Qu'est-ce que la cyber-sécurité liée à l'IA ?

L'IA dans la cyber-sécurité est la convergence de la sécurité par l'IA, comme l'utilisation de l'apprentissage automatique pour accélérer la gestion de l'exposition et faciliter la remédiation, et de la sécurité de l'IA pour sauvegarder des modèles d'IA, comme l'utilisation par les employés d'outils d'IA générative, afin de mettre fin à la fuite, à l'empoisonnement et au vol de données.

Points clés :

• Automatisez la détection des menaces à grande échelle grâce à l'apprentissage automatique, et renforcez vos propres modèles d'IA pour que les attaquants ne puissent pas les manipuler.
• Protégez votre entreprise contre les risques spécifiques à l'IA, tels que les modèles d'IA malveillants, l'injection de prompt (requête en français) et le traitement non sécurisé des données, grâce à une gestion de la posture de sécurité des ressources d'IA (AI-SPM) dédiée.
• Analysez les schémas comportementaux au lieu des signatures connues pour détecter les menaces cyber émergentes et les attaques sophistiquées d'IA qui contournent les outils de cyber-sécurité existants.
• Tenable One vous indique les vulnérabilités à corriger en premier en utilisant des analyses pilotées par l'IA pour prioriser les expositions critiques sur l'ensemble de votre surface, notamment vos assets IT, vos ressources cloud et vos modèles d'IA.

La cyber-sécurité liée à l'intelligence artificielle repose essentiellement sur trois couches de technologie :

• Apprentissage automatique : utilise des modèles statistiques pour classer les données et détecter les écarts entre le trafic réseau et les résultats des modèles d'IA de votre entreprise.
• Apprentissage profond : un sous-ensemble plus avancé de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux multicouches pour résoudre des problèmes complexes, tels que la reconnaissance des menaces Zero Day ou l'identification de deepfakes et de la manipulation de modèles d'IA.
• Traitement automatique du langage naturel (NLP) : permet aux systèmes d'interpréter le langage humain afin de détecter les données sensibles dans les requêtes d'intelligence artificielle des employés et aide les analystes à interroger les données en utilisant un langage clair.

Contrairement aux outils de sécurité traditionnels qui s'appuient sur des signatures statiques, l'IA utilise l'analyse statistique pour analyser les données non structurées. L'IA peut repérer les cyber-risques traditionnels et les menaces spécialisées ciblant vos modèles d'IA que les équipes de sécurité mettraient généralement des semaines à détecter.

Pour unir la détection, la remédiation et la gouvernance, l'IA opère en trois étapes fonctionnelles :

• IA prédictive : priorise les incidents à haut risque en signalant les écarts au niveau de l'activité des utilisateurs et des interactions des modèles d'IA.
• IA générative : accélère les investigations en expliquant les risques dans un langage clair, tout en surveillant les requêtes IA des employés pour détecter le traitement non sécurisé des données.
• IA agentique : prend des mesures autonomes pour effectuer des tâches sophistiquées, bloquer les menaces et appliquer une politique d'utilisation acceptable (PUA) de l'IA.

Cette approche multicouches permet à votre entreprise de tirer parti de l'IA pour défendre l'ensemble de votre surface d'attaque tout en sécurisant simultanément les modèles d'IA pour stimuler l'innovation.

Vous voulez innover en toute sécurité avec l'IA ? Découvrez comment Tenable One vous aide à tirer parti de l'IA générative pour bénéficier d'analyses plus rapides sans compromettre la sécurité de votre utilisation de l'IA.

Au plus haut niveau, l'IA fonctionne en apprenant l'ADN unique de votre environnement, par exemple à quoi ressemblent le réseau normal, les endpoints, le comportement des utilisateurs et l'utilisation de l'IA par les employés, puis en signalant les écarts dangereux ou en y répondant en conséquence.

1. Bases de référence comportementales 

Au lieu de s'appuyer sur des règles fixes, les modèles d'IA s'entraînent sur de vastes ensembles de données afin d'établir une base de référence de ce qu'est une activité normale. Le système apprend des schémas standard spécifiques à votre entreprise, comme les temps de connexion classiques ou les volumes de transfert de données, ou des appels d'API auprès de modèles d'IA externes.

