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L'intelligence artificielle (IA) redéfinit les entreprises, mais elle introduit également des risques que la cybersécurité traditionnelle ne peut pas gérer. À partir de violations de données pour attaques contradictoires, la sécurisation des systèmes d'IA nécessite des outils spécialisés. Vous trouverez ci-dessous neuf solutions conçues pour protéger les flux de travail de l'IA dans les domaines de la formation, du déploiement et des opérations :
Chaque outil répond à des défis spécifiques, de la sécurisation des modèles d'IA à la protection des données et des réseaux sensibles. Pour les organisations déployant l'IA, le choix de la bonne solution dépend de facteurs tels que l'infrastructure existante, les exigences réglementaires et les besoins d'évolutivité. Vous trouverez ci-dessous une comparaison rapide qui vous aidera à prendre une décision.
La sécurité de l'IA n'est plus facultative. Investir dans les bons outils dès maintenant permet de protéger les données sensibles, de garantir la conformité et de minimiser les risques à mesure que l'IA continue d'évoluer.
Prompts.ai intègre de manière transparente plus de 35 LLM de premier plan, notamment GPT-4, Claude, Lama, et Gémeaux, tout en répondant aux principaux problèmes de sécurité liés à l'IA, tels que la gouvernance des données, le contrôle d'accès et la surveillance en temps réel.
La plateforme comble directement une lacune importante en matière de sécurité de l'IA. Itamar Golan, cofondateur et directeur général de Prompt Security Inc., souligne le problème :
« Les organisations ont passé des années à créer des systèmes d'accès robustes, basés sur les autorisations, et voici l'IA qui pose un tout nouveau défi. Les employés peuvent désormais simplement demander à l'IA de révéler des informations sensibles, telles que des informations salariales ou des évaluations de performance, et les LLM peuvent s'y conformer par inadvertance. Nos nouvelles fonctionnalités d'autorisation comblent cette lacune critique en garantissant que les applications d'IA respectent les limites de sécurité existantes. »
Ces fonctionnalités d'autorisation avancées sont au cœur de la stratégie de Prompts.ai visant à protéger les données et à garantir la gouvernance.
Prompts.ai utilise un système d'autorisation à plusieurs niveaux pour appliquer des contrôles d'accès stricts, empêchant ainsi la fuite de données sensibles tout en maintenant une visibilité d'audit complète pour toutes les interactions.
La plateforme utilise une autorisation contextuelle, qui évalue à la fois l'identité de l'utilisateur et le contexte de chaque demande. Cela garantit que les tentatives non autorisées d'accès à des informations sensibles par le biais de requêtes en langage naturel sont immédiatement bloquées.
Pour aider les organisations à se conformer à des réglementations telles que le RGPD et le CCPA, Prompts.ai fournit des politiques détaillées et spécifiques à chaque département. Ses options de rédaction flexibles masquent ou bloquent automatiquement les informations sensibles en fonction de règles prédéfinies, offrant ainsi une approche personnalisée de la confidentialité des données.
Prompts.ai améliore la sécurité en s'intégrant parfaitement aux systèmes existants. Il fonctionne avec des fournisseurs d'identité tels que Okta et Microsoft Entra, permettant aux entreprises de tirer parti de leur infrastructure de gestion des identités actuelle tout en appliquant des contrôles d'accès stricts. Cette conception permet de gérer efficacement des groupes d'utilisateurs importants et complexes.
La plateforme offre une surveillance, une application et une journalisation des audits en temps réel, garantissant une détection immédiate des menaces et la conformité aux protocoles de sécurité. En outre, ses fonctionnalités FinOps intégrées offrent une transparence à la fois en termes d'utilisation et de coûts, aidant les organisations à comprendre l'impact financier et sécuritaire de leurs activités d'IA en temps réel.
Grâce à son modèle de crédits TOKN payants à l'utilisation, Prompts.ai permet aux organisations de faire évoluer leur infrastructure de sécurité basée sur l'IA en fonction de leurs besoins. Cela garantit que les coûts correspondent à l'utilisation réelle tout en maintenant des mesures de sécurité cohérentes et fiables.
