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L'automatisation des flux de travail alimentée par l'IA transforme les entreprises mais présente des risques de sécurité tels que des violations de données, des injections rapides et une IA parallèle. Les enjeux sont importants - 81 % des entreprises adoptent l'IA, mais plus d'un tiers signalent des risques accrus. En 2025, le « LLMjacking » a causé des pertes quotidiennes de 46 000$ à 100 000$, soulignant la nécessité de solutions robustes.
Cet article met en lumière sept plateformes qui répondent à ces défis :
Chaque plateforme aborde la sécurité de l'IA grâce à la détection des menaces, à la gouvernance, à l'intégration et à la conformité, garantissant ainsi des flux de travail plus sûrs sans compromettre l'efficacité.
Prompts.ai répond aux défis de sécurité de l'IA en matière d'automatisation des flux de travail en centralisant la gestion de plus de 35 principaux modèles de langage, dont GPT-5, Claude, LLama et Gemini, sur une seule plateforme prête à l'emploi. Ce système rationalisé permet aux organisations de gérer les interactions avec l'IA sans effort, en minimisant les risques liés à la dispersion des outils tout en garantissant une supervision complète des équipes et des différentes applications.
La plateforme intègre la gouvernance au niveau de l'entreprise dans chaque flux de travail. Il fournit des pistes d'audit détaillées qui permettent de suivre les modèles consultés, les instructions utilisées et la manière dont les données sont déplacées dans le cadre des processus automatisés. Ce niveau de transparence contribue à atténuer les risques liés à l'IA parallèle, dans le cadre de laquelle l'utilisation non autorisée d'outils d'IA publics pourrait exposer des informations sensibles. En alignant les flux de travail sur les politiques organisationnelles et en intégrant des contrôles de conformité, Prompts.ai garantit que les opérations d'IA peuvent évoluer en toute sécurité.
Prompts.ai simplifie la sécurité en proposant une interface unifiée qui élimine le chaos lié à la gestion de plusieurs outils. Au lieu de jongler entre des clés d'API et des points d'accès distincts pour différents services d'IA, les organisations peuvent canaliser toutes les interactions via une passerelle sécurisée. Cette approche rationalise non seulement l'intégration avec les systèmes de sécurité existants, mais garantit également l'application cohérente des politiques dans les flux de travail automatisés.
Les contrôles des coûts FinOps en temps réel fournissent aux entreprises les informations financières nécessaires pour les rapports réglementaires. En suivant l'utilisation des jetons et en reliant les dépenses liées à l'IA aux résultats commerciaux, la plateforme garantit la transparence. Son système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation élimine le fardeau des frais récurrents tout en maintenant des pistes d'audit détaillées essentielles à la conformité. En outre, les contrôles de traitement des données garantissent que les informations sensibles restent dans les limites de l'organisation, ce qui permet aux équipes de déployer des flux de travail d'IA sécurisés et conformes en toute confiance.
Arctic Wolf s'est imposé comme un leader dans le domaine de l'automatisation pilotée par l'IA grâce à ses solutions de sécurité avancées et intégrées. Sa plate-forme Aurora traite un impressionnant 9 billions d'événements liés à la sécurité chaque semaine grâce au moteur Alpha AI, garantissant une protection robuste pour les flux de travail automatisés. Ce système automatise les tâches de sécurité critiques, en gérant 7 millions d'alertes et en train de jouer 2 millions de mesures correctives par an, en tirant parti de connaissances approfondies en matière de sécurité pour détecter et neutraliser les menaces avant qu'elles ne perturbent les opérations.
Le moteur Alpha AI est au cœur des capacités de détection des menaces d'Arctic Wolf. Il excelle en matière de prévention des menaces « jour zéro » et d'analyse comportementale à grande échelle, en enrichissant les données sur les événements pour une analyse rationalisée. En collaboration avec Databricks en 2024-2025, Arctic Wolf a unifié la télémétrie pour plus de 10 000 organisations, permettant aux analystes d'exécuter des détections avancées par apprentissage automatique en un seul clic, éliminant ainsi la nécessité de créer des scripts manuels et accélérant considérablement la réponse aux incidents. En outre, l'assistant de sécurité IA, développé en partenariat avec Anthropic, fournit une analyse des menaces en temps réel 24 h/24 et 7 j/7. Il simplifie les alertes complexes et les CVE en informations exploitables, ce qui contribue à réduire la charge de travail et la fatigue des analystes.
