Identifier et sécuriser les charges de travail d'IA

Découvrez pourquoi les charges de travail d'IA exigent une nouvelle approche de la sécurité du cloud.

Que se passe-t-il lorsque la partie la plus innovante de votre environnement cloud devient également la plus vulnérable? Si le cloud est le système d'exploitation du monde numérique moderne, l'IA est devenue son mode libre : flexible, créatif et incroyablement puissant, mais en même temps si fragile qu'une simple maladresse peut tout compromettre.

Ce même vent de liberté qui accompagne la rapidité d'innovation en matière d'IA introduit également des risques importants. Selon Tenable Cloud Research, 70 % des charges de travail dans le cloud qui utilisent des services d'IA contiennent au moins une mauvaise configuration ou une vulnérabilité critique. Pensez-y un instant.

Les pipelines d'IA ne sont pas déployés par les équipes de sécurité. Ils sont créés et gérés par des développeurs, des data scientists et des ingénieurs ML. Ce faisant, ces équipes deviennent les administrateurs accidentels d'écosystèmes d'IA entiers. Elles créent des instances GPU, joignent des comptes de service privilégiés, connectent des magasins de données et configurent des autorisations d'identité qui ne sont souvent pas vérifiées. Dans de nombreux cas, les personnes qui élaborent votre IA finissent par détenir les clés du royaume, même si elles n'en ont jamais eu l'intention.

À l'intérieur des pipelines d'entraînement, des notebooks gérés, des magasins d'objets, des registres de modèles, des bases de données vectorielles et des identités qui les relient, les faiblesses cachées s'accumulent. Ces faiblesses créent discrètement l'une des surfaces d'attaque les plus rapides à se développer et les moins bien comprises de l'entreprise. Même les choix de configuration les plus simples, comme le fait qu'un notebook dispose d'un accès direct à l'internet ou que le stockage des modèles soit crypté, peuvent involontairement ouvrir la porte à une exposition.

Les responsables sécurité ne se posent plus la question : « Allons-nous utiliser l'IA dans le cloud ? ». Cette question est déjà révol. Ils sont confrontés à une réalité bien plus complexe : « Comment sécuriser ce que l'on ne voit pas, ce que l'on ne peut pas classifier, voire ce que l'on a déployé sans même le savoir ? »

Le problème n'est généralement pas la négligence. L'enjeu est l'opacité. L'IA dans le cloud crée un mirage de simplicité. En surface, tout est calme, épuré et magnifiquement simplifié. Mais derrière cette apparente abstraction se cachent de profondes couches d'automatisation, de paramètres par défaut hérités, de prolifération d'identités et de privilèges invisibles qui rendent difficile la détection d'expositions émergentes en temps réel. Ce sont ces couches qui masquent les combinaisons toxiques de risques. Un magasin de modèles ouvert au public peut sembler inoffensif jusqu'à ce qu'il entre en contact avec un compte de service surprivilégié ou des données d'entraînement sensibles stockées sans chiffrement. C'est l'intersection de ces problématiques, et non pas l'une d'entre elles prise isolément, qui crée une réelle exposition.Les méthodes traditionnelles de scans et de contrôle des politiques n'ont jamais été conçues pour des systèmes qui se comportent de cette manière. L'issue est inévitable. L'IA évolue plus vite que les contrôles de sécurité conçus pour la protéger, et l'écart entre l'innovation et la protection se creuse chaque jour davantage.

Sécurité optimale : éliminer les zones d'ombre

Si les équipes de sécurité avaient la lucidité et l'altitude d'un aigle, le cloud aurait un aspect très différent. Elles verraient des charges de travail d'IA apparaître et disparaître en quelques minutes, des identités accumuler discrètement des autorisations, des artefacts de modèle se déplacer au gré des couches de stockage et des données sensibles s'écouler dans des services dont personne ne se souvient. Ils verraient également l'intégralité du processus d'entraînement des modèles, l'emplacement où les résultats sont enregistrés et les services cloud qui interagissent en coulisses. Une vision qui révèle des risques dont la plupart des équipes ne se rendent pas compte.

De ce point de vue, les risques réels sont indéniables. Sans cela, ils restent cachés dans l'abstraction qui donne à l'IA dans le cloud une impression de simplicité.