Prompts.ai sécurise l'IA d'entreprise grâce à des contrôles intégrés, tandis que Wiz fait passer la défense du cloud à un niveau supérieur en protégeant les charges de travail de l'IA dans les environnements multicloud. Wiz est conçu pour fournir une surveillance continue et une détection avancée des menaces, garantissant ainsi la sécurité des applications d'IA, quel que soit l'endroit où elles sont déployées.
La plateforme offre une visibilité en temps réel sur AWS, Azure, et Google Cloud, identifiant automatiquement les charges de travail d'IA et évaluant leur état de sécurité. En utilisant l'analyse sans agent, Wiz simplifie le déploiement tout en offrant des informations détaillées sur les configurations, les vulnérabilités et les problèmes de conformité du cloud.
Wiz excelle dans la sécurisation des systèmes d'IA distribués en identifiant les mauvaises configurations, les magasins de données exposés et les tentatives d'accès non autorisées sur diverses plateformes cloud. Son moteur de priorisation des risques aide les équipes de sécurité à se concentrer sur les menaces les plus urgentes, en réduisant le nombre d'alertes inutiles tout en maintenant une protection robuste.
Les principales fonctionnalités incluent la gestion de la posture de sécurité dans le cloud (CSPM) adaptée aux charges de travail de l'IA. Cela couvre la sécurité des conteneurs dans les pipelines d'apprentissage automatique, la protection des fonctions sans serveur et la surveillance des lacs de données. Grâce à ces outils, Wiz garantit la sécurité des données d'entraînement sensibles de l'IA et des artefacts de modèles tout au long de leur cycle de vie.
Wiz s'intègre sans effort aux outils de sécurité natifs du cloud et aux flux de travail DevOps existants, en proposant des suggestions de correction automatisées et en appliquant les politiques de sécurité. Ses renseignements sur les menaces basés sur l'apprentissage automatique identifient des modèles inhabituels, tels que l'accès irrégulier aux données ou l'utilisation abusive des inférences des modèles, qui pourraient signaler des risques de sécurité potentiels.
Pour les entreprises qui gèrent des configurations multicloud complexes, Wiz fournit une supervision centralisée de la sécurité tout en restant adaptable aux différentes architectures cloud et stratégies de déploiement de l'IA.
Alors que l'accent est mis sur des outils encore plus avancés, la prochaine solution s'appuie sur ces fonctionnalités pour améliorer la détection des menaces grâce à des informations alimentées par l'IA.
Microsoft Security Copilot transforme la façon dont les menaces sont identifiées et traitées en combinant l'IA générative à un vaste réseau de renseignements sur les menaces. Agissant en tant qu'analyste de sécurité virtuel, la plateforme traite des données de sécurité complexes, découvre des modèles et fournit des informations exploitables dans un langage clair et compréhensible.
En exploitant le vaste réseau de renseignements sur les menaces de Microsoft, Security Copilot peut analyser les activités suspectes impliquant des systèmes d'IA, signaler des modèles d'accès aux données inhabituels et détecter les attaques contradictoires potentielles avant qu'elles ne s'intensifient. Les équipes de sécurité interagissent avec la plateforme à l'aide de requêtes en langage naturel, telles que la demande de journaux des événements d'accès inhabituels survenus au cours des dernières 24 heures, et reçoivent des analyses détaillées, des résumés visuels et des recommandations d'actions. Cette fonctionnalité renforce non seulement la détection des menaces, mais s'intègre également parfaitement au cadre de sécurité plus large de Microsoft.
Security Copilot travaille main dans la main avec Microsoft Sentinelle, Defender pour le cloud, et les services Azure AI pour fournir une vue unifiée des environnements sur site et cloud. S'appuyant sur les cadres de sécurité établis par Microsoft, cette plateforme améliore la détection des menaces grâce à des informations basées sur l'IA. Il met en corrélation les événements de sécurité entre plusieurs outils Microsoft, fournissant des informations contextuelles détaillées sur les menaces spécifiques à l'IA. Par exemple, lorsqu'une activité suspecte cible des modèles d'IA ou des données d'entraînement, Security Copilot peut retracer l'origine de l'attaque, identifier les systèmes concernés et recommander des mesures correctives sur la base des informations sur les menaces de Microsoft.
Pour les organisations qui tirent parti Microsoft Purview pour la gouvernance des données, Security Copilot ajoute une couche de protection supplémentaire en surveillant le lignage des données et les modèles d'accès. Cela permet d'identifier les risques liés aux données d'entraînement sensibles et d'empêcher tout accès non autorisé aux modèles d'IA. Ces intégrations garantissent une supervision cohérente dans divers environnements, dotant les organisations d'une protection évolutive en temps réel.
