L’IA décodée : cybersécurité et grands modèles linguistiques

Les grands modèles de langage (LLM) tels que le GPT-4 d’OpenAI ont révolutionné divers domaines, du traitement du langage naturel au service client automatisé. Toutefois, leur essor s’accompagne également de défis et de considérations uniques en matière de cybersécurité. Dans cet article, Bocasay, notre agence informatique offshore, vise à décoder l’intersection de la cybersécurité et des grands modèles de langage, en explorant simultanément les risques et les mesures nécessaires pour protéger ces outils puissants.

De nos jours, les données étant reines, la protection des données critiques de votre entreprise est synonyme de succès commercial et de clients satisfaits. En 2024, selon un rapport de Statista, le revenu total du marché mondial de la cybersécurité devrait atteindre 185,70 milliards de dollars. 

L’émergence mondiale des grands modèles de langage (LLM) a introduit plusieurs nouveaux défis en matière de cybersécurité. Un récent article du Financial Times s’est intéressé à Pliny the Prompter, un hacker éthique qui affirme qu’il lui faut environ 30 minutes pour pirater les modèles d’IA les plus répandus dans le monde. Par exemple, le hacker anonyme a pu manipuler le Llama 3 de Meta pour qu’il fournisse des instructions sur la fabrication d’explosifs.

Comprendre les grands modèles linguistiques

Que sont les grands modèles linguistiques ?

Les grands modèles linguistiques sont un type d’intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer du langage humain. Ils sont formés sur de vastes ensembles de données comprenant des textes qui proviennent de livres, d’articles, de sites web et d’autres documents écrits ou audiovisuels. Cette formation approfondie permet aux LLM de générer des textes cohérents et pertinents sur le plan contextuel, d’effectuer des traductions, de répondre à des questions et même de créer des contenus audiovisuels originaux.

Applications courantes des masters en droit

• Assistance à la clientèle : Chatbots automatisés et assistants virtuels.
• Création de contenu : Rédaction d’articles, de rapports et même d’histoires créatives.
• Analyse des données : Résumer et interpréter de grands ensembles de données.
• Traduction linguistique : Services de traduction en temps réel et avec précision.
• L’éducation : Tutorat et génération de contenu éducatif.

 Les défis de la cybersécurité avec les LLM

Attaques adverses

Les attaques adverses consistent à introduire des données intentionnellement trompeuses ou malveillantes pour amener le modèle à produire des résultats incorrects ou nuisibles. Ces attaques peuvent conduire à :

▪ Informations trompeuses : Générer des informations fausses ou nuisibles.

▪ Empoisonnement des données : Injection de données malveillantes dans l’ensemble de données d’apprentissage pour modifier le comportement du modèle.

Inversion de modèle

Les attaques par inversion de modèle visent à extraire des informations sensibles du modèle en l’interrogeant de manière stratégique. Les attaquants peuvent exploiter les faiblesses dans la conception ou le déploiement du modèle, en utilisant les LLM pour automatiser et intensifier les cyberattaques, par exemple en générant du code malveillant ou en planifiant des vecteurs d’attaque sophistiqués. Il peut en résulter

▪ Violations de la vie privée : Extraction de données personnelles sur lesquelles le modèle a été entraîné.

▪ Le vol de propriété intellectuelle : Reconstituer les données propriétaires utilisées pendant la formation.

Violations de données

Les LLM ont besoin de grandes quantités de données pour leur formation, dont certaines peuvent être sensibles ou confidentielles. Des violations de données peuvent se produire pour les raisons suivantes

▪ Protection insuffisante des données : Faiblesse des mesures de sécurité entraînant un accès non autorisé.

▪ Traitement inapproprié des données : Mauvaise manipulation des données pendant la formation ou le déploiement.

▪ Hameçonnage et ingénierie sociale

Les LLM peuvent être exploités pour créer des attaques de phishing sophistiquées en générant des courriels et des messages convaincants qui incitent les utilisateurs à révéler des informations sensibles ou à effectuer des actions nuisibles.

 Comment atténuer les risques de cybersécurité à l’ère de l’IA ?

L’atténuation des risques de cybersécurité de votre entreprise à l’ère de l’IA nécessite une approche globale :

Des pratiques de formation solides

▪ Assainissement des données : S’assurer que les données de formation sont exemptes de contenu malveillant ou sensible.

▪ Adversarial Training : Entraînement des modèles d’IA avec des exemples contradictoires afin d’améliorer leur robustesse.

▪ Audits réguliers : Examen périodique des données de formation et des résultats des modèles afin d’identifier les vulnérabilités.

Déploiement sécurisé

Contrôles d’accès : Mettre en place des contrôles d’accès stricts pour limiter les personnes autorisées à interroger le modèle.

▪ Surveillance et enregistrement : Surveillance continue des interactions du modèle afin de détecter toute activité suspecte et d’y répondre.

▪ Chiffrement : Cryptage des données au repos et en transit, afin d’empêcher tout accès non autorisé.

Éducation et sensibilisation des utilisateurs

Programmes de formation : Sensibiliser les utilisateurs aux risques associés aux MLL et à la manière de les atténuer.

Sensibilisation à l’hameçonnage : Former les utilisateurs à reconnaître les tentatives d’hameçonnage et à y répondre.

Conformité réglementaire

▪ Lois sur la protection des données : Assurer la conformité avec les réglementations relatives à la protection des données telles que GDPR, CCPA, etc.

▪ Lignes directrices en matière d’éthique : Adhérer aux lignes directrices éthiques pour le développement et le déploiement de l’IA.

L’intégration de grands modèles de langage dans divers domaines offre d’immenses avantages, mais elle pose également d’importants défis en matière de cybersécurité. En comprenant ces défis et en mettant en œuvre des mesures de sécurité solides, les organisations peuvent exploiter la puissance des LLM tout en protégeant les informations sensibles et en maintenant la confiance des utilisateurs.

Références

• OpenAI. (2023). GPT-4 : Rapport technique. OpenAI.
• Goodfellow, I., Shlens, J. et Szegedy, C. (2014). Explaining and Harnessing Adversarial Examples. arXiv preprint arXiv:1412.6572.
• Carlini, N. et Wagner, D. (2018). Exemples adversaires audio : Attaques ciblées sur le Speech-to-Text. IEEE Security and Privacy Workshops (SPW).
• Union européenne. (2016). Règlement général sur la protection des données (RGPD). Journal officiel de l’Union européenne.
• Murphy, Hannah (2024). Hackers ‘jailbreak’ powerful AI models in global effort to highlight flaws (Des pirates informatiques « jailbreakent » de puissants modèles d’IA dans un effort mondial pour mettre en évidence les failles). Financial Times. https://www.ft.com/content/14a2c98b-c8d5-4e5b-a7b0-30f0a05ec432

Principaux avantages de l’externalisation de votre cybersécurité

▣ Réduction des coûts : Réduit la nécessité d’une infrastructure et d’un personnel internes.

▣ Accès à l’expertise : Tirez parti des connaissances spécialisées de professionnels expérimentés.

▣ Technologie avancée : Utilise des outils et des technologies de sécurité de pointe.

▣ Surveillance 24/7 : Assure une surveillance continue et une réponse rapide aux incidents.

▣ Conformité réglementaire : Veille au respect des normes et réglementations du secteur.

▣ Évolutivité : S’adapte facilement aux besoins et à la croissance de votre entreprise.