Assurer la sécurité des données lors de l'utilisation de solutions d'IA
Des recommandations personnalisées de produits aux véhicules autonomes, l'intelligence artificielle transforme rapidement les industries, alimente les innovations et façonne notre vie quotidienne. Mais l'IA n'est pas aussi autosuffisante qu'it y paraît, et ses capacités dépendent de son accès aux données.
À mesure que les systèmes d'IA générative deviennent plus sophistiqués et plus gourmands en données, ils s'appuient sur de vastes quantités de données sensibles non structurées, des données clients aux rapports internes, pour fonctionner efficacement. Cela augmente le risque d'utilisation abusive, d'exposition ou de violation, ce qui rend une sécurité des données robuste non seulement importante, mais essentielle pour une adoption sûre et responsable de l'IA.
Des enquêtes récentes montrent que 96 % des organisations mettent en place une gouvernance pour l'IA générative, et 82 % s'inquiètent des fuites de données provenant de ces outils. Pour les chefs d'entreprise, la question est de savoir comment adopter les outils d'IA dans leurs processus opérationnels sans exposer les secrets d'entreprise, les données confidentielles ou les informations sur les clients.
Comment les solutions d'IA peuvent compromettre la sécurité des données
Garantir la sécurité des données lors de l'utilisation de l'IA ne consiste pas seulement à prévenir les violations, it aussi à comprendre comment des informations sensibles peuvent fuir involontairement dans le cadre d'une utilisation quotidienne. À mesure que l'IA s'intègre dans les flux de travail des entreprises, des risques apparaissent non seulement lors du développement et du déploiement, mais aussi dans la manière dont les employés interagissent avec ces outils et dont les systèmes d'IA sont structurés pour apprendre et réagir.
Par exemple, un employé peut coller des chiffres confidentiels, des informations sur les clients ou du code source dans un outil d'IA générative pour obtenir une analyse rapide, sans savoir que ces données pourraient être stockées, traitées ou réutilisées en dehors de son contrôle. Parallèlement, les modèles d'IA eux-mêmes peuvent parfois conserver et reproduire des fragments de données d'entraînement sensibles. Il ne s'agit pas de cas exceptionnels, mais de risques systémiques résultant d'une utilisation normale en l'absence de mesures de protection adéquates.
Contrairement aux cyberattaques traditionnelles, ces fuites se produisent souvent sans que personne ne s'it rende compte. Un récent rapport de Gartner souligne qu'en l'absence de protocoles stricts, les chatbots d'IA peuvent exposer par inadvertance des données privées stockées dans les systèmes de l'entreprise. C'est pourquoi la sécurisation de l'IA commence par l'intégration de politiques claires, de contrôles d'accès et de surveillance dans la manière dont ces outils sont adoptés au sein de l'organisation.
Contrairement à la sécurité traditionnelle des données, qui se concentre sur la protection des ensembles de données statiques, la sécurité des données de l'IA doit relever des défis uniques :
- Exigences en matière de volume de données: Les modèles d'IA reposent sur des données à grande échelle, ce qui augmente la surface des fuites potentielles.
- Sources de données non vérifiées: Les données utilisées par l'IA proviennent généralement de sources multiples, parfois non vérifiées, ce qui complique les efforts de sécurité.
- Menaces adverses: Des intrants malveillants peuvent manipuler les modèles d'IA, entraînant des résultats incorrects ou des systèmes compromis.
- Surface d'attaque élargie: La complexité des systèmes d'IA, y compris les modèles, les API et l'infrastructure en nuage, crée davantage de points d'entrée pour les attaquants.
Ensemble, ces facteurs exigent un changement dans la façon dont les organisations abordent la sécurité des données lorsqu'elles utilisent l'IA. It implique des stratégies solides qui garantissent l'intégrité et la confidentialité des données, ainsi que la conformité à des réglementations telles que le règlement général sur la protection des donnéesGDPR et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateursCCPA. Des incidents réels, tels que l'exposition de 38 To de données Microsoft par des chercheurs en IA, mettent en évidence les enjeux.
5 pratiques pour atténuer les risques liés aux données lors de l'intégration de l'IA
Les préoccupations en matière de sécurité des données ne doivent pas être considérées comme une raison de ne pas utiliser l'IA, mais plutôt comme une raison de l'it à bon escient. L'adoption de l'IA devenant inévitable dans toutes les fonctions de l'entreprise, l'objectif n'est pas de ralentir l'innovation, mais de it 'intégrer de manière responsable. En prenant des mesures proactives pour sécuriser les informations sensibles, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel des outils d'IA, sans s'exposer à des risques inutiles. Voici cinq pratiques fondamentales pour vous aider à mettre en œuvre l'IA en toute sécurité, à grande échelle.