Combler le fossé entre l'innovation et la sécurité de l'IA commence par ce type de visibilité. Au fur et à mesure que les modèles sont entraînés, ajustés et redéployés, l'environnement change. De nouvelles connexions de stockage apparaissent. Les comptes de service gagnent en privilèges. Les services d'IA gérés héritent de valeurs par défaut que personne n'a jamais vérifiées. Les mauvaises configurations s'accumulent tranquillement jusqu'à former un chemin d'exposition.

Pour sécuriser l'IA à la vitesse à laquelle elle évolue, les entreprises doivent repenser ce qu'elles entendent par « optimale ». « Optimale » signifie avoir une vision d'ensemble de la manière dont les pipelines d'IA sont construits et fonctionnent. Il s'agit de comprendre quelles identités peuvent accéder à quelles données, quelles charges de travail introduisent des informations sensibles, où se déplacent les assets de modèles et quelles combinaisons de vulnérabilités, de privilèges et d'exposition sont réellement importantes. Cela signifie qu'il faut prioriser les risques en fonction du contexte et non du bruit.

Plus important encore, il s'agit d'adopter un modèle d'évaluation, de validation et d'application continues. Les environnements d'intelligence artificielle évoluent trop rapidement pour permettre une analyse ponctuelle ou des vérifications statiques de la configuration. La sécurité doit s'adapter au rythme du déploiement, et non l'inverse.

C'est la base de la sécurisation de l'IA dans le cloud ; une visibilité élevée, une compréhension contextuelle et une validation continue. Grâce à cela, les entreprises peuvent enfin passer de la réaction aux expositions à l'IA à leur prévention.

Des défis aux pratiques concrètes

Maintenant que nous comprenons le rythme et la complexité des environnements d'IA, la prochaine étape consiste à établir les pratiques capables d'apporter prévisibilité et contrôle.

Meilleures pratiques pour sécuriser les charges de travail d'IA dans le cloud

Une fois que les entreprises auront compris à quel point les charges de travail d'IA sont vraiment fluides et interconnectées, l'étape suivante consistera à mettre en place les bonnes pratiques pour les protéger. Une sécurité renforcée de l'IA n'a pas pour but de ralentir l'innovation. Il s'agit d'offrir aux développeurs, aux ingénieurs Machine Learning ou Deep Learning ainsi qu'aux équipes de sécurité une base partagée qui réduit le risque sans perturber la vélocité.

Voici les pratiques fondamentales majeures.

1. Découvrir en continu chaque ressource d'IA dans votre cloud

Les charges de travail d'IA sont dispersées dans les services, le stockage, les pipelines, les registres, les API et les services gérés. Elles apparaissent et disparaissent également rapidement. La première meilleure pratique est la découverte continue de chaque composant du cycle de vie de l'IA. Cela inclut les pipelines d'entraînement, les référentiels de modèles, les services de calcul pour l'entraînement et l'inférence de l'IA, les bases de données vectorielles, les endpoints d'inférence et les magasins de données qui les alimentent. Il s'agit également de suivre la façon dont ces services se connectent, où circulent les modèles et de quels services cloud ils dépendent.

La visibilité n'est pas une activité ponctuelle. La sécurité de l'IA commence lorsque la découverte devient continue.

2. Classifier les données qui entrent et sortent des systèmes d'IA

Les charges de travail d'IA ne sont aussi sûres que les données qu'elles utilisent. Les entreprises ont besoin d'une classification automatisée et granulaire qui identifie les données d'entraînement sensibles, les informations réglementées, la propriété intellectuelle et les ensembles de données de production avant qu'ils n'entrent dans les pipelines de modélisation. L'identification des données d'entraînement sensibles est la première étape de la découverte et de la sécurisation de l'ensemble de la charge de travail d'IA et de ses risques de déploiement. Elle empêche l'exposition accidentelle, la fuite de données et la formation involontaire de modèles sur des informations à haut risque. Une sécurité renforcée de l'IA bénéficie également d'une visibilité sur des exemples de données détectées, et pas seulement sur des étiquettes de haut niveau.

Si vous ne pouvez pas voir vos données, vous ne pouvez pas contrôler la façon dont elles façonnent vos modèles ou dont elles exposent votre entreprise.