Conçu pour les opérations à l'échelle de l'entreprise, Security Copilot traite la télémétrie provenant de milliers de terminaux d'IA. Il utilise l'apprentissage automatique pour établir des comportements de base et détecter des anomalies. Sa surveillance s'étend au suivi des demandes d'inférence de modèles, à l'analyse des appels d'API aux services d'IA et à l'observation des interactions des utilisateurs avec les applications d'IA afin d'identifier les vulnérabilités ou les tentatives d'extraction potentielles.
La plateforme automatise également la réponse aux incidents, permettant aux équipes de sécurité de développer des playbooks spécifiquement adaptés aux menaces liées à l'IA. Lorsqu'une menace est détectée, Security Copilot peut exécuter automatiquement des actions de réponse, telles que l'isolation des systèmes d'IA compromis et la génération de rapports d'incidents détaillés pour une analyse plus approfondie. Les capacités de détection distribuées de Microsoft, couvrant plusieurs centres de données, garantissent une surveillance de sécurité ininterrompue, même lors d'attaques à grande échelle. Cela est particulièrement utile pour les organisations qui gèrent des charges de travail d'IA dans différentes régions, car cela permet une supervision cohérente et fiable.
Grâce à ses puissantes capacités de détection et de réponse aux menaces, Microsoft Security Copilot ouvre la voie à la protection non seulement des systèmes d'IA, mais également des terminaux sur lesquels ces applications fonctionnent.
CrowdStrike Falçon tire parti analyse comportementale et apprentissage automatique pour garder un œil vigilant sur les terminaux, en identifiant les anomalies telles que l'accès inattendu à des fichiers ou le trafic réseau irrégulier au fur et à mesure qu'elles se produisent.
Conçu dans un souci de flexibilité, Falçon fonctionne parfaitement avec les principaux services cloud et plates-formes de conteneurs, ce qui le rend adapté à tout, des postes de travail individuels aux réseaux étendus.
Ses fonctionnalités de réponse automatisée prennent des mesures rapides en isolant les appareils compromis, en interrompant les processus dangereux et en empêchant les accès non autorisés. Parallèlement, des journaux d'investigation détaillés fournissent aux équipes les outils nécessaires pour reconstituer la chronologie des événements et évaluer l'ampleur des incidents.
IBM Watson for Cybersecurity exploite l'informatique avancée pour rationaliser l'analyse des menaces. En traitant un large éventail de données de sécurité, telles que des rapports, des bases de données de vulnérabilités et des flux de renseignements sur les menaces, il identifie efficacement les menaces de sécurité potentielles. Cette approche renforce à la fois les efforts de protection des données et les performances opérationnelles.
Pour protéger les informations sensibles et se conformer aux exigences réglementaires, la plateforme utilise un cryptage puissant pour les données en transit et au repos. Il comporte également des contrôles d'accès personnalisables, garantissant que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données critiques.
Conçu pour s'intégrer parfaitement aux opérations existantes, IBM Watson for Cybersecurity se connecte aux systèmes de gestion de la sécurité les plus courants via son API ouverte et ses protocoles de partage de données standard. Cette intégration transparente prend en charge les flux de travail de réponse aux incidents établis sans interruption.
Conçue pour répondre aux demandes des entreprises, la plateforme traite de grands volumes de données de sécurité tout en fournissant des alertes en temps réel. Cela permet de réagir rapidement aux incidents de sécurité, garantissant ainsi une action rapide au moment le plus important.
Le Databricks AI Security Framework est conçu pour fonctionner sur n'importe quelle plateforme de données ou d'IA, offrant aux entreprises un moyen d'appliquer des pratiques de sécurité cohérentes quel que soit l'environnement. Il structure la gouvernance grâce à des fonctionnalités telles que des contrôles d'accès basés sur les rôles, une surveillance continue des risques et des processus de conformité simplifiés. Ces fonctionnalités s'intègrent parfaitement aux flux de travail existants, ce qui contribue à renforcer les efforts de gestion des risques.
Aikido Security SAST adopte une approche ciblée pour protéger le code de l'IA en utilisant une analyse statique proactive, en s'appuyant sur des solutions antérieures pour répondre aux besoins du développement moderne de l'IA.