L'architecture XDR ouverte d'Arctic Wolf améliore ses fonctionnalités en s'intégrant parfaitement à plus de 250 outils tiers. Il s'agit notamment de systèmes clés tels que Microsoft Defender XDR, Oracle Cloud Guard, OneLogin et CyberArk, qui couvrent les terminaux, le réseau, le cloud et les systèmes d'identité. Cette approche permet d'éviter le remplacement coûteux de l'infrastructure et d'unifier la télémétrie au sein d'un système d'enregistrement unique et consolidé. De telles intégrations renforcent non seulement la sécurité, mais soutiennent également les efforts de conformité.
La plateforme Aurora offre une conservation illimitée des données avec un accès facile et à la demande aux journaux, le tout dans le cadre d'un modèle de tarification forfaitaire. Cela élimine l'imprévisibilité des coûts basés sur le volume. Grâce à l'intégration de Unity Catalog, les entreprises peuvent centraliser la gouvernance des données et gérer les autorisations de sécurité sur l'ensemble de leur environnement de données. L'assistant de sécurité AI simplifie davantage la mise en conformité en résumant les mesures à prendre dans le cadre des « Security Journeys » et en fournissant un contexte MITRE ATT&CK détaillé pour la documentation CVE. Ces fonctionnalités garantissent que les flux de travail sont prêts pour les audits, répondant ainsi aux exigences réglementaires strictes de secteurs tels que la santé, la finance et le gouvernement.
Cato Networks tire parti de sa plateforme cloud SASE pour unifier la sécurité pilotée par l'IA, garantissant Disponibilité de 99,999 % tout en gérant les événements de sécurité mondiaux. Sa plateforme intègre la détection des menaces, des contrôles de gouvernance et une intégration fluide au sein d'un système unique et efficace. En avril 2025, CloudFactory a notamment adopté les contrôles GenAI de Cato via son tableau de bord d'IA fantôme, permettant une utilisation sécurisée et gérée des risques des outils GenAI.
Cato Networks s'attaque aux menaces modernes grâce à ses outils de détection avancés alimentés par l'IA, intégrés à sa plateforme unifiée.
Les moteurs d'IA de la plateforme traitent des centaines de flux de renseignements sur les menaces et tiennent à jour une liste noire mondiale de plus de 5 millions d'entrées sans supervision humaine. En attribuant des scores de malveillance, Cato identifie les domaines générés par des machines et les tentatives de cybersquattage, surpassant ainsi les listes noires statiques en bloquant 3 à 6 fois plus de domaines malveillants. Sa fonction Storyteller AI traduit les données brutes des incidents en récits clairs et exploitables, alignés sur le framework MITRE ATT&CK, accélérant ainsi les mesures correctives pour les équipes de sécurité qui gèrent des flux de travail automatisés.
Pour faire face aux risques spécifiques à l'IA, Cato déploie des barrières d'exécution qui détectent les actions dangereuses, notamment les injections rapides et les tentatives de jailbreak dans les flux de travail automatisés. Son système de prévention des pertes de données (DLP) basé sur l'IA utilise de grands modèles linguistiques pour comprendre le contexte des documents sensibles, qu'ils soient financiers, médicaux ou liés aux ressources humaines, et applique des politiques visant à empêcher les fuites de données dans les modèles d'IA publics.
Le moteur de politiques autonomes de Cato améliore la sécurité en optimisant et en automatisant les politiques de réseau et d'accès. Il identifie et supprime les règles de pare-feu redondantes ou risquées, réduisant ainsi le « gonflement des règles » et mettant en œuvre automatiquement des politiques de confiance zéro. Comme l'explique Ofir Agasi, vice-président de la gestion des produits chez Cato Networks :
« Pendant des années, les responsables informatiques ont poursuivi le rêve d'un réseau et d'une sécurité autonomes, mais se sont heurtés à un mur de complexité. Avec Cato Autonomous Policies, nous franchissons enfin ce seuil. »
Le tableau de bord Shadow AI surveille et classe plus de 950 applications GenAI, permettant un contrôle détaillé des actions des utilisateurs. Le contrôle d'accès basé sur les rôles garantit un accès avec le moindre privilège, en proposant des rôles prédéfinis tels que Administrateur du compte, Administrateur de sécurité, Administrateur réseau et Viewer, avec la possibilité de créer des rôles personnalisés. Des mesures de protection supplémentaires, telles que l'authentification multifactorielle et une piste d'audit sous l'onglet Surveillance, garantissent le suivi et la prise en compte de tous les changements de politique.
