Le Red Teaming pour l’IA générative exige des professionnels de la sécurité qu’ils appliquent des méthodologies spécifiques pour identifier et atténuer les vulnérabilités dans les applications basées sur des modèles génératifs, y compris les grands modèles de langage (LLM). La croissance de l’intégration de ces systèmes dans les flux de travail des entreprises impose de tester les modèles, les pipelines de développement et les environnements opérationnels afin d’assurer la sécurité, la fiabilité et la cohérence avec les valeurs organisationnelles lors de scénarios d’attaque simulés.

Pour une vision complète du cadre et des stratégies de Red Teaming pour l’IA générative, consultez le guide d’introduction au Red Teaming GenAI.

Public cible

• Professionnels de la cybersécurité entrant dans le domaine des applications IA
• Ingénieurs IA/ML s’occupant de la sécurité du déploiement des modèles
• Praticiens du Red Teaming élargissant leurs compétences aux systèmes d’IA
• Architectes de sécurité mettant en œuvre des cadres d’IA
• Responsables des risques supervisant les déploiements d’IA
• Ingénieurs en sécurité intéressés par la sécurité des grands modèles de langage et des technologies d’IA générative
• Chercheurs sur les attaques adverses appliquées aux modèles de machine learning
• Décideurs seniors et cadres dirigeants (C-level)

Objectifs du processus de Red Teaming GenAI

• Développer des méthodologies pour tester les LLM et les systèmes d’IA générative
• Identifier les vulnérabilités dans les pipelines de déploiement des modèles
• Évaluer la sécurité des prompts et la validation des entrées
• Tester la vérification des sorties du modèle
• Établir des lignes directrices pour documenter et classer les résultats spécifiques à la sécurité de l’IA

Risques pris en compte

• Risque d’attaque adverse (Adversarial attack risk)
• Risque d’alignement (Alignment risk)
• Risque lié aux données (fuite de données, empoisonnement des données)
• Risque d’interaction (discours de haine, abus, grossièretés, toxicité)
• Risque lié aux connaissances (hallucination, désinformation, mésinformation)
• Risque lié aux agents (Agent risk)

Définition de LLM

Un grand modèle de langage (LLM) traite et génère du langage en tant qu’entrée et sortie. Le terme LLM, dans ce contexte, inclut tout modèle d’IA qui accepte des entrées diversifiées (texte, images, audio, graphiques, plans) et génère du nouveau contenu en sortie (texte, images, vidéo, graphiques, actions, plans). Les détails des techniques de red teaming dépendent de la nature des entrées et des sorties du modèle.

Qu’est-ce que le Red Teaming GenAI

Le Red Teaming GenAI est une méthodologie structurée qui implique des compétences humaines, l’automatisation et des outils d’IA pour identifier les limites de sécurité, de fiabilité, de confiance et de performance dans les systèmes dotés de composants d’IA générative. Le processus concerne à la fois les modèles de base et tous les niveaux applicatifs associés, en évaluant les risques sur l’ensemble de l’écosystème IA.

Souvent, l’activité est requise par des normes, des standards ou des exigences spécifiques. Par exemple, certaines politiques prévoient des exercices de Red Teaming pour tester la sécurité, les scénarios adverses, les abus possibles et d’autres risques.

Extension de la méthodologie classique de Red Teaming

Le Red Teaming traditionnel est basé sur la simulation d’adversaires pour tester les défenses d’une organisation. Dans le contexte de l’IA générative, des thèmes tels que la manipulation des sorties, le contournement des protections contre la toxicité, les biais, les hallucinations et les risques éthiques sont ajoutés. Il est important que les parties prenantes clarifient la portée et les objectifs des initiatives de Red Teaming GenAI pour éviter les malentendus.

Le Red Teaming GenAI s’appuie sur les processus classiques tels que la modélisation des menaces, le développement de scénarios, la reconnaissance, l’accès initial, l’escalade de privilèges, le mouvement latéral, la persistance, le commandement et contrôle, l’exfiltration, le reporting, les leçons apprises et la post-exploitation & nettoyage. Il introduit cependant de nouveaux niveaux de complexité liés aux systèmes pilotés par l’IA.

Les équipes spécialisées peuvent s’occuper des différents aspects, comme les biais et la toxicité ou les impacts technologiques, en dépassant les frontières traditionnelles entre les disciplines de sécurité applicative et l’IA responsable.

Composantes du processus de Red Teaming GenAI

1. Modélisation des menaces spécifique à l’IA : évaluation des risques liés aux applications IA
2. Reconnaissance du modèle : analyse des fonctionnalités et des vulnérabilités des modèles
3. Développement de scénarios adverses : création de scénarios pour exploiter les points faibles du modèle et des intégrations
4. Attaques par injection de prompt : manipulation des prompts pour éluder les intentions et les contraintes
5. Contournement des garde-fous et des politiques : test des défenses pour contourner les protections et les systèmes d’exfiltration
6. Test des risques spécifiques au domaine : simulation d’interactions hors des limites acceptables (ex. discours de haine, toxicité, abus)
7. Test des connaissances et de l’adaptation du modèle : identification des hallucinations et des réponses non alignées
8. Analyse d’impact : évaluation des conséquences de l’exploitation des vulnérabilités
9. Rapport complet : recommandations pour renforcer la sécurité des modèles

Différences entre Red Teaming traditionnel et Red Teaming GenAI

• Le GenAI inclut des risques socio-techniques comme les biais et les contenus nuisibles, en plus des vulnérabilités techniques
• Nécessite une analyse sur des jeux de données multiformats et une gestion avancée des données
• Exige des évaluations statistiques rigoureuses en raison de la nature probabiliste des modèles
• Établir des critères de succès et des seuils d’évaluation des vulnérabilités est plus complexe compte tenu de la variabilité des sorties

Fondements partagés

• Exploration du système : étude du système et de ses failles potentielles
• Évaluation full-stack : analyse des vulnérabilités sur le matériel, le logiciel, la logique applicative et le comportement du modèle
• Évaluation des risques : identification et exploration des faiblesses pour informer la gestion des risques
• Simulation d’attaquant : simulation de tactiques adverses pour tester les défenses
• Validation défensive : vérification de la solidité des défenses existantes
• Chemins d’escalade : gestion des signalements selon les protocoles organisationnels

Le Red Teaming GenAI représente l’évolution de la méthodologie de sécurité, combinant les fondements de la discipline traditionnelle avec de nouvelles perspectives requises par le contexte de l’IA, pour garantir une évaluation complète des risques, de l’alignement et de la sécurité dans les systèmes génératifs.

Approfondissements utiles

Pour approfondir les techniques opérationnelles et les outils de Red Teaming GenAI, vous pourriez être intéressé par :

• Techniques opérationnelles de Red Teaming GenAI
• Risques et menaces dans les systèmes GenAI
• Modélisation des menaces pour l’IA et les LLM
• Stratégie de Red Teaming pour LLM
• Métriques et KPI pour le Red Teaming GenAI
• Outils et jeux de données pour le Red Teaming