3. Comprendre les relations entre identités et privilèges au sein des workflows d'IA.

Les services d'IA reposent sur des comptes de service, des jetons et des droits d'accès qui dépassent rapidement leur objectif initial. Chaque tâche GPU, notebook, pipeline ou tâche programmée introduit de nouvelles autorisations. Les équipes de sécurité doivent comprendre qui et quoi a accès à chaque ressource d'IA et quels privilèges sont silencieusement hérités d'une autre origine. Cette visibilité inclut non seulement l'accès aux modèles, mais aussi les données d'entraînement et de production qui transitent par ces systèmes, ainsi que les identités sur lesquelles s'appuient vos charges de travail d'IA elles-mêmes.

Une sécurité de l'IA solide est fondée sur l'hygiène de l'identité. La faiblesse des contrôles d'identité crée le chemin le plus rapide vers la compromission d'un modèle ou le vol de données.

4. Prioriser les risques liés à l'IA en fonction du contexte et non du volume

Les charges de travail d'IA génèrent de grandes quantités de bruit, ou informations inutiles. Toutes les vulnérabilités ou mauvaises configurations n'ont pas la même importance. Le véritable danger survient lorsque les expositions se croisent : des données sensibles combinées à des rôles surprivilégiés, ou des charges de travail vulnérables accessibles depuis des réseaux publics. La priorité contextuelle reconnaît que les vulnérabilités ayant un impact sur les cadres ou les outils d'IA doivent être évaluées sous l'angle des personnes qui peuvent les exploiter et de la façon dont elles se connectent aux assets critiques.

Les entreprises ont besoin d'un ordre de priorité qui reflète les chemins d'attaque réels, et non des listes statiques de problèmes. La sécurité s'améliore lorsque les équipes savent quelles expositions sont importantes et pourquoi.

5. Passer de contrôles statiques à une validation continue

Les environnements d'IA évoluent à une vitesse que les outils de sécurité traditionnels ne peuvent pas égaler. De nouveaux modèles, de nouveaux ensembles de données et de nouvelles étapes du pipeline peuvent introduire une exposition du jour au lendemain. Les entreprises doivent adopter une validation continue qui contrôle les changements de posture, applique des garde-fous et veille à ce que les conditions à risque ne reviennent pas après une remédiation. Il s'agit notamment de surveiller les mauvaises configurations telles que le stockage de modèles publics, le chiffrement manquant ou les ordinateurs portables disposant d'un accès direct à l'internet.

La sécurité statique crée des angles morts. La validation et les contrôles continus permettent de les éliminer.

6. Mettre en place des garde-fous pour prévenir les risques avant qu'ils ne soient créés

Une sécurité optimale ne ralentit pas l'innovation en matière d'IA. Elle l'accélère en réduisant les refontes. Les entreprises doivent appliquer le principe du moindre privilège, de la protection des données et des garde-fous de configuration dans le cadre du processus de développement et de déploiement de l'IA. Il s'agit notamment d'empêcher l'exposition publique des assets des modèles, de restreindre l'entrée de données sensibles dans les pipelines d'entraînement et de bloquer les droits qui accordent un accès inutile aux registres de modèles et aux bases de données vectorielles, voire de spécifier où les données sensibles peuvent et ne peuvent pas résider.

Pour mettre en œuvre efficacement ces garde-fous du contrôle d'accès, l'approche la plus sûre consiste à limiter les autorisations élevées au moment précis où elles sont nécessaires. L'accès à la demande de courte durée permet aux équipes chargées de l'IA de se d'avancer rapidement sans laisser de privilèges de longue durée dans l'environnement.

Les meilleures pratiques définissent la destination, mais n'ont d'importance que lorsqu'elles peuvent être mises en pratique. Les environnements d'IA évoluent trop rapidement pour que l'on puisse se contenter de théorie. Les entreprises ont besoin d'un moyen de transformer ces principes en quelque chose de concret. C'est exactement là que Tenable intervient en offrant la visibilité, le contexte, la validation continue et le contrôle qui transforment les meilleures pratiques en réalité quotidienne.