- Établir un cadre clair de gouvernance des données d'IA
Définir la propriété, les politiques et les flux de travail autour de chaque projet d'IA. Classez les données en fonction de leur sensibilité et indiquez qui peut it accéder, dans quelles circonstances et par le biais de quels points de terminaison d'IA approuvés. L'intégration de la gouvernance de l'IA dans votre programme de gouvernance des données existant garantit que chaque robot, modèle ou API que vous déployez s'aligne sur vos mandats plus larges en matière de sécurité des données. - Exploiter les contrôles techniques et la surveillance
Crypter toutes les données en transit et au rest, imposer un accès basé sur les rôles pour les outils d'IA et utiliser des passerelles API pour centraliser et enregistrer chaque interaction avec l'IA. Mettez en œuvre une analyse en temps réel des invites et des résultats pour détecter les mots clés sensibles ou les IPI (informations d'identification personnelle), et effectuez des exercices périodiques en équipe rouge pour tester les fuites. En associant le chiffrement, les contrôles d'accès et la surveillance automatisée, vous créez une défense résiliente contre les fuites de données accidentelles et les attaques d'exploration adverses. - Vérifier et gérer les fournisseurs d'IA tiers
Traitez tout service d'IA externe comme vous le feriez avec un fournisseur de cloud critique. Ajoutez la certification SOC 2 ou ISO 27001 comme exigence, insistez sur les garanties contractuelles que les données des clients ne seront pas utilisées pour recycler les modèles, et préférez les déploiements de niveau entreprise ou sur site qui ne partagent jamais vos données avec des systèmes publics. Les risques liés à l'IA fantôme disparaissent lorsque vous proposez des alternatives sûres et approuvées et que vous appliquez le principe de l'authentification unique (SSO) ou des restrictions de réseau. - Intégrer des technologies de protection de la vie privée
Dans la mesure du possible, choisissez des solutions d'IA qui prennent en charge la protection différentielle de la vie privée, l'anonymisation des données ou l'apprentissage fédéré. Ces techniques brouillent le lien entre les requêtes et les données d'origine, réduisant ainsi l'efficacité des attaques par inversion de modèle ou par inférence d'appartenance, et contribuant à garantir la conformité au GDPR, à la CCPA ou à d'autres normes. - Intégrez l'IA à vos programmes de conformité et de gestion des risques
Étendez vos évaluations des risques d'entreprise et vos plans de réponse aux incidents pour couvrir les scénarios spécifiques à l'IA. Documentez chaque flux de données entrant et sortant de vos systèmes d'IA, menez des évaluations de l'impact sur la protection des données pour les cas d'utilisation à haut risque, et formez votre équipe de réponse aux incidents pour qu'elle puisse gérer les violations liées à l'IA en même temps que les cyberévénements traditionnels.
Comment une solution iPaaS permet d'intégrer l'IA en toute sécurité
Lorsque les entreprises adoptent des outils d'IA pour améliorer les flux de travail, de l'automatisation du service client aux prévisions de la chaîne d'approvisionnement, elles se heurtent souvent à un défi de taille : comment connecter ces outils aux systèmes internes et aux sources de données sans compromettre les informations sensibles. C'est là que les solutions iPaaS (plateforme d'intégration en tant que service) simplifient considérablement les intégrations d'IA et la sécurité des données.
Alumio est une plateforme d'intégration ( iPaaS) orientée API, conçue pour connecter les systèmes, transformer les données et automatiser les flux de travail dans l'ensemble de votre paysage IT . It permet aux organisations de connecter en toute sécurité des outils d'IA comme OpenAI à des systèmes ERP , des plateformes de commerce électronique, des CRM et des databases, sans écrire de code personnalisé ou exposer des données brutes.
Lors de l'intégration de l'IA, une solutioniPaaS ISO 27001 comme Alumio est déjà dotée de plusieurs mesures cruciales de sécurité des données intégrées qui aident à réduire les risques liés à l'utilisation de l'IA de la manière suivante :
- Contrôlez l'accès aux données en utilisant l'iPaaS comme une couche sécurisée entre les outils d'IA et vos systèmes centraux. Seules les données approuvées et pertinentes sont transmises, avec des autorisations fines et des filtres basés sur les rôles appliqués avant toute exposition.
- Surveillez et enregistrez les données dans chaque transaction de données, en assurant la traçabilité et l'auditabilité de chaque demande, entrée ou réponse passant par un flux de travail connecté à l'IA.
- Centraliser les connexions API pour avoir une visibilité totale sur les données qui sont partagées, avec qui et quand, réduisant ainsi le risque d'outils fantômes ou d'accès non autorisés.
- Renforcer l'authentification au niveau de l'entreprise (SSO, gestion des jetons, clés cryptées) afin que les outils d'IA ne puissent accéder aux données et aux systèmes que dans la mesure où ils sont autorisés.
- Automatisez les contrôles de conformité en intégrant des étapes de validation dans les itinéraires de données afin de garantir que chaque intégration respecte les normes réglementaires et internes.
En bref, l'iPaaS Alumio fournit l'infrastructure nécessaire pour connecter les outils d'IA de manière sécurisée et responsable, afin que vos équipes puissent automatiser et innover, sans mettre en danger la conformité ou les données sensibles.
Intégrer la sécurité dans l'ADN de l'intégration de l'IA
Pour que la sécurité des données soit efficace à l'ère de l'IA, il faut intégrer des mesures de protection à chaque phase de l'adoption, depuis le choix des outils d'IA jusqu'à leur intégration, en passant par leur utilisation quotidienne au sein des équipes. itne s'Itpas seulement de se défendre contre les menaces externes telles que les brèches ou les attaques adverses, mais aussi de mettre en place des systèmes responsables de l'intérieur. Cela commence par des politiques claires : définir quelles données peuvent être partagées avec les outils d'IA, former les équipes à des habitudes d'incitation sécurisées et appliquer des directives strictes pour l'accès aux modèles publics ou tiers.
Ensuite, il faut mettre en place les contrôles techniques appropriés. Classifiez les données sensibles, appliquez le cryptage, limitez l'accès à l'IA en fonction des rôles, et mettez en œuvre des outils pour surveiller les invites et signaler les données personnelles ou propriétaires exposées. Plus important encore, sélectionnez des outils d'IA et des solutions d'intégration comme l'iPaaS d Alumio qui donnent la priorité à une sécurité de niveau professionnel. En mettant en œuvre une gouvernance solide, des garanties techniques et des flux de travail d'IA approuvés, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA, sans compromettre la conformité, la confiance des clients ou la propriété intellectuelle.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
