Recommandations ANSSI


Dans le contexte évolutif l'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

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.

Plus d'articles

Data Mesh: Nouvelle tendance ou véritable levier de transformation

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l'innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d'une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

Data quality

Parler de qualité des données, c'est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé

MDM ou PIM

Dans l'univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu'un simple choix binaire "ou".

Cohérence et continuité en l’IA Gen

De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l'Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l'IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d'utilisateurs.

Charte d’utilisation ChatGPT

Si ChatGPT promet d'automatiser et d'améliorer de nombreuses tâches, boostant ainsi la productivité des PME et des ETI, il est crucial de reconnaître les risques liés à son utilisation sans cadre. L'établissement d'une charte d'utilisation de ChatGPT pour les PME et les ETI n'est pas une entrave, mais un cadre nécessaire pour exploiter cette technologie avec responsabilité et discernement.

Shadow IT & Chat GPT

Réduire les risques du shadow IT : une approche stratégique dans l'ère de ChatGPT

Rentrer en contact

contact

FORMULAIRE DE CONTACT