L’avènement de l’IA agentique n’est pas simplement une amélioration progressive dans le domaine de la cybersécurité ; il représente un changement fondamental dans la façon dont nous abordons la défense numérique. Cette technologie transformative introduit à la fois des opportunités sans précédent et de nouveaux défis, exigeant une réévaluation complète de nos stratégies de sécurité. Contrairement aux systèmes d’IA conventionnels qui fonctionnent selon des paramètres prédéfinis, l’IA agentique présente un comportement autonome, interagissant dynamiquement avec divers outils, environnements, d’autres agents et même des données sensibles. Cette capacité, tout en offrant des avantages significatifs, présente également une nouvelle classe de risques que les organisations doivent traiter de manière proactive. L’entreprise moderne est donc contrainte d’adopter une stratégie à deux volets : tirer parti de l’IA agentique pour une défense améliorée tout en se protégeant contre ses vulnérabilités potentielles.
Renforcer les défenses de cybersécurité avec l’IA agentique
Les équipes de cybersécurité sont aujourd’hui confrontées à un ensemble de défis, notamment une pénurie persistante de professionnels qualifiés et un volume toujours croissant d’alertes de sécurité. L’IA agentique offre une solution prometteuse à ces problèmes, en fournissant des méthodes innovantes pour renforcer la détection des menaces, la réponse aux incidents et la sécurité globale de l’IA. Cela nécessite une restructuration fondamentale de l’écosystème de la cybersécurité, l’IA agentique servant de pierre angulaire aux futures défenses.
Les systèmes d’IA agentique possèdent la capacité de percevoir, de raisonner et d’agir de manière autonome, ce qui leur permet de s’attaquer à des problèmes complexes de cybersécurité avec une intervention humaine minimale. Ces systèmes peuvent également fonctionner comme des collaborateurs intelligents, augmentant les capacités des experts humains et améliorant leur capacité à protéger les actifs numériques, à atténuer les risques et à améliorer l’efficacité des centres d’opérations de sécurité (SOC). En automatisant les tâches de routine et en fournissant des informations en temps réel, l’IA agentique libère les équipes de cybersécurité pour qu’elles se concentrent sur la prise de décisions stratégiques, ce qui leur permet d’accroître leur expertise et d’atténuer potentiellement l’épuisement professionnel de la main-d’œuvre.
Prenons, par exemple, le processus de réponse aux vulnérabilités de la sécurité des logiciels. Traditionnellement, il s’agit d’un processus long et gourmand en main-d’œuvre. Cependant, avec l’IA agentique, le temps nécessaire pour évaluer le risque associé à une nouvelle vulnérabilité ou exposition courante (CVE) peut être réduit à quelques secondes. Les agents d’IA peuvent rapidement rechercher des ressources externes, évaluer les environnements internes et générer des résumés concis et des conclusions prioritaires, permettant aux analystes humains de prendre des mesures rapides et éclairées.
De plus, l’IA agentique peut améliorer considérablement l’efficacité du triage des alertes de sécurité. La plupart des SOC sont inondés quotidiennement d’un déluge d’alertes, ce qui rend difficile la distinction entre les signaux critiques et le bruit de fond. L’approche traditionnelle du triage des alertes est souvent lente, répétitive et fortement dépendante des connaissances institutionnelles et de l’expérience des analystes individuels.
Les systèmes d’IA agentique peuvent accélérer ce flux de travail en analysant automatiquement les alertes, en recueillant le contexte pertinent à partir de divers outils de sécurité, en raisonnant sur les causes profondes potentielles et en prenant les mesures appropriées en temps réel. Ces systèmes peuvent même aider à l’intégration de nouveaux analystes en codifiant les connaissances des professionnels expérimentés et en les traduisant en informations exploitables.
Principaux avantages de l’IA agentique en cybersécurité :
- Détection automatisée des menaces : Surveille en permanence le trafic réseau et les journaux système pour identifier les comportements anormaux indiquant des cybermenaces.
- Réponse rapide aux incidents : Automatise le processus d’enquête et de réponse aux incidents de sécurité, réduisant ainsi le temps de confinement et minimisant les dommages.
- Gestion des vulnérabilités : Identifie et hiérarchise les vulnérabilités des logiciels et des systèmes, ce qui permet de corriger et d’atténuer les risques de manière proactive.
