Les attaques contre les systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont diverses et complexes.
Voici dix des attaques les plus connues et les stratégies de mitigation correspondantes :
1. Attaques par Adversarial Examples :
Ces attaques utilisent des entrées spécialement conçues pour tromper les modèles d’IA.
Mitigation : Utiliser l’apprentissage robuste et la défense par distillation de modèle, où le modèle est entraîné pour résister aux exemples adverses.
2. Attaques de Poisoning :
Elles consistent à injecter des données malveillantes dans le jeu de données d’entraînement.
Mitigation : Sanitization des données d’entraînement pour détecter et éliminer les données empoisonnées.
3. Attaques par Model Inversion :
Visant à extraire des informations sensibles à partir du modèle lui-même.
Mitigation : Utiliser des techniques comme la confidentialité différentielle pour limiter l’information que le modèle peut révéler.
4. Attaques de Backdoor/Trojan :
Insérer un trigger caché dans le modèle pour provoquer des comportements spécifiques.
Mitigation : Inspections régulières du modèle et utilisation de techniques de nettoyage des modèles.
5. Attaques par Extraction de Modèle:
Tentatives de reproduction ou de clonage d’un modèle d’IA propriétaire.
Mitigation : Limiter l’accès aux prédictions du modèle et ajouter du bruit aux sorties pour brouiller les tentatives d’extraction.
6. Attaques par Evasion : Modification des entrées pour échapper à la détection (par exemple, dans la détection de malware).
Mitigation : Utiliser des modèles d’apprentissage automatique qui sont sensibles aux changements subtils dans les entrées.
7. Atttaques de Flooding ou DDoS :
Surcharger le système d’IA avec de fausses requêtes pour le rendre inopérant.
Mitigation : Mettre en place des contrôles de taux et une surveillance continue pour détecter et atténuer de telles attaques.
8. Attaques de Membership Inference :
Déterminer si une donnée spécifique a été utilisée dans l’entraînement d’un modèle.
Mitigation : Concevoir des modèles qui ne révèlent pas d’informations sur leurs données d’entraînement.
9. Attaques par Injections SQL dans des Systèmes IA :
Exploiter les vulnérabilités des systèmes pour injecter ou manipuler des données.
Mitigation : Utiliser des pratiques de codage sécurisées et valider toutes les entrées dans les systèmes d’IA.
10. Attaques par Man-in-the-Middle :
Intercepter ou altérer les données entre l’utilisateur et le système d’IA.
Mitigation : Utiliser le chiffrement, la sécurisation des canaux de communication pour prévenir l’interception des données et des mécanisme de signature et de contrôle d’intégrité.
Ces attaques et leurs mitigations nécessitent une compréhension approfondie des modèles d’IA et des pratiques de sécurité robustes.
La prévention et la détection précoces sont essentielles pour maintenir l’intégrité et la sécurité des systèmes d’IA d’aujourd’hui et de demain.
Sécurité de l’IA : Top 10 des Attaques et Stratégies de Mitigation pour les Systèmes d’Intelligence Artificielle
