l’utilisation de données de production réelles dans l’ingénierie de l’IA est risquée. Si elles ne sont pas gérées de manière appropriée, des données de production sensibles pourraient se retrouver dans les ensembles de données d’entraînement de modèle, créant des violations de la confidentialité, des violations de données ou des sorties de modèles biaisées.
- Attaques sur les modèles d’IA ou machine learning antagonistes : des attaques de machine learning antagonistes induisent les modèles IA en erreur en modifiant les données d’entrée. Les attaquants peuvent subtilement modifier des éléments visuels ou textuels pour générer une classification ou une prévision erronée. Ces attaques peuvent nuire à la fiabilité des systèmes d’IA.
- Attaque par empoisonnement des données : l’empoisonnement des données consiste à insérer des données nuisibles ou trompeuses dans des ensembles de données d’entraînement. Ceci corrompt l’apprentissage, donnant lieu à des modèles biaisés ou peu performants. Les attaquants exploitent la prise de décision de l’IA pour causer du tort.
- Attaque de manipulation d’entrée : les attaques de manipulation d’entrée en temps réel modifient les entrées du système d’IA. Modification des lectures des capteurs, des paramètres ou des entrées utilisateur pour changer les réponses ou les actions de l’IA. Ces attaques pourraient empêcher les systèmes utilisant l’IA de fonctionner et de produire de mauvaises décisions.
- Attaques par inversion de modèle : les attaques par inversion de modèle effectuent une rétro-ingénierie des modèles d’IA pour voler des données sensibles. Les attaquants utilisent les sorties du modèle pour déduire des données d’entraînement sensibles, générant des risques de confidentialité et des violations potentielles.
- Attaques par inférence d’appartenance : dans les attaques par inférence d’appartenance, les adversaires tentent de déterminer si un point de données spécifique faisait partie de l’ensemble de données d’entraînement de modèle d’IA. Ceci peut exposer des données privées relatives à des personnes ou des organisations.
- Attaques exploratoires : les attaques exploratoires sondent les systèmes d’IA pour comprendre leur fonctionnement sous-jacent. Les attaquants peuvent utiliser des recherches ou des entrées pour détecter des vulnérabilités, des modèles de comportement ou des informations propriétaires aux fins d’attaques ultérieures.
- Attaques de la chaîne logistique : le développement et le déploiement des systèmes d’IA sont ciblés par les menaces de la chaîne logistique. Les attaquants piratent des logiciels ou du matériel pour insérer du code malveillant ou accéder à des ressources d’IA, bibliothèques tierces ou services cloud y compris.
- Attaques par épuisement des ressources : les attaques par épuisement des ressources surchargent les systèmes d’IA avec des demandes ou des entrées, dégradant les performances ou créant des temps d’arrêt. Ces attaques pourraient réduire la disponibilité des services d’IA.
- Risques d’équité et de partialité : les décisions prises par les modèles d’IA peuvent propager des préjugés et des discriminations. Les systèmes d’IA peuvent créer des résultats injustes ou promouvoir des préjugés sociaux, posant ainsi des problèmes d’éthique, de réputation et de droit.
- Dérive et dégradation de modèles : la distribution des données, les menaces et l’obsolescence technologique peuvent réduire l’efficacité des modèles d’IA au fil du temps. Ceci menace la précision et la fiabilité des systèmes d’IA, en particulier dans des contextes dynamiques.
Il est essentiel de comprendre ces menaces et ces dangers afin de mettre en place des mesures de sécurité de l’IA, et de réduire les vulnérabilités des modèles d’IA et des systèmes.
Comment mettre en place un processus ou une norme pour protéger mon entreprise ?
Nous souhaitons présenter et instruire les différents types de normes actuellement en vigueur. Nous souhaitons également montrer comment nous pouvons le déployer à l’échelle de l’entreprise.