Cet outil est spécialisé dans les tests statiques de sécurité des applications (SAST), en se concentrant sur l'analyse du code AI pour détecter les vulnérabilités tout en donnant la priorité à la confidentialité des données. Alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur une protection robuste pour leurs systèmes d'IA, la numérisation sécurisée du code devient un point de départ essentiel. Aikido Security SAST répond à cette demande en identifiant les problèmes de sécurité potentiels dans le code avant le déploiement, ce qui en fait un atout précieux pour les équipes qui développent Applications alimentées par l'IA.
Ce qui distingue Aikido, c'est son système intelligent de détection des vulnérabilités. En utilisant un filtrage du bruit avancé, la plateforme élimine jusqu'à 95 % des faux positifs, réduisant ainsi de plus de 90 % les alertes non pertinentes. Cette fonctionnalité rationalise le processus d'évaluation de la sécurité, permet de gagner du temps et permet aux équipes de se concentrer sur les menaces réelles.
Aikido Security SAST applique des protocoles stricts de confidentialité des données, garantissant ainsi une gestion sécurisée des codes IA sensibles. La plateforme fonctionne sur modèle d'accès en lecture seule, ce qui signifie qu'il ne peut pas modifier le code utilisateur pendant les scans. Cela rassure les équipes travaillant sur des algorithmes d'IA propriétaires sur le fait que leur propriété intellectuelle reste intacte.
Les utilisateurs conservent un contrôle total sur l'accès aux dépôts, en sélectionnant manuellement les dépôts qu'Aikido peut scanner. Cela garantit la sécurité des projets expérimentaux ou hautement sensibles. Pendant le processus de numérisation, le code source est temporairement cloné dans des conteneurs Docker isolés propres à chaque analyse. Ces conteneurs sont supprimés définitivement immédiatement après l'analyse, qui ne prend généralement que 1 à 5 minutes.
Aikido garantit également qu'aucun code utilisateur n'est stocké une fois le scan terminé. Les données des utilisateurs ne sont jamais partagées avec des tiers et les jetons d'accès sont générés sous forme de certificats éphémères, gérés de manière sécurisée via AWS Secrets Manager. Étant donné que l'authentification est gérée via les comptes du système de contrôle de version (par exemple, GitHub, GitLab, Bit bucket), Aikido ne stocke ni n'accède aux clés d'authentification des utilisateurs, renforçant ainsi son engagement en matière de confidentialité.
Aikido Security SAST s'intègre facilement aux plateformes de contrôle de version populaires telles que GitHub, GitLab et Bitbucket, ce qui facilite son intégration dans les flux de travail existants. Il fonctionne également parfaitement avec les pipelines d'intégration continue, permettant des analyses de sécurité automatisées dans le cadre du cycle de développement. Cette intégration permet aux équipes de détecter les vulnérabilités à un stade précoce, réduisant ainsi les risques avant le déploiement.
Pour les organisations dotées de cadres de sécurité établis, le faible taux de faux positifs de l'Aïkido change la donne. Les équipes de sécurité peuvent se fier aux alertes qu'elles reçoivent, en se concentrant sur les menaces réelles et en les traitant rapidement. Cette approche améliore non seulement la sécurité du code, mais garantit également que la surveillance reste efficace et évolutive à mesure que les efforts de développement augmentent.
L'architecture d'Aikido est conçue pour être évolutive, permettant la numérisation simultanée de plusieurs projets d'IA. Chaque analyse est effectuée dans son propre environnement isolé, ce qui garantit que les performances restent constantes même si le nombre de référentiels augmente.
Le système de filtrage intelligent de la plateforme joue un rôle essentiel à mesure que les projets évoluent. En réduisant les alertes non pertinentes de plus de 90 %, Aikido permet aux équipes de sécurité de gérer des bases de code plus importantes sans être submergées. Avec des temps de traitement de seulement 1 à 5 minutes par scan, l'outil fournit un feedback rapide, ce qui permet une surveillance en temps réel sans perturber les flux de développement.
Alors que les organisations se concentrent sur la sécurisation du code d'IA et des systèmes d'entreprise, la protection des réseaux devient une pièce cruciale du puzzle. Vectra AI intervient en tant que solution de sécurité réseau basée sur l'IA, conçue pour détecter et répondre aux menaces dans les environnements hébergeant des systèmes d'IA.
