Le Red Teaming GenAI évalue les capacités défensives en simulant des menaces réelles. Dans le contexte de la sécurité des intelligences artificielles génératives, le Red Teaming implique une vérification systématique des systèmes contre d’éventuels comportements adverses, en émulant des tactiques, techniques et procédures (TTP) spécifiques que des acteurs malveillants pourraient utiliser pour exploiter les systèmes d’IA.

Pour une vue d’ensemble des méthodologies et des principes fondamentaux, consultez le guide complet sur le Red Teaming GenAI.

Stratégie de Red Teaming pour les grands modèles de langage (LLM)

Une stratégie de Red Teaming efficace pour les grands modèles de langage nécessite des décisions contextuelles guidées par le risque, en phase avec les objectifs de l’organisation, y compris ceux liés à l’IA responsable et à la nature spécifique de l’application. Inspirée par le framework PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis), cette stratégie met l’accent sur une réflexion orientée vers le risque, l’adaptabilité au contexte et la collaboration interfonctionnelle.

Définition du périmètre basée sur les risques (Risk-based Scoping)

La première étape consiste à définir le périmètre de test en fonction de la criticité et de l’impact potentiel sur l’activité :

• Prioriser les applications et les points de terminaison à tester, en fonction de leur criticité et de leur impact potentiel sur l’entreprise.
• Prendre en compte le type de déploiement LLM et les résultats auxquels l’application a accès, qu’il s’agisse d’un agent, d’un classificateur, d’un outil de synthèse, d’un traducteur ou d’un générateur de texte.
• Se concentrer sur les applications qui traitent des données sensibles ou qui orientent des décisions commerciales importantes.
• Effectuer une analyse d’impact par rapport à l’IA responsable (RAI) de l’organisation et utiliser le NIST AI RMF pour cartographier, mesurer et gérer ; le Red Team fait partie intégrante de ces exercices.

Collaboration interfonctionnelle

La collaboration entre différentes fonctions est essentielle pour garantir la cohérence et le soutien organisationnel :

• Obtenir l’adhésion de diverses parties prenantes, telles que la gestion des risques liés aux modèles (MRM), le service juridique, la gestion des risques et la sécurité de l’information, sur les processus, les cartographies de processus et les mesures qui guideront la surveillance continue.
• Définir collectivement les seuils de performance pour les mesures choisies, convenir des protocoles d’escalade et coordonner les réponses aux risques identifiés.
• Cette collaboration assure la cohérence, la transparence et le soutien à des déploiements d’IA responsables, sécurisés et conformes.

Approches d’évaluation adaptées

Il n’existe pas d’approche unique adaptée à tous les contextes :

• Sélectionner et adapter la méthodologie la plus appropriée à la complexité et au niveau d’intégration de l’application.
• Toutes les intégrations LLM ne sont pas adaptées aux tests en boîte noire (black-box) ; pour les systèmes profondément intégrés aux processus, une évaluation en boîte grise (gray-box) ou basée sur une hypothèse de compromission (assumed-breach) est préférable.

Clarté des objectifs de Red Teaming

Définir à l’avance les résultats attendus de l’engagement du Red Team est fondamental pour mesurer le succès :

• Les objectifs peuvent inclure le test de la compromission du domaine, l’exfiltration de données critiques ou l’induction de comportements non souhaités dans des flux de travail métier cruciaux.
• Documenter les objectifs permet d’aligner les attentes entre les équipes techniques et les parties prenantes métier.

Modélisation des menaces et évaluation des vulnérabilités

La modélisation des menaces fournit la base pour identifier et hiérarchiser les risques :

• Développement d’un modèle de menaces fondé sur les exigences métier et réglementaires.
• Poser des questions fondamentales pour guider l’analyse :
  1. Que construisons-nous avec l’IA ?
  2. Qu’est-ce qui peut mal tourner en termes de sécurité de l’IA ?
  3. Qu’est-ce qui peut miner la fiabilité (trustworthiness) de l’IA ?
  4. Comment allons-nous traiter ces problèmes ?
• Intégrer les menaces connues et les risques architecturaux, tels que ceux identifiés par des frameworks tiers, notamment Berryville IML.

Reconnaissance du modèle et décomposition de l’application

La phase de reconnaissance permet de comprendre la structure interne du modèle :

• Analyser la structure du LLM via des API ou des environnements interactifs (playgrounds).
• Vérifier l’architecture, les hyperparamètres, le nombre de couches de transformateurs, les couches cachées et les dimensions du réseau feedforward.
• Comprendre le fonctionnement interne permet une stratégie d’exploitation plus précise.

Modélisation des attaques et exploitation des vecteurs d’attaque

Utiliser les informations recueillies pour construire des scénarios d’attaque réalistes :

• Utiliser les informations recueillies lors de la phase de reconnaissance et des évaluations de vulnérabilité pour concevoir des scénarios d’attaque réalistes.
• Simuler des comportements adverses pour tous les objectifs définis, en s’assurant que la méthode reflète des menaces authentiques pour l’organisation.

Analyse des risques et reporting

La phase finale transforme les résultats techniques en actions concrètes :

• À l’issue des tests, analyser tous les risques et vulnérabilités détectés.
• Présenter les résultats de manière claire, accompagnés de recommandations sur les mesures d’atténuation et les parcours d’escalade.
• Ainsi, les parties prenantes peuvent prendre des décisions éclairées pour renforcer la sécurité et la fiabilité des applications basées sur les LLM.

Ressources utiles

Pour approfondir les aspects opérationnels et méthodologiques des tests de sécurité pour l’IA générative, consultez ces ressources :

• Red Teaming GenAI – vue d’ensemble des méthodologies et des principes fondamentaux
• Techniques de Red Teaming GenAI – techniques opérationnelles pour tester les systèmes d’IA générative
• Mesures pour le Red Teaming GenAI – KPI et mesures pour évaluer l’efficacité des tests
• Modélisation des menaces pour l’IA et les LLM – méthodologies pour identifier et hiérarchiser les menaces
• Risques et menaces dans le Red Teaming GenAI – aperçu des risques spécifiques aux systèmes d’IA générative
• Blueprint pour le Red Teaming GenAI – framework de mise en œuvre pour des programmes de test structurés