2. Détection des écarts et des menaces 

Le système surveille les écarts par rapport à cette base de référence afin de détecter les anomalies qui ne correspondent pas aux signatures connues. L'IA peut identifier de nouvelles variantes de malwares, des attaques par injection de prompt, des attaques Zero Day ou des tentatives de phishing qui échapperaient aux outils de cyber-sécurité traditionnels.

3. Reconnaissance de schémas complexes 

Grâce à l'apprentissage profond (deep learning), le système identifie des relations subtiles et complexes entre des événements apparemment sans rapport. Il peut mettre en corrélation une alerte mineure au niveau d'un endpoint et une requête réseau suspecte afin de révéler un chemin d'attaque sophistiqué qui pourrait être invisible pour les analystes humains.

4. Priorisation prédictive 

En matière de gestion des vulnérabilités, l'IA ne se contente pas d'attribuer des scores statiques de sévérité des vulnérabilités. Predictive Prioritization analyse la criticité des assets, la threat intelligence réelle et la probabilité d'exploitation pour prédire les vulnérabilités que les attaquants sont le plus susceptibles d'exploiter afin de concentrer la remédiation sur ces expositions qui présentent le plus grand risque.

5. Assistance opérationnelle 

Grâce au NLP, vous pouvez interagir avec vos données en utilisant le langage naturel, par exemple en demandant à un assistant de sécurité de résumer des journaux complexes, de générer des rapports sur le risque ou d'expliquer des alertes afin de réduire la charge manuelle de votre équipe.

6. Adaptation en continu 

Contrairement aux outils de détection statiques, l'IA s'adapte en continu à l'évolution de votre surface d'attaque. Elle apprend des faux positifs et des nouvelles données pour gagner en précision au fil du temps, à mesure qu'elle s'intègre à vos données d'exposition et à votre threat intelligence.

Résultat ? L'IA vous aide à poser de meilleures questions et à mettre en évidence les conditions à haut risque plus tôt. Vous pouvez ainsi réduire la fatigue liée aux alertes et éliminer le superflu, de sorte que votre équipe peut se concentrer sur les expositions critiques.

Vous souhaitez une sécurité proactive ? Découvrez comment l'assistant IA de Tenable utilise les LLM pour rechercher dans vos données, résumer les risques et générer des conseils d'atténuation en quelques secondes.

En automatisant les analyses complexes, l'IA permet de démultiplier les capacités de vos équipes de sécurité afin de faire évoluer leurs défenses, le tout sans avoir à augmenter vos effectifs.

Principaux avantages de la cyber-sécurité optimisée par l'IA :

• Une amélioration de la productivité grâce à l'automatisation du tri de routine et de la corrélation des données afin de réduire le temps dédié aux investigations manuelles.
• Une priorisation précise à l'aide de modèles comportementaux qui éliminent les alertes superflues et les faux positifs, afin que vos équipes se concentrent uniquement sur les risques critiques qui menacent les activités de l'entreprise.
• Une IA générative capable de traduire des détections techniques complexes en mesures claires et exploitables pour l'IT afin de réduire le temps entre la découverte et la correction.
• Contrairement aux outils de cyber-sécurité traditionnels, l'IA identifie les attaques inédites et Zero Day en se basant sur les écarts de comportements, couvrant à la fois les menaces cyber traditionnelles et les risques ciblant votre pipeline IA.
• Une sécurisation de l'innovation en matière d'IA grâce à des garde-fous qui permettent d'adopter en toute sécurité les technologies d'IA. Vous êtes ainsi assuré que vos employés utilisent des outils d'IA autorisés, sans risque de fuite de données sensibles.

Découvrez toute la proposition de valeur de l'IA en matière de sécurité dans notre guide détaillé sur les avantages de la cyber-sécurité optimisée par l'IA.

