Les 8 principaux risques et défis 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 ou cartographier l'adoption rapide et décentralisée de l'IA, ce qui crée une couche de Shadow AI et de services exposés.
• Le risque d'IA est une chaîne. L'exposition à l'IA correspond rarement à un seul asset. Il émerge de connexions complexes et cachées entre l'infrastructure cloud, les identités non humaines surprivilégiées et les flux de données sensibles.
• Pour protéger votre vaste surface d'attaque, y compris l'IA, il faut aller au-delà des outils ponctuels isolés et opter pour une plateforme de gestion cyber-risque unifiée capable de découvrir en continu l'utilisation de l'IA, de protéger les charges de travail liées à l'IA et d'appliquer des garde-fous en matière de politique d'IA.

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

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

1. Une surface d'attaque invisible

   Vous ne savez pas où votre organisation utilise l'IA. Elle vit en dehors de vos systèmes gérés de manière centralisée - extensions de navigateur, déploiements de tests oubliés, services exposés - élargissant tranquillement votre surface d'attaque en tant que Shadow AI.

2. Chemins d'attaque cachés

   Les charges de travail liées à l'IA créent des chaînes de risque complexes à travers votre infrastructure, vos identités et vos applications. Ces éléments interconnectés forment des chemins d'attaque à fort impact que les outils de cyber-sécurité isolés ne peuvent tout simplement pas voir ou 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 Response, peuvent accidentellement exposer des données sensibles, la propriété intellectuelle et les connaissances internes.

Découvrez comment Tenable One for AI Exposure peut vous aider à identifier votre gap d'exposition et à le combler rapidement.

To close your AI cybersecurity gap, you must find and mitigate the specific vectors that attackers exploit to breach your environment. These AI risks and challenges extend into your underlying infrastructure, the identities that access them, and the data they consume. Together, they unite to create a complex threat landscape that demands a unified exposure management strategy.

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

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

Le risque lié à l'IA s'applique aux modèles d'IA que vous construisez 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 risques et les cyber-risques : 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 risques et les cyber-risques : 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 risques et les cyber-risques : 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 risques et les cyber-risques : Une solution de gestion de l'exposition utilise les capacités de défense de l'IA accusatoire pour trouver les tentatives d'injection rapide, les comportements de jailbreak et les instructions malveillantes. Il peut ensuite alerter votre équipe de sécurité afin qu'elle soit au courant 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 dans votre environnement. La meilleure défense est une stratégie humaine dans la boucle où l'IA accélère le travail, mais où les humains valident le résultat avant qu'il n'affecte votre entreprise.

Gestion de l'exposition pour réduire les risques et les cyber-risques : 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. Comme ces attaquants contournent souvent les défenses traditionnelles de la cyber-sécurité, vos modèles des menaces doivent tenir compte de cette évolution. Attendez-vous à des cycles d'attaque plus rapides, à des leurres plus crédibles et à des menaces qui évoluent trop vite pour une défense basée sur les signatures.

Gestion de l'exposition pour réduire les risques et les cyber-risques : 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 de la 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 peuvent utiliser sans le savoir des modèles d'IA à faible coût ou hébergés à l'étranger qui ne s'alignent pas sur vos normes en matière de données et de confidentialité et qui étendent votre surface d'attaque au-delà de votre visibilité.

Gestion de l'exposition pour réduire les risques et les cyber-risques : La gestion de l'exposition comprend la découverte continue de l'IA cyber-risque pour trouver les apps, les services et les plug-in de navigateur non approuvés qui s'exécutent sur vos endpoints, afin que vos équipes de sécurité puissent gérer les utilisations non approuvées.

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 risques et les cyber-risques : 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 IA à la compromission.

Vous souhaitez approfondir ces défis et risques liés à l'IA ? Découvrez comment l'IA remodèle le paysage des menaces en matière de cyber-sécurité et ce que cela implique pour votre programme de sécurité.