Comment Tenable Cloud Security sécurise les charges de travail d'IA dans le cloud

Tenable offre la clarté qu'exigent les environnements d'IA modernes. Les charges de travail d'IA couvrent le calcul, le stockage, les identités, les données et les services gérés, et chaque partie de cet écosystème joue un rôle dans la formation des risques. La gestion de l'exposition est la stratégie qui permet aux entreprises de visualiser, de prioriser et de corriger ces risques sur l'ensemble des assets cloud interconnectés. La CNAPP de Tenable Cloud Security vous aide à mettre en œuvre cette stratégie en unifiant les configurations du cloud, les chemins d'accès aux identités et la sensibilité des données dans une compréhension contextuelle unique des domaines dans lesquels les expositions sont vraiment importantes.

Le cloud et l'IA ont réécrit la courbe d'apprentissage du jour au lendemain. Les services d'IA cloud-native, tels que les modèles et agents de de base Amazon Bedrock, les agents Azure AI Studio, les modèles Azure OpenAI et les endpoints Google Vertex AI, peuvent être adoptés instantanément. Iss introduisent également de nouvelles formes de risque que la plupart des équipes commencent à peine à comprendre.

Le déploiement moderne de l'IA est de plus en plus façonné par ces services gérés. Tenable découvre et surveille les ressources cloud qui les prennent en charge, évalue leurs configurations et cartographie les identités et les autorisations qui interagissent avec elles. Cela aide les entreprises à sécuriser l'IA qu'elles consomment aussi efficacement que l'IA qu'elles créent.

Cela commence par la visibilité. Tenable inventorie les services cloud impliqués dans les charges de travail d'IA sur AWS, Azure, GCP et Oracle Cloud. Cela inclut les environnements de calcul, les services de stockage, les couches de réseau, les identités, les API et les contrôles d'accès. Il identifie également où se trouvent les données sensibles dans ces environnements et quelles identités ou quels services peuvent y accéder, y compris lorsque des ressources d'IA y ont accès.

À partir de là, Tenable ajoute du contexte. Les charges de travail d'IA deviennent rarement dangereuses à cause d'un seul problème. Le risque se matérialise lorsque des mauvaises configurations, des données sensibles et des privilèges excessifs s'entrechoquent à travers les services cloud. Tenable met en corrélation ces signaux et fait apparaître les expositions les plus susceptibles d'entraîner une fuite de données, un accès involontaire ou une utilisation abusive des privilèges. Par exemple, il peut découvrir lorsqu'un modèle d'IA géré a accès à des données d'entraînement non chiffrées.

Ce contexte permet aux entreprises de s'attacher à l'essentiel au lieu de réagir au bruit. Le VPR (Vulnerability Priority Rating) de Tenable applique des renseignements en temps réel sur les menaces afin de déterminer les problèmes qui présentent une réelle exploitabilité et ceux qui ont peu de chances d'être ciblés.

C'est souvent avec l'exposition des données que les risques de l'IA se matérialisent concrètement. Les capacités de posture de sécurité des données de Tenable relient les ensembles de données sensibles aux services d'IA qui interagissent avec eux. Par exemple, l'analyse intégrée détecte les modèles personnalisés AWS Bedrock entraînés sur des données sensibles, et fournit des informations exploitables plutôt que des alertes abstraites.

Enfin, Tenable assure une validation continue. Les ressources cloud qui sous-tendent les charges de travail d'IA changent constamment à mesure que de nouveaux services sont déployés, que les autorisations évoluent et que de nouvelles données affluent dans l'environnement. Tenable surveille ces changements en temps réel, en implémentant des garde-fous de politiques qui appliquent le principe du moindre privilège, protègent les données sensibles et préviennent les conditions risquées avant qu'elles n'entrent en production.

Ensemble, ces capacités créent un environnement où l'innovation en matière d'IA peut progresser rapidement sans négliger la sécurité. Les entreprises gagnent en visibilité sur l'infrastructure cloud de leur IA, identifient avec assurance l'accumulation des risques et garantissent la pérennité de leur posture de sécurité face aux mutations constantes de leur environnement.

Découvrir en images

La courte démo ci-dessous présente un véritable environnement d'IA dans le cloud et montre comment Tenable identifie les charges de travail, révèle les risques cachés et met en évidence les problèmes les plus importants.

Cet aperçu rapide et clair montre ce que signifie concrètement, sur le terrain, bénéficier d'une visibilité totale sur la sécurité de l'IA.

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