Le serveur MCP (Model Context Protocol) de Cato simplifie les interactions entre les agents d'IA et l'environnement Cato, en activant des commandes en langage naturel au lieu de scripts complexes. Ce serveur basé sur Docker s'intègre parfaitement aux informations de Cato et à des systèmes tiers tels que SIEM, prenant en charge l'extraction de données, les configurations automatisées et les intégrations personnalisées. Ces fonctionnalités rationalisent le traitement des données et les tâches de sécurité de routine.
En mai 2025, le fabricant de produits chimiques ESI a utilisé la gestion unifiée et les outils de politique automatisés de Cato pour réduire le temps nécessaire à l'intégration des entreprises nouvellement acquises à son réseau sécurisé en : 80 %. La plateforme fournit également une visibilité continue sur « l'écosystème des agences », en identifiant les agents fantômes, les serveurs MCP non gérés et les agents personnalisés dans le cloud et les environnements locaux. Les développeurs bénéficient de garde-fous d'exécution en ligne qui protègent le raisonnement des agents et l'utilisation des outils dans leurs flux de travail.
Outre ses défenses techniques, Cato simplifie la gestion de la conformité et les audits.
La plateforme gère des ensembles de règles propres et offre une visibilité en temps réel sur l'utilisation de l'IA dans une entreprise, allégeant ainsi la charge des audits de conformité. Son DLP alimenté par l'IA détecte les contenus sensibles et applique les politiques de l'entreprise, empêchant ainsi les téléchargements non autorisés vers des modèles d'IA publics. Selon Gartner, d'ici 2027, plus de 40 % des violations de données liées à l'IA découleront d'une utilisation inappropriée de GenAI au-delà des frontières, rendant ces contrôles indispensables pour les industries réglementées.
La gestion unifiée de Cato consolide la configuration, les analyses et les audits au sein d'une interface unique. Par exemple, en 2025, le cabinet d'avocats Fidal est passé de l'ancienne architecture MPLS à Cato SASE, réduisant ainsi les coûts liés au WAN et à la sécurité de 50 % tout en améliorant les performances et la visibilité du réseau. En outre, les correctifs virtuels rapides de la plateforme via sa couche IPS neutralisent les vulnérabilités en quelques heures, garantissant ainsi la sécurité des flux de travail automatisés contre les nouvelles menaces.
Cisco AI Defense sécurise les flux de travail automatisés en intégrant la protection directement dans l'infrastructure réseau, éliminant ainsi le besoin d'agents ou de modifications de code. La plateforme inspecte chaque interaction de l'IA, qu'il s'agisse d'invites, de réponses ou de flux de données, entre les principaux fournisseurs de cloud tels qu'AWS, Azure et GCP. Comme l'a souligné Chuck Robbins, président-directeur général de Cisco :
« Notre capacité unique à associer le réseau, la sécurité, l'observabilité et les données permet à Cisco d'offrir à ses clients une résilience numérique adaptée à l'ère de l'IA. »
Cisco AI Defense est spécialement conçu pour sécuriser les flux de travail d'IA automatisés. Son algorithme Red Teaming permet de tester des modèles en fonction de plus de 200 techniques d'attaque en quelques secondes, remplaçant ainsi ce qui nécessitait traditionnellement des semaines d'efforts manuels. Le système identifie un large éventail de menaces, notamment plus de 45 méthodes d'injection rapide, 30 risques liés à la confidentialité des données, 20 failles de sécurité et 50 menaces de sécurité. Cela garantit une approche large et approfondie de la détection des menaces.
La protection d'exécution de la plateforme fonctionne au niveau de la couche réseau, inspectant tout le trafic d'IA sans nécessiter d'agents supplémentaires. Il bloque de manière proactive les menaces telles que les attaques par déni de service (DoS) des modèles, les tentatives d'extraction rapide, les exploits liés à l'exécution de commandes et l'empoisonnement des données avant qu'elles n'aient un impact sur les systèmes de production. L'assainissement des sorties garantit en outre que les données sensibles telles que les informations personnelles, les données PHI ou le code source ne sont pas divulguées. Cisco Talos, ainsi qu'un laboratoire de recherche dédié à l'IA, mettent continuellement à jour la plateforme avec les dernières tactiques, techniques et procédures contradictoires.
La console AI Defense fournit une vue centralisée de la posture de sécurité de l'entreprise en matière d'IA. Sa fonction AI Cloud Visibility détecte automatiquement les modèles d'IA non autorisés dans les environnements cloud, comblant ainsi les lacunes que les outils de sécurité traditionnels négligent souvent. Grâce à l'onglet Politiques, les équipes de sécurité peuvent établir des règles unifiées de protection et de conformité des données, en les appliquant à la fois aux connexions par passerelle et par API.
