A l'heure des agents IA, comment garantir la sécurité des modèles de langage ?

Les entreprises doivent se protéger contre les risques de l'IA générative, comme la manipulation des données ou le vol de modèles. Voici une liste de mesures à mettre en place pour y parvenir.

À l’heure où l’IA générative évolue à un rythme effréné, il est crucial que les entreprises prennent des mesures proactives pour anticiper et réduire les risques liés à la sécurité des modèles de langage. En effet, si l'IA représente une formidable opportunité d'innovation, l’exploitation malveillante de données sensibles et les menaces sur l’intégrité des systèmes technologiques en place doivent être mises au coeur des préoccupations des entreprises.

Les modèles de langage, bien qu’extrêmement puissants, peuvent être vulnérables. À mesure que ces technologies sont adoptées, il est impératif de mettre en place des stratégies de sécurité solides. Voici quelques-unes des menaces émergentes ainsi que des solutions pour permettre aux organisations de se protéger :

Injections de prompts : les cybercriminels peuvent manipuler les entrées d'un modèle, le transformant en un outil à leur service. Pour contrer cette menace, il est impératif d'adopter une stratégie à deux volets : un mélange de mécanismes de défense intelligents et déterministes.
- Les mécanismes de “Défense Intelligente“ se basent sur l'apprentissage automatique (ML) pour détecter et empêcher de manière intelligente diverses formes d'insertions malveillantes dans les invites. Ces modèles de pointe sont, par exemple, intégrés à la Einstein Trust Layer de Salesforce.
- Les mécanismes de “Défense déterministe“ visent à se protéger contre les menaces potentielles pesant sur les prompts, notamment le filtrage basé sur la liste de refus, la défense des instructions, l'inclusion de séquences aléatoires et diverses autres.
Altération des données d'entraînement : les attaquants peuvent altérer les données utilisées pour entraîner un modèle, compromettant ainsi sa sécurité. Cela finit par introduire des vulnérabilités, des portes dérobées ou des biais qui pourraient compromettre la sécurité, l'efficacité ou le comportement éthique du modèle. Les entreprises doivent s'assurer que leurs ensembles de données sont soigneusement identifiés puis vérifiés et assainis, utilisant des pipelines de nettoyage alimentés par des outils basés sur l'intelligence artificielle pour éliminer les sources de données de mauvaise qualité.
Vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement : les vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement dans les applications LLM peuvent affecter l'ensemble du cycle de vie de l'application. Les composants ou services vulnérables peuvent devenir le vecteur d'attaques de cybersécurité conduisant à la divulgation et à la falsification des données, y compris les ransomwares ou l'escalade des privilèges. C'est pourquoi chaque étape du cycle de vie applicatif doit respecter des normes de sécurité strictes. Des évaluations internes régulières doivent être effectuées pour identifier et corriger les vulnérabilités dans les modèles tiers utilisés.
Attaques de modèles : le vol de modèles se produit lorsque les LLM propriétaires sont compromis, volés physiquement, copiés ou que les poids et paramètres utilisés par le modèle sont extraits pour créer un équivalent fonctionnel. Le vol de LLM représente un problème de sécurité important à mesure que les modèles linguistiques deviennent de plus en plus puissants. Pour éviter cela, l'accès aux modèles doit être strictement contrôlé pour éviter toute exploitation malveillante. Des mesures telles que l'authentification multifactorielle, l'exigence d'identifiants d'accès « Just in Time » (JIT), ainsi que des audits réguliers sont essentiels pour prévenir le vol de modèles et renforcer leur sécurité.
5, Environnements d’entraînement sécurisés : un manquement sur un environnement d’entrainement peut également entrainer la divulgation d'informations sensibles, d'algorithmes propriétaires ou d'autres détails confidentiels. Il est donc primordial de protéger les environnements d’entraînement des modèles avec le même niveau de sécurité que les données elles-mêmes. Cela inclut l'utilisation de techniques comme le masquage des données sensibles - informations d'identification personnelles (PII), informations de l'industrie des cartes de paiement (PCI) et les informations de santé protégées (PHI) - pour éviter toute divulgation accidentelle. Le masquage des données est obtenu en remplaçant les données sensibles dans un prompt par une version masquée qui ne peut pas être retracée jusqu'à la source d'origine avant que le prompt ne soit envoyée au LLM.

Pour garantir la protection de leur infrastructure numérique, les entreprises doivent adopter une approche proactive en intégrant des mesures de sécurité dès la création ou la mise en oeuvre des modèles de langage. Une approche proactive, combinant des stratégies de défense avancées et des contrôles rigoureux, est donc essentielle pour anticiper et contrer les menaces émergentes.

Bâtir la confiance autour de l’IA générative reste essentiel pour favoriser son adoption

En appliquant ces meilleures pratiques, les organisations peuvent non seulement se prémunir contre les attaques potentielles mais aussi renforcer la confiance dans l'utilisation des modèles de langage, assurant ainsi une sécurité optimale dans un environnement technologique en constante évolution.
Avec l'émergence des agents autonomes qui constituent la 3ème vague de l'IA générative, il est impératif que ces systèmes soient conçus avec une architecture sécurisée qui préserve l'intégrité des données, tout en favorisant une adoption responsable et éclairée de l'IA générative.