Les garde-fous intégrés aux modèles ne suffisent pas à garantir la sécurité des systèmes d’IA. C’est ce que notre équipe de recherche constate chaque mois lorsqu’elle teste des modèles de pointe (résultats publiés dans notre classement de la sécurité des IA). Bien que les garde-fous intégrés aux modèles soient utiles pour définir des limites comportementales, les attaquants ne relâchent pas leurs efforts. Face au déferlement constant d’injections de prompts, de tentatives de jailbreak et de nouveaux exploits, les organisations restent exposées aux fuites de données, aux manquements aux exigences de conformité et aux manipulations adverses que ces garde-fous n’ont pas été conçus pour empêcher. Pour sécuriser véritablement les applications et les agents d’IA, les organisations ont besoin de garde-fous à l’exécution qui assurent une protection en temps réel en détectant et en bloquant les menaces dès qu’elles surviennent.
Pourquoi les entreprises ne peuvent pas se fier uniquement aux Guardrails des modèles
Les garde-fous des modèles d’IA sont des outils préventifs, généralement intégrés à l’entraînement, à l’apprentissage par renforcement ou aux règles définies dans les prompts. Ils orientent le comportement attendu des systèmes d’IA, en encadrant ce que les modèles doivent ou ne doivent pas faire. Mais une fois qu’un modèle est déployé en production, son utilisation dans des conditions réelles en révèle les limites, notamment à travers des éléments tels que :
- Des attaquants qui conçoivent de nouveaux prompts et de nouvelles techniques d’exploitation pour contourner les restrictions imposées par les garde-fous
- Fuite d’informations sensibles, telles que des données à caractère personnel ou du code source, même lorsque les résultats semblent sûrs
- Adaptation lente, les garde-fous des modèles nécessitant souvent un nouvel entraînement ou une reconfiguration avant de pouvoir faire face à de nouvelles menaces
En d’autres termes, les garde-fous des modèles servent de guide, mais ne garantissent pas la sécurité.
Les Guardrails d’exécution détectent ce que les Guardrails de modèle ne voient pas
F5 AI Guardrails comble les lacunes laissées par les mécanismes de protection intégrés aux modèles. Fonctionnant lors de l’exécution, les mécanismes de protection à l’exécution analysent en temps réel les requêtes et les réponses, et bloquent ou signalent les interactions à risque avant qu’un problème ne survienne. Par exemple, les mécanismes de protection contre l’injection de requêtes et le contournement des restrictions peuvent détecter les requêtes manipulatrices visant à passer outre les politiques. De même, les mécanismes de prévention des pertes de données empêchent les données sensibles de quitter l’organisation.
Les garde-fous d’exécution peuvent fonctionner en mode blocage (pour empêcher les violations) ou en mode audit (pour consigner les événements à des fins de contrôle). Contrairement aux garde-fous intégrés aux modèles, ces garde-fous d’exécution sont continuellement mis à jour, afin que les défenses restent à la hauteur des attaques en constante évolution.
Pour faire simple, les garde-fous du modèle sont comme les clôtures qui délimitent les zones où les personnes peuvent circuler autour d’un bâtiment. Les garde-fous d’exécution sont les postes de contrôle de sécurité à l’entrée : ils inspectent tout ce qui franchit le seuil. Les premiers fixent les limites ; les seconds veillent à ce que rien de dangereux ne passe entre les mailles du filet.
Principales différences
Bien que les garde-fous à l’exécution et les garde-fous intégrés aux modèles contribuent tous deux à la sécurité de l’IA, leur fonctionnement diffère fondamentalement. Ce tableau présente leurs principales différences en un coup d’œil.
Ce contraste met une chose en évidence : les garde-fous du modèle permettent d’orienter l’IA, mais ce sont les garde-fous d’exécution qui garantissent véritablement sa sécurité en production.
Pourquoi les entreprises ont besoin de Guardrails d’exécution pour sécuriser l’IA
Si les garde-fous d’exécution offrent les couches de protection les plus robustes lors de l’inférence, leur véritable valeur se révèle lorsqu’ils sont associés aux garde-fous du modèle, les deux fonctionnant de concert pour créer une stratégie de défense en profondeur.
Les garde-fous du modèle définissent les limites de référence de son comportement. Les garde-fous à l’exécution étendent cette protection en détectant les nouvelles menaces et les tentatives de contournement que les garde-fous du modèle ne peuvent pas anticiper Par exemple, un garde-fou du modèle peut lui interdire de donner des conseils médicaux, tandis qu’un garde-fou à l’exécution détecte et bloque les tentatives visant à contourner cette règle au moyen de formulations indirectes ou de prompts manipulateurs.
Cette approche multicouche offre le niveau de sécurité le plus élevé pour l’IA, permettant aux entreprises d’innover en toute confiance tout en restant résilientes face à des risques en constante évolution.
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