Kent Noyes, responsable mondial de l'IA et de la cyberinnovation chez World Wide Technology, a commenté l'importance de la plateforme :
« L'adoption de l'IA expose les entreprises à de nouveaux risques auxquels les solutions de cybersécurité traditionnelles ne permettent pas de répondre. Cisco AI Defense représente une avancée significative en matière de sécurité de l'IA, en fournissant une visibilité complète des actifs d'IA d'une entreprise et une protection contre l'évolution des menaces. »
La plateforme propose deux méthodes d'exécution : l'exécution forcée par passerelle, qui intercepte et bloque automatiquement le trafic au niveau du réseau, et l'exécution forcée par API, qui s'intègre directement aux applications, permettant aux développeurs de mettre en œuvre une logique de sécurité personnalisée. Cette double approche permet aux organisations d'appliquer des politiques à l'échelle de l'entreprise tout en répondant aux besoins spécifiques des applications, garantissant ainsi une supervision complète.
Cisco AI Defense étend sa protection grâce à des intégrations transparentes, qui complètent ses fonctionnalités de détection et de gouvernance. Il fournit une intégration native avec les principaux fournisseurs de LLM tels qu'AWS Bedrock, préservant ainsi les interactions entre les modèles sans perturber les flux de travail. L'intégration de GitHub automatise l'analyse des fichiers de modèles d'IA, du code MCP et des registres, identifie les contenus malveillants et garantit la conformité des licences avant le déploiement.
L'API AI Defense Inspection permet aux développeurs d'intégrer des mesures de sécurité directement dans les applications. Parallèlement, l'approche de défense multicloud de la plateforme applique les politiques au niveau de la structure du réseau sans nécessiter de modification de code. L'intégration à Splunk centralise la journalisation et fournit des informations détaillées sur les événements de sécurité liés à l'IA. En outre, Cisco AI Defense travaille aux côtés de Cisco Secure Endpoint et Cisco Email Threat Defense pour faire face aux risques liés à la chaîne d'approvisionnement et gérer les fichiers de modèles d'IA malveillants. Actuellement, la plateforme prend en charge l'inspection du contenu en anglais et en japonais.
Outre ses capacités de détection des menaces, Cisco AI Defense aide les entreprises à s'aligner sur les principaux cadres réglementaires, notamment le NIST AI Risk Management Framework (AI-RMF), MITRE ATLAS et le Top 10 de l'OWASP pour les applications LLM. La plateforme comprend des garde-corps pour empêcher la fuite de données réglementées, telles que les données PII, PHI selon HIPAA et PCI pour les services financiers.
Les évaluations de conformité automatisées génèrent des rapports de vulnérabilité en temps réel, évaluant l'état de conformité des applications d'IA. Les fonctionnalités de gouvernance de la chaîne d'approvisionnement de la plateforme analysent les fichiers de modèles d'IA pour vérifier la conformité des licences logicielles et les risques d'origine géopolitique avant leur introduction dans les réseaux d'entreprise. Grâce à des centaines de règles de protection préconfigurées qui peuvent être adaptées aux vulnérabilités spécifiques des modèles, Cisco AI Defense garantit que les garde-fous d'exécution tiennent compte des risques uniques de chaque modèle déployé. Cette approche protège les flux de travail d'IA basés sur des agents et les applications de génération augmentée par extraction (RAG) contre les invites malveillantes et l'exposition aux données, tout en maintenant une documentation prête à être auditée.
CrowdStrike fait passer la sécurité de l'IA à un niveau supérieur avec sa plateforme Falçon, conçue pour protéger les flux de travail automatisés et rationaliser les opérations de sécurité.
La plateforme Falçon utilise un architecture de sécurité basée sur les agents pour effectuer les tâches de manière autonome, en réduisant le besoin d'une supervision humaine constante. C'est Charlotte, IA Cette fonctionnalité permet aux équipes de sécurité de tirer parti de grands modèles de langage dans FalconFusion SOAR. Cette fonctionnalité traite les données non structurées et automatise les réponses complexes, éliminant ainsi la nécessité d'une intervention manuelle. Comme le dit Lucia Stanham de CrowdStrike :
« Charlotte AI va au-delà des copilotes, car elle représente une nouvelle classe d'IA agentique qui fonctionne selon des paramètres définis par des experts afin d'accélérer les résultats dans l'ensemble du SOC. »
CrowdStrike a développé Détection et réponse par IA (AIDR) pour sécuriser la « couche rapide » où les modèles linguistiques interagissent avec les flux de travail automatisés. Cette couche est protégée contre les menaces telles que l'injection rapide, les jailbreaks et la manipulation de modèles. Avec une base de données de suivi 180 techniques d'injection rapide, la plateforme affine continuellement ses défenses. Le Protection des données Falçon L'outil utilise l'apprentissage automatique pour détecter les comportements inhabituels dans les mouvements de données entre les utilisateurs, les pairs et les organisations, déclenchant ainsi des réponses automatiques aux activités suspectes.
