GenAI Red Teaming

Vérification de sécurité pour vos systèmes d'IA

Les systèmes d'IA sont de plus en plus utilisés pour accroître l'efficacité, réduire les coûts, développer de nouveaux produits et services ou renforcer la position concurrentielle. Cependant, leur utilisation comporte des risques : des systèmes d'IA mal sécurisés ou mal entraînés peuvent divulguer accidentellement des informations sensibles, déclencher des actions imprévues ou produire des réponses inacceptables voire nuisibles, susceptibles de nuire à vos actifs ou à votre image, voire d'entraîner des conséquences juridiques.

Qu'est-ce que le Red Teaming pour GenAI ?

Imaginez qu’un acteur malveillant tente de manipuler le grand modèle de langage (LLM) que vous utilisez pour votre chatbot afin de divulguer des informations sensibles ou de générer des déclarations nuisibles à votre entreprise. C'est ici qu'intervient le Red Teaming. Dans le contexte de GenAI, le Red Teaming consiste à appliquer des attaques ciblées pour tester la vulnérabilité des modèles face à différentes menaces, comme :

• Tentatives de contournement (jailbreak) : visant à désactiver les mécanismes de sécurité de l'IA pour la pousser à exécuter des actions non souhaitées.
• Extraction de données : manipulation du modèle pour qu’il divulgue des informations sensibles issues de ses données d'entraînement.
• Désinformation, hallucinations et biais : détection des erreurs, biais cognitifs ou informations incorrectes générées par le modèle.
• Attaques par injection de prompts : modification malveillante de l'invite utilisateur pour manipuler ou détourner la réponse du modèle.

Malgré leurs spécificités, les tests de Red Teaming GenAI conservent leur principe de base : identifier des vecteurs d'attaque pertinents en combinant intelligemment les vulnérabilités, afin d'améliorer la sécurité et la robustesse du système testé.

Pourquoi tester vos systèmes d'IA ?

Même lorsque les systèmes d'IA utilisent uniquement des données publiques et ne disposent pas d'accès interne, ils reposent sur des modèles complexes capables de bien plus que ce que l'on imagine. Les raisons incluent :

1. Entraînement sur des jeux de données massifs : les modèles sont formés sur une multitude de données issues du web, de livres, articles, médias sociaux, etc. Leur connaissance dépasse largement les informations spécifiques à votre entreprise.
2. Nature générative des modèles : ils ne se contentent pas de restituer des réponses, mais en génèrent de nouvelles à partir du contexte, ce qui peut conduire à des affirmations fausses, biaisées ou nuisibles.
3. Connaissances implicites et associations : les modèles apprennent aussi des schémas et opinions implicites contenus dans les données, ce qui peut générer des contenus inappropriés ou non représentatifs de votre organisation.
4. Injection de prompts et contournements : des utilisateurs malveillants peuvent inciter l'IA à ignorer ses directives et produire des réponses inappropriées ou dangereuses.

Comment procédons-nous ?

Pour tester efficacement une IA générative, nous nous basons sur le guide OWASP GenAI Red Teaming, en suivant le processus suivant :

Notre approche comprend les étapes suivantes :

1. Modélisation des menaces et analyse des risques : identification conjointe avec vos experts métiers des menaces pertinentes.
2. Simulation des scénarios d’attaque : mise en œuvre des attaques définies pour tester la résilience et la sécurité du système.
3. Évaluation de la sécurité : analyse de l’efficacité des mesures existantes et recommandations d’amélioration.

Nous combinons notre expertise en sécurité offensive et en Red Teaming avec les avantages des modèles d’IA générative pour optimiser l'efficacité. Voir aussi notre article : “Red Teaming efficace des LLM avec PyRIT”.

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