Voici comment l'IA améliore les outils de cyber-sécurité que vous utilisez déjà :

Approfondissez le sujet grâce à des scénarios concrets et détaillés d'utilisation de l'IA dans notre guide complet des cas d'utilisation courants de l'IA en matière de cyber-sécurité.

L'IA générative aide vos analystes à interroger des environnements complexes en utilisant un langage clair. Au lieu de filtrer manuellement les dashboards, les équipes peuvent obtenir des réponses rapides et contextualisées en posant des questions comme : « Pouvez-vous me montrer tous les modèles d'IA non approuvés utilisés ? »

L'IA générative a deux atouts :

• Tri accéléré
• Des outils comme Tenable ExposureAI utilisent l'IA générative pour trouver automatiquement des chemins d'attaque, expliquer les risques, vérifier l'utilisation de l'IA et générer des preuves de remédiation exploitables.
• Une contre-offensive plus rapide
• L'IA générative accélère la réponse en décodant instantanément les comportements complexes pour neutraliser rapidement les menaces sophistiquées comme les malwares polymorphes et l'ingénierie sociale automatisée.

Vous voulez en savoir plus sur ce sujet ? Consultez la partie dédiée à l'IA générative dans notre guide sur la cyber-sécurité.

Les atouts qui font la puissance de l'IA introduisent également de nouveaux risques cyber souvent négligés :

1. Risque lié à l'IA dans les environnements cloud : les déploiements d'IA dans le cloud introduisent des risques uniques que les outils de sécurité traditionnels ne détectent pas, tels que le Shadow AI et des endpoints exposés. Pour en savoir plus sur la sécurisation de ces assets, consultez notre guide sur le risque lié à l'IA dans les environnements cloud.
2. Biais de modèle et défauts d'entraînement : les modèles d'IA entraînés sur des données incomplètes peuvent produire des résultats inexacts et conduire à des menaces ignorées ou à des faux positifs.
3. Manque d'explicabilité (« boîte noire » de l'IA) : sans transparence sur le fonctionnement des modèles d'IA, vous ne pouvez ni expliquer à vos dirigeants ou auditeurs pourquoi le système a suspendu un compte, ni indiquer à l'équipe de conformité pourquoi le modèle a écarté une alerte critique.
4. Confidentialité et fuite des données : si vous n'utilisez pas une segmentation appropriée, les LLM peuvent accidentellement exposer des données d'entraînement sensibles.
5. Attaques par injection de prompt : les attaquants peuvent créer des entrées spécifiques pour inciter les modèles d'IA à révéler la logique interne ou à contourner les filtres de sécurité.
6. Dépendance excessive vis-à-vis de l'automatisation : l'automatisation des décisions sans validation humaine risque d'entraîner l'absence de nuances et de contexte.
7. Exploitation par les attaquants : ceux-ci utilisent l'IA pour accélérer le phishing, créer des deepfakes et développer des malwares polymorphes.
8. Modèles d'IA hébergés à l'étranger et non fiables : l'utilisation de modèles hébergés à l'étranger et peu coûteux (comme DeepSeek) permet de contourner les normes occidentales en matière de protection de la vie privée ainsi que des garde-fous de sécurité.

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

L'adoption de l'IA introduit des vecteurs de risque distincts, de l'empoisonnement des données au vol de modèles. Pour déployer des systèmes d'IA en toute sécurité, vos équipes de sécurité doivent adapter la gouvernance aux comportements imprévisibles de l'IA et à l'authentification de machine à machine.

Points stratégiques clés :

