Les avancées en intelligence artificielle sont une arme à double tranchant. Alors que les technologies d'IA et d'apprentissage automatique sont utilisées pour améliorer la cybersécurité de manière puissante, de nombreuses organisations peinent à comprendre exactement comment l'utilisation des outils d'IA impacte leur profil de risque, leur surface d'attaque et leur posture de conformité.

L'utilisation abusive des solutions d'IA peut soulever d'importantes préoccupations en matière de confidentialité des données, introduire des biais dans le processus de prise de décision stratégique, entraîner des violations de conformité et augmenter les risques liés aux tiers.

Ci-dessous, nous allons détailler les risques actuels des outils d'IA, explorer comment différentes formes d'IA et d'apprentissage automatique sont utilisées pour améliorer la gestion des risques et la conformité en matière de sécurité, et partager les étapes clés que les organisations peuvent suivre aujourd'hui pour entrer avec confiance dans l'ère de l'IA.

Principaux risques et défis de l'IA auxquels les organisations seront confrontées en 2024.

L'intégration de l'IA dans les opérations commerciales est un changement fondamental pour de nombreuses organisations, offrant des opportunités de croissance et d'innovation sans précédent. Bien que l'IA apporte d'importantes opportunités d'efficacité, elle présente également une série de risques que les organisations doivent naviguer.

Défis de gestion des risques liés à l'IA.

Depuis la sortie de ChatGPT 4 en mars 2023, l'adoption massive de l'IA est en pleine expansion. Cependant, les efforts pour gérer les risques associés aux outils d'IA sont à la traîne.

93% des organisations interrogées disent comprendre que l'IA générative introduit des risques, mais seulement 9% disent être préparées à gérer ces menaces. Une autre étude a révélé que un cinquième des organisations qui utilisent des outils IA tiers n'évaluent pas du tout leurs risques.

Les organisations sont confrontées au choix difficile de soit prendre du retard par rapport aux concurrents qui adoptent des solutions innovantes en matière d'IA, soit s'exposer à une série de risques — y compris des violations des données, des dommages à la réputation, des pénalités réglementaires et des défis de conformité.

Introduction de nouvelles vulnérabilités.

L'utilisation d'outils d'IA peut introduire des vulnérabilités de sécurité qui peuvent facilement passer inaperçues et non résolues.

Par exemple, de nombreux développeurs ont recours à des outils d'IA générative pour augmenter leur efficacité. Mais une étude de Stanford a révélé que les ingénieurs logiciels utilisant des systèmes d'IA génératrice de code sont plus susceptibles d'introduire des vulnérabilités de sécurité dans les applications qu'ils développent. Une étude similaire qui a évalué la sécurité du code généré par GitHub Copilot a trouvé que près de 40% des suggestions de l'IA conduisaient à des vulnérabilités dans le code.

Les outils d'IA peuvent également introduire des risques pour la propriété intellectuelle et d'autres données sensibles. Toute propriété intellectuelle ou donnée client qui est entrée dans l'outil pourrait également être stockée ou consultée par d'autres prestataires de services. Et parce que les données saisies dans les invites de l'outil d'IA générative peuvent aussi faire partie de son ensemble d'entraînement, toute information sensible entrée pourrait se retrouver dans les sorties pour d'autres utilisateurs. Cela peut sembler peu risqué, mais une étude récente par Cyberhaven a révélé que 11% des données que les employés collent dans ChatGPT sont confidentielles.

Les modèles d'IA ne sont aussi bons que les données qu'ils reçoivent, faisant de l'empoisonnement des données un autre risque important. Si les modèles d'IA peuvent être trompés, ils pourraient exécuter des logiciels malveillants ou contourner les contrôles de sécurité pour donner des privilèges d'accès plus forts aux logiciels malveillants.

Préoccupations concernant la confidentialité des données.

Les systèmes d'IA nécessitent de grands volumes de données, ce qui pose d'importants risques pour la confidentialité des données. Les modèles d'IA utilisés pour analyser le comportement des clients ou des utilisateurs, par exemple, peuvent nécessiter l'accès à des informations personnelles sensibles. Les outils GenAI peuvent également partager des données utilisateur avec des tiers et des prestataires de services, ce qui peut potentiellement enfreindre les lois sur la confidentialité des données. La réglementation a déjà été mise en œuvre dans l'UE et en Chine, avec des réglementations proposées aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Canada et en Inde.

