Akamai Firewall for AI : bénéficiez d'une puissante protection contre les nouvelles menaces ciblant les applications basées sur un LLM

Cependant, les avantages des LLM s'accompagnent de nouveaux risques et menaces. Les modèles d'IA contiennent des connaissances propriétaires précieuses et des ensembles de données sensibles, ce qui en fait des cibles privilégiées pour les attaquants. Les LLM ouvrent la voie à de nouveaux types d'attaques uniques, notamment les suivantes :

• Attaques par injection de prompts : les attaquants manipulent les réponses générées par l'IA pour divulguer des données sensibles ou contourner les mesures de sécurité.

• Attaques par déni de service (DoS) spécifiques à l'IA : les acteurs malveillants bombardent les modèles d'IA de requêtes volumineuses, ce qui entraîne l'épuisement des ressources.

• Génération de contenu toxique et hallucinations : les modèles d'IA génèrent des contenus trompeurs, biaisés ou offensants, pouvant nuire à la réputation.

• Exfiltration de données et vol de modèles : les attaquants tentent d'extraire des connaissances propriétaires des modèles d'IA.

• Défis liés à la conformité et à la gouvernance : les directives du secteur relatives aux LLM, telles que la liste des 10 principaux risques selon l'OWASP, exigent une surveillance accrue.

Les équipes de cybersécurité doivent protéger leur entreprise sans freiner les améliorations en matière d'innovation et de productivité issues des LLM. Elles doivent également veiller à ne pas affecter l'expérience de leurs clients. Cependant, les mesures de sécurité traditionnelles ne sont pas adaptées aux nouvelles menaces. Les entreprises ont besoin de protections spécialement conçues pour détecter et atténuer les attaques ciblant les LLM.

Nous vous présentons aujourd'hui Akamai Firewall for AI, une solution de sécurité spécialement conçue pour protéger les applications basées sur l'IA, les LLM et les API basées sur l'IA contre les cybermenaces émergentes. En sécurisant à la fois les requêtes d'IA entrantes et les réponses d'IA sortantes, Firewall for AI comble les failles de sécurité critiques induites par l'IA générative. 

Grâce à la détection des menaces en temps réel, à l'application de règles et à des mesures de sécurité adaptatives, le pare-feu lutte contre les injections de prompts, les fuites de données sensibles, les exploitations malveillantes et les attaques par déni de service (DoS) spécifiques à l'IA. Il protège ainsi l'intégrité, la sécurité et la fiabilité de l'innovation basée sur l'IA.

Principales caractéristiques spécialisées de Firewall for AI :

• Protection multicouche : bloque les entrées malveillantes, les requêtes non autorisées et l'extraction de données à grande échelle pour empêcher la manipulation de modèles et l'exfiltration de données

• Détection des menaces assistées par l'IA en temps réel : utilise des règles de sécurité adaptatives pour répondre de manière dynamique à l'évolution des attaques basées sur l'IA, y compris l'injection de prompts et l'exploitation des modèles

• Conformité et protection des données : contribue à garantir la sécurité des résultats générés par l'IA et leur conformité aux normes réglementaires et du secteur

• Options de déploiement flexibles : peut être déployé via la plateforme d'Akamai en bordure de l'Internet, une API REST ou un proxy inverse, ce qui permet une intégration fluide dans les structures de sécurité existantes

• Atténuation des risques proactive : filtre les résultats de l'IA pour éviter les contenus toxiques, les hallucinations et les fuites de données non autorisées

Par exemple, Firewall for AI examine les prompts des LLM pour détecter les tentatives de manipulation, telles que des formulations conçues pour contourner les garde-fous de confidentialité ou de sécurité des LLM. De même, il inspecte les réponses des LLM avant qu'elles n'atteignent vos utilisateurs, afin d'éviter la divulgation de données sensibles telles que les numéros de compte client. 

À mesure que l'IA est adoptée dans vos applications d'entreprise stratégiques, ce niveau d'inspection s'intègre aisément à votre processus de test d'applications, renforçant ainsi la confiance et la fiabilité à chaque étape.