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IA - Protection et sécurité des données

IA - Protection et sécurité des données

Pour les lecteurs pressés :

  • Différence entre la protection et la sécurité des données : la protection des données protège les données personnelles contre les abus et les accès non autorisés, tandis que la sécurité des données assure une protection technique plus complète de toutes les données contre les menaces telles que la perte, les dommages et le vol.
  • Risques pour la protection et la sécurité des données : les systèmes d'IA dépendent de grandes quantités de données, ce qui entraîne des risques tels que la violation des données, la corruption des données et une protection insuffisante des données. Ceux-ci peuvent avoir un impact considérable sur la précision et l'équité des modèles d'IA.
  • Stratégies d'optimisation : des mesures telles que la minimisation des données, le cryptage des données, des contrôles d'accès stricts, l'anonymisation des données, des audits de sécurité réguliers ainsi que la transparence et le contrôle des utilisateurs sont essentielles pour maintenir les données en sécurité et protéger la vie privée.

Protection des données vs. sécurité des données

Avec les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), il devient de plus en plus nécessaire de garantir la sécurité et la protection des données utilisées dans ces systèmes. Mais quelle est la différence entre la protection des données et la sécurité des données ?

La protection des données fait référence à la protection des données à caractère personnel contre les abus et les accès non autorisés, afin de préserver les droits et la vie privée des personnes concernées. Cette protection est régie par des lois telles que le RGPD. La sécurité des données, quant à elle, consiste à protéger toutes les données contre des menaces telles que la perte, les dommages et le vol, grâce à des mesures techniques et organisationnelles telles que les pare-feu et le cryptage. Alors que les deux concepts visent à protéger les données, la protection des données se concentre spécifiquement sur les données personnelles et la conformité légale. La sécurité des données, en revanche, offre une protection technique plus complète pour toutes les données.

Dangers pour la protection et la sécurité des données

Les données sont au cœur de l'intelligence artificielle. Les systèmes d'IA apprennent à partir des données avec lesquelles ils sont formés et peuvent évoluer en permanence. Les informations envoyées au modèle d'IA avec une demande d'utilisateur peuvent donc non seulement être utilisées pour traiter la demande et y répondre, mais aussi servir à améliorer encore l'IA et ses capacités. Cette dépendance vis-à-vis des données comporte toutefois des risques potentiels, ce qui accroît considérablement le besoin de mesures fiables pour assurer la sécurité des données. Comme le montrent les exemples suivants, une violation ou une manipulation des données peut avoir de graves conséquences et affecter considérablement la précision, la fiabilité et même l'équité des modèles d'IA.

 

  • Violation des données: Les pirates informatiques peuvent voler des données sensibles qui sont utilisées pour entraîner les modèles d'IA. Des informations personnelles telles que des données clients ou financières peuvent alors tomber entre de mauvaises mains.
  • Falsification des données: des acteurs malveillants peuvent manipuler les données d'entraînement afin de falsifier les résultats du modèle d'IA ou de les orienter délibérément dans une mauvaise direction. Un exemple serait un système de reconnaissance faciale entraîné avec un ensemble de données contenant plus d'images de personnes d'une certaine origine ethnique. Cela pourrait conduire à des résultats biaisés, le système étant moins précis ou moins fiable dans la reconnaissance des visages d'autres groupes ethniques.
  • Préoccupations relatives à la protection des données: les systèmes d'IA nécessitent souvent de grandes quantités de données, dont l'utilisation doit être conforme aux règles applicables en matière de protection des données. Les utilisateurs sont-ils suffisamment informés de la manière dont leurs données sont utilisées ? Existe-t-il des techniques efficaces pour rendre ces données anonymes ?

Cas d'application et exemples

Services financiers : L'IA est utilisée pour détecter les fraudes dans les transactions par carte de crédit. Une violation de la sécurité des données, impliquant la divulgation d'informations sur les clients, pourrait avoir des conséquences catastrophiques. (Référence : https://towardsdatascience.com/tagged/fraud-detection)

Le secteur de la santé : L'IA est utilisée pour le diagnostic médical et la planification des traitements. Des violations de la protection des données pourraient exposer des données sensibles des patients et des données manipulées pourraient conduire à des diagnostics erronés. (Référence : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6616181/)

Véhicules autonomes : l'IA est utilisée pour les voitures qui se conduisent toutes seules. Si les données des capteurs des véhicules sont piratées, la sécurité peut être sérieusement compromise. (Référence : https://appinventiv.com/blog/ai-in-self-driving-cars/)

