Comment protéger votre IA contre l’empoisonnement des données ?

L’empoisonnement des données est le tueur silencieux de l’IA

L’IA se nourrit de données. Mais que se passe-t-il lorsque ces données sont manipulées ? C’est ce qu’on appelle l’empoisonnement des données, lorsque de mauvais acteurs corrompent des ensembles de données d’entraînement pour fausser le comportement de l’IA.

Le National Institute of Standards and Technology (NIST) a mis en évidence des cas concrets, tels que des attaquants qui glissent des propos offensants dans des kits de formation pour chatbots. Le résultat ? Les représentants du service clientèle dotés d’une IA parlent soudain comme des trolls sur internet.

Il existe deux types principaux d’empoisonnement des données :

• Attaques ciblées : Frappes de précision conçues pour modifier des résultats spécifiques de l’IA, par exemple en modifiant les modèles de détection des fraudes financières pour laisser passer certaines transactions.

• Attaques aveugles : Plus chaotiques, elles dégradent les performances de l’IA de manière générale, rendant les modèles peu fiables ou carrément inutiles.

Le problème principal ? Les modèles d’IA ne distinguent pas les bonnes données des mauvaises. Ils apprennent à partir de tout ce qu’on leur donne. Et si vous ne contrôlez pas ces données, quelqu’un d’autre pourrait le faire.

Connaissez vos données ou risquez d’en perdre le contrôle

Feriez-vous confiance à un rapport financier sans en connaître la source ? Les données d’entraînement à l’IA doivent être traitées de la même manière. Si vous ne savez pas d’où viennent vos données, qui y a accès et comment elles sont traitées, vous allez au-devant de problèmes.

Vous ne pouvez pas protéger ce que vous ne comprenez pas. La sécurité de l’IA commence par la visibilité des données, le suivi de leurs origines, la vérification de leur qualité et le contrôle de ceux qui les touchent.

Les principales garanties sont les suivantes :

• Suivi de la provenance : Savoir exactement d’où viennent les données et s’assurer qu’elles proviennent de sources fiables.

• Contrôle d’accès strict : Limiter les personnes autorisées à modifier les ensembles de données de formation, afin d’empêcher les initiés d’introduire des modifications nuisibles.

• Surveillance continue : Recherche en temps réel de modèles de données inhabituels pouvant indiquer une attaque.

L’importance des pipelines de données

Les pipelines de données ne sont pas tous égaux. La façon dont vous traitez et transformez les données peut soit vous exposer à l’empoisonnement des données, soit vous aider à le prévenir.

Pendant des années, les entreprises ont utilisé l’ETL (Extract, Transform, Load), c’est-à-dire que les données étaient transformées avant d’être stockées. Le problème ? Si vous transformez les données trop tôt, avant d’en avoir vérifié l’intégrité, les défauts sont intégrés. Cela revient à prendre des décisions commerciales sur la base de rapports non vérifiés.

Aujourd’hui, les entreprises passent à l’ELT (Extract, Load, Transform). Cela signifie qu’elles stockent d’abord les données brutes, puis les transforment dans un environnement contrôlé tel que Snowflake. L’avantage ? Plus de contrôle, une meilleure sécurité et la possibilité de filtrer les mauvaises données avant qu’elles n’entrent dans vos modèles d’IA.

Dave Jenkins, vice-président des produits et de la recherche chez Iterate.ai, explique : « Avec ELT, les transformations restent centralisées et sous contrôle. Vous n’avez pas d’applications différentes qui modifient les données de manière indépendante, introduisant des angles morts en matière de sécurité. »

Le passage à l’ELT signifie moins de surprises, et dans le domaine de l’IA, les surprises sont rarement bonnes.

La sécurité de l’IA, c’est la sécurité des entreprises

L’IA élargit la surface d’attaque de votre entreprise. Si vous ne pensez pas à la sécurité, quelqu’un d’autre le fera : les attaquants.

La solidité de vos modèles d’IA dépend de la sécurité qui les protège. Si votre organisation est déjà aux prises avec des problèmes de cybersécuritécomme des mots de passe faibles, des correctifs inadaptés et une gestion des identités peu rigoureuse, vos systèmes d’IA sont vulnérables par défaut.

Une stratégie de sécurité de l’IA solide s’intègre à la sécurité générale de l’entreprise :

• Corrections et mises à jour : L’infrastructure d’IA doit être aussi à jour que vos autres systèmes.

• Contrôle d’accès « zéro confiance » : Ne présumez jamais qu’un utilisateur ou une application a le droit d’accès, sauf vérification explicite.

• Principe du moindre privilège : Ne donnez aux employés que l’accès à ce dont ils ont besoin. Rien de plus.

Ignorer la sécurité de l’IA est une mauvaise affaire. L’empoisonnement des données peut avoir un impact sur le chiffre d’affaires, la confiance et même la conformité réglementaire. Prenez de l’avance sur le problème, ou soyez obligé de réagir plus tard.

Apprendre à l’IA à se défendre

On n’arrête pas les cyberattaques en espérant qu’elles ne se produisent pas. On les arrête en s’y préparant. C’est là qu’intervient la formation contradictoire, qui apprend aux modèles d’IA à détecter les attaques et à y résister.

Comment fonctionne la formation contradictoire :

1. Exposez le modèle à des données empoisonnées : Entraînez-le à reconnaître les schémas indiquant une falsification.

2. Développez des mécanismes de réponse : L’IA apprend à repérer les données suspectes au lieu de les accepter aveuglément.

3. Répétez et améliorez : Tout comme la cybersécurité, les défenses contre l’IA doivent être affinées en permanence.

Les recherches vont dans ce sens. Dans le domaine de l’IA des soins de santé, la formation contradictoire a été proposée comme moyen de défense contre les données biaisées ou manipulées, qui pourraient avoir des conséquences vitales. Une autre étude décrit un cadre spécifique pour la défense des modèles d’IA contre les attaques par empoisonnement.

« Si l’IA fait partie de votre activité, la formation contradictoire devrait faire partie de votre stratégie en matière d’IA. »

Dernières réflexions

L’IA est l’avenir, mais l’avenir n’est pas infaillible. L’empoisonnement des données est un risque réel et croissant. Si vous intégrez l’IA dans votre entreprise, la sécurisation de vos modèles doit être une priorité au même titre que leur construction.

L’IA qui fonctionne bien aujourd’hui peut échouer de façon spectaculaire demain si elle est alimentée par de mauvaises données. En sécurisant vos pipelines de données, en appliquant la gouvernance et en intégrant la formation contradictoire, vous protégez votre entreprise.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Sécurisez vos données : Assurez une visibilité totale de vos données d’entraînement à l’IA en connaissant leurs origines, leurs droits d’accès et leurs processus de transformation. Les dirigeants doivent appliquer une gouvernance stricte des données pour éviter toute manipulation malveillante.

• Optimisez les pipelines de données : Passez des architectures ETL traditionnelles aux architectures ELT pour centraliser les transformations de données. Ce changement améliore la supervision et réduit le risque d’intégrer des données compromises dans les modèles d’IA.

• Renforcer les pratiques de gouvernance : Mettez en place des pistes d’audit complètes, des cadres de validation et des environnements de test contrôlés. Des politiques claires concernant l’accès aux données et leur modification peuvent réduire les vulnérabilités.

• Investissez dans l’entraînement contradictoire : Préparez vos modèles d’IA à identifier et à résister à la manipulation des données en intégrant des techniques d’entraînement contradictoire. Cette approche proactive renforce la résilience contre les menaces émergentes d’empoisonnement des données.