Dans le contexte évolutif de l’intelligence artificielle (IA) générative, l’ANSSI met en avant l’importance cruciale d’intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d’assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes d’IA générative contre les menaces potentielles.
Intégration de la Sécurité dès la Conception
L’intégration de la sécurité doit être envisagée dès les premières phases du développement d’un système d’IA. Cela comprend une analyse approfondie des risques avant même la phase d’entraînement, évaluant ainsi les vulnérabilités potentielles qui pourraient être exploitées par des acteurs malveillants.
Sélection et Évaluation des Composants
Il est essentiel d’évaluer le niveau de fiabilité et de sécurité des bibliothèques, modules externes et sources de données utilisés, garantissant ainsi que ces éléments ne constituent pas des failles de sécurité au sein du système d’IA.
Application des Principes de DevSecOps
L’adoption d’une approche DevSecOps est recommandée pour assurer une intégration continue de la sécurité tout au long du développement, du déploiement et de l’exploitation du système d’IA.
Protection des Données et de la Vie Privée
La confidentialité des données doit être une priorité, nécessitant des mesures spécifiques pour protéger les informations sensibles dès la conception du système d’IA. Cela inclut également la gestion controlée des accès à ces données, en mettant en œuvre des principes tels que la nécessité de connaître.
Gestion des Phases de Cycle de Vie
Chaque phase du cycle de vie du système d’IA, depuis l’entraînement jusqu’à la production, doit être strictement cloisonnée dans des environnements dédiés, disposant chacun d’un niveau de sécurité adéquat aux données traitées.
Déploiements et Interactions Sûres
Les systèmes d’IA exposés sur Internet doivent être protégés par des passerelles sécurisées, et lorsque cela est possible, un hébergement conforme à SecNumCloud est préférable pour les déploiements dans le cloud public. Il est également crucial de limiter les actions automatiques à partir de systèmes traitant des données non maîtrisées et de maîtriser les interactions avec d’autres applications métier.
Audits et Contrôles Continus
Avant tout déploiement en production, des audits de sécurité sont nécessaires pour identifier et corriger les vulnérabilités. De plus, la journalisation des traitements et le contrôle systématique du code source généré par IA sont impératifs pour maintenir une traçabilité et une sécurité continues.
Les professionnels IT sont encouragés à appliquer ces recommandations avec rigueur afin de garantir le développement et l’utilisation sécurisés des systèmes d’IA générative, renforçant ainsi les défenses contre les menaces émergentes dans un paysage cybernétique en constante évolution.
