Adopter l'innovation en matière d'IA sans augmenter les risques cybernétiques

Développer des systèmes d’intelligence artificielle est devenu plus facile que jamais, et vous (ou votre conseil d’administration) pourriez être impatient de commencer à les utiliser. L’adoption de l’IA peut offrir des opportunités sans précédent pour moderniser votre entreprise. Par exemple, il peut :

• Découvrez de nouvelles perspectives commerciales pour réduire les coûts et augmenter les revenus
• Libérez des visions innovantes pour de nouveaux produits et services
• Définissez de nouveaux marchés sur lesquels vous bénéficiez de l’avantage du premier entrant

Cependant, le développement de l’IA évolue incroyablement vite et la maintenance des systèmes d’IA dans des infrastructures hybrides ou multicloud complexes est difficile et coûteuse. Si vos équipes informatiques et de sécurité, comme beaucoup, sont déjà à court de ressources, la perspective d’ajouter une technologie nouvelle et complexe à votre pile déjà imposante est intimidante. Mais ce n’est pas forcément le cas. Lisez la suite pour en savoir plus sur les solutions disponibles aujourd’hui qui peuvent vous aider à créer, maintenir et sécuriser facilement des charges de travail d’IA multicloud.

Les applications basées sur l’IA, même si elles peuvent avoir des fonctionnalités sophistiquées sous le capot, sont comme toute autre application moderne pilotée par des données, avec un large éventail de risques et de dangers cybernétiques initiés par des humains et des robots, notamment :

• Accès non autorisé : Les interfaces d'application d'IA non contrôlées (API fantômes) peuvent être visibles et accessibles à des acteurs malveillants sans le savoir, ce qui entraîne un accès non autorisé et une utilisation abusive du modèle et des données de formation.
• Exploitation du modèle : Les mauvais acteurs peuvent reproduire un modèle d’IA en l’interrogeant à plusieurs reprises, ce qui leur permet de créer une copie qui pourrait être utilisée de manière compétitive ou malveillante. Ils peuvent également utiliser l’inversion de modèle pour reconstruire les propriétés du modèle d’IA ou pour compiler de nouveaux ensembles de données de formation, révélant potentiellement des informations sensibles.
• Limitation des tarifs et dépassements de coûts : Certains modèles d’IA peuvent être surutilisés sans limitation de débit stricte. Cela peut conduire à une dégradation du service, à des attaques par force brute ou à des attaques par déni de service à part entière. Les abus peuvent entraîner des coûts importants en plus des perturbations.
• Nouveaux modèles de déploiement : Les architectures distribuées ou les déploiements périphériques nécessaires à la réussite des charges de travail d’IA peuvent être inconnus. Maintenir la cohérence et la sécurité dans ces environnements variés est un défi.

Pour faire face à ces risques, il faut définir et appliquer des niveaux d’accès appropriés, des mesures de protection des données, des contrôles de sécurité des applications, des méthodes d’autorisation d’API et des configurations améliorant les performances sur l’ensemble de l’infrastructure.

Chaque étape du cycle de développement accroît la complexité de la création, de la connexion et de la maintenance des environnements distribués nécessaires à l’exploitation d’une solution d’IA sécurisée et performante. Une façon de réduire considérablement la complexité est d’utiliser des conteneurs. Ils nécessitent moins de ressources tout en offrant un déploiement plus rapide dans de nombreux environnements.

Une autre clé pour réduire la complexité est une plateforme de développement et de livraison unifiée. Cela aide les nombreuses équipes impliquées dans le développement de modèles et d’applications d’IA à travailler de manière collaborative et efficace. Il simplifie également le processus élaboré de formation des modèles d’IA et de déploiement des données et des applications d’IA sur votre infrastructure multiforme.

Une plateforme unifiée peut aider vos équipes à surmonter les défis de développement et de gestion avec des configurations et un déploiement simples dans le cloud ou sur site. Cependant, cette plateforme doit également intégrer la sécurité à chaque étape du processus.

Les API peuvent constituer un risque majeur pour les applications basées sur l’IA, car ces connexions sont essentielles au fonctionnement. L'ajout de la sécurité des API au modèle d'IA et aux déploiements d'applications permet non seulement de les maintenir sécurisés et disponibles, mais ajoute également une gouvernance supplémentaire.

Les applications distribuées ou exécutées en périphérie nécessitent une connectivité sécurisée pour un fonctionnement transparent sur les clouds ou les sites des clients tout en protégeant les applications et les données contre les menaces ou les accès non autorisés. Les applications et les modèles d’IA doivent également être protégés contre les menaces de sécurité allant des robots aux vulnérabilités. Le déploiement d’une couche de protection supplémentaire conçue pour les applications Web empêche les attaques pouvant provoquer des ralentissements ou une violation de données.