Évaluations des risques liés à l'IA
L'IA générative introduit de nouvelles menaces pour la cybersécurité et peut amplifier les risques existants, exposant vos actifs critiques à des préjudices. Alors que les organisations adoptent rapidement l'IA, elles doivent naviguer à travers des réglementations en constante évolution et protéger leurs actifs numériques, leurs employés et leurs clients. Nos évaluations des risques liés à l'IA utilisent les frameworks FAIR™ basés sur les données pour identifier les menaces, quantifier les impacts et développer des stratégies d'atténuation qui protègent votre entreprise et vos utilisateurs.
Une approche basée sur les données pour les évaluations des risques liés à l'IA générative
Alors que les exigences réglementaires évoluent pour répondre aux enjeux de sécurité de l'IA, les responsables de la cybersécurité font face à une pression croissante pour établir des pratiques solides de gestion des risques liés à l'IA générative.
Les évaluations des risques de l'IA basées sur les données fournissent une base pour comprendre les risques de l'IA générative et répondre aux exigences réglementaires émergentes. En évaluant vos solutions d'IA générative à travers une perspective axée sur les données, vous pouvez identifier les expositions potentielles, quantifier l'impact et développer des stratégies défendables qui s'alignent avec les objectifs commerciaux et atténuent les risques.
Quantifier le risque de l'IA générative
Pour chaque solution d'IA générative, nous suivons un processus structuré pour identifier les actifs critiques (données, modèles, applications), cartographier les acteurs de menace potentiels, analyser les vecteurs d'attaque (injection de prompts, empoisonnement de modèle), et évaluer les impacts potentiels sur la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité.
- Commencer par une estimation de haut niveau de la fréquence des événements de perte
- Se concentrer sur une estimation précise de l'ampleur des pertes
- Identifier la perte la plus probable par événement
- Identifier les contrôles de résilience
- Approfondir pour modéliser les options de traitement des contrôles préventifs
Nos évaluations quantitatives des risques intègrent le cadre FAIR™ pour aider les dirigeants à prendre des décisions éclairées sur l'allocation des ressources, la mise en œuvre des contrôles et l'acceptation des risques. Cette méthodologie permet aux organisations d'équilibrer l'innovation avec une gestion appropriée des risques, garantissant que l'adoption de l'IA générative s'aligne sur la tolérance au risque de l'organisation.
Évaluez tous les déploiements d'IA générative dans votre environnement numérique. S'agit-il d'un LLM public comme ChatGPT, d'une solution d'IA pré-entraînée utilisant vos données ou êtes-vous en train d'entraîner votre propre modèle ?
Pour chaque solution, identifiez les actifs critiques (données, modèles, applications), les acteurs de menace potentiels, les vecteurs d'attaque (injection de prompts, empoisonnement de modèle), et les impacts possibles sur la triade CIA.
Les cadres dirigeants peuvent ne pas avoir d'expertise en informatique, mais ils sont de plus en plus conscients des risques cyber. La CRQ quantifie le risque en termes financiers, ce qui peut éclairer les décisions sur l'allocation des ressources et la supervision des risques cyber.
Apportez de la clarté à vos risques d'IA générative avec des évaluation quantitatives
Parlez à un expert C-Risk
Notre équipe d'experts en risques cyber modélise et mesure votre risque d'IA générative en utilisant des cadres standards de l'industrie comme FAIR, vous fournissant des perspectives stratégiques de gestion des risques. Planifier un
Chaîne d'attaque de l'IA générative - comprendre comment l'IA générative amplifie les scénarios de risque existants
Les acteurs malveillants utilisent l'IA générative pour collecter des informations organisationnelles et des données du dark web, créant des profils de cibles plus complets
L'IA générative permet aux cybercriminels de créer des campagnes de phishing convaincantes ciblant les utilisateurs privilégiés
Les attaquants qui compromettent un compte avec accès aux LLM connectés en interne, comme Copilot, peuvent rapidement apprendre à connaître l'environnement et exploiter les informations
L'exfiltration de données est renforcée par la capacité de l'IA générative à identifier les données précieuses et les systèmes de classification
C-Risk soutient le déploiement de l'IA générative
C-Risk soutient les responsables de la sécurité et des risques dans leur travail pour développer et déployer des solutions d'IA générative dans leurs organisations avec des évaluations des risques de l'IA basées sur les données.
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Voici quelques réponses à vos questions fréquemment posées
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative est une catégorie d'intelligence artificielle qui génère du nouveau contenu basé sur des données d'entraînement. Elle est capable de créer de nouveaux textes, images ou autres médias qui semblent avoir été créés par des humains.
Qu'est-ce que le shadow IA?
Le shadow IA ou shadow GenAI sont des termes qui font référence à l'utilisation non autorisée d'outils, de technologies et d'applications d'IA par les employés d'une entreprise sans surveillance organisationnelle ou approbation par le département informatique.
En quoi les risques de l'IA générative diffèrent-ils des risques technologiques traditionnels ?
L'IA générative introduit des défis uniques, notamment des résultats imprévisibles, l'extraction potentielle de données par l'ingénierie des prompts, des vulnérabilités d'empoisonnement des modèles, et la capacité d'amplifier les menaces cyber existantes.
