Risques de cybersécurité liés à l'IA générative

L'émergence du nouveau pouvoir de la technologie de l'IA générative s'accompagne de celle des risques de cybersécurité liés à l'IA générative. L'IA générative représente la frontière technologique la plus avancée, combinant les capacités d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA).

Nous sommes à l'aube d'une renaissance technologique où les technologies de l'IA progresseront de manière exponentielle. Cependant, les risques associés à la cybersécurité de l'IA générative ne peuvent être négligés. Explorons cet angle pour comprendre comment vous pouvez prévenir les défis de cybersécurité qui résultent de l'utilisation et de l'abus de l'IA générative.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative, abréviation de Generative Artificial Intelligence, désigne une catégorie de techniques d'intelligence artificielle qui se concentrent sur la création de nouvelles données qui ressemblent ou sont similaires à des données existantes. Au lieu d'être explicitement programmés pour une tâche spécifique, les modèles d'IA générative apprennent des modèles et des structures à partir des données sur lesquelles ils sont formés à l'aide d'un outil d'annotation de texte, de vidéo ou d'image, puis génèrent de nouveaux contenus sur la base de ces connaissances acquises.

L'objectif premier de l'IA générative est de générer des données qui ne se distinguent pas des données réelles, en donnant l'impression qu'elles ont été créées par un humain ou qu'elles proviennent de la même distribution que les données d'origine. Cette capacité a de nombreuses applications dans divers domaines, tels que la génération de langage naturel, la synthèse d'images, la composition musicale, la conversion de texte en parole et même la génération de vidéos.

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Pourquoi l'IA générative est-elle la prochaine grande menace en matière de cybersécurité ?

Les outils GPT-3, GPT-4 et autres outils d'IA gén érative ne sont pas à l'abri des risques de cybersécurité et des cybermenaces liés à l'IA générative. Les entreprises doivent mettre en œuvre des politiques pour éviter les risques cybernétiques importants associés à l'IA générative.

Comme le souligne Terence Jacksonconseiller en chef pour la sécurité chez Microsoft, dans un article de Forbes, la politique de confidentialité de plateformes telles que ChatGPT indique la collecte de données utilisateur cruciales telles que l'adresse IP, les informations sur le navigateur et les activités de navigation, qui peuvent être partagées avec des tiers.

M. Jackson met également en garde contre les menaces que l'IA générative fait peser sur la cybersécurité, l'extension de la surface d'attaque et la création de nouvelles opportunités pour les pirates informatiques.

En outre, un article de Wired datant du mois d'avril a été publié, un article de Wired datant d'avril a révélé les vulnérabilités de ces outils, soulignant les cyber-risques de l'IA générative.

En quelques heures seulement, un chercheur en sécurité a contourné les systèmes de sécurité d'OpenAI et manipulé GPT-4, mettant ainsi en évidence les cybermenaces potentielles de l'IA générative et la nécessité de mettre en place des mesures de cybersécurité robustes.

Dévoiler les 7 principaux risques de cybersécurité de l'IA générative

L'IA générative est un outil puissant pour résoudre les problèmes, mais elle présente certains risques. Le risque le plus évident est qu'elle puisse être utilisée à des fins malveillantes, telles que le vol de propriété intellectuelle ou la fraude.

Création de courriels d'hameçonnage

Le plus grand risque de cybersécurité lié à l'IA générative est la création d'hameçonnage.

La menace du phishing est réelle, et elle n'est pas près de disparaître.

Alors que de plus en plus d'entreprises utilisent le courrier électronique et d'autres formes de communication numérique pour commercialiser leurs produits ou leurs services, les criminels deviennent de plus en plus sophistiqués dans leurs efforts pour inciter les gens à fournir des informations personnelles.

Les escroqueries les plus courantes sont appelées "phishing" car elles impliquent souvent un faux courriel envoyé par une source fiable (comme votre banque) qui contient une pièce jointe ou un lien qui semble légitime mais qui mène en fait à un faux site web où vous entrez vos informations d'identification pour accéder à votre compte.

Manipulation et empoisonnement de modèles

L'un des principaux risques de cybersécurité liés à l'IA générative est la manipulation et l'empoisonnement des modèles. Ce type d'attaque consiste à manipuler ou à modifier un modèle existant de manière à ce qu'il produise de faux résultats.