La plateforme déploie des agents spécialisés pour des tâches spécifiques. Par exemple, le Agent de génération de flux de travail traduit les commandes en langage naturel en flux de travail SOAR automatisés, tandis que Agent d'analyse des programmes malveillants examine les fichiers suspects et les connecte aux menaces connues. Charlotte AI Detection Triage filtre les faux positifs, permettant ainsi aux équipes de sécurité d'économiser 40 heures par semaine et livraison Réponses 75 % plus rapides à propos de leur environnement de sécurité. Avec près de 45 % des employés en utilisant des outils d'IA sans en avertir la direction, la détection de l'IA fantôme de la plateforme comble les lacunes de visibilité critiques dans les opérations de l'entreprise.
Ces fonctionnalités de détection reposent sur un modèle de données unifié, permettant une automatisation fluide des flux de travail à tous les niveaux.
Le FalconFusion SOAR framework propose des intégrations natives sans frais de licence supplémentaires, permettant aux équipes de sécurité de créer des flux de travail automatisés à l'aide d'une interface intuitive et de modèles prédéfinis. La plateforme Graphe d'entreprise consolide les données de télémétrie provenant des terminaux, des identités, des services cloud, des outils SaaS et des systèmes tiers, rendant ainsi tous les signaux exploitables en temps réel.
Le Agent de transformation des données garantit la cohérence des données entre les différents outils tiers, en éliminant les problèmes de formatage susceptibles de perturber l'automatisation. CrowdStrike s'intègre directement à des outils d'entreprise largement utilisés tels que ServiceNow pour la gestion des tickets d'incidents, Slack pour les notifications et Jira pour la gestion des tâches. Le Intégration à Microsoft Teams fournit un accès privilégié amélioré, permettant aux utilisateurs de demander et de recevoir des privilèges élevés directement dans Teams. En outre, le Collaboration en matière de réponse agentique Cette fonctionnalité permet à Charlotte AI d'interagir en toute sécurité avec des agents tiers de confiance et des analystes humains lors d'enquêtes complexes. Cela garantit le respect des Règle 1-10-60: détecter les menaces en 1 minute, enquêter en 10 minutes et les isoler en 60 minutes.
La plateforme de CrowdStrike automatise les tâches de réponse aux incidents, telles que la détection des menaces, l'isolation des terminaux et la suppression des logiciels malveillants, afin de garantir la conformité réglementaire. Il a gagné Certification ISO 42001, une norme mondiale pour la gouvernance de l'IA, reflétant son engagement en faveur de pratiques d'IA responsables. L'automatisation de la sécurité applique les contrôles des politiques et vérifie les configurations en temps réel, afin de maintenir la préparation aux audits et de respecter les normes de conformité.
La plateforme répond au défi de gérer d'énormes volumes de données de sécurité, ce qui a un impact 62,5 % des équipes de sécurité. Les organisations recevant en moyenne 4 500 alertes par jour, et 30 % d'entre eux ne font pas l'objet d'une enquête en raison de ressources limitées, l'automatisation devient essentielle. En gérant des tâches de routine telles que le triage des alertes et la corrélation des données, CrowdStrike améliore la cohérence et réduit les erreurs humaines. Toutes les actions automatisées sont documentées avec des pistes d'audit complètes, garantissant la transparence et répondant aux exigences réglementaires. Les paramètres d' « autonomie limitée » de la plateforme limitent les agents à des limites prédéfinies, nécessitant une approbation humaine pour les actions à fort impact susceptibles d'affecter la sécurité ou la conformité.
Sentinelle One IA violette La plateforme fait passer l'automatisation à un niveau supérieur en gérant de manière autonome des tâches de sécurité complexes. C'est Hyperautomatisation de la singularité engine transforme les informations de l'IA en flux de travail exploitables, permettant des réponses en temps réel, telles que l'isolation des terminaux compromis ou la révocation de l'accès des utilisateurs, le tout en gardant les mains libres. Cette approche unifiée rationalise les processus de détection, de réponse et de conformité.
