À mesure que les organisations intègrent davantage les modèles d’intelligence artificielle générative (IA générative) et les grands modèles de langage (LLM) à leurs systèmes numériques, elles s’exposent à des risques nouveaux et accrus. Sans surprise, les risques qui figurent le plus souvent en tête des préoccupations des équipes de sécurité sont ceux liés à l’exfiltration de données, c’est-à-dire au transfert non autorisé de données depuis l’intérieur d’une organisation vers une destination externe. Comprendre et atténuer ces risques constitue une priorité essentielle pour les responsables de la cybersécurité afin de préserver la confidentialité des informations sensibles et l’intégrité des systèmes de leur organisation.
L’exfiltration de données constitue une menace importante pour les organisations qui utilisent l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM). Ces modèles sophistiqués traitent souvent de grandes quantités de données sensibles, ce qui en fait des cibles de choix pour les cybercriminels. Les conséquences d’une attaque peuvent être graves, allant de pertes financières et d’une atteinte à la réputation à des poursuites judiciaires et des sanctions réglementaires. Des incidents très médiatisés, tels que des violations de données au sein d’entreprises des secteurs de la santé et des services financiers, soulignent la nécessité absolue de mettre en place des mesures de sécurité robustes. Les incidents d’exfiltration peuvent résulter de menaces humaines ou systémiques, internes comme externes, ainsi que de menaces et de vulnérabilités au sein de la chaîne d’approvisionnement, notamment :
- Menaces internes: Les employés ayant accès à des données sensibles peuvent, intentionnellement ou non, provoquer des violations de données. Les menaces internes sont particulièrement difficiles à atténuer en raison de la confiance accordée aux personnes concernées.
- Menaces externes: les cyberattaques visant les infrastructures d’IA sont de plus en plus sophistiquées. Les attaquants peuvent exploiter les vulnérabilités des modèles d’IA, des logiciels ou du matériel afin d’accéder aux données sans autorisation.
- Vulnérabilités de la chaîne d’approvisionnement: Les risques liés aux fournisseurs tiers et aux partenaires peuvent fragiliser la sécurité des systèmes d’IA. Il est essentiel de garantir la sécurité de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement afin d’empêcher toute exfiltration de données.
Heureusement, il existe des solutions : parmi les stratégies efficaces pour lutter contre les incidents d’exfiltration de données figurent les suivantes :
- Contrôle des accès et authentification : La mise en œuvre de contrôles d’accès robustes et de l’authentification multifacteur (MFA) est essentielle pour gérer les personnes autorisées à accéder aux systèmes d’IA et aux données. Les contrôles d’accès basés sur des politiques (PBAC) garantissent que les employés disposent uniquement des autorisations nécessaires à l’exercice de leurs fonctions, réduisant ainsi le risque d’accès non autorisé.
- Surveillance et détection des anomalies : Il est essentiel de surveiller en permanence les systèmes d’IA afin de détecter toute activité inhabituelle. Le recours à l’IA et à l’apprentissage automatique pour détecter les anomalies en temps réel peut aider à repérer les éventuelles tentatives d’exfiltration de données et à y répondre avant qu’elles ne causent des dommages importants.
- Audits réguliers et tests d’intrusion : La réalisation régulière d’audits de sécurité permet d’identifier les vulnérabilités des systèmes d’IA. Les tests d’intrusion, au cours desquels des hackers éthiques tentent de s’introduire dans un système, fournissent de précieuses informations sur les faiblesses potentielles et les points à améliorer.
- Sécurité de la chaîne d’approvisionnement : Il est essentiel d’évaluer et d’atténuer les risques liés aux fournisseurs tiers afin de préserver la sécurité des systèmes d’IA. Les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité tout au long de la chaîne d’approvisionnement, notamment en procédant à une sélection rigoureuse des fournisseurs et en surveillant en permanence leurs pratiques de sécurité.
- Formation et sensibilisation des employés : La formation des employés à la cybersécurité est essentielle pour instaurer une culture de sensibilisation à la sécurité. Informer le personnel des risques liés à l’exfiltration de données et des bonnes pratiques permettant de la prévenir peut réduire considérablement la probabilité de menaces internes et d’erreurs humaines.
