Le Red Teaming GenAI nécessite une approche méthodologique structurée qui intègre les normes de sécurité traditionnelles aux pratiques spécifiques aux systèmes d’intelligence artificielle générative. L’activité évalue l’ensemble de l’écosystème IA en tenant compte des adversaires humains, des comportements du modèle et de la qualité des résultats produits, avec une attention particulière portée aux risques de contenus malveillants, de désinformation et de violations éthiques.

Pour une vue d’ensemble des activités de Red Teaming GenAI et de leur rôle dans la sécurité de l’IA, consultez le guide complet sur le Red Teaming GenAI.

Cadre de référence NIST AI RMF

Le cadre méthodologique repose sur trois documents fondamentaux du National Institute of Standards and Technology :

• NIST AI 100-1 : Artificial Intelligence Risk Management Framework, qui définit l’approche générale de la gestion des risques liés à l’IA.
• NIST AI 600-1 : AI RMF Generative Artificial Intelligence Profile, spécifique aux systèmes génératifs.
• NIST SP 800-218A : Secure Software Development Practices for Generative AI, axé sur le développement sécurisé.

Le Red Teaming GenAI est mappé à la fonction Map 5.1 du NIST AI RMF, qui exige l’évaluation systématique des capacités et des limites du système d’IA par rapport au contexte de déploiement prévu.

Structuration du projet de red teaming

La section 2 du NIST AI 600-1 fournit des indications précises pour définir le périmètre du projet en considérant trois dimensions fondamentales :

Phase du cycle de vie

Les tests peuvent être menés à différentes étapes :

• Conception et développement initial du système
• Pré-déploiement et validation
• Exploitation et surveillance continue
• Décommissionnement et gestion de la mise hors service

Chaque phase nécessite des approches de test différenciées en fonction de la maturité du système et des risques spécifiques du moment.

Champ d’application du risque

L’évaluation peut se concentrer sur trois niveaux :

• Modèle : vulnérabilités intrinsèques du modèle de base, biais, capacités de généralisation
• Infrastructure : sécurité de l’environnement de déploiement, gestion des données, contrôles d’accès
• Écosystème : interactions avec d’autres systèmes, impact sur les parties prenantes, risques systémiques

Source des risques

L’analyse identifie les origines des risques à tester, qui peuvent inclure :

• Manipulation intentionnelle par des adversaires externes
• Comportements émergents imprévus du modèle
• Interactions problématiques avec des utilisateurs légitimes
• Vulnérabilités dans la chaîne d’approvisionnement du modèle

Processus de définition du périmètre et des priorités

La définition du périmètre nécessite l’implication de différentes parties prenantes de l’entreprise :

Alignement avec la gestion des risques

La concertation avec les équipes de gestion des risques permet de :

• Définir les seuils de tolérance au risque spécifiques au contexte de l’entreprise
• Identifier les risques critiques nécessitant des tests prioritaires
• Établir des mesures de succès quantifiables pour les activités de red teaming

Collaboration avec les propriétaires du système

Les propriétaires du système fournissent des informations essentielles sur :

• Les cas d’utilisation prévus et les scénarios opérationnels réels
• Les contraintes techniques et les limitations connues du système
• Les priorités commerciales qui orientent les choix de tests

Par exemple, si le risque principal identifié est le vol de modèles personnalisés propriétaires, les tests se concentreront sur les techniques d’extraction de modèle et la protection de la propriété intellectuelle.

Sélection et implication des experts

La composition de l’équipe de red teaming varie en fonction des risques à évaluer :

Types d’experts

• Utilisateurs représentatifs : pour tester l’utilisabilité et identifier les comportements problématiques lors d’une utilisation normale
• Experts du domaine : pour évaluer l’exactitude et la pertinence des résultats dans des contextes spécialisés
• Experts en cybersécurité : pour identifier les vulnérabilités techniques et les vecteurs d’attaque
• Représentants démographiques : pour détecter les biais et les problèmes d’équité envers des groupes spécifiques

Outils et ressources nécessaires

Le projet nécessite l’acquisition d’outils appropriés :

• Jeux de données de test spécifiques aux risques identifiés
• Modèles adverses pour simuler des attaques
• Harnais de test pour automatiser des scénarios de test répétables
• Outils de collecte, d’analyse et de reporting des résultats

Normes opérationnelles et gouvernance

La méthodologie exige la définition de procédures formelles pour garantir des tests responsables et efficaces :

Autorisation et permissions

Avant de commencer les activités, il est nécessaire d’obtenir :

• L’autorisation formelle des propriétaires du système
• L’approbation des équipes juridiques et de conformité
• Le consentement éclairé lorsque les tests impliquent des données personnelles

Journalisation des données et traçabilité

Toutes les activités de test doivent être documentées via :

• Des journaux détaillés des interactions avec le système
• L’enregistrement des techniques de test utilisées
• Le suivi des résultats et des vulnérabilités identifiées

