Cybersécurité IA : maîtriser les risques des modèles d’intelligence artificiell

Assurer la cybersécurité de vos modèles IA est primordiale pour assurer la disponibilité, l’intégrité ainsi que la confidentialité de vos services. (CIA : confidentialiy, integrity & availability)

L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles opportunités, mais aussi de nouvelles surfaces d’attaque. Protéger les modèles, les données et les utilisateurs n’est pas une option : c’est une condition essentielle pour garantir une IA fiable, responsable et conforme aux réglementations (RGPD, GDPR). Voilà ce qu’il est possible de faire pour assurer la cybersécurité de vos modèles IA.

Guardrails (garde‑fous IA) : pour encadrer strictement les entrées et sorties des modèles, réduire les risques d’hallucinations et aligner les comportements sur les règles métiers, éthiques et réglementaires.
Sanitisation des données et prompts : pour prévenir les injections malveillantes, nettoyer les entrées et éviter les fuites d’informations sensibles.
Proxy et isolation des modèles : pour filtrer, journaliser et contrôler les flux, tout en cloisonnant les environnements afin de limiter l’impact d’éventuelles attaques.
Sécurité des endpoints IA : pour renforcer l’authentification, contrôler les accès et auditer les appels API, garantissant la résilience des systèmes.
Prévention proactive : chiffrement, rotation des clés, tests d’intrusion et audits réguliers pour identifier les failles et combler les vulnérabilités.
Alignement avec les standards : intégration des bonnes pratiques OWASP (sécurité applicative, API, LLM Top 10) et cartographie des menaces selon MITRE ATT&CK, afin de couvrir les vecteurs d’attaque connus et émergents.

L’objectif : assurer que l’IA reste un atout stratégique et non une vulnérabilité, en construisant des systèmes robustes, explicables et capables de résister aux menaces actuelles comme futures.

Voyez la cybersécurité de votre IA comme un investissement et non pas un poste de dépenses.