Le Framework agentic d'IA violet imite la prise de décision des analystes expérimentés du SOC, en triant, en enquêtant et en répondant automatiquement aux menaces. Il mène des enquêtes en plusieurs étapes en analysant les journaux des appareils, le comportement des utilisateurs et l'activité du réseau afin de créer un récit détaillé des incidents avant de proposer des réponses. C'est Analyse de similarité avec l'IA exploite des milliards de points de données et des informations mondiales pour évaluer si les alertes sont authentiques, permettant ainsi aux équipes de sécurité de se concentrer sur les risques réels.
Les capacités de SentinelOne ont été mises en avant dans le cadre de l'évaluation d'entreprise 2024 de MITRE Engenuity ATT&CK, où l'entreprise a obtenu Détection à 100 % sans délai. Les organisations utilisant Purple AI signalent une augmentation annuelle de leur productivité de 435 000$, tandis que la plateforme réduit les fausses alertes de 88 % par rapport aux normes de l'industrie, atténuant de manière significative la fatigue liée aux alertes. Le PDG Tomer Weingarten résume cette vision :
« Chez SentinelOne, nous pensons que l'IA ne doit pas simplement aider les équipes de sécurité : elle doit agir comme le prolongement de chaque analyste, raisonner et agir comme un défenseur humain expérimenté. »
Le Hyperautomatisation de la singularité la plateforme propose plus de 100 intégrations prédéfinies et un outil de glisser-déposer sans code pour créer des flux de travail personnalisés sans connaissances en programmation. En utilisant le Cadre de schéma de cybersécurité ouvert (OCSF), il normalise les données au moment de leur ingestion, permettant ainsi des requêtes fluides sur les systèmes natifs et tiers sans avoir besoin d'un mappage manuel. Les équipes de sécurité peuvent intégrer des outils existants, tels que Splunk ou des lacs de données tiers, à Purple AI, en appliquant ses capacités de raisonnement à toutes les sources de données sans nécessiter de migrations coûteuses. En outre, le Singularity AI SIEM fournit 10 Go d'ingestion de données quotidienne - provenant de sources internes et tierces, sans frais supplémentaires, ce qui le rend accessible aux organisations de différentes tailles.
Ce solide cadre d'intégration garantit que la plateforme de SentinelOne est non seulement efficace, mais également adaptable à divers écosystèmes de sécurité.
Purple AI conserve une piste d'audit immuable de chaque action, garantissant ainsi la preuve réglementaire et la responsabilité. Des fonctionnalités telles que les rapports automatiques et les enquêtes automatiques produisent des résumés détaillés des incidents à des fins de conformité. La plateforme intègre également une gouvernance axée sur l'humain, permettant aux analystes de valider les actions de l'IA et de les convertir en flux de travail gouvernés pour une utilisation future. Cet équilibre entre automatisation et supervision garantit la cohérence des audits tout en s'adaptant aux besoins de conformité spécifiques.
SentinelOne donne également la priorité à la sécurité des données, les modèles d'IA n'étant jamais entraînés sur les données des utilisateurs. C'est Sécurité rapide la fonctionnalité applique des contrôles de politique automatisés, prenant en charge plus de 15 000 sites d'IA pour détecter et atténuer les risques liés à l'IA parallèle. Ensemble, ces mesures fournissent une solution sécurisée de bout en bout pour gérer les flux de travail automatisés tout en respectant des normes réglementaires strictes.
Dans le monde en constante évolution de la sécurité de l'IA, la plateforme Guardian de Protect AI se distingue en mettant l'accent sur la sauvegarde de l'intégrité des modèles d'IA. Contrairement aux outils de sécurité traditionnels qui se concentrent sur l'infrastructure, Guardian se concentre sur les fichiers modèles qui permettent d'automatiser les flux de travail. En avril 2025, la plateforme avait déjà scanné 4 millions de modèles, dont plus de 1,5 million depuis le référentiel Hugging Face. Cette capacité d'analyse étendue jette les bases d'une détection avancée des menaces par l'IA.
Le gardien soutient plus de 35 formats de modèles, tels que PyTorch, TensorFlow, ONNX, Pickle, GGUF et Safetensors, analysent automatiquement les vulnérabilités avant le déploiement des modèles. Il cible des menaces telles que attaques de désérialisation, portes dérobées architecturales et vulnérabilités d'exécution - des problèmes que les outils classiques négligent souvent. Cette détection robuste est alimentée par chasseur, un réseau mondial de plus de 17 000 chercheurs en sécurité qui identifient et signalent en permanence les vulnérabilités spécifiques à l'IA, enrichissant ainsi le moteur d'analyse de Guardian.