Les organisations devront mettre l'accent sur la confidentialité des données de l'IA dans leur gouvernance des données, y compris les techniques d'anonymisation des données qui préservent la confidentialité des utilisateurs sans affecter l'utilité des données. Une bonne gouvernance de l'IA aidera également à surveiller les performances de l'IA, à détecter les modèles obsolètes et à identifier les biais.

Potentiel de biais

Lorsque les ensembles de données utilisés pour former les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique ne sont pas suffisamment diversifiés ou complets, cela peut nuire aux performances du modèle d'IA. Les menaces peuvent être ignorées ou un comportement bénin peut être identifié comme malveillant.

Imaginez un système de détection d'intrusion basé sur l'IA qui est principalement formé sur un ensemble de données des cyberattaques récentes les plus courantes, telles que les attaques de logiciels malveillants ou de rançongiciels.

Ce système d'IA pourrait être très efficace pour détecter des types d'attaques similaires à l'avenir. Mais à mesure que le paysage des menaces cybernétiques évolue et que de nouvelles attaques apparaissent, le système peut ne pas reconnaître et réagir à ces menaces.

Le biais est en faveur des types de menaces cybernétiques connues et contre les nouvelles menaces émergentes - ce qui pourrait potentiellement conduire à des vulnérabilités dans le réseau ou le système que l'algorithme est censé protéger.

Le biais algorithmique pose également un risque important. Par exemple, la reconnaissance de motifs utilisée dans la détection des menaces pourrait incorrectement signaler des activités inoffensives, telles que des fautes de frappe ou du jargon dans les e-mails, comme des menaces de phishing. Trop de ces faux positifs peuvent entraîner une fatigue des alertes.

Risque réglementaire et de conformité

Les décideurs politiques du monde entier sont confrontés aux questions éthiques et pratiques importantes posées par l'utilisation et l'utilisation abusive potentielles des technologies d'IA. Ils sont mis au défi de trouver un équilibre entre la promotion de l'innovation et le maintien du rythme sur la scène mondiale tout en protégeant à la fois les individus et la société dans son ensemble contre les risques existentiels.

Étant donné que l'industrie de l'IA en est encore à ses débuts, il est probable que la législation soit rédigée en fonction des leaders actuels de l'industrie - mais il n'est pas évident de savoir quelles technologies d'IA seront les plus réussies ou quels acteurs deviendront dominants dans l'industrie.

Certains gouvernements et organismes de réglementation adoptent une approche attentiste, tandis que d'autres proposent ou promulguent de manière proactive des législations pour réglementer le développement et l'utilisation de l'IA.

Le projet de loi sur l'intelligence artificielle de l'UE est actuellement en accord provisoire, et devrait entrer en vigueur en 2025. Aux États-Unis, l'ordre exécutif de Biden sur le développement et l'utilisation sûrs, sécurisés et fiables de l'intelligence artificielle a établi l'Institut américain de la sécurité de l'intelligence artificielle (USAISI), qui dirigera les efforts pour développer des normes de sécurité, de sûreté et de test des modèles d'IA avancés. En l'absence d'une législation fédérale d'envergure, attendez-vous à voir des actions d'agences spécifiques à chaque secteur, notamment les services de santé, les services financiers, le logement, le secteur du travail et la sécurité des enfants, ainsi que des ordres exécutifs supplémentaires.

L'adoption croissante des outils d'IA et leur impact sur les risques organisationnels a également conduit à l'élaboration de plusieurs nouveaux cadres de sécurité de l'IA. Par exemple, l'ISO 42001 propose une approche globale de la sécurité de l'information applicable aux systèmes d'IA, tandis que l'NIST AI RMF offre des directives complètes pour gérer les risques spécifiquement associés aux technologies d'IA. L'évaluation et l'adoption de ces cadres peuvent aider les organisations à naviguer dans le paysage complexe des risques liés à l'IA et à mettre en œuvre des solutions d'IA de manière sécurisée et responsable.

2024 s'annonce comme une année charnière pour le développement de l'IA et les changements réglementaires. Avec tant de choses en mouvement, les organisations et les professionnels de la conformité peinent à comprendre comment les exigences réglementaires émergentes auront un impact sur leurs opérations et leurs programmes de conformité.

Comment l'intelligence artificielle améliore la gestion des risques

La capacité de l'IA à traiter et analyser d'énormes quantités de données, ainsi que ses capacités prédictives, en font un outil puissant pour la gestion des risques. Elle aide les organisations à anticiper, identifier et atténuer les risques plus efficacement, conduisant à une meilleure prise de décision et à des opérations commerciales plus résilientes.

