Par Sarang Warudkar - Responsable du marketing technique des produits CASB, Skyhigh Security
16 décembre 2024 3 Lecture minute
L'adoption rapide des grands modèles de langage (LLM) a révolutionné l'utilisation de l'IA par les organisations, qu'il s'agisse d'améliorer les interactions avec les clients ou de permettre une analyse avancée des données. Cependant, la puissance de l'IA s'accompagne de la responsabilité de traiter les vulnérabilités émergentes en matière de sécurité. De simples protections au niveau de l'invite ne suffisent plus - ce qu'il faut, c'est une approche solide, à l'échelle du système, pour sécuriser efficacement les pipelines d'IA.
Skyhigh SSE, pionnier de la sécurité de l'IA, propose un cadre complet aligné sur les menaces du Top 10 LLM 2025 de l'OWASP, garantissant que les systèmes d'IA restent sûrs, éthiques et fiables. Examinons les principaux risques et la manière dont Skyhigh SSE les atténue.
Le Top 10 des menaces LLM de l'OWASP fournit une feuille de route claire pour sécuriser les applications LLM, en mettant l'accent sur la visibilité et les contrôles à chaque étape du système d'IA - des entrées et sorties à la formation des modèles et aux chaînes d'approvisionnement.
1. Injection d'invite
L'injection d'invite manipule le comportement du LLM par le biais d'entrées malveillantes, compromettant ainsi les résultats et les données sensibles.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
2. Divulgation d'informations sensibles
Les LLM peuvent involontairement exposer des informations confidentielles, des données financières ou des informations critiques pour l'entreprise.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
3. Vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement
Les modèles, ensembles de données ou plugins de tiers peuvent introduire des portes dérobées, des biais ou des failles de sécurité.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
4. Empoisonnement des données et des modèles
Les attaquants injectent des données malveillantes pendant la formation, ce qui corrompt le comportement du modèle.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
5. Traitement incorrect des sorties
Les sorties non validées peuvent exposer des données sensibles ou permettre des risques tels que l'injection SQL.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
6. Agence excessive
Les MFR disposant de privilèges excessifs peuvent interagir avec des systèmes ou des données non autorisés.
Atténuation :
7. Fuite de l'invite du système
Les attaquants exploitent les instructions au niveau du système pour accéder à des configurations sensibles.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
8. Faiblesses des vecteurs et de l'intégration
Les bases de données vectorielles et d'intégration non sécurisées peuvent être manipulées en vue d'un accès non autorisé.
Atténuation :
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
9. Mauvaise information
Les LLM peuvent générer des résultats inexacts ou trompeurs (hallucinations), ce qui nuit à la fiabilité.
Atténuation :
10. Consommation illimitée
Des requêtes excessives peuvent surcharger les systèmes et conduire à l'épuisement des ressources.
Atténuation à l'aide de Skyhigh SSE :
La nature interconnectée et axée sur les données des systèmes d'IA modernes exige une approche proactive de la sécurité au niveau du système. Skyhigh SSE ouvre la voie en s'attaquant à l'ensemble des vulnérabilités du Top 10 de l'OWASP.
En atténuant les risques tels que l'injection rapide, les fuites de données sensibles et l'agence excessive, Skyhigh SSE permet aux organisations de sécuriser leurs applications d'IA tout en maintenant la performance et l'évolutivité.
Skyhigh SSE permet aux entreprises d'exploiter tout le potentiel de l'IA en toute sécurité et dans le respect de l'éthique. Avec ses outils de sécurité avancés et ses protections multicouches, Skyhigh SSE garantit que les déploiements d'IA restent dignes de confiance, évolutifs et conformes.
Ensemble, nous pouvons assurer l'avenir de l'IA.
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