La ruée vers l’or de la GenAI : pourquoi la sécurité de l’infrastructure du réseau est primordiale
L’IA générative (GenAI) et les grands modèles de langage (LLM) sont en train de remodeler rapidement l’informatique d’entreprise, en alimentant tout, des copilotes de développeurs à l’automatisation du support client, en passant par l’analyse avancée et la prise de décision. Avec l’accélération de l’adoption, l’IA générative s’intègre rapidement dans les flux de travail critiques de l’entreprise.
Cependant, cette innovation rapide crée une épée à double tranchant. Les charges de travail LLM sont hautement distribuées, intensives en données et sensibles à la latence, couvrant les nuages, les centres de données, les plateformes SaaS et les utilisateurs distants. Dans de nombreux cas, l’infrastructure d’IA est déployée plus rapidement que les contrôles de sécurité ne peuvent mûrir, ce qui augmente l’exposition aux vulnérabilités des systèmes d’IA. La sécurisation de l’infrastructure GenAI est désormais une exigence fondamentale pour une innovation sûre et évolutive en matière d’IA.
Déconstruction de la surface d’attaque de la GenAI
Une nouvelle race de vulnérabilités
La sécurisation de la GenAI ne se limite pas à la protection du périmètre du réseau. Il faut sécuriser l’ensemble du cycle de vie de l’IA, y compris la sécurité des données d’entraînement, la protection du modèle d’IA et les interactions d’exécution au niveau des couches d’application et d’API. Contrairement aux charges de travail traditionnelles, l’infrastructure LLM introduit de nouvelles voies d’attaque qui exigent des contrôles de sécurité adaptés à l’infrastructure.
Vulnérabilités critiques de l’infrastructure du mécanisme d’apprentissage tout au long de la vie
Injection d’invite : La nouvelle injection SQL
Les attaques par injection d’invites exploitent la nature interprétative des LLM, en manipulant les instructions du système par le biais d’entrées élaborées. Comme l’injection SQL, ces attaques peuvent contourner les mesures de protection, exposer des données sensibles ou déclencher des actions involontaires.
Par exemple, une invite malveillante intégrée à une demande d’API peut remplacer les instructions du système et forcer le modèle à révéler des informations propriétaires ou des données de formation sensibles. La prévention de l’injection d’invites nécessite une inspection de l’exécution, une connaissance du contexte et une mise en œuvre basée sur une politique alignée sur le comportement du modèle.
Empoisonnement des données : Corrompre le noyau
Les données d’apprentissage sont une cible privilégiée pour les attaques adverses. Lors de la mise au point, des données empoisonnées ou biaisées peuvent être introduites pour dégrader la précision du modèle ou influencer les résultats. Même de faibles volumes de données compromises peuvent saper la confiance dans les décisions prises par l’IA.
Une sécurité efficace des données de formation repose sur la vérification et la validation de la source, la détection des anomalies et l’auditabilité dans l’ensemble du pipeline d’ingestion.
Vol de modèles et risques liés à la propriété intellectuelle
Les LLM finement réglés représentent une propriété intellectuelle précieuse. L’accès non autorisé ou l’exfiltration par le biais d’API faibles, de points d’extrémité compromis ou de contrôles d’accès insuffisants peuvent avoir un impact important sur l’entreprise et la concurrence. Un cryptage fort, un accès avec le moins de privilèges possible et une surveillance continue sont des éléments essentiels d’une sécurité solide des LLM.
Risques liés à l’utilisation de la GenAI à l’intérieur de l’entreprise
Au-delà des risques centrés sur les modèles, tels que l’empoisonnement des données ou le vol de modèles, les entreprises sont confrontées à un ensemble croissant de risques liés à l’utilisation de la GenAI au cours de l’exécution, en raison de la façon dont les employés, les applications et les agents interagissent avec les services de la GenAI au quotidien.
Ces risques sont d’autant plus difficiles à gérer qu’ils se produisent dans le cadre d’un trafic réseau d’apparence normale, contournant souvent les contrôles traditionnels des applications ou des terminaux.