Normes actuelles
- La norme ISO/CEI 27001 est la plus connue au monde en matière de systèmes de gestion de la sécurité de l’information (SMSI). Elle définit les exigences auxquelles un SMSI doit répondre.
- ISO/CEI FDIS 5338 – La norme ISO/CEI/IEEE 12207 décrit les processus du cycle de vie du logiciel et la norme ISO/CEI/IEEE 15288, les processus du cycle de vie du système. Bien que ces processus de cycle de vie soient largement applicables aux systèmes d’IA, ils nécessitent l’introduction de nouveaux processus et la modification des processus existants pour s’adapter aux caractéristiques des systèmes d’IA.
- SAMM – SAMM signifie Software Assurance Maturity Model (Modèle de maturité de l’assurance logicielle). Notre mission est de fournir un moyen efficace et mesurable à tous les types d’organisations pour analyser et améliorer leur posture de sécurité logicielle. Nous souhaitons sensibiliser et éduquer les organisations sur la conception, le développement et le déploiement de logiciels sécurisés grâce à notre modèle d’auto-évaluation.
Comment pouvons-nous appliquer ces normes à notre organisation ?
- Normalisation des processus : les normes ISO/CEI fournissent un cadre qui permet au CTO ou au DSI de rationaliser et de normaliser les processus au sein de l’entreprise, garantissant ainsi la cohérence et l’efficacité des opérations technologiques.
- Améliorer la sécurité de l’information : en mettant en œuvre la norme ISO/CEI 27001, le CTO ou le DSI peut établir un système de gestion de la sécurité de l’information robuste, identifiant et atténuant les risques, protégeant les données sensibles et garantissant la conformité aux exigences légales et réglementaires.
- Assurer la gestion de la qualité : la norme ISO 9001 peut être appliquée par le CTO ou le DSI pour mettre en œuvre des processus de gestion de la qualité au sein de l’entreprise. Ceci implique de définir des objectifs, de surveiller les performances et d’améliorer continuellement les processus, optimisant ainsi la satisfaction des clients.
- Favoriser une culture de l’amélioration continue : le CTO ou le DSI peut utiliser les normes ISO/CEI pour encourager une culture de recherche permanente de l’amélioration au sein de l’organisation. En mettant en œuvre les normes ISO 9001 et ISO 27001, des audits et des examens réguliers peuvent être effectués pour identifier les domaines à améliorer et stimuler l’innovation.
- Faciliter la collaboration et les partenariats internationaux : le respect des normes ISO/CEI fournit un langage et un cadre communs qui facilitent la collaboration et les partenariats avec d’autres entreprises. Le CTO ou le DSI peut ainsi garantir l’interopérabilité, l’échange de meilleures pratiques, et assurer une intégration transparente avec les partenaires et les clients du monde entier.
- Évaluer et analyser les écarts : réalisez une évaluation et une analyse complètes des écarts au sein de vos procédures et de vos mesures de sécurité. Déterminez les domaines d’utilisation et d’optimisation des normes ISO/CEI et SAMM.
- Engagement des dirigeants : obtenez le soutien et l’engagement de la direction, y compris ceux du directeur technique, du directeur informatique et d’autres parties prenantes importantes. Leur engagement est essentiel à l’acceptation de ces normes à l’échelle de l’organisation.
- Personnalisation et intégration : personnalisez les normes pour votre organisation. Assurez une intégration facile dans les flux de travail. Les propriétés uniques des systèmes d’IA peuvent nécessiter un ajustement des processus aux normes ISO/CEI FDIS 5338 et 15288.
- Formation et sensibilisation des employés : investissez dans des initiatives de formation et de sensibilisation des employés afin de garantir l’assimilation de ces normes par les membres de l’équipe et leur adhésion. La technique d’auto-évaluation de SAMM aide les équipes à apprendre les meilleures pratiques en matière de sécurité logicielle.