Reporting et communication

Les résultats sont communiqués selon des protocoles définis qui précisent :

• Le format et le contenu des rapports de vulnérabilité
• Les canaux de communication selon la gravité du risque
• Le calendrier pour la divulgation responsable

Gestion et élimination des données

Les données collectées pendant les tests nécessitent des procédures spécifiques pour :

• La conservation sécurisée pendant le projet
• Le contrôle des accès aux données sensibles
• La suppression sécurisée à la fin des activités

Objectifs d’évaluation spécifiques

Le cadre méthodologique guide l’identification systématique de différentes catégories de risques :

Contenus non sécurisés et malveillants

Les tests vérifient si le système peut être amené à générer :

• Des contenus violents, offensants ou illégaux
• Des instructions pour des activités dangereuses
• Du matériel qui enfreint les politiques d’entreprise ou les réglementations

Désinformation et exactitude

L’évaluation se concentre sur la capacité du système à :

• Produire des informations factuelles correctes
• Résister aux manipulations visant à générer de la désinformation
• Identifier et refuser les demandes de contenus faux ou trompeurs

Biais et discrimination

Les tests identifient les préjugés dans les réponses relatifs à :

• Des caractéristiques démographiques (genre, ethnie, âge)
• Des contextes géographiques ou culturels
• Des groupes sociaux ou des catégories professionnelles

Exposition de données sensibles

La vérification contrôle si le système peut :

• Révéler des informations confidentielles présentes dans les données d’entraînement
• Exposer des données personnelles ou propriétaires
• Violer les exigences de confidentialité et de protection des données

Comportements hors périmètre

Les tests évaluent si le système produit des réponses :

• Non alignées avec le cas d’utilisation prévu
• Qui dépassent les capacités déclarées
• Qui violent les frontières opérationnelles définies

Intégration avec les capacités de réponse

Le cadre méthodologique ne se limite pas à l’identification des vulnérabilités, mais inclut la vérification des capacités de réponse du système :

• Efficacité des mesures de sécurité mises en œuvre
• Capacité de détection des tentatives de manipulation
• Procédures de réponse aux incidents pour les problèmes spécifiques à l’IA
• Mécanismes de secours et gestion des erreurs

Ressources utiles

Pour approfondir les aspects opérationnels et stratégiques du Red Teaming GenAI, consultez ces ressources :

• Red Teaming GenAI : cadre général des activités de red teaming pour les systèmes d’IA générative
• Techniques de Red Teaming GenAI : techniques opérationnelles de test et d’attaque
• Risques et menaces dans le Red Teaming GenAI : catégories de risques et menaces spécifiques
• Stratégie de Red Teaming pour LLM : planification stratégique des activités
• Mesures pour le Red Teaming GenAI : mesure de l’efficacité des activités
• Outils et jeux de données pour le Red Teaming : ressources opérationnelles pour les tests

• Quels sont les documents NIST de référence pour le Red Teaming GenAI ?
• Les trois documents fondamentaux sont le NIST AI 100-1 (AI Risk Management Framework), le NIST AI 600-1 (Generative AI Profile) et le NIST SP 800-218A (Secure Software Development Practices for Generative AI). Ces normes fournissent le cadre méthodologique complet pour structurer les projets de red teaming sur les systèmes d’IA générative.
• Comment définit-on le périmètre d’un projet de Red Teaming GenAI ?
• Le périmètre se définit en considérant trois dimensions : la phase du cycle de vie du système (conception, déploiement, exploitation), le champ d’application du risque (modèle, infrastructure, écosystème) et la source des risques à analyser. Cette structuration nécessite l’implication des équipes de gestion des risques et des propriétaires du système pour aligner les priorités de test avec les objectifs commerciaux.
• Quels experts doivent être impliqués dans les activités de red teaming ?
• La composition de l’équipe varie en fonction des risques identifiés et peut inclure des utilisateurs représentatifs, des experts du domaine, des professionnels de la cybersécurité et des représentants de groupes démographiques cibles. La sélection des experts doit être guidée par les risques spécifiques à évaluer et le contexte opérationnel du système.
• Quelles normes opérationnelles doivent être respectées pendant les tests ?
• Le cadre exige des procédures formelles pour l’autorisation des tests, la journalisation des données et la traçabilité, le reporting structuré, la gestion des conflits, la communication responsable et l’élimination sécurisée des données collectées. Ces normes garantissent que les activités de red teaming sont menées de manière éthique, légale et traçable.
• Comment le Red Teaming GenAI s’intègre-t-il aux capacités de réponse aux incidents ?
• Le cadre méthodologique inclut la vérification des mesures de sécurité mises en œuvre, des capacités de détection des manipulations, des procédures de réponse aux incidents spécifiques à l’IA et des mécanismes de secours. L’objectif est d’évaluer non seulement les vulnérabilités, mais aussi l’efficacité de la réponse du système aux tentatives d’attaque.