MLSecOps : Sécuriser l’IA pour un monde connecté
1. Introduction : L'émergence de l'IA et ses risques
Ces dernières années, l’intégration de l’IA dans les entreprises s’est intensifiée, avec des outils comme les modèles de machine learning et l’IA générative, tels que ChatGPT, devenant de plus en plus courants. Bien que ces technologies offrent de nombreux avantages commerciaux, elles élargissent également la surface d’attaque pour les cybercriminels. L’IA peut devenir un point d’entrée pour des cyberattaques, rendant essentielles les stratégies de sécurité spécifiques à l’IA pour protéger les données sensibles des entreprises.
2. Les risques liés à l’adoption de l’IA
L’adoption de l’IA introduit des risques à plusieurs niveaux, notamment lors des phases de développement et de déploiement. Parmi les risques les plus notables, on trouve les biais dans les résultats, les violations de la vie privée, les logiciels malveillants, les plugins non sécurisés, les attaques de la chaîne d’approvisionnement, et les menaces pesant sur l’infrastructure IT. Chacun de ces risques souligne la nécessité d’une approche robuste en matière de sécurité pour les systèmes IA/ML.
3. Qu'est-ce que le MLSecOps ?
Le MLSecOps est un cadre qui intègre la sécurité dans le cycle de vie des modèles de machine learning (ML), assurant ainsi que les modèles sont entraînés, testés, déployés et surveillés avec les meilleures pratiques de sécurité. Cette approche assure la sécurité des données utilisées pour former les modèles et de l’infrastructure utilisée pour les déployer.
4. Les 5 Piliers de la sécurité dans le MLSecOps
- Lutte contre les vulnérabilités dans la chaîne d’approvisionnement : La chaîne d’approvisionnement des logiciels d’IA doit être surveillée de près pour éviter les points d’entrée vulnérables, en particulier ceux liés aux librairies logicielles et composants matériels externes.
- Vérification de la provenance des modèles: Suivre l’historique des modèles de ML pour garantir que chaque modification est documentée, et pour se conformer aux diverses réglementations de conformité, est essentiel pour la sécurité.
- Gouvernance, Analyse des risques et conformité : Les cadres de gouvernance et de conformité sont cruciaux pour s’assurer que les outils d’IA sont utilisés de manière éthique et responsable, documentant chaque composant utilisé dans le développement des modèles.
- IA de confiance: Assurer que les modèles d’IA ne sont pas biaisés et qu’ils produisent des résultats éthiques est essentiel pour gagner la confiance des utilisateurs et se conformer aux normes éthiques et légales.
- Attaques par exemples contradictoires: Les attaques adverses exploitent les failles des systèmes IA. Il est crucial de se prémunir contre les attaques par empoisonnement, évasion, inférence et extraction.
5. Meilleures pratiques MLSecOps
- Identifier les menaces : Évaluer les vecteurs d’attaque potentiels lors du développement des modèles ML.
- Sécuriser les données du modèle : Utiliser le chiffrement et la pseudonymisation pour protéger les informations sensibles.
- Utiliser des Sandbox : Isoler l’environnement de développement des modèles de l’environnement de production.
- Recherche de vulnérabilités : Analyser tous les composants logiciels pour détecter les malwares et autres failles.
- Effectuer des tests dynamiques : Tester les modèles en leur soumettant des instructions malveillantes pour s’assurer qu’ils peuvent les traiter correctement.
