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Les outils d’IA générative (IAG) comme ChatGPT, CoPilot ou encore les modèles d’IA sur-mesure se multiplient dans les entreprises. Ils promettent des gains de productivité impressionnants, mais génèrent également de nouveaux risques de cybersécurité. Pour le RSSI, l’enjeu est double : accompagner l’adoption de ces technologies tout en préservant l’intégrité et la confidentialité des données de l’entreprise.

 

 

Cartographie des nouveaux risques liés à l’IA générative

Fuites de données sensibles via les prompts, production de code vulnérable, génération d’attaques sophistiquées… tels sont les nouveaux risques auxquels il faut se préparer.

 

Fuites involontaires : quand vos collaborateurs partagent trop avec l’IA

Les outils d’IA générative sont souvent perçus comme des assistants sans risque, capables de répondre à n’importe quelle question et de traiter de nombreux types de données. Pourtant, les collaborateurs peuvent involontairement compromettre des informations sensibles en partageant des données confidentielles dans leurs requêtes.

Par exemple, un employé peut soumettre un contrat client pour obtenir une synthèse automatisée ou demander la rédaction d’une clause spécifique. Cette donnée peut ensuite être stockée par le fournisseur de l’IA et réutilisée pour entraîner le modèle. L’entreprise perd ainsi le contrôle sur ces informations sensibles, avec un risque de divulgation future. Dans les pires cas, ces fuites peuvent exposer des données critiques aux concurrents ou aux cybercriminels.

 

Génération de contenu malveillant assistée par IA

L’IA générative est également exploitée par les cybercriminels pour améliorer leurs attaques. Elle permet de produire des campagnes de phishing hyperréalistes, des deepfakes créant de faux échanges ou des usurpations d’identité, mais aussi des scripts malveillants exploitant des vulnérabilités du système.

Les hackers peuvent, par exemple, générer des e-mails d’hameçonnage presque indétectables, rédigés dans un langage fluide et adapté à la cible. Ils peuvent aussi créer des malwares complexes sans avoir de compétences avancées en programmation, simplement en demandant à l’IA de concevoir un code d’attaque. La rapidité et la qualité de ces contenus rendent leur détection de plus en plus difficile pour les systèmes traditionnels de cybersécurité.

 

Risques sur l’intégrité du code produit par IA

Les outils d’assistance aux développeurs (Copilot, CodeWhisperer) accélèrent la production de code, mais incluent parfois des erreurs de sécurité : injections SQL, gestion approximative des droits, vulnérabilités connues…

Sans un contrôle rigoureux, les développeurs peuvent, par manque de vigilance ou par confiance excessive dans l’IA, introduire ces failles directement en production et mettre en danger les systèmes d’information. Le défi pour les RSSI est donc d'intégrer des vérifications automatisées et de renforcer les formations des développeurs sur la sécurité applicative.

 

 

La stratégie du RSSI : encadrer et sécuriser l’usage de l’IAG 

Instaurer des règles d’usage claires

Il est primordial d’établir une politique claire sur l’utilisation des outils d’IA générative. Cela inclut :

- L'interdiction d’utiliser ces solutions pour traiter des données sensibles ou stratégiques.

- La mise en place de formations pour sensibiliser les employés aux risques et bonnes pratiques.

- La création de processus d’approbation avant l’utilisation d’IA sur certains projets.

- L’application d’une politique de contrôle des accès pour limiter l’exposition des données sensibles aux outils d’IA.

 

Surveiller et auditer les usages

La mise en place de solutions de type Data Loss Prevention (DLP) adaptées aux flux générés par les outils d’IA permet de repérer d’éventuelles exfiltrations de données. Ces solutions DLP permettent d’identifier les informations sensibles avant qu’elles ne quittent le périmètre de l’entreprise, en appliquant des règles de filtrage, de chiffrement ou de blocage des données considérées comme critiques. Elles surveillent en temps réel les flux de communication (e-mails, applications cloud, transferts de fichiers) et alertent immédiatement en cas de détection d’une fuite potentielle.

En complément, l’analyse des journaux de connexion et des comportements utilisateurs via des solutions d’User Behavior Analytics (UBA) peut permettre d’identifier des utilisations suspectes des outils d’IA et de prévenir des fuites accidentelles ou malveillantes. Des audits réguliers et des simulations de scénarios d’attaque permettent également d’évaluer l’efficacité des mesures mises en place.

 

Tester la robustesse du code généré

Concernant le code produit par IA, une vigilance accrue s’impose. Il est essentiel d’automatiser les revues de sécurité via des outils d’analyse statique et dynamique (SAST, DAST). Ces solutions permettent de détecter rapidement les vulnérabilités introduites par l’IA. 

Il est également recommandé de mettre en place des tests de pénétration réguliers et des revues de code par des experts humains pour identifier les erreurs de sécurité que les analyses automatisées pourraient ne pas détecter.

 

 

L’IA générative, aussi un atout pour le RSSI

Bien que source de risques, l’IA générative peut également être un atout. Elle permet d’automatiser la rédaction de rapports d’audit, facilite la gestion des incidents et améliore la veille sur les cybermenaces en analysant des flux d’informations massifs.

Grâce à ses capacités d’analyse et de traitement du langage naturel, l’IA peut aussi être exploitée pour identifier des menaces émergentes en analysant en continu les forums de hackers, le dark web ou encore les bases de données de vulnérabilités. Elle peut aussi servir à générer des modèles prédictifs pour anticiper les futures tendances en matière de cyberattaques.

 

L’IA générative est un puissant levier d’accélération pour les entreprises, mais elle expose également à des risques inédits. Le RSSI doit trouver l’équilibre : accompagner l’innovation tout en instaurant une gouvernance rigoureuse. Celui qui parviendra à maîtriser ces outils deviendra un acteur clé de la transformation digitale de son entreprise.