Les Attaques par empoisonnement des systèmes d’IA : êtes-vous prêt ?

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) connaît une croissance exponentielle dans divers secteurs, allant de la santé à la finance en passant par la technologie. Cependant, avec cette expansion vient un risque accru de cyberattaques, notamment celles visant à empoisonner les systèmes d’IA. Cet article explore les diverses menaces que posent ces attaques et offre des stratégies pour s’en prémunir.

Comprendre les attaques par empoisonnement

Qu’est-ce que l’empoisonnement des systèmes d’IA ?

Les attaques par empoisonnement consistent à manipuler les données d’entraînement d’un modèle d’IA afin de corrompre ses résultats. Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST), ces attaques peuvent causer deux types de violations : de disponibilité et d’intégrité. Les attaques de disponibilité dégradent la performance du modèle de manière indiscriminée, tandis que celles d’intégrité ciblent spécifiquement certains échantillons.

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Types d’attaques par empoisonnement

Le NIST identifie quatre types principaux d’attaques par empoisonnement :

  1. Empoisonnement de disponibilité : Affecte l’ensemble du modèle, provoquant une sorte de déni de service.
  2. Empoisonnement ciblé : Modifie les prédictions du modèle pour un petit nombre d’échantillons spécifiques.
  3. Empoisonnement de porte dérobée : Ajoute des déclencheurs spécifiques aux données d’entraînement, souvent utilisé dans les applications de vision par ordinateur.
  4. Empoisonnement de modèle : Modifie directement le modèle entraîné pour y injecter des fonctionnalités malveillantes.
Types d'attaques par empoisonnement

Risques et motivations des attaquants

Les motivations derrière ces attaques sont variées. Les hackers peuvent viser à perturber ou endommager une organisation, accéder à des données propriétaires ou encore obtenir une rançon. Les entreprises technologiques fabriquant et entraînant des systèmes d’IA sont des cibles privilégiées, mais toutes les organisations utilisant ces technologies sont potentiellement à risque.

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La menace croissante et les prévisions

Les experts en sécurité s’attendent à une augmentation des attaques par empoisonnement des systèmes d’IA à mesure que la technologie se répand. Des incidents récents, comme la découverte de modèles de machine learning malveillants sur des plateformes publiques, illustrent la gravité de cette menace.

Exemple d’attaque

Un exemple marquant est celui d’une entreprise collaborant avec Protiviti, où un hacker a tenté de manipuler les données alimentant un système d’IA. Bien que ces attaques soient encore rares, leur fréquence devrait augmenter, selon les experts en cybersécurité.

Préparation et défense contre les attaques

Stratégies de défense

Les stratégies de défense doivent être multicouches et inclure :

  • Gestion des accès et des identités : S’assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux systèmes.
  • Systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) : Pour détecter les anomalies et les activités suspectes.
  • Gouvernance des données : Surveiller et vérifier l’intégrité des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA.
  • Gestion des fournisseurs : S’assurer que les fournisseurs de technologies d’IA prennent des mesures pour prévenir les attaques.

Importance de l’expertise en sécurité de l’IA

Il est crucial d’ajouter des talents spécialisés en sécurité de l’IA aux équipes de sécurité. Ces experts peuvent évaluer les ensembles de données et les modèles, et travailler en étroite collaboration avec les directeurs de la sécurité des systèmes d’information (CISO) pour élaborer des plans de gouvernance et de sécurité.

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Conclusion : Agir maintenant pour se protéger

Pour se protéger contre les attaques par empoisonnement des systèmes d’IA, les entreprises doivent adopter une approche proactive et multi-facettes. La collaboration entre les experts en IA et les responsables de la sécurité, ainsi que l’adoption de bonnes pratiques de gouvernance et de surveillance, sont essentielles pour réduire les risques et garantir l’intégrité des systèmes d’IA.

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En étant bien préparées, les organisations peuvent non seulement réduire les risques d’attaques mais aussi renforcer la confiance dans leurs systèmes d’IA et continuer à innover en toute sécurité.

Mehdi Bellatig

Master en Sciences Sociales
Expert en cybersécurité et lutte contre les fraudes et arnaques en ligne.
Co-créateur de la 1ère Intelligence Artificielle analysant la fiabilité des sites internet.
Co-fondateur technique de France Verif, le premier outil pour la sécurité numérique globale des particuliers.