Les 8 principaux défis et risques liés à l'adoption de l'IA

• Votre surface d'attaque IA est invisible pour les outils de sécurité traditionnels. Ces outils de sécurité ne peuvent pas trouver ni cartographier l'adoption rapide et décentralisée de l'IA, ce qui crée une couche de Shadow AI et de services exposés.
• Le risque lié à l'IA est une chaîne. L'exposition à l'IA est rarement due à un seul asset. Elle émerge de connexions complexes et cachées entre l'infrastructure cloud, les identités non humaines dotées de privilèges excessifs et les flux de données sensibles.
• Protéger votre vaste surface d'attaque, y compris l'IA, signifie aller au-delà des outils ponctuels isolés pour adopter une plateforme unifiée de gestion de l'exposition qui peut découvrir en continu l'utilisation de l'IA, protéger les charges de travail d'IA et faire respecter les garde-fous des politiques d'IA.

L'adoption rapide et décentralisée des outils d'IA crée un gap de gestion d'exposition IA sur votre surface d'attaque. Ce gap de sécurité est en grande partie invisible. C'est là où vos équipes de sécurité manquent souvent de visibilité, de sorte qu'elles peinent à gérer l'utilisation du Shadow AI, des flux de données et de l'infrastructure IA.

Par conséquent, votre entreprise est confrontée à trois risques critiques liés à ces workflows d'IA distribués :

1. Une surface d'attaque invisible

   Vous ignorez où votre organisation utilise l'IA. Elle réside en dehors de vos systèmes gérés de manière centralisée (extensions de navigateur, déploiements de test oubliés, services exposés) étendant discrètement votre surface d'attaque en tant que Shadow AI.

2. Chemins d'attaque cachés

   Les charges de travail d'IA créent des chaînes de risque complexes au sein de votre infrastructure, vos identités et vos applications. Ces éléments interconnectés forment des chemins d'attaque à fort impact que les outils de cybersécurité isolés ne peuvent tout simplement pas voir ni relier.

3. Fuites de données

   Chaque interaction avec l'IA peut exposer des données sensibles, protégées ou propriétaires. Sans visibilité ni garde-fou, vos workflows d'IA, comme les invites, les téléchargements et les réponses, peuvent accidentellement exposer des données sensibles, la propriété intellectuelle et les connaissances internes.

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Pour combler votre gap de cybersécurité IA, vous devez identifier et atténuer les vecteurs spécifiques que les attaquants exploitent pour compromettre votre environnement. Ces défis et risques liés à l'IA s'étendent à votre infrastructure sous-jacente, aux identités qui y accèdent et aux données qu'elles consomment. Ensemble, ils s'unissent pour créer un paysage de menaces complexe qui exige une stratégie unifiée de gestion de l'exposition.

Voici quelques-uns des principaux risques liés à l'IA qui contribuent à votre gap de gestion de l'exposition :

1. Biais des modèles d'IA et défauts de formation

Le risque lié à l'IA s'applique aux modèles d'IA que vous concevez et aux outils d'IA publics que votre personnel utilise. Qu'il s'agisse d'un modèle d'IA interne que vous avez formé sur des données incomplètes ou d'un grand modèle de langage (LLM) public qui hallucine, la dépendance à l'égard d'une IA défectueuse peut conduire à une génération de code non sécurisée, à des décisions automatisées biaisées ou à des décisions factuellement incorrectes. Vous avez besoin de visibilité sur ces risques pour vous assurer que les résultats générés par l'IA n'introduisent pas de nouvelles responsabilités dans votre environnement.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : Une plateforme de gestion de l'exposition, comme Tenable One, crée un inventaire unifié de vos logiciels et bibliothèques d'IA, afin que vous puissiez trouver les composants vulnérables ou mal configurés et prioriser la remédiation en fonction du contexte de risque réel.

2. Manque de visibilité dans la prise de décision

Lorsque les agents et modèles IA prennent des décisions sans vous montrer comment ni pourquoi, vos équipes de sécurité ne peuvent pas voir comment ils interagissent avec les données sensibles ou pourquoi ils demandent des autorisations spécifiques. Dans ce cas, le contexte est impératif pour que vous puissiez comprendre ces connexions cachées et faire confiance aux résultats du modèle d'IA, sans craindre qu'il n'expose des informations protégées ou sensibles.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : en mettant en corrélation les charges de travail, les identités et les données IA dans une vue unique avec le reste de votre surface d'attaque, la gestion de l'exposition donne à vos équipes de sécurité le contexte des menaces et de l'entreprise pour trouver et fermer les chemins d'attaque cachés et comprendre comment les modèles d'IA interagissent avec vos ressources sensibles.