- Triage des alertes de sécurité : Analyse et hiérarchise les alertes de sécurité, en filtrant les faux positifs et en se concentrant sur les menaces les plus critiques.
- Opérations de sécurité améliorées : Automatise les tâches de routine et fournit des informations en temps réel, améliorant ainsi l’efficacité et l’efficience des centres d’opérations de sécurité.
Sécuriser les applications d’IA agentique
Les systèmes d’IA agentique ne sont pas des observateurs passifs ; ils raisonnent activement et agissent sur l’information, ce qui introduit un nouvel ensemble de défis de sécurité. Ces agents peuvent accéder à des outils sensibles, générer des résultats qui déclenchent des effets en aval ou interagir avec des données confidentielles en temps réel. Pour garantir que ces systèmes se comportent de manière sûre et prévisible, les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes tout au long du cycle de vie, des tests de pré-déploiement aux contrôles d’exécution.
Avant de déployer des systèmes d’IA agentique en production, il est essentiel de mener des exercices approfondis de ‘red teaming’ et de tests. Ces exercices aident à identifier les faiblesses dans la façon dont les agents interprètent les invites, utilisent les outils ou traitent les entrées inattendues. Les tests doivent également inclure des évaluations de la façon dont les agents respectent les contraintes prédéfinies, se rétablissent après des échecs et résistent aux attaques manipulatrices ou hostiles.
Les garde-fous d’exécution fournissent un moyen d’appliquer les limites des politiques, de limiter les comportements dangereux et de s’assurer que les résultats des agents correspondent aux objectifs de l’organisation. Ces garde-fous sont généralement mis en œuvre par le biais d’un logiciel qui permet aux développeurs de définir, de déployer et de mettre à jour rapidement les règles régissant ce que les agents d’IA peuvent dire et faire. Cette adaptabilité est essentielle pour répondre rapidement et efficacement aux problèmes émergents, en maintenant un comportement cohérent et sûr des agents dans les environnements de production.
Mesures de sécurité essentielles pour les applications d’IA agentique :
- ‘Red Teaming’ et tests : Simule des attaques réelles pour identifier les vulnérabilités et les faiblesses des systèmes d’IA avant le déploiement.
- Garde-fous d’exécution : Applique les limites des politiques et limite les comportements dangereux pendant le fonctionnement du système d’IA.
- Informatique confidentielle : Protège les données sensibles pendant leur traitement à l’exécution, réduisant ainsi le risque d’exposition.
- Sécurité de la chaîne d’approvisionnement logicielle : Garantit l’authenticité et l’intégrité des composants d’IA utilisés dans le processus de développement et de déploiement.
- Analyses de code régulières : Identifie les vulnérabilités dans le code logiciel et facilite l’application de correctifs et l’atténuation en temps opportun.
Informatique confidentielle
Les protections d’exécution jouent également un rôle essentiel dans la protection des données sensibles et des actions des agents pendant l’exécution, garantissant ainsi des opérations sécurisées et dignes de confiance. L’informatique confidentielle, par exemple, permet de protéger les données pendant leur traitement à l’exécution, protégeant ainsi efficacement les données en cours d’utilisation. Cela réduit le risque d’exposition pendant les phases de formation et d’inférence pour les modèles d’IA de toutes tailles.
Plateforme logicielle sécurisée
Le fondement de toute application d’IA agentique est la collection d’outils logiciels, de bibliothèques et de services utilisés pour construire la pile d’inférence. La plateforme logicielle doit être développée à l’aide d’un processus de cycle de vie logiciel sécurisé qui maintient la stabilité de l’interface de programmation d’application (API) tout en corrigeant les vulnérabilités tout au long du cycle de vie du logiciel. Cela comprend des analyses de code régulières et la publication en temps opportun de correctifs de sécurité ou de mesures d’atténuation.
Nomenclature logicielle (SBOM)
L’authenticité et l’intégrité des composants d’IA dans la chaîne d’approvisionnement sont essentielles pour accroître la confiance dans les systèmes d’IA agentique. La pile logicielle AI Enterprise doit inclure des signatures de conteneur, la signature de modèles et une nomenclature logicielle (SBOM) pour permettre la vérification de ces composants.