Nos solutions de sécurité pour l’exécution de l’IA répondent à ces défis et mettent en œuvre ces stratégies afin de permettre aux organisations d’exploiter la puissance de l’IA générative tout en maintenant les normes de sécurité les plus strictes. Notre couche de confiance « sans poids », indépendante des modèles, s’intercale entre l’infrastructure numérique de votre organisation et vos modèles afin d’assurer une protection à 360° sans introduire de latence. Un large éventail d’outils d’analyse personnalisables examine chaque requête afin de garantir que les informations confidentielles ne quittent pas le système et qu’aucun contenu malveillant, tel que du code ou des liens intégrés, n’y pénètre. Le contrôle d’accès basé sur des politiques (PBAC) peut être appliqué aux personnes, aux équipes et aux modèles, de sorte que seuls les collaborateurs ayant besoin d’accéder à un modèle puissent le faire.
Parce qu’elle est externe au système, notre solution offre aux équipes de sécurité une visibilité sur chaque outil d’IA utilisé, permettant ainsi de détecter en temps réel toute activité anormale susceptible d’indiquer une menace ou une attaque. Chaque interaction avec chaque modèle, ainsi que chaque interaction des administrateurs avec la solution F5, est enregistrée à des fins d’examen et d’audit, ce qui permet d’obtenir des informations détaillées sur le comportement des utilisateurs et l’utilisation des modèles. Pour parvenir à un juste équilibre entre la sécurité des données, les performances des modèles et les fonctionnalités opérationnelles, il est essentiel de choisir les bons outils. L’intégration de F5 au dispositif de sécurité de l’IA de votre organisation garantit que vos déploiements d’IA générative sont et restent transparents, sécurisés et stables. Si vous participez à la conférence BlackHat à Las Vegas, du 6 au 8 août, cliquez ici pour nous contacter et découvrir comment nos solutions de sécurité de l’IA à l’exécution peuvent transformer le niveau de sécurité de votre organisation.
À propos de l’auteur
Articles de blog associés
F5 rejoint le projet PQC du NIST pour contribuer à l’élaboration de normes résistantes aux attaques quantiques
En rejoignant le consortium du projet « Migration to PQC » du NIST, F5 contribue à élaborer des recommandations pratiques pour un monde résistant aux menaces quantiques.
La dernière version de F5 Distributed Cloud Bot Defense offre des fonctionnalités et des améliorations de nouvelle génération
Les mises à jour de la console de F5 Distributed Cloud Bot Defense améliorent la gestion des menaces automatisées et l’intégration dans des cadres de sécurité plus larges.
La nouvelle surface de risque liée à l’IA : invisible, autonome et déjà à l’intérieur
James White, vice-président de l’ingénierie chez F5 À mi-parcours de l’année 2025, le moment est bien choisi pour dresser un état des lieux de l’adoption de l’IA en entreprise et de la sécurité de l’IA. L’utilisation de l’IA générative est désormais la norme dans les entreprises De manière générale, les entreprises possèdent au moins une compréhension élémentaire de l’IA générative. Elles savent ce qu’elle est et où elle peut […]
Évaluation des LLM : renforcer la confiance grâce à la notation de sécurité
À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère dans les entreprises, l’évaluation des LLM ne porte plus uniquement sur leurs performances, mais aussi sur la confiance qu’ils inspirent. Les équipes de sécurité doivent évaluer non seulement les performances d’un modèle, mais aussi la sûreté de son comportement. Pourtant, la plupart des cadres d’évaluation se concentrent sur des critères de précision, laissant les facteurs de sécurité et de risque dans le flou ou sans mesure.
Évaluer le niveau de préparation de votre organisation à la sécurité de l’IA
Dans un paysage de l’intelligence artificielle (IA) en constante évolution, il est non seulement important, mais impératif de savoir si votre organisation est prête à instaurer et à soutenir une culture de la sécurité de l’IA. À mesure que les technologies d’IA progressent, elles font émerger une multitude de nouveaux défis de sécurité qui, pour être gérés efficacement, exigent une approche réfléchie, globale et proactive […]
Déployer des LLM en entreprise : via une API dans un cloud privé
Pris isolément, sans mesures de protection spécialisées ni protocoles de sécurité en place, le déploiement de modèles d’IA générative (GenAI), en particulier de grands modèles de langage (LLM), à l’échelle de l’entreprise représente pour toute organisation une opportunité à haut risque, mais potentiellement très rentable. La manière précise dont votre organisation doit franchir ce grand pas dans l’univers de la GenAI nécessite une planification mûrement réfléchie. Peut-être serait-il […]