« Guardian propose la gamme de scanners de modèles la plus complète et la plus complète du marché, capable d'identifier la désérialisation, les portes dérobées architecturales et les menaces d'exécution sur tous les principaux formats de modèles. » - Protect AI
Grâce à sa collaboration avec Hugging Face, Guardian veille à ce que les modèles open source soient vérifiés et sécurisés avant que les entreprises ne les intègrent, bloquant ainsi efficacement l'entrée des modèles compromis dans les pipelines CI/CD.
Guardian permet aux organisations de créer politiques de sécurité personnalisables pour les modèles propriétaires et tiers. Les équipes de sécurité peuvent définir des règles détaillées concernant les métadonnées des modèles, les formats approuvés et les sources fiables afin de garantir que seuls les modèles autorisés sont utilisés en production. La plateforme gère également un piste d'audit centralisée, documentant chaque évaluation de modèle afin de faciliter la conformité réglementaire et les audits internes.
En imposant des formats sûrs tels que Safetensors et en limitant les formats à haut risque tels que Pickle, Guardian atténue le risque d'attaques de désérialisation. Ces politiques sont suffisamment flexibles pour s'adapter aux différents niveaux de risque entre les équipes tout en maintenant des pratiques de sécurité cohérentes et en s'intégrant parfaitement aux flux de travail existants.
Guardian est conçu pour s'intégrer facilement aux flux de travail existants, offrant des options d'intégration via CLI, SDK ou conteneur Docker léger. Il prend en charge un large éventail de sources de modèles, notamment Référentiels MLflow, Amazon S3, Amazon SageMaker Model Registry, Artifactory et Git, permettant aux équipes de sécurité de mettre en œuvre la numérisation des modèles sans perturber les processus de développement actuels ni nécessiter de modifications majeures de l'infrastructure.
« Guardian s'intègre parfaitement aux pipelines d'IA, aux flux de travail DevOps, aux référentiels et aux environnements de recherche existants. » - Protect AI
Pour les organisations nécessitant un contrôle supplémentaire, le scanner local peut être déployé sur site, permettant une numérisation sécurisée de la propriété intellectuelle sensible. Cette configuration fournit un retour d'information immédiat pendant le développement, aidant les équipes à corriger les vulnérabilités plus tôt qu'après le déploiement.
Comparaison des plateformes de sécurité basées sur l'IA : fonctionnalités et capacités clés
L'analyse des plateformes de sécurité basées sur l'IA met en évidence l'importance de solides protections pour l'automatisation des flux de travail. Alors que les entreprises gèrent en moyenne 4 500 alertes par jour et sont confrontées à des coûts de violation de données d'environ 4,88 millions de dollars, il est plus que jamais essentiel de disposer de mesures de sécurité efficaces.
Voici un aperçu des principales fonctionnalités de sécurité proposées par Prompts.ai, qui montre comment il protège les flux de travail pilotés par l'IA dans quatre domaines critiques : Détection des menaces pilotée par l'IA, contrôles de gouvernance, capacités d'intégration, et soutien à la conformité.
Détection des menaces pilotée par l'IA
Prompts.ai examine attentivement chaque invite et réponse GenAI pour détecter et bloquer les menaces telles que les attaques par injection rapide, les fuites de données et les contenus inappropriés. Ce niveau de sécurité spécifique aux instructions garantit que les risques potentiels sont stoppés avant qu'ils ne perturbent les flux de travail ou ne compromettent des données sensibles.
Contrôles de gouvernance
La plateforme fournit aux équipes de direction une visibilité centralisée sur toutes les interactions liées à l'IA au sein de l'organisation. Cette transparence contribue à réduire les risques liés à l'IA parallèle et garantit que l'utilisation de l'IA est conforme aux politiques établies, garantissant ainsi la sécurité et la responsabilité des opérations.
Capacités d'intégration
Prompts.ai simplifie la gestion de la sécurité en unifiant la surveillance de toutes les demandes et réponses GenAI dans une interface unique. Il n'est donc plus nécessaire de jongler entre plusieurs outils ou clés d'API, ce qui garantit une application cohérente de la sécurité sans interférer avec les flux de travail existants.
