Comment les équipes de sécurité peuvent mieux gérer les LLMs

En matière de cybersécurité, les pratiques traditionnelles s’avèrent souvent insuffisantes face aux capacités avancées et aux menaces potentielles des grands modèles de langage (LLMs, pour Large Language Models). Ces LLMs, formés sur d’énormes ensembles de données, améliorent non seulement les opérations de sécurité, mais représentent également des menaces accrues. Il devient donc essentiel d’adopter des approches différentes pour atténuer leurs risques. Voici cinq stratégies à considérer pour mieux gérer les LLMs dans vos applications de cybersécurité.

Adversarial training : pousser les LLMs à leurs limites

Pour tester les limites des LLMs et provoquer des comportements malveillants ou contraires aux règles, les professionnels de la sécurité doivent soumettre ces modèles à des entrées adversariales. Cette approche est particulièrement efficace lors des phases de formation ou de réglage, avant la mise en œuvre complète.

Les exemples adversariaux peuvent être générés à l’aide de techniques comme l’ajout de bruit, la création de prompts trompeurs ou l’utilisation de modèles d’attaque connus. En effectuant continuellement des attaques adversariales, vous pouvez non seulement assurer la conformité des LLMs, mais également identifier de nouveaux risques potentiels. Cette surveillance proactive permet de renforcer la robustesse des modèles face aux menaces.

Construire l’explicabilité des LLMs

L’explicabilité des LLMs fait référence à leur capacité à expliquer pourquoi un certain résultat a été produit. Pour les fournisseurs d’outils de cybersécurité utilisant des LLMs, intégrer cette capacité est un défi, mais nécessaire.

L’absence d’explicabilité peut en effet compliquer la détection des anomalies et des comportements inattendus. En intégrant de l’explicabilité, les professionnels de la sécurité peuvent mieux comprendre les décisions prises par les LLMs, ce qui facilite la mise en place de stratégies de mitigation supplémentaires pour pallier les lacunes éventuelles.

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Surveillance continue des LLMs

La mise en place de systèmes de surveillance continue est cruciale pour détecter les sorties anormales ou inattendues des LLMs. Toutefois, cette tâche est particulièrement complexe en raison de la nature imprévisible et potentiellement infinie des résultats générés par ces modèles.

Les grands fournisseurs d’IA déploient d’ailleurs des LLMs spécifiques pour surveiller d’autres LLMs, ce qui suggère que les déploiements futurs pourraient fonctionner en tandem, un modèle produisant des résultats tandis que l’autre les surveille. Cette surveillance continue permet de réagir rapidement en cas de détection d’activités suspectes.

L’humain dans la boucle : collaboration homme-machine

Associer les suggestions des LLMs à l’expertise humaine pour la prise de décisions critiques est indispensable en raison de la nature nouvelle et risquée de ces modèles. Cependant, il est primordial que les humains ne placent pas une confiance excessive dans les LLMs.

Des recherches montrent que des LLMs perçus comme autoritatifs peuvent amener les opérateurs humains à s’y fier trop aveuglément. Les processus de sécurité doivent donc s’assurer que les LLMs ne se voient pas conférer trop de responsabilités sans surveillance humaine. Une approche initiale consiste à introduire les LLMs en mode « suggestions uniquement », où ils fournissent des conseils sans pouvoir apporter de modifications sans autorisation humaine.

Sandboxing et déploiement progressif

Tester les LLMs dans des environnements isolés avant leur déploiement en production est une étape cruciale. Cela implique de simuler des processus et des flux de travail de cybersécurité réels, y compris des attaques basées sur des vulnérabilités concrètes.

Le sandboxing est une pratique courante pour les outils de sécurité, car il permet d’anticiper les interactions et comportements imprévus. Le déploiement progressif, quant à lui, consiste à introduire les LLMs initialement pour des tâches moins critiques, et à les intégrer progressivement dans des flux de travail plus complexes à mesure que la confiance en leur sécurité et efficacité augmente. Cette approche prudente permet de limiter les risques tout en tirant parti des avantages offerts par les LLMs.

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En intégrant ces stratégies dans vos pratiques de cybersécurité, vous pouvez mieux gérer les risques associés aux LLMs et garantir une déploiement plus sécurisé et contrôlé de ces outils avancés. L’adversarial training, l’explicabilité, la surveillance continue, l’intégration de l’humain dans la boucle et le déploiement progressif sont autant de leviers à actionner pour renforcer votre posture de sécurité face aux LLMs.

Adopter une approche proactive et méthodique permettra de tirer le meilleur parti des LLMs tout en minimisant les risques potentiels. Face à des menaces toujours plus sophistiquées, ces stratégies offrent un cadre structuré pour une cybersécurité robuste et résiliente.

Ensemble, faisons de la cybersécurité une discipline aussi avancée que les menaces auxquelles elle fait face.

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