Sécurité de l'IA générative

L’IA générative basée sur de grands modèles linguistiques (LLM) a plusieurs applications pour les entreprises et les consommateurs finaux. Cependant, avec les LLM, la confidentialité et la sécurité sont devenues des défis cruciaux qui doivent être résolus. Par exemple, un outil de génération de code populaire s’est avéré générer des clés API sensibles et d’autres extraits de code qui faisaient partie de son ensemble de données de formation. En dehors de cela, il existe de nombreux cas où un modèle d’IA a accidentellement généré des données privées.

Avec l'adoption croissante de l'IA, les entreprises risquent d'exposer involontairement des données propriétaires aux LLM publics. Pour faire face à ces menaces, les entreprises doivent adapter leurs stratégies de sécurité à l'évolution de la technologie. Ce blog explore les aspects clés de la sécurité de l'IA générative et offre des informations sur la manière dont les entreprises et les utilisateurs peuvent rester protégés.

Confidentialité des données avec les LLM

Les modèles d'IA générative sont formés à partir de grandes quantités de données provenant de diverses sources, notamment Internet, les wikis, les livres, les bibliothèques d'images, etc. Un manque de surveillance pendant le processus de formation du modèle conduit souvent à ce que des données personnelles telles que des informations personnellement identifiables (PII), des données protégées par le droit d'auteur et des informations personnelles sur la santé (PHI) soient introduites dans le modèle d'IA, ce qui conduit souvent à un résultat de modèle qui compromet les informations personnelles sans consentement délibéré. ​​Cela soulève d'importantes préoccupations en matière de confidentialité.

• Collecte de données et consentement : L'IA générative étant de plus en plus répandue, il est extrêmement important de contrôler les ensembles de données utilisés pour former le modèle. Par le passé, nous avons vu des cas où plusieurs LLM populaires destinés aux consommateurs ont enfreint les droits d'auteur. Cela indique que le consentement approprié n'a pas été donné avant que les données ne soient introduites pour former le LLM. Il est essentiel de s'assurer que les données utilisées pour former les modèles d'IA sont collectées de manière éthique tout en obtenant le consentement approprié.
• Minimisation des données : La minimisation des données implique de collecter et de traiter uniquement les données nécessaires aux entreprises pour fournir des services individuels. Dans le cas des LLM, il est important d'utiliser uniquement les données essentielles pour la performance et la précision du modèle. De plus, l'IA ne devrait avoir accès qu'aux données de récupération correspondant directement à la requête.
• Anonymisation et désidentification : Il est essentiel de garantir que les ensembles de données de formation ne contiennent pas d’informations personnelles identifiables qui pourraient ultérieurement être compromises par une requête provenant de personnel non autorisé. Découverte de données sensibles et des outils de masquage doivent être utilisés pour garantir que les données sensibles restent cachées.

Sécurité des données : protection des modèles et des résultats de l'IA

La sécurisation des implémentations d’IA générative nécessite une approche multidisciplinaire axée principalement sur la gouvernance des données et la manière dont elles sont traitées dans leur ensemble. Voici quelques aspects essentiels à prendre en compte lors de l’examen de la sécurité de l’IA générative :

• Sécurité du modèle : La protection des modèles d’IA contre tout accès non autorisé, toute falsification ou tout vol est essentielle pour prévenir toute utilisation abusive et protéger la propriété intellectuelle.
• Filtrage de sortie : Des systèmes de modération de contenu doivent être mis en œuvre pour empêcher la génération de contenu préjudiciable, biaisé ou inapproprié afin de maintenir l'intégrité des résultats générés par l'IA.
• Attaques adverses : Développer des défenses contre les entrées conçues pour manipuler les sorties de l’IA ou extraire des informations sensibles des modèles est un défi permanent.

Naviguer dans les paysages de conformité

L’adoption de l’IA générative s’accroît, tout comme la surveillance réglementaire qui l’entoure. Les LLM doivent se conformer aux réglementations changeantes en matière de confidentialité des données, telles que le RGPD, le CCPA, etc. L’application de mandats tels que le droit à l’oubli et la portabilité des données représente un défi unique pour les modèles d’IA.

Le cadre réglementaire évolue constamment, avec l'apparition de nouvelles réglementations axées sur l'IA. Les entreprises qui investissent dans l'IA générative et l'IA doivent tenir compte de ces réglementations pour assurer la conformité de leurs opérations. Les entreprises doivent suivre ces directives pour maintenir la transparence et l'équité afin de créer une pratique éthique de l'IA.

Menaces d'accès à l'IA générative

Voici quelques menaces clés susceptibles de perturber les implémentations d’IA générative :

• Sécurité des API : La mise en œuvre d’une authentification robuste et d’une limitation de débit pour les API de modèles d’IA est essentielle pour empêcher les abus et les accès non autorisés.
• Injection rapide : Les entrées malveillantes conçues pour manipuler le comportement de l'IA ou extraire des informations sensibles du modèle doivent être examinées de près pour garantir leur sécurité.
• Attaques par inversion de modèle : Développer des techniques pour empêcher les attaquants de reconstruire les données de formation en analysant les sorties du modèle.

Réflexions de clôture

L’IA générative continue d’évoluer, tout comme notre approche en matière de sécurité. Les organisations peuvent exploiter la puissance de l’IA générative tout en minimisant les risques en répondant aux préoccupations en matière de confidentialité des données, en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes, en garantissant la conformité réglementaire et en se protégeant contre les nouvelles menaces d’accès. La clé réside dans le fait de rester informé, de s’adapter rapidement aux nouveaux défis et de favoriser une culture de sécurité et d’éthique dans le développement et le déploiement de l’IA.

La suite d'applications Solix Security and Compliance aide les organisations à protéger leurs données contre les attaques et les menaces avancées. Masquage des données Solix, Découverte de données sensibles et Confidentialité des données des consommateurs Les outils aident les organisations à garantir que leurs environnements de données sont sûrs, sécurisés et conformes en protégeant les données sensibles tout en empêchant tout accès non autorisé.

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À propos de l’auteur

Bonjour ! Je m'appelle Haricharaun Jayakumar et je suis cadre supérieur en marketing produit chez Solix Technologies. Je me concentre principalement sur les données et l'analyse, les architectures de gestion des données, l'intelligence artificielle d'entreprise et l'archivage. J'ai obtenu mon MBA à l'ICFAI Business School d'Hyderabad. Je dirige des études de marché, des projets de génération de leads et des initiatives de marketing produit pour Solix Enterprise Data Lake et Enterprise AI. En dehors de tout ce qui concerne les données et les affaires, j'aime parfois écouter et jouer de la musique. Merci !