Nouveaux vecteurs d’attaque IA
Le déploiement de nouveaux pipelines et de nouvelles infrastructures sans visibilité unifiée expose les entreprises à des attaques jamais vues auparavant.
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CONTEXTE
Découvrez notre approche de la sécurité IA. Consultez l’article
L’essor fulgurant de l’IA et du ML crée de nouveaux risques : corruption de modèles, détournement des outils, exposition de données…
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Prolifération des modèles
Sans un inventaire exhaustif des assets IA, les organisations laissent le champ libre au Shadow AI, avec tous les risques que cela comporte en termes de conformité et d’exfiltration de données via les applications IA.
Manque de gouvernance
Les nouvelles lois sur la sécurité de l’IA imposent des contrôles stricts sur son utilisation et sur les données clients qui alimentent ces outils.
AVANTAGES
Protection et contrôle des infrastructures, des usages et des données IA
Libérez toute la puissance transformative de l’IA et des grands modèles de langage (LLM) sans mettre votre entreprise en danger. Prisma® Cloud AI Security Posture Management (AI-SPM) vous offre la visibilité et le contrôle nécessaires sur les trois piliers de la sécurité IA : les données pour l’entraînement ou l’inférence, l’intégrité des modèles IA et l’accès aux modèles déployés.
- Détectez les utilisations de modèles non autorisées ou à risque
- Réduisez le risque d’exposition de données via les systèmes IA
- Assurez votre conformité aux règlementations actuelles et futures
Infographie : analyse des risques IA
- Classification des données d’entraînement
- Gouvernance des accès aux modèles
- Inventaire actualisé des modèles
- Prévention des détournements de l’IA
- Analyse des chemins d’attaque de l’IA
Visibilité sur tout l’écosystème applicatif
Identifiez les applications IA, les modèles et les ressources associées. Assurez la traçabilité et le lignage de tous les composants IA utilisés dans les applications.
Découverte des applications IA
Identifiez les applications IA, les modèles et les ressources associées.
Lignage des composants IA
Assurez la traçabilité de tous les composants IA et des sources de données utilisés dans les applications.
Inventaire des modèles
Cataloguez les modèles IA déployés et identifiez leurs mises à jour.
Analyse des risques liés aux modèles IA
Identifiez les vulnérabilités dans la supply chain IA, les modèles mal configurés et les ressources cloud associées qui entraînent un risque de vol de données, de manipulation ou de détournement.
Prévention des compromissions de modèles et du vol de données
Identifiez le risque de création de modèles similaires par des acteurs malveillants.
Détection des erreurs de configuration
Éliminez les autorisations trop permissives sur les instances de calcul et les modèles IA.
Blocage des conceptions plug-in non sécurisées
Identifiez les agents/workloads vulnérables ou dotés de droits trop étendus.
Sécurité des données sur les ressources de modèles IA
La manipulation des données de modèles IA introduit des biais et des vulnérabilités exposant l’entreprise à de nombreux risques : fuite et compromission de données, problèmes de conformité, etc.
Classification de la stack IA
Identifiez les données sensibles dans les données d’entraînement ou d’inférence, les bibliothèques, les API et les pipelines data qui alimentent les modèles IA.
Surveillance des données sensibles
Prévenez l’exposition des données, l’empoisonnement des modèles, les compromissions et les violations des principes de confidentialité.
Priorisation des vulnérabilités
Corrigez les vulnérabilités dans les infrastructures hébergeant des outils IA qui accèdent à des données sensibles.
Palo Alto Networks protège les forces d’innovation dans le monde entier
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Sources
Data Security Tip Sheet, Palo Alto Networks, août 2023 ; The Total Economic Impact™ Of Palo Alto Networks Prisma Cloud, Forrester Consulting, novembre 2023.