Protéger ses données à l'ère de l'IA générative

Depuis son entrée en scène fracassante en 2022, l'intelligence artificielle (IA) générative a déclenché une véritable révolution dans la gestion et la sécurité des données.

Selon une étude de PwC, l'automatisation des processus métier grâce à l'IA peut entraîner une augmentation de la productivité allant jusqu'à 40 %. Cependant, l’utilisation des applications basées sur cette technologie s’effectue souvent à l’insu des responsables et des services informatiques. Ce phénomène est assez préoccupant, car l’IA générative est conçue pour entraîner une consommation effrénée de données de tous types, des plus banales aux plus sensibles.

Dans ce contexte, la sécurisation des données relève d’un impératif absolu, sous peine d’exposer son entreprise à des conséquences catastrophiques.

L’IA générative, késako

Au cœur des applications d’IA générative, comme ChatGPT, Jasper, Google Gemini ou encore Claude, se trouvent les grands modèles de langage (LLM) basés sur des réseaux neuronaux avancés. Les LLM permettent aux technologies d’IA telles que le machine learning (ML), l’apprentissage profond et le traitement automatique du langage naturel, d’interagir d’une manière qui imite étroitement nos processus de pensée et nos structures linguistiques. Au cœur de son fonctionnement, un LLM utilise un grand volume d’échantillons de données pour s’entraîner à reconnaître et à interpréter le langage humain et les ensembles de données. Or c’est la façon dont un LLM collecte et exploite de nouveaux échantillons de données qui représente un risque pour toute entreprise utilisant des applications basées sur l’IA générative.

L’efficacité et le potentiel d’innovation de cette technologie sont certes attrayants, mais ils suscitent de sérieuses interrogations du point de vue de la protection des données et de l’éthique.

Les risques de l’IA générative

Le plus grand problème de sécurité est le risque d’exposition accidentelle de données sensibles. Les employés qui utilisent un outil d’IA générative peuvent lui confier des informations importantes et confidentielles sans se rendre compte des risques de divulgation encourus. Quant à ceux qui négligent les bonnes pratiques de sécurité, ils ne font qu’exacerber ce risque en exposant également l’entreprise à des atteintes aux droits d’auteur et autres litiges.

En parallèle, une exposition de données survenue dans une solution d’IA générative tierce peut affecter les applications centrales d’une entreprise qui y sont connectées et aboutir à un vol de propriété intellectuelle. Cette nouvelle technologie a également ouvert la voie à des méthodes d’attaque inédites. Parmi celles-ci, on peut citer l’extraction de données, où de vastes quantités de données sensibles sont rassemblées à partir de diverses sources en vue d’une utilisation malveillante, ou encore l’empoisonnement des données, opération plus complexe où un outil d’IA générative est alimenté en données faussées afin de produire des résultats compromis ou inutilisables.

Selon une logique similaire, les modèles prédictifs de l’IA générative conçus pour établir des projections à partir de tendances identifiées font aussi parfois l’objet de tentatives d’exploitation malveillante pouvant aboutir à une falsification ou à un vol de données. Une autre menace associée à cette technologie est l’attaque par injection de commande, où des méthodes ingénieuses permettent aux cybercriminels d’ordonner aux modèles d’IA de divulguer des informations sensibles ou d’effectuer des opérations non autorisées.

L’émergence de menaces exploitant l’intelligence artificielle représente le côté obscur de l’IA générative. Mais les entreprises restent libres de définir des paramètres opérationnels fiables pour profiter de toutes les innovations associées à cette technologie sans renoncer à ses impératifs de sécurité et de protection de la vie privée.

La technologie moderne des plateformes SSE et l’IA générative

Dans le contexte de l’IA générative, il ne faut pas se priver d’outils qui supervisent toutes leurs utilisations. Pour ce qui concerne la sécurité des données sensibles, ceci se traduit par un impératif de contrôle sur chaque interaction. Il sera ainsi possible de confirmer qu’aucune donnée n’est communiquée par inadvertance à une plateforme d’IA générative, quel que soit le type de solutions ou de plateformes utilisées.

Les principes du zero trust sont à la base d'une plateforme SSE avec une architecture optimisée, qui consolide la sécurité des données, des SaaS, des navigateurs et des applications privées au sein d'une plateforme unifiée basée sur le cloud. Les solutions de sécurité SaaS telles que les courtiers en sécurité d'accès au cloud (CASB), sont un composant essentiel d'une plateforme SSE qui fournit une visibilité approfondie sur les dangers qui se cachent dans les services cloud et SaaS, y compris les vulnérabilités potentielles avec les nouvelles applications d’IA générative. Ces solutions identifient non seulement les applications utilisées, mais aussi les risques associés, les problèmes de protection des données, les comportements des utilisateurs et les implications en matière de conformité, afin d'aider les organisations à prendre des décisions éclairées en matière d'application de la sécurité, en adaptant leurs protocoles pour faire face à des menaces spécifiques. Une catégorisation des risques permet également d'obtenir des informations avancées sur ces menaces, la posture de sécurité et le comportement des applications.

Ainsi, alors que les organisations explorent le potentiel de l'IA générative, elles doivent garder à l'esprit que l'utilisation de cette technologie nécessite un encadrement attentif, garantissant que chaque interaction est à la fois sécurisée et bien informée, favorisant ainsi un développement sain à chaque étape.