En appliquant l'apprentissage automatique, Vectra AI examine le comportement du réseau afin de détecter les activités inhabituelles. Cela donne aux équipes de sécurité une vue centralisée des risques potentiels sur les infrastructures distribuées, ce qui les aide à agir rapidement et de manière décisive.
Vectra AI met l'accent sur la confidentialité et la conformité des données. Il inclut des contrôles d'accès basés sur les rôles pour garantir que seul le personnel autorisé peut accéder aux informations sensibles. En outre, ses pistes d'audit intégrées soutiennent les efforts de conformité et simplifient les enquêtes médico-légales en cas d'incidents.
Vectra AI est conçu pour s'intégrer facilement aux configurations de sécurité existantes. Il s'intègre aux solutions SIEM les plus populaires et se connecte via des API aux principaux fournisseurs de cloud, permettant ainsi des réponses automatisées aux menaces. La plateforme fonctionne également avec des outils d'orchestration pour surveiller en permanence les applications conteneurisées. Ces intégrations garantissent une surveillance continue et adaptative, offrant une approche évolutive de la sécurité du réseau.
Conçu pour les réseaux à fort trafic, Vectra AI gère facilement les déploiements à grande échelle. Ses capacités de surveillance en temps réel fournissent des alertes immédiates aux équipes de sécurité, réduisant ainsi les temps de réponse et les risques. Les modèles d'apprentissage automatique adaptatifs de la solution améliorent constamment la détection des menaces, en tenant compte de l'évolution constante du paysage de la sécurité.
La structure de sécurité pilotée par l'IA de Fortinet associe des mesures de cybersécurité traditionnelles à des défenses d'IA spécialisées pour protéger efficacement les environnements d'IA.
Fortinet adopte une approche globale de la sécurité de l'IA en intégrant la protection des terminaux et des réseaux à sa plateforme unifiée. Ce système partage automatiquement les informations sur les menaces entre les composants, renforçant ainsi les défenses des systèmes d'IA contre les attaques potentielles. En étendant la protection aux vulnérabilités au niveau du réseau, elle complète les solutions évoquées précédemment.
Ce cadre intégré répond aux exigences de sécurité complexes des environnements d'IA modernes en tirant parti des informations partagées sur les menaces et des réponses automatisées aux risques potentiels.
Lorsque vous choisissez l'outil adapté à votre organisation, il est essentiel d'adapter votre sélection à vos besoins spécifiques en matière de sécurité, d'intégration et d'évolutivité. Vous trouverez ci-dessous un bref résumé des principaux domaines d'intérêt de certaines des principales plateformes :
Ce tableau sert de point de départ pour vous aider à comparer les outils et à identifier celui qui correspond aux priorités de votre organisation.
Lors de l'évaluation de ces solutions, concentrez-vous sur les fonctionnalités qui garantissent une protection robuste des systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie :
En fin de compte, choisissez l'outil qui correspond le mieux à votre stratégie de gestion des risques, à votre environnement technologique et à vos considérations financières.
Le monde de la sécurité de l'IA évolue à un rythme effréné. Il est donc plus important que jamais pour les organisations déployant l'intelligence artificielle à grande échelle de choisir les bons outils. Notre revue met en évidence une gamme d'approches conçues pour sécuriser le cycle de vie de l'IA. À partir de orchestration et gouvernance d'entreprise proposé par Prompts.ai à protection des terminaux fournis par CrowdStrike Falçon, ces outils abordent différentes pièces du puzzle de sécurité. Cette diversité souligne l'importance d'adapter votre approche aux besoins uniques de votre organisation.
Il n'existe pas de solution universelle ici. Le bon choix dépend de facteurs tels que vos exigences opérationnelles, vos obligations réglementaires et votre infrastructure existante. Bien sûr, considérations budgétaires constituent également un facteur clé dans le processus de prise de décisions.
Alors que les gouvernements du monde entier mettent en place de nouveaux cadres de gouvernance de l'IA, conformité réglementaire est devenue une priorité croissante. Il est essentiel de sélectionner des plateformes capables de répondre à ces exigences de conformité changeantes.