3. Utilisation d'outils d'IA non approuvés

Les fuites de données peuvent commencer par des employés bien intentionnés qui utilisent des apps d'IA non autorisées pour accélérer leur productivité. Sans surveillance, le personnel peut, par inadvertance, télécharger des documents ou coller du code propriétaire dans des modèles externes et transmettre, sans le savoir, vos données à un tiers non autorisé. Vous devez appliquer une politique d'utilisation acceptable de l'IA (AI AUP) pour verrouiller ces flux de données et gouverner exactement quels outils peuvent être utilisés en toute sécurité.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : Une plateforme d'évaluation de l'exposition (EAP) peut appliquer des garde-fous basés sur des politiques pour guider les employés vers des environnements sécurisés et utiliser la prévention des pertes de données (DLP) pour l'IA afin de trouver et de réduire le risque de partage de données sensibles ou de propriété intellectuelle dans les invites et les téléchargements de l'IA.

4. Injection d'invite et attaques adverses

De mauvais acteurs peuvent manipuler l'IA générative. Les attaquants conçoivent déjà des invites qui incitent les modèles à générer des résultats nuisibles ou à révéler leur logique interne. La validation des entrées, le contrôle et les mesures de protection sont nécessaires à chaque niveau.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : Une solution de gestion de l'exposition utilise des capacités de défense d'IA adversariale pour détecter les tentatives d'injection de prompt, les comportements de jailbreak et les instructions malveillantes. Elle peut ensuite alerter votre équipe de sécurité afin qu'elle soit informée des tentatives actives de manipulation de vos systèmes IA.

5. Dépendance excessive à l'égard de l'Automation

Si votre personnel automatise les décisions critiques, de la génération de code aux interactions avec les clients, sans surveillance humaine, vous créez une voie directe pour que les vulnérabilités et les défaillances opérationnelles pénètrent votre environnement. La meilleure défense est une stratégie avec un humain dans la boucle où l'IA accélère le travail, mais les humains valident le résultat avant qu'il n'affecte votre entreprise.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : un outil de gestion de l'exposition vous offre une visibilité continue sur l'utilisation de l'IA et le comportement de la main-d'œuvre, de sorte que vos équipes peuvent gouverner l'adoption de l'IA et s'assurer que les workflows automatisés et les interactions avec les agents s'alignent sur vos politiques de sécurité.

6. L'armement de l'IA

Les kits de phishing, les malwares et les deepfakes bénéficient tous d'un coup de pouce de l'IA qui rend les acteurs de la menace encore plus rapides et plus dangereux. Puisque ces attaques contournent souvent les défenses de cybersécurité traditionnelles, vos modèles de menace devraient prendre en compte ce changement. Attendez-vous à des cycles d'attaque plus rapides, à des leurres plus crédibles et à des menaces qui évoluent trop rapidement pour une défense basée sur les signatures.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : la gestion de l'exposition cartographie en continu votre surface d'attaque externe pour trouver les services d'IA, les API et les endpoints de chat exposés publiquement, afin que vous puissiez combler les lacunes de visibilité que les attaquants exploitent pour lancer des campagnes sophistiquées axées sur l'IA.

7. Modèles de Shadow AI et d'IA non fiables

L'essor du Shadow AI, notamment les extensions de navigateur non approuvées, les apps SaaS et les modèles souverains comme DeepSeek, introduit des logiciels qui peuvent contourner vos contrôles de sécurité. Les employés pourraient, sans le savoir, utiliser des modèles d'IA à faible coût ou hébergés à l'étranger qui ne sont pas conformes à vos normes en matière de données et de confidentialité, et étendent votre surface d'attaque au-delà de votre visibilité.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : la gestion de l'exposition comprend la découverte en continu du Shadow AI pour trouver les applications, les services et les extensions de navigateur d'IA non approuvés exécutés sur vos endpoints, afin que vos équipes de sécurité puissent gérer l'utilisation non gérée.

8. Infrastructures et identités d'IA non sécurisées.

Les charges de travail d'IA reposent souvent sur des identités non humaines surprivilégiées et une infrastructure cloud complexe. Les mauvaises configurations créent ici des chemins d'attaque cachés qui permettent aux attaquants d'accéder à vos données les plus critiques, quel que soit le niveau de sécurité du modèle.

Gestion de l'exposition pour réduire les défis et les risques liés à l'IA : avec la gestion de la posture sécurité IA intégrée (AI-SPM), vous pouvez détecter les ressources cloud mal configurées et les identités non humaines surprivilégiées pour couper les chemins d'attaque qui exposent vos charges de travail d' IA à la compromission.

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