Voici quelques cas d'utilisation significatifs de l'IA dans la gestion des risques :

1. Identification des risques grâce à l'analyse prédictive : Les algorithmes de l'IA excellent dans l'identification des modèles et des tendances dans de grands ensembles de données. Ces analyses prédictives permettent aux organisations de prévoir des risques potentiels tels que les fluctuations du marché, les risques liés à la chaîne d'approvisionnement ou les défaillances opérationnelles avant qu'ils ne se matérialisent. L'IA peut également modéliser divers scénarios de risque et prédire leurs résultats, aidant les gestionnaires à prendre des décisions éclairées sur les stratégies d'atténuation des risques.
2. Flux de travail d'évaluation des risques automatisés : L'IA peut automatiser le processus d'évaluation des risques, long et complexe, aidant les organisations à identifier rapidement les facteurs de risque et à établir des priorités en fonction de l'impact potentiel. Des outils avancés comme Comply AI de Secureframe peuvent également suggérer des plans de traitement des risques en fonction de la posture de sécurité spécifique et du profil de risque de l'organisation.
3. Surveillance des risques en temps réel : Les systèmes d'IA peuvent analyser les données en temps réel, fournissant aux organisations des informations immédiates sur les risques potentiels. L'IA peut détecter des anomalies en matière de cybersécurité pouvant indiquer une violation, et dans les services financiers, une surveillance continue permet de détecter les fraudes et de prévenir les crimes financiers.
4. Analyse de scénarios et tests de résistance : L'IA peut simuler une gamme de scénarios défavorables et tester la résilience d'une organisation face à divers risques, des ralentissements économiques aux perturbations opérationnelles. Les organisations peuvent alors mieux planifier et se préparer aux crises potentielles.
5. Gestion des risques des tiers et de la chaîne d'approvisionnement : Les outils d'IA peuvent analyser les réseaux mondiaux de chaînes d'approvisionnement, prévoir les perturbations dues aux catastrophes naturelles ou aux problèmes géopolitiques, et suggérer des stratégies d'atténuation pour minimiser l'impact sur les opérations. Ils peuvent également analyser les contrats avec des tiers pour mettre en évidence des risques tels que des conditions défavorables, des coûts cachés ou des clauses pouvant poser une responsabilité.

Comment l'intelligence artificielle simplifie la sécurité et la conformité réglementaire

De même, les avancées en IA et ML sont utilisées pour renforcer les postures de sécurité et de conformité.