1. Exigence de transparence : choisissez des outils dotés de fonctions vous permettant de comprendre comment les modèles d'IA évaluent le risque et justifient les décisions.
2. Application du principe de moindre privilège : empêchez les accès permanents aux modèles d'IA. Utilisez des protocoles « Just-in-Time » (JIT) afin de limiter les autorisations pour accorder un accès à la demande et le révoquer lorsqu'il n'est plus nécessaire.
3. Contrôle de la prolifération des identités : intégrez la gestion de la posture de sécurité des ressources d'IA (AI-SPM) à la gestion des droits d'accès à l'infrastructure cloud (CIEM) pour empêcher le glissement des privilèges dans les environnements cloud.
4. Consolidation des entrées des modèles d'IA : bloquez les attaques par injection de prompt et les entrées d'attaquants grâce à des processus de validation rigoureux.
5. Validation de votre chaîne d'approvisionnement : vérifiez les ensembles de données de tiers et les modèles open source pour détecter les problèmes d'intégrité et les vulnérabilités connues.
6. Blocage de l'IA des attaquants : déployez une IA défensive afin de vous adapter à la vitesse et à la sophistication des attaquants qui utilisent des outils d'IA générative pour le phishing et les malwares.
7. Informations opérationnelles exploitables : allez au-delà de la détection en utilisant l'IA pour automatiser la priorisation et expliquer les étapes de remédiation aux équipes IT.
8. Politique d'utilisation acceptable de l'IA : définissez et appliquez des politiques claires détaillant les outils d'IA que les employés peuvent utiliser, ainsi que les classifications de données qui peuvent être partagées en toute sécurité, afin que vos propriétés intellectuelles sensibles n'intègrent jamais de modèles publics.

Vous voulez en savoir plus ? Consultez le guide des meilleures pratiques en matière de cyber-sécurité liée à l'IA pour obtenir plus d'informations.

Lors du déploiement en interne de modèles d'IA ou de l'intégration de l'IA dans vos outils de sécurité, vous devez vous assurer que votre PUA répond aux exigences de conformité de votre entreprise.

Commencez par intégrer la gouvernance dans le cycle de vie de l'IA :

• Documentez l'utilisation prévue, les sources de données d'entraînement et les limites connues de chaque modèle d'IA.
• Effectuez des évaluations régulières du risque pour déterminer l'utilisation abusive potentielle des modèles d'IA ou l'exposition aux données sensibles.
• Suivez l'accès aux modèles et aux pipelines d'IA, en particulier dans les environnements cloud.
• Alignez vos contrôles sur des cadres fiables tels que le cadre de gestion du risque lié à l'IA du NIST (AI RMF) et la norme ISO/CEI 42001.

Des outils comme ExposureAI permettent d'assurer la conformité en matière d'IA en :

• Générant des preuves pour les décisions, la priorisation et la remédiation du risque.
• Enregistrant des requêtes en langage naturel et des recommandations pour les pistes d'audit.
• Mettant en évidence des expositions non conformes dans les environnements cloud et hybrides.

La gouvernance de l'IA est essentielle pour établir la confiance avec les parties prenantes internes, les régulateurs et les clients. Avec l'essor de l'AI-SPM, vous disposez désormais des outils nécessaires pour sécuriser vos modèles d'IA comme n'importe quelle autre charge de travail critique.

La plateforme de gestion de l'exposition Tenable One unifie deux fonctionnalités d'IA distinctes pour couvrir la sécurité par l'IA et la sécurité de l'IA.

Mais l'IA ne fonctionne que si elle est pleinement intégrée à votre environnement. C'est pourquoi la plateforme Tenable One est alimentée par Tenable Data Fabric, le plus grand référentiel de données d'exposition du secteur. 

Tenable Data Fabric dispose de plus de mille milliards de points de données provenant de millions de capteurs au niveau des endpoints, du cloud, de l'OT et des identités. Ce vaste ensemble de données alimente ExposureAI. Ce moteur capable de transformer les données brutes en intelligence décisionnelle a été développé par une équipe spécialisée composée de chercheurs en IA et de data scientists, qui cumulent ensemble plus de 40 brevets en apprentissage automatique et en algorithmes.

Cette combinaison de données de qualité et d'ingénierie avancée permet d'obtenir deux résultats clés :

1. ExposureAI guide vos principales opérations de gestion de l'exposition. L'outil utilise l'IA générative et des indications prédictives pour vous aider à trouver des assets à haut risque à l'aide de requêtes en langage naturel, à expliquer les chemins d'attaque complexes et à prioriser la remédiation en fonction de l'exploitabilité réelle.
2. Tenable AI Exposure vous aide à sécuriser l'utilisation d'outils d'IA générative par votre entreprise. Cette solution vous permet de visualiser comment vos équipes utilisent les plateformes d'IA comme ChatGPT Enterprise ou Microsoft Copilot, afin que vous puissiez régir efficacement l'utilisation de l'IA, détecter les fuites de données et atténuer les risques d'injections de prompt.