Par exemple, un pirate pourrait modifier une image pour qu'elle ressemble à une autre image de votre base de données au lieu d'être ce qu'elle est. Il pourrait ensuite utiliser ces images manipulées dans le cadre de sa stratégie d'attaque contre votre réseau ou votre organisation.

Attaques adverses

Les attaques contre les algorithmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus fréquentes, les pirates cherchant à exploiter les faiblesses de ces systèmes.

L'utilisation d'exemples contradictoires - une attaque qui amène un algorithme à commettre une erreur ou à mal classer des données - existe depuis les premiers jours de la recherche en IA.

Cependant, à mesure que les attaques adverses deviennent plus sophistiquées et plus puissantes, elles menacent tous les types de systèmes d'apprentissage automatique, y compris les modèles génératifs ou les chatbots.

Violations de la confidentialité des données

Les modèles génératifs posent souvent le problème de la divulgation involontaire de données sensibles concernant des personnes ou des organisations.

Par exemple, une organisation peut créer une image à l'aide de modèles génératifs qui révèlent accidentellement des informations confidentielles sur ses clients ou ses employés.

Si cela se produit, il peut en résulter des atteintes à la vie privée et des poursuites en dommages-intérêts.

Deepfakes et médias synthétiques

Les modèles génératifs peuvent également être utilisés à des fins malveillantes en générant de fausses vidéos et de faux enregistrements audio qui peuvent être utilisés dans des deepfakes (fausses vidéos) ou des médias synthétiques (fausses nouvelles). Bien que ces attaques soient préoccupantes, il est important de se rappeler que l'IA peut également être exploitée à des fins positives. Par exemple, les outils de génération de vidéos par l'IA sont d'excellentes solutions pour la création de contenu, permettant aux utilisateurs de produire des vidéos de haute qualité pour le marketing, l'éducation et le divertissement. L'utilisation de voix d'IA dans la production de contenu audio peut améliorer considérablement l'accessibilité, en permettant aux personnes souffrant d'un handicap auditif d'accéder plus efficacement à l'information et en contribuant à des expériences d'écoute plus immersives pour tous.

La technologie qui sous-tend ces attaques est relativement simple : quelqu'un doit avoir accès au bon ensemble de données et à quelques outils logiciels de base pour commencer à créer du contenu malveillant.

Vol de propriété intellectuelle

Le vol de propriété intellectuelle est l'une des plus grandes préoccupations de l'industrie technologique aujourd'hui et ne fera qu'augmenter à mesure que l'intelligence artificielle se perfectionne.

L'IA générative peut générer de fausses données qui semblent authentiques et acceptables pour les humains.

Ce type de données pourrait être utilisé dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, la défense et le gouvernement. Il pourrait même créer de faux comptes de médias sociaux ou usurper l'identité d'une personne en ligne.

Utilisation malveillante du contenu généré

L'IA générative peut également manipuler le contenu en modifiant le sens ou le contexte des mots ou des phrases dans le texte ou les images d'une page web ou d'une plateforme de médias sociaux.

Par exemple, si vous utilisez une application qui génère automatiquement des légendes pour les images sans intervention humaine. Cela permettrait à quelqu'un de changer la légende de "chien blanc" en "chat noir" sans rien changer à la photo elle-même (en modifiant simplement la légende).

Comment renforcer vos défenses contre les risques de cybersécurité liés à l'IA générative ?

En réponse à cette préoccupation croissante, les organisations doivent renforcer leurs défenses contre ces risques.

Voici quelques conseils pour y parvenir :

Passer à DMARC

DMARC est un protocole d'authentification des courriels qui permet de prévenir les attaques par usurpation d' identité et par hameçonnage qui usurpent l'identité de votre propre domaine.

En mettant en place un analyseur DMARCles organisations peuvent s'assurer que seuls les expéditeurs autorisés peuvent utiliser leur domaine pour les communications par courrier électronique, minimisant ainsi les risques associés aux courriels d'hameçonnage générés par l'IA.

DMARC fournit des couches de protection supplémentaires en permettant aux propriétaires de domaines de recevoir des rapports sur l'acheminement du courrier électronique et de prendre les mesures nécessaires pour renforcer la sécurité du courrier électronique, agissant ainsi comme un bouclier contre les risques de cybersécurité liés à l'IA générative.

