La Vulnérabilité de l’Intelligence Artificielle : Une Étude Révèle des Failles de Sécurité
Le 5 juin, New York a été le théâtre d’un événement centré sur la discussion des méthodes d’audit des modèles d’Intelligence Artificielle (IA) en termes de biais, de performance et de conformité éthique. La réunion a eu lieu dans un contexte où une étude de Amazon Web Services a révélé des failles de sécurité dans les modèles de langage de grande taille.
Les Attaques Adverses : Une Menace pour l’IA
L’étude a révélé que les systèmes d’IA peuvent être manipulés pour produire des réponses nuisibles ou non éthiques, les modèles de langage vocal étant particulièrement vulnérables aux « attaques adverses ». Ces attaques se produisent lorsque des perturbations sont introduites dans les données d’entrée d’un système d’IA dans le but de provoquer des erreurs dans ses réponses.
Les chercheurs ont démontré la susceptibilité des modèles de langage vocal à ces perturbations adverses et aux attaques de transfert, où les attaques conçues pour un modèle spécifique sont appliquées à d’autres différents. Avec un accès total au modèle, les chercheurs ont réussi à obtenir un taux de succès de 90% pour compromettre ses barrières de sécurité.
Ces attaques adverses peuvent être exécutées sur différents modèles d’IA de réponse aux questions orales. Les attaques audio élaborées sur un modèle sont souvent transférées à d’autres, avec un taux de réussite dans ce scénario de «boîte noire» de 10%.
Implications et Contre-mesures : Protéger l’IA Vocale
Les implications de ces attaques adverses sont alarmantes. Les entreprises dépendent de plus en plus de l’IA vocale pour le service client, l’analyse de données et d’autres fonctions. Les attaques adverses pourraient être utilisées pour la fraude, l’espionnage ou même des dommages physiques.
Face à cette menace, les chercheurs proposent des contre-mesures telles que l’ajout de bruit aléatoire à l’entrée audio, une technique qui a significativement réduit le taux de réussite de l’attaque dans les expériences.
Les modèles de langage vocal dans l’étude ont été formés sur des données de dialogue pour atteindre une performance de pointe dans les tâches de réponse aux questions orales. Cependant, ces résultats soulignent la nécessité de prioriser la sécurité dans le développement et le déploiement de l’IA vocale.
Pour garantir cette sécurité, il est indispensable que les régulateurs et les groupes industriels collaborent pour établir des normes rigoureuses et des protocoles de test. Ce n’est que de cette manière que nous pourrons exploiter tout le potentiel de l’IA vocale sans mettre en danger la sécurité et la vie privée des utilisateurs.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
Cette entrée est également disponible dans : Español Português
