Formez une stratégie pour atténuer les risques de cybersécurité dans l’IA | Grant Thorton
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2. Modélisation des menaces
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Effectuez des exercices de modélisation des menaces pour aider à identifier les menaces de sécurité potentielles pour les systèmes d’IA et évaluer leur impact. Certaines menaces courantes pour le modèle incluent les violations de données, l’accès non autorisé aux systèmes et aux données, les attaques contradictoires et les biais du modèle d’IA. Lorsque vous modélisez les menaces et les impacts, vous pouvez identifier une approche structurée avec des mesures proactives pour atténuer les risques
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Considérez les activités suivantes dans le cadre de votre modélisation des menaces :
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1. Criticité
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Documentez les fonctions commerciales et les objectifs de chaque solution basée sur l’IA, et leur lien avec la criticité des opérations de votre organisation. Cela vous aide à établir une base de référence pour la criticité, en effectuant des contrôles proportionnés à la criticité de l’application d’IA et en déterminant la rigueur du modèle de menace.
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2. Connexions
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Identifiez les plates-formes, les solutions, les composants, les technologies et le matériel d’IA, y compris les entrées de données, les algorithmes de traitement et les résultats de sortie. Cela aidera à identifier la logique, les chemins de traitement critiques et le flux d’exécution de base de l’IA qui alimenteront le modèle de menace et aideront à édifier l’organisation sur l’application d’IA.
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3. Limites
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Définissez les limites du système en créant un diagramme d’architecture de haut niveau, comprenant des composants tels que le stockage des données, le traitement, l’accès utilisateur et les canaux de communication. Cela vous aidera à comprendre les données des applications d’IA et l’empreinte de l’activité, les acteurs de la menace et les dépendances.
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4. Caractéristiques des données
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Définissez les flux, les classifications et la sensibilité des données que la technologie d’IA utilisera et produira. Cela aidera à déterminer les contrôles et les restrictions qui s’appliqueront aux flux de données, car vous devrez peut-être pseudonymiser, anonymiser ou interdire certains types de données.
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5. Menaces
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Identifiez les menaces potentielles pour votre entreprise et vos technologies, telles que les violations de données, les attaques contradictoires et la manipulation de modèles.
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6. Répercussions
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Évaluez les impacts potentiels des menaces identifiées et attribuez un niveau de risque en fonction de la vulnérabilité, de l’exploitabilité et des dommages potentiels.
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7. Atténuation
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Développer et mettre en œuvre des stratégies d’atténuation et des contre-mesures pour lutter contre les menaces identifiées, y compris des mesures techniques telles que le chiffrement, les contrôles d’accès ou les tests de robustesse, ainsi que des mesures non techniques telles que la formation des employés, des politiques ou des audits tiers.
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8. Adaptation
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Examinez et mettez à jour le modèle de menace de manière continue à mesure que de nouvelles menaces émergent ou que le système évolue.
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2. Modélisation des menaces
Effectuez des exercices de modélisation des menaces pour aider à identifier les menaces de sécurité potentielles pour les systèmes d’IA et évaluer leur impact. Certaines menaces courantes pour le modèle incluent les violations de données, l’accès non autorisé aux systèmes et aux données, les attaques contradictoires et les biais du modèle d’IA. Lorsque vous modélisez les menaces et les impacts, vous pouvez identifier une approche structurée avec des mesures proactives pour atténuer les risques
Considérez les activités suivantes dans le cadre de votre modélisation des menaces :
1.Criticité
Documentez les fonctions commerciales et les objectifs de chaque solution basée sur l’IA, et leur lien avec la criticité des opérations de votre organisation. Cela vous aide à établir une base de référence pour la criticité, en effectuant des contrôles proportionnés à la criticité de l’application d’IA et en déterminant la rigueur du modèle de menace.
2.Connexions
Identifiez les plates-formes, les solutions, les composants, les technologies et le matériel d’IA, y compris les entrées de données, les algorithmes de traitement et les résultats de sortie. Cela aidera à identifier la logique, les chemins de traitement critiques et le flux d’exécution de base de l’IA qui alimenteront le modèle de menace et aideront à édifier l’organisation sur l’application d’IA.
3. Limites
Définissez les limites du système en créant un diagramme d’architecture de haut niveau, comprenant des composants tels que le stockage des données, le traitement, l’accès utilisateur et les canaux de communication. Cela vous aidera à comprendre les données des applications d’IA et l’empreinte de l’activité, les acteurs de la menace et les dépendances.
4.Caractéristiques des données
Définissez les flux, les classifications et la sensibilité des données que la technologie d’IA utilisera et produira. Cela aidera à déterminer les contrôles et les restrictions qui s’appliqueront aux flux de données, car vous devrez peut-être pseudonymiser, anonymiser ou interdire certains types de données.
5. Menaces
Identifiez les menaces potentielles pour votre entreprise et vos technologies, telles que les violations de données, les attaques contradictoires et la manipulation de modèles.
6.Impacts
Évaluez les impacts potentiels des menaces identifiées et attribuez un niveau de risque en fonction de la vulnérabilité, de l’exploitabilité et des dommages potentiels.
7.Atténuation
Développer et mettre en œuvre des stratégies d’atténuation et des contre-mesures pour lutter contre les menaces identifiées, y compris des mesures techniques telles que le chiffrement, les contrôles d’accès ou les tests de robustesse, ainsi que des mesures non techniques telles que la formation des employés, des politiques ou des audits tiers.
8.Adaptation
Examinez et mettez à jour le modèle de menace de manière continue à mesure que de nouvelles menaces émergent ou que le système évolue.