Vous devez mettre en œuvre soit le SPF ou DKIM ou les deux (recommandé) comme condition préalable à la mise en œuvre de DMARC.

Réaliser des audits de sécurité

Un autre moyen d'empêcher les pirates d'accéder à votre système est de procéder à des audits de cybersécurité.

Ces audits permettront d'identifier les faiblesses potentielles de votre système et de suggérer comment les corriger avant qu'elles ne deviennent des problèmes majeurs (tels que des logiciels malveillants ).

Formation contradictoire

L'entraînement contradictoire est un moyen de simuler l'attaque contradictoire et de renforcer le modèle. Il utilise un adversaire (ou un attaquant) qui tente de tromper le système en lui donnant de mauvaises réponses. L'objectif est de découvrir comment le modèle réagit et quelles sont ses limites afin de concevoir des modèles plus robustes.

Extraction robuste des caractéristiques

Une autre solution est l'extraction robuste de caractéristiques (RFE). RFE utilise l'apprentissage profond pour extraire des caractéristiques pertinentes à partir d'images brutes. Cette technique est évolutive et peut être utilisée sur de grands ensembles de données. Elle peut également être combinée à d'autres techniques, telles que la vérification par échantillonnage (VTS) et la détection des valeurs aberrantes (OD), afin d'améliorer la précision de l'extraction des caractéristiques.

Architecture du modèle sécurisé

L'architecture de modèle sécurisée (SMA) utilise une architecture de modèle sécurisée pour empêcher les attaques qui exploitent les vulnérabilités du code logiciel, des fichiers de données ou d'autres composants d'un système d'intelligence artificielle. L'idée sous-jacente à la SMA est qu'un attaquant doit trouver une vulnérabilité dans le code au lieu d'exploiter une faiblesse dans le système lui-même. Il est essentiel de recourir à des services complets d'audit du code logiciel pour identifier et atténuer les vulnérabilités des systèmes d'IA et garantir l'intégrité et la sécurité des technologies d'IA générative contre les cybermenaces sophistiquées.

Audit régulier du modèle

L'audit de modèle est un élément essentiel de la cybersécurité depuis de nombreuses années. Il consiste à examiner les modèles utilisés dans un système pour s'assurer qu'ils sont solides et à jour. L'audit de modèle peut également être utilisé pour détecter les vulnérabilités des modèles, ainsi que pour identifier les modèles qui pourraient avoir été corrompus ou modifiés par des pirates informatiques.

Validation et filtrage des entrées

La validation des entrées est l'une des étapes les plus importantes qu'un développeur de modèle puisse entreprendre avant de déployer son modèle dans des environnements de production. La validation des entrées garantit que les données saisies dans un modèle ne sont pas inexactes ou modifiées de manière malveillante par des pirates informatiques qui pourraient tenter d'exploiter les vulnérabilités du système. Le filtrage des entrées permet aux développeurs de spécifier les types de données qui doivent être autorisés dans leurs modèles, tout en empêchant les autres types de données d'y pénétrer.

Le mot de la fin

Si la technologie offre de nombreux avantages et progrès, elle ouvre également la porte à des vulnérabilités et des menaces potentielles.

La capacité de l'IA générative à créer de fausses images, de fausses vidéos et de faux textes convaincants soulève des inquiétudes concernant l'usurpation d'identité, les campagnes de désinformation et la fraude.

En outre, l'utilisation malveillante de l'IA générative peut amplifier les cybermenaces existantes, telles que les attaques de phishing et l'ingénierie sociale.

Alors que cette technologie continue d'évoluer, les organisations et les individus doivent donner la priorité aux mesures de cybersécurité, y compris une authentification solide, une surveillance continue et des évaluations régulières des vulnérabilités, afin d'atténuer les risques associés à l'IA générative.

Ce faisant, nous pouvons exploiter le potentiel de cette technologie tout en nous protégeant contre les problèmes de cybersécurité qui lui sont inhérents.

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Ahona Rudra

Expert en sécurité des domaines et des courriels chez PowerDMARC

Ahona est la responsable du marketing chez PowerDMARC, avec plus de 5 ans d'expérience dans l'écriture sur des sujets de cybersécurité, spécialisée dans la sécurité des domaines et des courriels. Ahona est titulaire d'un diplôme de troisième cycle en journalisme et communication, solidifiant sa carrière dans le secteur de la sécurité depuis 2019.

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