Comment l’IA contradictoire menace vos modèles d’apprentissage automatique

L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) a entraîné des changements révolutionnaires dans pratiquement tous les secteurs de la société. Cependant, les capacités prometteuses de l’IA s’accompagnent de défis importants, notamment en matière de cybersécurité.

Chez Mantel Group, nous aidons les grandes organisations à relever leurs défis de sécurité depuis notre création, avec des projets allant du conseil et de la correction des vulnérabilités, du renforcement du cloud, du DevSecOps et de la conformité. La sécurisation des flux de travail d’apprentissage automatique est devenue essentielle pour protéger ces organisations contre les menaces émergentes, et l’une de ces menaces émergentes est l’IA contradictoire.

Qu’est-ce que l’IA contradictoire ?

En termes simples, l’IA contradictoire fait référence à un ensemble de techniques utilisées pour tromper les systèmes d’IA. En exploitant les vulnérabilités des modèles d’IA, les adversaires peuvent inciter ces systèmes à prendre des décisions erronées qui favorisent les motivations de l’attaquant. Ces techniques sont devenues alarmantes ces derniers temps. Rien qu’en 2022, 30 % de tous les incidents de cybersécurité liés à l’IA ont utilisé des techniques contradictoires, selon une enquête menée par Microsoft. Malgré le danger, la plupart des organisations sont terriblement mal préparées, Microsoft constatant qu’environ 90 % des entreprises ne disposent d’aucune stratégie pour tenir compte des attaques d’IA Adversarial. Ceci est particulièrement inquiétant si l’on considère que chaque attaque adverse liée à l’IA peut être classée comme un incident « critique » pour la cybersécurité d’une organisation, causant des dommages considérables à la fois à la réputation et aux revenus.

Lacunes actuelles des solutions de cybersécurité

Malgré les progrès des solutions de cybersécurité, il reste des lacunes importantes qui rendent les organisations vulnérables à l’IA adverse. La cybersécurité s’est traditionnellement concentrée sur la protection des réseaux, des appareils et des applications logicielles contre les menaces. Cependant, l’IA apporte une nouvelle dimension à la cybersécurité, nécessitant de nouvelles approches de la défense. De nombreuses solutions existantes négligent les considérations spécifiques à l’IA, notamment l’authentification, la séparation des tâches, la validation des entrées et l’atténuation du déni de service. Sans répondre à ces préoccupations, les services d’IA/ML resteront probablement vulnérables aux adversaires de différents niveaux de compétence, des pirates informatiques novices aux acteurs parrainés par l’État.

Surmonter les défis : éléments clés d’une IA sécurisée

Pour créer des défenses solides contre l’IA adverse, nous devons intégrer la sécurité dans la structure de nos systèmes d’IA. Voici quatre éléments clés à considérer :

1. Identification des biais : Les systèmes d’IA doivent être conçus pour identifier les biais dans les données et les modèles sans être influencés par ces biais dans leur processus de prise de décision. Pour y parvenir, il faut un apprentissage et une mise à jour continus de la compréhension du système des préjugés, des stéréotypes et des constructions culturelles. En identifiant et en atténuant les biais, nous pouvons protéger les systèmes d’IA des attaques d’ingénierie sociale et de la falsification des ensembles de données qui exploitent ces biais.
2. Identification des entrées malveillantes : Une stratégie d’IA contradictoire courante consiste à introduire des entrées conçues de manière malveillante conçues pour égarer le système d’IA. Les algorithmes d’apprentissage automatique doivent donc être équipés pour faire la distinction entre les entrées malveillantes et les événements « Black Swan » bénins, rejetant les données d’entraînement qui ont un impact négatif sur les résultats.
3. Capacités d’investigation ML : La transparence et la responsabilité sont les pierres angulaires d’une IA éthique. À cette fin, les systèmes d’IA devraient avoir des capacités médico-légales intégrées pour fournir aux utilisateurs des informations claires sur le processus de prise de décision de l’IA. Ces capacités servent de forme de « détection d’intrusion IA », nous permettant de retracer le moment exact où un classificateur a pris une décision, quelles données l’ont influencée et si elle était ou non digne de confiance.
4. Protection des données sensibles : Les systèmes d’IA ont souvent besoin d’accéder à de grandes quantités de données, dont certaines peuvent être sensibles. L’IA devrait être conçue pour reconnaître et protéger les informations sensibles, même lorsque les humains pourraient ne pas réaliser leur sensibilité.

Il est important de noter que la sécurisation des modèles ML contre l’IA adverse n’est pas une tâche ponctuelle, mais un processus continu qui s’étend sur l’ensemble du cycle de vie du modèle ML – du développement au déploiement et pendant une attaque.

Chez Mantel Group, nous comprenons les nuances de l’IA et de la cybersécurité. Nous pouvons aider votre entreprise dans chacun de ces domaines, en vous aidant à devenir plus résilient aux attaques d’IA adverses. Nos solutions personnalisées sont conçues pour répondre à vos besoins spécifiques, vous aidant à devenir plus résistant aux attaques d’IA adverses. Nous croyons en la construction de systèmes d’IA non seulement intelligents mais également sécurisés.

Sécuriser les flux de travail d’apprentissage automatique contre l’IA contradictoire est plus qu’une nécessité ; c’est une obligation de protéger les entreprises et les clients. En intégrant ces éléments dans vos systèmes d’IA, vous pouvez créer une base solide pour sécuriser l’IA contre les menaces adverses.