1. Renforcer les défenses en cybersécurité : L'IA joue un rôle crucial dans le développement de mesures de cybersécurité avancées. Elle peut apprendre des menaces cybernétiques en cours et s'adapter aux nouvelles stratégies employées par les cybercriminels, renforçant continuellement les défenses d'une organisation.
2. Conformité des tiers et contrôles réglementaires : L'IA peut garantir que les tiers se conforment aux lois et réglementations pertinentes. Elle peut surveiller les changements dans les cadres réglementaires et évaluer automatiquement le statut de conformité des fournisseurs, réduisant ainsi le risque de sanctions légales.
3. Patchs de sécurité automatisés : L'IA peut surveiller en continu les logiciels et les systèmes pour les vulnérabilités et appliquer automatiquement les correctifs et mises à jour pour remédier à ces vulnérabilités. Les systèmes d'IA peuvent également prioriser les correctifs en fonction de la gravité de la vulnérabilité et de l'importance du système affecté, réduisant ainsi de manière significative la fenêtre d'opportunité pour les attaquants.
4. Plus grande sécurité des mots de passe : L'IA peut analyser la solidité des mots de passe et appliquer automatiquement les politiques de mots de passe d'une organisation, incitant les utilisateurs à changer leurs mots de passe à des intervalles optimaux et suggérant des mots de passe forts et uniques.
5. Réponse aux incidents et confinement des menaces : Les outils d'IA peuvent rapidement détecter les anomalies de comportement et les violations de sécurité et automatiser les actions de réponse initiales, telles que l'isolement des systèmes affectés, pour contenir la menace. Après un incident, l'IA peut analyser l'attaque pour accélérer la résolution, aider à la continuité des activités et prévenir des attaques similaires.
6. IA générative pour la création de politiques : Des outils comme Comply AI peuvent aider les équipes à rédiger rapidement des politiques de sécurité en analysant les réglementations existantes, les normes de l'industrie et les besoins des entreprises, et en générant des ébauches de politiques conformes et adaptées à l'organisation. L'IA peut également aider à maintenir les politiques à jour en surveillant en permanence les changements dans les exigences de conformité et les meilleures pratiques.
7. Apprentissage automatique pour des réponses automatisées aux questionnaires de sécurité : Les questionnaires de sécurité sont une partie standard du processus d'approvisionnement des fournisseurs, permettant aux organisations d'évaluer la sécurité des tiers. Mais répondre à ces questionnaires peut être fastidieux et chronophage, détournant l'attention des tâches prioritaires.
   Les outils d'IA peuvent rationaliser le processus en absorbant les questionnaires remplis et en analysant ces informations pour générer rapidement des réponses. L'Automation des Questionnaires de Secureframe, par exemple, extrait des données de la plateforme Secureframe et des informations d'une base de connaissances interne pour automatiser les réponses aux nouveaux questionnaires. Les PME peuvent examiner et modifier les réponses, puis exporter le questionnaire complété dans son format original pour le renvoyer aux prospects et aux clients. L'IA assure également la cohérence et l'exactitude des réponses aux questionnaires, économisant du temps et réduisant les erreurs humaines.
8. Directives de remédiation personnalisées : Les applications d'IA aident les équipes de sécurité à remédier aux vulnérabilités en offrant des directives de remédiation étape par étape. Par exemple, Comply AI utilise l'infrastructure en tant que code pour générer des directives de remédiation adaptées à l'environnement cloud de l'utilisateur. Les utilisateurs peuvent rapidement et efficacement corriger les contrôles défaillants pour améliorer les taux de réussite des tests et renforcer leur posture de sécurité et de conformité.
9. Formation personnalisée à la sensibilisation à la sécurité : L'IA peut analyser le comportement des employés pour identifier les domaines nécessitant une formation et développer des programmes de formation ciblés.
10. Surveillance continue de la conformité : Les systèmes d'IA peuvent surveiller la conformité aux politiques de sécurité et aux exigences réglementaires en temps réel, alertant les équipes de conformité des non-conformités et des contrôles défaillants afin qu'elles puissent agir.

Étapes que les organisations peuvent suivre aujourd'hui pour naviguer et gérer les risques liés à l'IA

Gérer les risques liés à l'IA nécessite une approche proactive et complète. En prenant ces mesures, les organisations peuvent non seulement atténuer les inconvénients potentiels de l'IA, mais aussi exploiter pleinement son potentiel de manière responsable et éthique.

Intégrer les évaluations des risques de l'IA dans votre méthodologie de gestion des risques

Inviter les parties prenantes de la conformité, de l'informatique, du juridique et des ressources humaines à se prononcer sur les risques de l'IA. Les experts de McKinsey recommandent d'évaluer les risques potentiels pour :

• Confidentialité : Les lois sur la confidentialité dans le monde définissent comment les entreprises peuvent et ne peuvent pas utiliser les données. Violer ces lois peut entraîner des pénalités de violation importantes et des dommages à la réputation.
• Sécurité : Les nouveaux modèles d'IA présentent des vulnérabilités complexes et évolutives telles que l'empoisonnement des données, où des données « fausses » sont introduites dans l'ensemble d'apprentissage et affectent la sortie du modèle.
• Équité : Les organisations doivent prendre des mesures pour éviter d'encoder par inadvertance des biais dans les modèles d'IA ou d'introduire des biais en alimentant le modèle avec des données de mauvaise qualité ou incomplètes.
• Transparence : Si les organisations ne comprennent pas comment le modèle d'IA a été développé ou comment les algorithmes fonctionnent pour créer la sortie, cela crée une boîte noire. Par exemple, si un consommateur demande comment ses données personnelles ont été utilisées en vertu du RGPD, votre organisation doit savoir dans quels modèles les données ont été alimentées.
• Risque tiers : Concevoir ou mettre en œuvre un modèle d'IA implique souvent des tiers dans des aspects tels que la collecte ou le déploiement des données, introduisant un risque tiers.

Une fois que vous avez identifié les risques liés à l'IA, vous pouvez créer un plan de traitement des risques pour les prioriser et les atténuer.