Chacune de ces technologies fournit des couches de sécurité supplémentaires pour protéger les données critiques et les modèles précieux dans de multiples environnements de déploiement, des environnements sur site au nuage.
Sécuriser l’infrastructure agentique
À mesure que les systèmes d’IA agentique deviennent plus autonomes et profondément intégrés aux flux de travail de l’entreprise, l’infrastructure sous-jacente sur laquelle ils reposent devient un élément essentiel de la posture de sécurité globale. Qu’elle soit déployée dans un centre de données, à la périphérie ou dans une usine, l’IA agentique nécessite une infrastructure qui peut appliquer l’isolement, la visibilité et le contrôle dès la conception.
Les systèmes agentiques, de par leur nature, fonctionnent avec une autonomie importante, ce qui leur permet d’effectuer des actions percutantes qui peuvent être bénéfiques ou potentiellement nuisibles. Cette autonomie inhérente nécessite de protéger les charges de travail d’exécution, de mettre en œuvre une surveillance opérationnelle et d’appliquer strictement les principes de confiance zéro pour sécuriser efficacement ces systèmes.
Unités de traitement de données (DPU)
Les DPU, combinées à des solutions de télémétrie avancées, fournissent un cadre qui permet aux applications d’accéder à une visibilité complète et en temps réel du comportement des charges de travail des agents et de localiser avec précision les menaces grâce à une analyse forensique avancée de la mémoire. Le déploiement de contrôles de sécurité directement sur les DPU, plutôt que sur les CPU des serveurs, isole davantage les menaces au niveau de l’infrastructure, réduisant considérablement le rayon d’explosion des compromissions potentielles et renforçant une architecture de sécurité complète et omniprésente.
L’informatique confidentielle est prise en charge sur les GPU, de sorte que les technologies d’isolement peuvent désormais être étendues à la machine virtuelle confidentielle lorsque les utilisateurs passent d’un seul GPU à plusieurs GPU. L’IA sécurisée est fournie par Protected PCIe et s’appuie sur l’informatique confidentielle, ce qui permet aux clients de faire évoluer les charges de travail d’un seul GPU à plusieurs GPU. Cela permet aux entreprises de s’adapter à leurs besoins en matière d’IA agentique tout en assurant la sécurité de la manière la plus performante possible.
Ces composants d’infrastructure prennent en charge l’attestation locale et à distance, permettant aux clients de vérifier l’intégrité de la plateforme avant de déployer des charges de travail sensibles.
Usines d’IA
Ces capacités de sécurité sont particulièrement importantes dans des environnements tels que les usines d’IA, où les systèmes agentiques commencent à alimenter l’automatisation, la surveillance et la prise de décision dans le monde réel. L’extension de l’IA agentique aux systèmes cyber-physiques augmente les enjeux, car les compromissions peuvent avoir un impact direct sur la disponibilité, la sécurité et l’intégrité des opérations physiques. Les principaux partenaires intègrent des technologies d’IA de cybersécurité complètes pour aider les clients à renforcer les infrastructures critiques contre les cybermenaces dans des secteurs tels que l’énergie, les services publics et la fabrication.
Principales considérations relatives à la sécurité de l’infrastructure pour l’IA agentique :
- Isolement : Isoler les charges de travail de l’IA agentique des autres systèmes afin d’empêcher tout mouvement latéral en cas de compromission.
- Visibilité : Obtenir une visibilité en temps réel du comportement de la charge de travail de l’IA agentique afin de détecter les menaces et d’y répondre.
- Contrôle : Mettre en œuvre des contrôles d’accès et des politiques stricts pour limiter les actions que les systèmes d’IA agentique peuvent effectuer.
- Confiance zéro : Supposer qu’aucun utilisateur ou appareil n’est intrinsèquement digne de confiance et vérifier chaque demande d’accès.
- Attestation : Vérifier l’intégrité de la plateforme avant de déployer des charges de travail sensibles.
Instaurer la confiance à mesure que l’IA agit
Dans le paysage des menaces en évolution rapide d’aujourd’hui, chaque entreprise doit s’assurer que ses investissements dans la cybersécurité intègrent l’IA pour protéger les flux de travail du futur. Chaque charge de travail doit être accélérée pour enfin donner aux défenseurs les outils nécessaires pour fonctionner à la vitesse de l’IA.