Concrètement, Tenable One vous aide à exploiter la puissance de l'IA pour faire évoluer votre programme de gestion de l'exposition, sans compromettre la sécurité de l'innovation en matière d'IA dans vos workflows quotidiens. La plateforme élimine les alertes superflues et identifie l'utilisation risquée de l'IA afin que vos équipes de sécurité puissent se concentrer sur la détection et la correction des expositions critiques, que ce soit au niveau de votre réseau, du cloud, des identités ou de vos modèles d'IA.

Découvrez comment Tenable One combine le plus grand ensemble de données d'exposition au monde avec de l'IA dirigée par des experts pour vous aider à éliminer les angles morts en matière de sécurité.

La sécurité liée à l'IA est une pratique en pleine croissance qui connaît une évolution fulgurante. La nature de sa vélocité et de son émergence donne lieu à de nombreuses questions, et chaque jour s'accompagne de nouveaux scénarios qui laissent entrevoir toujours plus de possibilités. Répondons à quelques-unes des questions les plus courantes et les plus importantes.

En quoi consiste l'IA dans le domaine de la cyber-sécurité ?

L'IA dans la cyber-sécurité est la convergence de la protection de votre pipeline d'IA (données et modèles) et de l'application de l'apprentissage automatique pour automatiser la gestion de l'exposition, la détection des menaces et la réponse.

Quelle est la différence entre IA prédictive et IA générative en matière de cyber-sécurité ?

L'IA prédictive, souvent appelée analyse prédictive en cyber-sécurité, recherche des schémas dans les données pour prévoir les menaces potentielles ou les comportements malveillants. L'IA générative crée du contenu, comme des résumés, des requêtes ou des réponses, afin de mieux répondre au risque.

L'IA remplace-t-elle les analystes humains ?

Non. L'IA aide les analystes en accélérant la détection des menaces cyber, en résumant les données et en atténuant la fatigue liée aux alertes. Même l'IA agentique, qui gère de manière autonome des tâches réparties en plusieurs étapes, est un prolongement des efforts humains. L'IA doit encore faire l'objet d'une supervision stratégique et d'une validation finale. L'IA peut donc vous aider à faire évoluer vos activités, mais les analystes sont essentiels pour bénéficier d'une appréciation contextuelle, faire remonter les décisions et guider des scénarios complexes qui nécessitent une expertise humaine.

Qu'est-ce que DeepSeek et pourquoi ce modèle est-il important en matière de cyber-sécurité ?

DeepSeek est un LLM, soit un grand modèle de langage, créé en Chine. Cette information a son importance car elle implique une offre grandissante de LLM à haute performance et en libre accès que les attaquants peuvent utiliser. Vous devez donc considérer les modèles de menaces liées à l'IA et l'utilisation abusive de l'IA à travers ce prisme.

Qu'est-ce que l'AI-SPM ?

L'AI-SPM surveille et sécurise les systèmes d'IA dans les environnements cloud, notamment les modèles, les pipelines et les données. Elle s'appuie sur la gestion de la posture de sécurité du cloud (CSPM) avec des fonctionnalités adaptées aux risques spécifiques à l'IA.

Quels sont les risques liés à l'utilisation de l'IA dans des secteurs où la conformité est très importante, comme la santé ou la finance ?

Les outils d'IA qui touchent aux données sensibles, comme les modèles de diagnostic ou les moteurs de détection des fraudes, peuvent créer une exposition s'ils ne sont pas correctement sécurisés. Il est essentiel de surveiller les flux de données, les droits d'accès et les entrées/sorties du modèle. L'utilisation de l'AI-SPM et d'ExposureAI permet de s'assurer que vos modèles d'IA répondent aux exigences de conformité, telles que les normes HIPAA ou PCI DSS, tout en réduisant le risque pour les données des clients.

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