Évaluer correctement les outils d'IA tiers

Les organisations doivent également faire preuve de diligence raisonnable en matière de protection des données et de vie privée en évaluant correctement les outils d'IA tiers :

• Revoir la politique de confidentialité et la posture de sécurité de l'entreprise
• Découvrez si les informations que vous partagez avec l'outil d'IA pourraient être ajoutées aux grands modèles de langage (LLM) ou apparaître dans les réponses aux invites d'autres utilisateurs
• Demandez aux fournisseurs potentiels une lettre d'attestation vérifiant que la sécurité de l'outil a été évaluée par un tiers qualifié

Définir l'utilisation acceptable dans les politiques d'IA

Une politique formelle d'IA permet de s'assurer que l'IA est utilisée de manière conforme aux objectifs stratégiques et aux normes éthiques de l'organisation. La politique d'IA doit :

• Définir l'utilisation acceptable des outils d'IA
• Expliquer l'approche de l'organisation pour utiliser l'IA de manière éthique et les mesures prises pour lutter contre les biais et promouvoir la transparence
• Décrire les pratiques de collecte, de gestion, de stockage et d'utilisation des données qui satisfont à toutes les réglementations et exigences de conformité applicables en matière de protection des données
• Expliquer les processus mis en place pour surveiller l'efficacité des outils d'IA et de la politique d'IA elle-même
• Établir qui sera responsable de l'application de la politique d'IA et de sa mise à jour

Agir maintenant pour se préparer aux futures réglementations sur l'IA

Les organisations pourraient être soumises à plusieurs réglementations sur l'IA en fonction de l'industrie, des produits et services et de la base de clients, ce qui rend la conformité complexe. Mais l’objectif principal de nombreuses réglementations sur l'IA est similaire : promouvoir la transparence, la responsabilité, la vie privée et l'équité lors du développement et du déploiement des outils d'IA. Garder ces principes à l'esprit peut aider les organisations et les équipes de conformité à rester en avance.

Les équipes de sécurité et de conformité peuvent se préparer dès maintenant aux futures réglementations en :

• Mettre en œuvre des politiques d'IA qui définissent clairement l'utilisation acceptable de l'IA
• Seules les applications IA vérifiées et approuvées doivent être utilisées sur les appareils de l'entreprise
• Former le personnel à l'utilisation correcte des outils d'IA, y compris quelles données ils peuvent et ne peuvent pas entrer dans les solutions d'IA et dans quelles circonstances
• Recueillir et maintenir la documentation relative à l'utilisation et au développement de l'IA au sein de l'organisation, tels que les contrats de fournisseurs, les évaluations de risques et les rapports d'audit interne

Associer l'IA à l'automatisation GRC pour réduire les risques de sécurité et de conformité

Selon les recherches d'IBM, les organisations qui utilisent largement à la fois l'IA et l'automatisation ont connu un cycle de vie des violations de données réduit de plus de 40% par rapport aux organisations qui n'ont pas déployé ces technologies. Cette même recherche a révélé que les organisations ayant entièrement déployé l'IA de sécurité et l'automatisation économisent 3,05 millions de dollars par violation de données par rapport à celles qui n'en ont pas — une réduction de 65,2 % du coût moyen des violations.

Les organisations qui implémentent à la fois des plateformes d'IA et d'automatisation de la sécurité sont dans la meilleure position pour se défendre contre les risques émergents et un paysage de conformité réglementaire en évolution.

Exploitez la puissance de l'IA pour le risque et la conformité

L'importance de l'IA dans l'amélioration de la cybersécurité ne fait que croître. En tirant parti de la puissance de l'IA et de l'automatisation de la sécurité, les entreprises peuvent renforcer et rationaliser leurs processus de gestion des risques et de conformité pour améliorer la résilience des entreprises, l'efficacité opérationnelle et la sécurité.

Chez Secureframe, nous avons incorporé les derniers développements en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique dans notre plateforme d'automatisation GRC, stimulant l'innovation et autonomisant les équipes de sécurité, de risque et de conformité.

• Comply AI pour la remédiation fournit des conseils de remédiation assistés par l'IA pour accélérer la remédiation dans le cloud et le temps de conformité.
• Comply AI pour le risque automatise le processus d'évaluation des risques pour vous faire gagner du temps et réduire les coûts de maintien d'un solide programme de gestion des risques.
• Comply AI pour les politiques utilise l'IA générative afin que vous puissiez gagner des heures à rédiger et affiner les politiques.
• L'automatisation des questionnaires de Secureframe utilise l'IA pour vous permettre de répondre rapidement aux questionnaires de sécurité et aux appels d'offres avec plus de 90 % de précision.

Pour en savoir plus sur la façon dont Secureframe utilise l'automatisation et l'IA pour améliorer la sécurité et la conformité, planifiez une démo avec un expert produit.