Assistance en matière de conformité
Conçu pour les besoins des entreprises, Prompts.ai propose des fonctionnalités telles que des pistes d'audit détaillées, des contrôles des coûts en temps réel pour les rapports réglementaires et des mesures robustes de traitement des données. Ces outils permettent de garantir que les flux de travail restent dans les limites organisationnelles et réglementaires, ce qui les rend prêts à être audités et conformes.
Pour garantir une automatisation sécurisée des flux de travail pilotée par l'IA, il faut intégrer des mesures de sécurité à chaque étape du cycle de vie de l'IA. Cela inclut des fonctionnalités telles que le filtrage rapide, la surveillance comportementale, la gouvernance des agences et l'intégration de la supervision humaine. Avec l'expansion rapide de l'utilisation de l'IA, traiter la sécurité de l'IA comme une question secondaire n'est plus une option pour les organisations.
Lorsque vous choisissez une plateforme, concentrez-vous sur protection de l'exécution plutôt que de se fier uniquement à la gestion de la posture. Les outils qui bloquent les menaces en temps réel, tels que ceux qui empêchent les injections rapides ou les fuites de données, peuvent arrêter les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. En outre, il est essentiel de faire face aux risques liés à l'IA parallèle, comme le soulignent plus d'un tiers des dirigeants d'entreprise. Optez pour des solutions qui offrent une supervision centralisée de toutes les activités d'IA et renforcent la gouvernance sans perturber vos flux de travail actuels.
Les tests en mode Shadow constituent une autre stratégie vitale. Il permet aux organisations de valider les recommandations de l'IA par le biais d'un examen humain avant d'automatiser complètement les processus. Comme l'explique Sreeharsha Dugga, responsable de la cyberdéfense chez Abnormal AI :
« L'IA rédige le contexte, les délais et les suggestions. Les humains décident des actions. »
Cette approche collaborative réduit considérablement les temps de révision, de 15 à 20 minutes à seulement 3 à 4 minutes, tout en garantissant la responsabilité pour les décisions critiques. En adoptant de telles mesures proactives, les entreprises peuvent maintenir leur intégrité opérationnelle et se protéger contre les principaux risques financiers.
L'automatisation des flux de travail pilotée par l'IA pose de nombreux défis en matière de sécurité, notamment violations de données, manipulation de modèles, et vulnérabilités du système. Des violations de données peuvent survenir lorsque des informations sensibles sont accidentellement exposées au cours de processus automatisés, ce qui rend les données confidentielles vulnérables. Dans le même temps, la manipulation de modèles, telle que l'alimentation d'entrées contradictoires, peut inciter les systèmes d'IA à prendre des décisions erronées, ce qui peut entraîner des perturbations du flux de travail.
Les vulnérabilités du système, telles que des erreurs de configuration ou des intégrations d'API non sécurisées, peuvent servir de passerelles pour des attaques malveillantes. La nature complexe des systèmes d'IA les rend vulnérables à des menaces telles que l'empoisonnement des données ou les accès non autorisés. Pour faire face à ces risques, les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité strictes, telles que le cryptage, la gestion des identités, la détection des anomalies et la surveillance continue. Ces pratiques permettent de garantir que les flux de travail d'IA restent à la fois sécurisés et fiables.
Prompts.ai regroupe plus de 35 modèles d'IA au sein d'une plateforme centralisée, offrant sécurité de niveau professionnel pour répondre à vos besoins en matière de conformité et de gouvernance. Ses fonctionnalités remarquables incluent la détection des menaces en temps réel, la prévention des fuites de données, des contrôles de conformité automatisés et des pistes d'audit complètes.
Conçu pour s'aligner sur les principales réglementations telles que GDPR, HIPAA, SOC 2, NORME ISO 27001, et le Loi sur l'IA de l'UE, la plateforme aide les entreprises à maintenir la sécurité et la conformité tout en rationalisant leurs flux de travail automatisés.
Prompts.ai protège contre les attaques par injection rapide en utilisant des modèles d'IA avancés tels que Anthropic Pro/Max et Opus 4.5. Ces modèles sont spécialement conçus pour traiter les entrées en langage naturel en mettant l'accent sur la sécurité et la fiabilité.
Pour améliorer encore la protection, Prompts.ai utilise stratégies de défense en profondeur, en superposant plusieurs mesures de sécurité pour réduire les risques liés au traitement du langage naturel. Cette combinaison d'une conception de modèle robuste et de mesures de protection proactives garantit la sécurité de vos flux de travail automatisés et leur résistance aux menaces potentielles.
