Qu’est-ce que la sécurité IA ?

La sécurité des données en IA commence par la compréhension que les données constituent le vecteur – et la faiblesse – de la plupart des stratégies d'IA. Protéger ces données exige un contrôle tout au long du cycle de vie de l'IA.

1. Découverte et classification des données par l'IA

Accélérez le déploiement de l'IA en identifiant et en classant les données sensibles avant leur intégration par les copilotes ou les modèles. Une solution AI-SPM détecte automatiquement les types de données personnelles, financières ou réglementées et leur attribue des étiquettes de sensibilité pour une utilisation sécurisée de l'IA.

Pourquoi c'est important : Près de 40 % des organisations ont signalé au moins un incident de confidentialité lié à l'IA, et 87 % estiment ne pas avoir une visibilité suffisante sur l'impact de l'IA sur leurs données. Cela signifie que les incidents de confidentialité liés à l'IA ne feront qu'augmenter en l'absence de mesures de sécurité adéquates.

2. Contrôle d'accès contextuel

Prévenez les accès non autorisés ou trop permissifs en contrôlant la manière dont les systèmes d'IA interagissent avec les données sensibles. Cyera offre une visibilité sur les personnes (ou les entités) qui accèdent aux données d'IA, qu'il s'agisse d'un utilisateur humain, d'un copilote ou d'un agent autonome, et en assure la gouvernance en fonction du contexte de confiance.

Pourquoi c'est important : Selon une étude, 78 % des organisations considèrent le contrôle des accès et des autorisations des identités non humaines comme une priorité absolue. Les plateformes de sécurité des données d'IA vous aident à adopter une approche de sécurité des outils d'IA basée sur le principe du moindre privilège et adaptée aux risques.

3. Évaluation des risques et application des politiques

La plateforme de sécurité des données IA de Cyera évalue en permanence le risque d'exposition des données sensibles aux systèmes d'IA et applique automatiquement des politiques pour le réduire. Elle identifie les données à haut risque qui ne doivent jamais être intégrées aux copilotes ou aux modèles, protégeant ainsi contre les fuites de données et les violations de conformité.

Pourquoi c'est important : Le coût moyen d'une violation de données a atteint 4,88 millions de dollars cette année. Ce chiffre est en constante augmentation depuis plusieurs années. Avec l'adoption rapide de l'IA, conjuguée à l'absence de politiques de sécurité claires et ciblées, la surface d'attaque des entreprises s'accroît de façon exponentielle. Mettre en place des politiques de sécurité pour l'IA ne suffit pas ; il vous faut une plateforme capable d'effectuer des évaluations des risques et d'appliquer ces politiques en temps réel.

4. Surveillance et visibilité continues

Il est essentiel de surveiller en permanence l'emplacement des données d'IA, leur utilisation et les personnes qui y accèdent. Les outils d'IA interagissent avec vos données en temps réel. Les outils de sécurité traditionnels et statiques ne sont tout simplement pas conçus pour contrer ce type d'accès. Une visibilité continue sur l'ensemble des environnements et la capacité de détecter les changements ou les anomalies sont primordiales pour prévenir toute aggravation des risques.

Pourquoi c'est important : D'après une enquête menée auprès de 461 professionnels de la sécurité, seulement 17 % des organisations ont mis en place des contrôles de sécurité automatisés pour l'IA. Il est donc quasiment impossible d'empêcher les outils d'IA d'accéder à des données privées sensibles en toute sécurité.

5. Convergence des données et des accès

Cyera données + accès au cerveau Cette solution unifie la gestion des données et des protocoles de prévention des pertes de données (DSPM), la prévention des fuites de données (DLP) et l'analyse des accès, offrant ainsi aux organisations le contexte nécessaire pour sécuriser leurs données à la vitesse de l'IA. Cette convergence vous permet d'appréhender les risques en temps réel et d'orchestrer les réponses au sein de votre écosystème.

Pourquoi c'est important : Les statistiques citées ci-dessus montrent que, parallèlement à l'accélération de l'adoption de l'IA, l'exposition des données sensibles augmente à un rythme tout aussi alarmant. Seule une approche globale et native de l'IA permet de contrer les menaces et de sécuriser efficacement l'IA.

L'IA introduit une nouvelle dynamique de risque : les systèmes autonomes interagissant avec des données sensibles à grande échelle. Voici les menaces les plus courantes auxquelles les organisations sont confrontées aujourd'hui en matière de sécurité des données liées à l'IA.

IA fantôme et accès illimité

Les équipes qui expérimentent avec des copilotes ou des outils d'IA tiers peuvent exposer par inadvertance des données sensibles. Sans Visibilité de l'IALes organisations ne peuvent pas suivre quelles données sont consultées ou partagées.