Les défis liés à la sécurité de l'IA vont également au-delà des préoccupations traditionnelles en matière de cybersécurité. Des menaces telles que attaques contradictoires, empoisonnement de modèles et injections rapides sont de plus en plus sophistiqués et chaque avancée technologique en matière d'IA apporte de nouvelles vulnérabilités. Les organisations qui s'engagent à mettre en place dès maintenant des cadres de sécurité robustes et adaptables seront mieux équipées pour faire face à ces risques évolutifs.
Le déploiement d'outils de sécurité basés sur l'IA n'est qu'un début. Pour garantir une protection à long terme, vous devrez investir dans surveillance continue, évaluations périodiques et formation du personnel. Même les outils les plus avancés sont aussi efficaces que les équipes et les processus qui les sous-tendent.
Alors que l'IA devient un élément essentiel des opérations commerciales, les enjeux liés aux failles de sécurité ne feront que croître. En se concentrant sur une stratégie de sécurité complète comprenant une sélection intelligente d'outils, une mise en œuvre appropriée et une vigilance constante, les organisations peuvent exploiter en toute confiance le potentiel de l'IA. Ceux qui prennent la sécurité de l'IA au sérieux aujourd'hui protégeront non seulement leurs données et leur réputation, mais conserveront également un avantage concurrentiel dans un monde de plus en plus piloté par l'IA.
La sécurisation des systèmes d'IA présente des défis qui vont au-delà de la portée des mesures de cybersécurité traditionnelles. Ces systèmes dépendent fortement de grands volumes de données de haute qualité, mais l'obtention et la vérification de ces données peuvent constituer un obstacle important. Cette dépendance rend l'IA particulièrement vulnérable à des problèmes tels que l'empoisonnement des données ou la falsification pendant la phase de formation.
Une autre préoccupation pressante est attaques contradictoires, où les attaquants élaborent des entrées malveillantes spécialement conçues pour perturber ou manipuler le comportement du modèle. Contrairement aux systèmes classiques, les modèles d'IA fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », offrant une transparence et une explicabilité limitées. Ce manque de clarté complique les efforts de détection, d'audit et de résolution des failles de sécurité. Par conséquent, la protection des systèmes d'IA nécessite de relever un ensemble de défis plus complexes et en constante évolution que ceux auxquels est confrontée la cybersécurité traditionnelle.
Les outils de sécurité de l'IA sont conçus pour s'intégrer facilement à vos systèmes informatiques existants à l'aide d'API, de connecteurs cloud et de protocoles standardisés. Cette approche garantit qu'ils peuvent être adoptés sans perturber considérablement vos opérations. Ces outils sont conçus pour fonctionner parallèlement à votre infrastructure actuelle, ajoutant ainsi une couche de défense supplémentaire contre les menaces potentielles.
Lorsque vous adoptez ces solutions, concentrez-vous sur quelques facteurs clés. Tout d'abord, vérifiez compatibilité avec votre matériel et vos logiciels existants pour éviter des complications inutiles. Deuxièmement, assurez-vous de l'offre d'outils évolutivité pour soutenir la croissance future au fur et à mesure de l'évolution de vos besoins. Troisièmement, vérifiez leur conformité avec des normes de sécurité établies, telles que le NIST ou le MITRE ATLAS, pour répondre aux exigences réglementaires. Des fonctionnalités telles que la détection des menaces en temps réel, le chiffrement robuste des données et les enclaves sécurisées sont également essentielles pour une protection efficace. Une intégration fluide avec vos cadres de sécurité actuels est essentielle pour vous protéger contre les vulnérabilités émergentes des systèmes d'IA.
Les attaques antagonistes se produisent lorsque des acteurs malveillants modifient les entrées pour tromper les systèmes d'IA, les amenant à commettre des erreurs telles que des erreurs de classification, l'exposition de données sensibles ou même des défaillances du système. Ces manipulations exploitent souvent les faiblesses des modèles d'IA, ce qui pose de sérieux problèmes en termes de fiabilité et de sécurité.
Pour contrer ces menaces, les organisations peuvent adopter des mesures telles que entraînement contradictoire, qui équipe des modèles pour identifier et résister à de telles attaques, et validation des entrées, garantissant l'intégrité des données avant leur traitement. Bâtiment architectures de modèles plus robustes peut également améliorer la résilience, en aidant à protéger les systèmes d'IA contre l'évolution des risques.