Les principaux défis en matière de durée d’exécution sont les suivants :
L’adoption de l’IA fantôme
Les employés utilisent de plus en plus de services GenAI non approuvés – chatbots publics, copilotes de navigateur, fonctions SaaS alimentées par l’IA et plugins – sans l’approbation de l’entreprise. Ces outils peuvent traiter des données sensibles de l’entreprise sans gouvernance, visibilité ou contrôle d’audit.
Flux de données non contrôlé de type invite et réponse
Les invites et les réponses de GenAI contiennent souvent des informations propriétaires, un contexte interne, un code source, des URL et des données réglementées. Sans inspection de l’exécution, ces données peuvent être exposées à des services d’IA tiers ou renvoyées aux utilisateurs de manière dangereuse.
Injection rapide et manipulation des instructions
Les attaques par injection d’invites exploitent la nature interprétative des LLM en intégrant des instructions malveillantes dans des invites ou des appels d’outils par ailleurs légitimes. Ces attaques se produisent au moment de l’exécution et nécessitent l’inspection des invites, des réponses et des messages d’outils réels, et pas seulement l’authentification de l’API.
Contenu dangereux, ton et références externes
Les réponses générées par le LLM peuvent violer les politiques de l’entreprise relatives aux catégories de contenu, à la sécurité, à la tonalité de la marque ou à la conformité. En outre, les invites et les réponses peuvent renvoyer à des URL dangereuses ou malveillantes qui exposent les utilisateurs à des risques en aval.
Fuite de la propriété intellectuelle via le code et les sorties structurées
Les outils de GenAI sont largement utilisés pour le développement et l’automatisation des logiciels. Les messages-guides et les réponses peuvent, par inadvertance, laisser filtrer du code propriétaire, des API internes, des informations d’identification ou des détails architecturaux, souvent intégrés dans du langage naturel ou des blocs de code.
Ces défis soulignent la nécessité de contrôles de sécurité en ligne, au moment de l’exécution, qui opèrent là où le trafic GenAI circule réellement, c’est-à-dire à travers leréseau de l’entreprise.
Une stratégie de défense multicouche pour la GenAI
Le cycle de développement sécurisé de l’IA (SAIDL)
Un cycle de développement sécurisé de l’IA (SAIDL) intègre la sécurité à chaque phase du développement et des opérations de l’IA. Lors de l’ingestion des données, les sources doivent être authentifiées et enregistrées. L’entraînement et l’affinage des modèles nécessitent une validation de l’intégrité et une surveillance des anomalies ou des dérives. Le déploiement étend ces contrôles à la production grâce aux principes de confiance zéro, à la vérification d’identité forte et à la validation continue des sessions.
Cette approche axée sur le cycle de vie permet un déploiement sécurisé de l’IA, une surveillance efficace de l’infrastructure de l’IA et une réponse plus rapide aux incidents de sécurité liés à l’IA.
Meilleures pratiques pour sécuriser votre infrastructure LLM
Le renforcement de la chaîne d’approvisionnement en données commence par des ensembles de données fiables, des contrôles de qualité automatisés et des contrôles permettant de détecter l’empoisonnement ou la corruption.
La mise en œuvre de contrôles d’accès robustes nécessite l’application du principe du moindre privilège pour les utilisateurs, les applications, les API et les services qui interagissent avec les LLM.
La surveillance continue et la détection des anomalies au niveau des entrées, des sorties et des API permettent de détecter rapidement les abus, les attaques adverses ou les tentatives d’atteinte à la protection des données.
Tirer parti d’une plate-forme SASE unifiée pour la sécurité de la GenAI
Le réseau en tant que point de contrôle critique
Les charges de travail GenAI sont intrinsèquement distribuées, ce qui fait du réseau une couche d’application critique pour la sécurité et la visibilité. Une plateforme unifiée Secure Access Service Edge (SASE) assure une application cohérente des politiques, une observabilité centralisée et une connectivité haute performance entre les utilisateurs, les nuages, les succursales et les sites périphériques.
L’intégration de la sécurité dans la structure du réseau élimine les angles morts et permet des contrôles de confiance zéro sans introduire de latence ou de complexité opérationnelle.
Solutions d’Aryaka pour une GenAI sécurisée
AI>Perform : Connectivité haute performance pour les charges de travail LLM
AI>Perform optimise le trafic LLM sur le backbone privé mondial d’Aryaka, offrant une connectivité à faible latence et à haut débit pour l’inférence, la formation et les interactions API. L’architecture d’inspection OnePASS™ d’Aryaka permet l’application de politiques en ligne et l’inspection de sécurité sans dégradation des performances.