Fuite de données via les invites et les sorties

Des messages et réponses non sécurisés peuvent exposer des informations sensibles, telles que des données client ou des adresses IP, à des systèmes externes ou à des utilisateurs non autorisés. Cyera identifie ce risque en garantissant une classification et un contrôle d'accès appropriés.

Agents d'IA trop permissifs

Lorsque des copilotes ou des outils d'IA héritent des autorisations utilisateur, ils obtiennent souvent un accès bien plus étendu que nécessaire. Cyera contribue à limiter cette exposition en évaluant en permanence les risques d'accès et en identifiant les outils d'IA qui peuvent consulter des données sensibles auxquelles ils ne devraient pas avoir accès.

Empoisonnement des données et sources non fiables

Les modèles d'IA entraînés sur des données non vérifiées ou non classifiées risquent de fausser les résultats ou de divulguer des informations réglementées. Cyera garantit l'intégrité des données grâce à l'étiquetage, la contextualisation et l'application de politiques avant l'entraînement ou l'intégration.

Lacunes en matière de conformité et de responsabilité

Les systèmes existants ne permettent pas de visualiser les flux de données générés par l'IA. Cyera comble cette lacune en cartographiant les déplacements des données sensibles dans les environnements d'IA et en garantissant la conformité aux référentiels tels que NIST AI RMF et ISO/IEC 42001.

Découvrez comment Cyera aide les entreprises à adopter l'IA en toute sécurité. Écoutez les témoignages de responsables de la sécurité et voyez la solution AI-SPM de Cyera en action.

Présentation de Cyera AI Guardian

Un cycle de vie sécurisé pour l'IA intègre la protection à chaque étape, de l'acquisition des données au déploiement et à la mise hors service du modèle.

1. Découvrir: Localisez et classez toutes les données utilisées par les systèmes d'IA, aussi bien dans le cloud que sur site. L'objectif est de comprendre quelles données existent, où elles se trouvent et quel est leur niveau de sensibilité.‍
2. Préparer: Nettoyez et étiquetez les données pour garantir leur utilisation sécurisée par les copilotes et les modèles. Ainsi, seules des données approuvées et de haute qualité intègrent le processus d'IA.‍
3. Former: Contrôlez les données qui alimentent les ensembles d'entraînement de l'IA et appliquez des techniques de protection de la vie privée. Cela contribue à garantir la confidentialité et l'intégrité de vos données et de vos modèles.‍
4. Déployer: Mettez en place des politiques de données et des garde-fous d'accès pour les environnements de production. Vous êtes désormais prêt à empêcher tout accès non autorisé aux résultats des modèles et aux données sous-jacentes.‍
5. Moniteur: Évaluez en permanence les risques liés aux données et détectez les anomalies. L'IA agit en temps réel ; votre cycle de vie de sécurité IA doit donc s'adapter en conséquence.‍
6. Se retirer: Archivez ou supprimez les données en toute sécurité dès qu'elles ne sont plus nécessaires aux systèmes d'IA. Cela permet non seulement de minimiser le volume de données, mais aussi de garantir la conformité réglementaire.

Chaque étape est optimisée par la visibilité et l'automatisation de Cyera, garantissant ainsi que l'adoption de l'IA reste sécurisée, conforme et axée sur les données.

Élaborer une stratégie de sécurité efficace en matière d'IA commence par comprendre où se trouvent vos données et comment l'IA interagit avec elles.

Évaluez votre posture en matière d'IA

Identifiez les copilotes, les modèles et les outils qui accèdent aux données sensibles.

Établir des contrôles politiques

Définir quelles données peuvent être utilisées par l'IA, où et par qui.

Déployer des protections spécifiques à l'IA

Mettre en œuvre AI-SPM et DSPM pour gérer les risques liés aux données dans différents environnements.

Intégration aux pipelines DevOps

Intégrez la sécurité des données dès le début des flux de travail d'IA pour éviter les fuites ultérieures.

Surveiller en continu

Utilisez des informations en temps réel pour détecter les dérives, les autorisations excessives ou les activités d'IA fantômes.

Cyera rend possible chacune de ces étapes grâce à une plateforme native d'IA qui combine la découverte, l'analyse des risques et l'application automatisée des règles, vous offrant ainsi visibilité et contrôle.

L’IA évolue plus vite que les systèmes de contrôle traditionnels ne peuvent la gérer ; pour assurer sa pérennité, il faut une base dynamique, adaptative et axée sur les données :

• Converger les données et accéder aux renseignements pour suivre le rythme des comportements de l'IA agentielle.
• Automatisez la détection et l'atténuation des risques liés aux données d'IA en temps réel.
• Maintenir la conformité réglementaire à mesure que de nouvelles réglementations en matière d'IA émergent.
• Étendre la visibilité aux copilotes tiers et aux écosystèmes d'IA.

La vision de Cyera, un système unifié de gestion des données et des accès, offre aux équipes de sécurité le contexte et le contrôle nécessaires pour adopter en toute sécurité l'innovation en IA à grande échelle.