- Documentation et encadrement des règles : une documentation complète, assortie de règles décrivant les normes et les processus sont nécessaires. Ceci englobe l’attribution des tâches, la documentation des processus et la mise en place de normes en matière de sécurité de l’information et d’assurance logicielle.
- Implémentation et test méthodiques : instaurez progressivement des normes et des mesures de sécurité au sein de votre organisation. Testez et validez ces normes afin de vous assurer qu’elles sont correctement mises en œuvre et qu’elles répondent aux objectifs.
- Surveillance et amélioration continues : mettez en œuvre des audits et des examens réguliers pour surveiller la conformité aux normes. Améliorez la sécurité, la qualité et l’assurance logicielle en identifiant et en résolvant les problèmes.
- Certification et accréditation : prévoyez d’acquérir la certification ISO/CEI 27001 pour attester de votre engagement en matière de sécurité de l’information.
- Protocoles de communication et de génération de rapports : établissez des moyens explicites pour signaler les incidents, les problèmes de qualité et rapporter les actualisations de progression.
- Mise en œuvre évolutive dans toutes les unités commerciales : étendez progressivement l’adoption de ces normes aux différents départements et unités.
- Collaboration avec des experts externes : collaborez avec des experts ou des consultants externes qui maîtrisent les normes ISO/CEI et SAMM et peuvent vous guider dans le processus de mise en œuvre.
Comment l’IA est-elle utilisée dans la sécurité ?
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée dans divers aspects de la sécurité pour améliorer la détection de menaces, la réponse aux incidents et la cybersécurité globale. Voici quelques-unes des principales façons dont l’IA est utilisée dans le domaine de la sécurité :
- Détection avancée des menaces :
- Détection des anomalies : l’IA identifie les modèles inhabituels, signes de menaces potentielles.
- Analyse comportementale : surveille le comportement des utilisateurs et du réseau pour détecter les activités suspectes.
- Détection sans signature : reconnaît les menaces nouvelles et inconnues en fonction des comportements malveillants.
- Protection du réseau :
- Détection et prévention des intrusions : l’IA détecte les intrusions sur le réseau et y répond rapidement.
- Optimisation du pare-feu : analyse le trafic réseau pour optimiser les règles du pare-feu et identifier les vulnérabilités.
- Amélioration de la sécurité des terminaux :
- Protection des points de terminaison : un antivirus et un anti-malware basés sur l’IA détectent et préviennent les infections induites par des logiciels malveillants.
- Détection des menaces zero-day : identifie les menaces inconnues en surveillant le comportement des terminaux.
- Authentification des utilisateurs et sécurité des accès :
- Authentification biométrique : l’IA permet un accès sécurisé grâce à la biométrie.
- Authentification basée sur le comportement : analyse les modèles de comportement des utilisateurs pour détecter les accès non autorisés.
- Optimisation des opérations de sécurité :
- Amélioration du SIEM : l’IA automatise l’analyse des menaces, la hiérarchisation des alertes et la réponse aux incidents des plateformes SIEM.
- Chatbots et assistants virtuels : l’IA aide les analystes de sécurité à identifier et à atténuer les incidents en temps réel.
- Prévention du phishing et de la fraude :
- Sécurité des e-mails : l’IA analyse le contenu des e-mails et le comportement de l’expéditeur afin de détecter le phishing et les e-mails malveillants.
- Surveillance des transactions : pointe les transactions financières suspectes et les indicateurs de fraude.
- Gestion de la vulnérabilité :
- Analyse automatisée : l’IA automatise l’analyse et l’évaluation des vulnérabilités.
- Évaluation des risques : l’IA évalue la gravité et l’impact des vulnérabilités afin de prioriser les corrections.
- Automatisation et orchestration de la sécurité :
- Automatisation de la réponse aux incidents : les flux de travail pilotés par l’IA automatisent les réponses aux incidents de sécurité courants.
- Orchestration : l’IA coordonne les processus de sécurité régissant les réponses aux menaces complexes.