Cas d'application et exemples

Services financiers: L'IA peut être utilisée pour détecter les fraudes dans les transactions par carte de crédit. Une violation de la sécurité des données, exposant les données des clients, pourrait avoir des conséquences catastrophiques.(Source

Le secteur de la santé: L'intelligence artificielle est également utilisée dans le domaine du diagnostic médical et de la planification des traitements. Des violations de la protection des données pourraient révéler des données sensibles sur les patients et des données manipulées pourraient conduire à des diagnostics erronés.(Source

Véhicules autonomes: l'IA est utilisée pour les voitures qui se conduisent toutes seules. Si les données des capteurs des véhicules sont piratées, la sécurité peut être sérieusement compromise.(Source)

Optimiser la protection et la sécurité des données

Dans le cadre de l'optimisation de la protection et de la sécurité des données, différents facteurs jouent un rôle important. Nous présentons ci-dessous quelques approches permettant de garantir la sécurité et l'intégrité de vos données :

  • Minimisation des données : ne collectez que les données nécessaires à la tâche d'IA. Moins de données réduisent la surface d'attaque.
  • Cryptage des données : cryptez les données en mode veille et en cours de transfert pour éviter tout accès non autorisé.
  • Contrôles d'accès : Mettre en place des contrôles d'accès stricts pour limiter les personnes autorisées à accéder aux données et à les modifier.
  • Anonymisation des données : envisagez d'anonymiser les données chaque fois que cela est possible afin de garantir la sécurité des données et de protéger la vie privée.
  • Effectuer des contrôles de sécurité réguliers : Vérifiez régulièrement les vulnérabilités de vos systèmes d'IA et appliquez des correctifs de sécurité.
  • Transparence et contrôle de l'utilisateur : rendre transparente la manière dont les données sont utilisées dans les modèles d'IA et donner aux utilisateurs le contrôle de la sécurité de leurs données.

Exemple tiré de la pratique

Pour illustrer les mesures de sécurité des données mentionnées ci-dessus, imaginons le scénario suivant dans un exemple d'application :

Une entreprise de vente au détail souhaite développer un système d'intelligence artificielle,

qui fournit aux clients des recommandations de produits sur la base d'achats antérieurs.

Minimisation des données : au lieu de collecter toutes les données des clients (nom, adresse, numéro de téléphone, etc.), le système se concentre sur les données de l'historique des achats (articles achetés, quantité, date). Cela permet de réduire la quantité de données sensibles enregistrées et de diminuer la surface d'attaque des pirates.

Le cryptage des données : Toutes les données d'achat des clients, y compris celles qui sont anonymisées, sont cryptées à l'aide d'algorithmes sécurisés au repos (stockage dans des bases de données) et pendant leur transfert (entre systèmes). Cela les rend illisibles pour les personnes non autorisées.

Contrôles d'accès : Seul le personnel autorisé (data scientist, expert en sécurité) a accès aux données du client et au modèle d'IA. L'authentification multi-facteurs et les contrôles d'accès basés sur les rôles garantissent que seul le niveau d'accès requis est accordé.

Anonymisation des données : Même si ce n'est pas toujours possible dans ce scénario (les recommandations nécessitent une certaine identification de l'utilisateur), le système pourrait envisager d'anonymiser les données d'achat en supprimant les noms des clients et en les remplaçant par des identifiants uniques.

Des contrôles de sécurité réguliers sont effectués : L'entreprise effectue régulièrement des tests d'intrusion afin d'identifier les vulnérabilités du système d'IA et de l'infrastructure de stockage des données. Des correctifs de sécurité sont immédiatement mis en œuvre afin d'éliminer les risques identifiés.

Transparence et contrôle de l'utilisateur : l'entreprise communique clairement dans sa politique de confidentialité la manière dont les données d'achat des clients sont utilisées pour les recommandations basées sur l'IA. Les clients ont le contrôle de leurs données et ont la possibilité de refuser la collecte de données ou de demander leur suppression.

Conclusion

La protection et la sécurité des données sont d'une importance capitale dans l'utilisation de l'IA. Le traitement correct des données sensibles n'est pas seulement une obligation technique, mais aussi une obligation éthique. Les entreprises doivent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont conformes aux lois en vigueur sur la protection des données, comme le RGPD en Europe. Une approche intégrée dès le départ garantit non seulement la conformité, mais aussi la confiance des utilisateurs dans ces technologies.

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