AI>Secure : Protection avancée pour les interactions de la GenAI
AI>Secure se concentre sur la sécurisation de l’utilisation réelle de la GenAI dans l’entreprise, plutôt que sur la formation au modèle ou les contrôles au niveau de la plateforme. Fonctionnant comme une couche d’application native du réseau, AI>Secure inspecte le trafic GenAI en direct à travers les utilisateurs, les applications, les agents et les services.
Parce qu’il se trouve directement sur le chemin des données, AI>Secure peut :
- Détecter et classer l’utilisation de l’IA de l’ombre en identifiant les services, les modèles et les terminaux GenAI utilisés.
- Permettre aux administrateurs de sanctionner ou de bloquer les services GenAI et d’appliquer des contrôles d’accès basés sur la classification des services
- Contrôlez et appliquez les politiques de manière cohérente pour tous les utilisateurs, lieux et appareils.
Contrôles de la protection des données
AI>Secure applique les politiques de l’entreprise en temps réel sur les invites et les réponses, notamment :
- Respect des catégories de contenu
- Contrôles de sécurité et de modération
- Contrôles de la tonalité et de la politique d’utilisation
- Détection rapide des injections
- Extraction et filtrage d’URL en fonction de la réputation et de la catégorie
- Détection de code pour éviter les fuites de propriété intellectuelle
- Protection des IIP, des IPS et des données sensibles spécifiques à l’entreprise à l’aide de techniques basées sur les modèles et sur les NER.
Toutes les mesures d’application sont prises en ligne, avant que les données ne soient exposées aux utilisateurs ou aux services externes.
Connaissance approfondie de l’API GenAI pour une application précise de la loi
Pour assurer une sécurité efficace de la GenAI, il faut comprendre la structure des interactions de l’IA, et non pas se contenter d’inspecter le trafic crypté.
AI>Secure effectue une analyse approfondie des API de GenAI, y compris les points d’extrémité documentés et non documentés (qui sont utilisés par les chatbots, copilotes et agents d’IA), afin de les extraire et de les analyser :
- Suggestions
- Réponses du modèle
- Appels d’outils et de fonctions
- Messages d’agent à agent (A2A)
Cette inspection consciente du protocole permet une application précise et riche en contexte des politiques, même si les API de la GenAI évoluent rapidement.
AI>Secure offre une sécurité GenAI native à l’infrastructure au sein de la plateforme Unified SASE d’Aryaka. Disponible au deuxième trimestre 2026, AI>Secure permet aux entreprises d’adopter la GenAI en toute confiance tout en maintenant la conformité et en réduisant les risques opérationnels.
DLP et CASB de nouvelle génération pour la protection des données d’IA
Le DLP Next-Gen d’Aryaka, associé aux capacités CASB, étend la prévention des violations de données aux flux de travail de l’IA. Grâce à l’analyse contextuelle basée sur le NLP, le DLP inspecte les données d’entraînement, les invites, les sorties de modèle et les appels d’API à la recherche de données sensibles, d’informations confidentielles et de propriété intellectuelle. La rédaction et le masquage en ligne empêchent les fuites avant que les données ne quittent le réseau, avec des politiques unifiées appliquées aux utilisateurs, aux terminaux, aux clouds et aux succursales.
Construire un avenir résilient et sûr pour l’IA
La mise à l’échelle de la GenAI en toute sécurité nécessite une approche proactive et multicouche de la sécurité de la GenAI et du LLM. Les entreprises doivent protéger les données d’entraînement, les modèles et les interactions d’exécution tout en préservant les performances requises pour les cas d’utilisation de l’IA dans le monde réel.
Aryaka Unified SASE 2.0, associé à AI>Secure, AI>Perform, ZTNA, CASB et Next-Gen DLP, fournit une base d’infrastructure pour l’innovation sécurisée de l’IA à l’échelle. Pour en savoir plus, téléchargez le livre blanc technique d’Aryaka ou demandez une démonstration d’AI>Secure pour voir comment les charges de travail GenAI peuvent être sécurisées sans compromis.