- Analyse prédictive des menaces :
- Renseignement sur les menaces : l’IA analyse les flux d’informations sur les menaces afin de prédire les menaces et les vulnérabilités émergentes.
- Amélioration de la sécurité physique :
- Surveillance : l’analyse vidéo pilotée par l’IA identifie les activités suspectes afin d’améliorer la sécurité physique.
- Automatisation de la conformité et des rapports :
- Audit et conformité : l’IA aide à automatiser les contrôles de conformité et à générer des rapports pour respecter les réglementations.
- Support de développement de logiciels sécurisé
- Analyse de code statique et dynamique : l’IA analyse le code afin d’identifier les vulnérabilités de sécurité pendant le développement. Une surveillance, des mises à jour et une formation continues sont essentielles pour conserver une longueur d’avance sur l’évolution des menaces.
Comment l’IA améliore-t-elle la sécurité ?
L’intelligence artificielle (IA) renforce la sécurité en améliorant la détection des menaces, les capacités de réponse et les mesures globales de cybersécurité des manières suivantes :
- Détection avancée de menaces et surveillance en temps réel :
- L’IA analyse les données à la recherche de modèles et de comportements inhabituels, permettant ainsi une détection précoce des menaces.
- La surveillance et les alertes en temps réel permettent d’identifier et de répondre rapidement aux incidents de sécurité.
- Réduction des faux positifs : l’IA minimise les fausses alarmes, permettant aux équipes de sécurité de se concentrer sur les véritables menaces.
- Informations sur les menaces et analyses prédictives : l’IA traite les données d’évaluation des menaces et prédit les menaces émergentes, renforçant ainsi les mesures de défense proactives.
- Réponse efficace aux incidents : l’automatisation accélère la réponse aux incidents, y compris l’isolement et la mise à jour corrective du système.
- Protection contre le phishing et le zero-day : l’IA détecte les tentatives de phishing et les vulnérabilités zero-day, améliorant ainsi la sécurité des e-mails et du système.
- Authentification des utilisateurs et contrôle d’accès : l’IA permet des méthodes d’authentification sécurisées et surveille en permanence le comportement des utilisateurs.
- Gestion de la vulnérabilité et conformité : l’IA automatise l’évaluation des vulnérabilités, la hiérarchisation des risques et les contrôles de conformité.
- Automatisation de la sécurité et sécurité physique : l’automatisation basée sur l’IA rationalise les processus de sécurité et améliore la surveillance physique.
- Développement de logiciels sécurisé : l’IA identifie et atténue les vulnérabilités du code pendant le développement.
En exploitant l’IA, les organisations renforcent la sécurité, réagissent plus rapidement aux menaces, réduisent les risques et s’adaptent efficacement aux défis évolutifs de la cybersécurité.
L’IA va-t-elle prendre le contrôle de la cybersécurité ?
Le machine learning dans la cybersécurité et l’intelligence artificielle dans la gestion des risques sont des outils puissants qui améliorent considérablement les mesures de sécurité et les efforts d’atténuation des risques. Il est toutefois important de préciser qu’il s’agit d’outils utilisés par les professionnels de la cybersécurité plutôt que de substituts à l’expertise humaine. Voici pourquoi :
- L’IA accroît l’expertise humaine : l’IA renforce la cybersécurité en automatisant les tâches, en optimisant la détection de menace et en réduisant les temps de réponse.
- Détection avancée de menace : l’IA identifie les menaces sophistiquées, y compris les vulnérabilités zero-day et les attaques internes, améliorant ainsi la sécurité globale.
- Analyse comportementale et surveillance continue : l’IA effectue une analyse comportementale, identifie les activités inhabituelles et permet une surveillance des menaces en temps réel.
- Réponse efficace aux menaces : l’IA automatise les tâches de routine, permettant aux équipes de sécurité de se concentrer sur les défis complexes et les décisions stratégiques.
- Adaptation, vitesse et informations sur les menaces : l’IA s’adapte à l’analyse des données, répond en temps réel et traite de vastes quantités de données d’évaluation des menaces.
- Orchestration de la sécurité : l’automatisation basée sur l’IA rationalise les processus de réponse aux incidents et d’atténuation.
- Défis et expertise humaine : l’IA est confrontée à des attaques adverses et ne peut remplacer le jugement humain et les considérations éthiques en matière de cybersécurité.
L’IA renforce l’expertise humaine en matière de cybersécurité. Elle opère en automatisant les tâches, en optimisant la détection de menaces, en rendant les réponses plus efficaces tout en répondant aux défis fluctuants du paysage numérique.
Comment HPE peut-il vous aider ?
HPE (Hewlett Packard Enterprise) propose une gamme de produits et de services liés à la sécurité, aux services gérés, aux risques et à la conformité. Voici comment HPE peut contribuer à étendre ses offres dans ces domaines :
- Solutions de sécurité intégrées : HPE fournit des solutions de sécurité intégrées qui combinent matériel, logiciels et services pour assurer une cybersécurité complète. Ceci peut exiger un regroupement des produits de sécurité HPE avec HPE Managed Services afin de créer des solutions de sécurité de bout en bout.
- Mise en œuvre du zero trust : HPE aide les organisations à mettre en œuvre un modèle de sécurité zero trust en mettant à leur service son expertise dans ce domaine. Ses clients peuvent ainsi créer un réseau plus sécurisé et plus flexible en proposant des services de conseil, de formation et de zero trust.
- Gestion de la sécurité : les solutions HPE de gestion de la sécurité peuvent être étendues pour couvrir une gamme élargie de produits et de services de sécurité. L’extension comprend des fonctionnalités améliorées d’orchestration, d’automatisation et de réponse en matière de sécurité (SOAR) afin de rationaliser les opérations de sécurité.
- Formation et éducation en cybersécurité : HPE peut fournir des ressources pédagogiques, des formations et des programmes de certification pour aider les organisations à développer leur expertise en cybersécurité. Ceci peut être proposé dans le cadre de son portefeuille de services gérés pour garantir aux clients un personnel bien formé.
- Services de cyberrésilience : HPE peut améliorer ses services de cyberrésilience en intégrant des fonctionnalités d’IA et de machine learning dans des solutions de protection et de récupération des données. Ceci contribue à améliorer la capacité à détecter et à répondre aux cybermenaces tout en garantissant la disponibilité des données.
- Solutions de risque et de conformité personnalisées : HPE développe des solutions de risque et de conformité sur mesure afin de répondre aux besoins spécifiques de différents secteurs et environnements réglementaires. Ceci peut nécessiter la création de modèles de conformité et d’outils de reporting spécifiques au secteur considéré.
- Détection évoluée des menaces : HPE peut investir dans la détection et l’analyse de menaces basées sur l’IA pour fournir aux clients des informations approfondies sur les menaces et des fonctionnalités proactives de recherche des menaces. Les organisations peuvent ainsi garder une longueur d’avance sur les menaces en constante évolution.
- Services de surveillance à distance améliorés : HPE Managed Services peut étendre ses capacités de surveillance d’infrastructure à distance afin d’inclure la maintenance prédictive et la détection d’anomalies basée sur l’IA. Une identification précoce des vulnérabilités d’infrastructure potentielles est ainsi assurée.
- Évaluations de sécurité complètes : HPE propose des évaluations de sécurité approfondies qui permettent de déterminer la politique de sécurité d’une organisation, son exposition aux risques et son respect de la conformité. Ces évaluations fournissent aux clients des informations sur les lacunes éventuelles dans leurs stratégies de sécurité.
Pour réussir à se développer dans ces domaines, HPE doit se concentrer sur la connaissance des besoins uniques de ses clients, se tenir informé des menaces et des technologies émergentes et innover en permanence dans ses produits et des services pour fournir des solutions de cybersécurité complètes et efficaces.