La sécurité de l’IA recouvre trois aspects distincts, qu’il convient de bien différencier avant d’entamer une discussion avec un fournisseur, et non pendant celle-ci. Les attaquants utilisent l’IA pour générer et multiplier les menaces. Les défenseurs utilisent l’IA pour détecter ces menaces et y répondre. Une troisième catégorie recoupe ces deux aspects : la sécurisation des systèmes d’IA déjà exploités par une organisation, à savoir les modèles, les données d’entraînement, les sources RAG et les agents, qui présentent tous un risque, qu’un attaquant se trouve ou non à proximité. |
Principaux enseignements
- Les termes relatifs à la sécurité de l'IA se répartissent en trois catégories : les techniques des attaquants, les capacités défensives et le risque organisationnel lié à la sécurisation des systèmes d'IA eux-mêmes ; les confondre conduit à des discussions erronées avec les fournisseurs.
- Ce qui distingue une technique d'attaquant d'une capacité défensive, c'est le côté du fichier, de l'invite ou de l'ensemble de données sur lequel l'IA intervient, et non la technologie en elle-même.
- La « désinfection » d’un fichier ne garantit pas la véracité de son contenu, la détection d’un contenu généré par l’IA ne prouve pas qu’il s’agisse d’une fraude, et l’inspection d’un fichier ne permet pas de déterminer ce qu’un agent IA est autorisé à faire.
Notre technologie propre est présente dans plusieurs de ces termes : l'inspection des fichiers et des contenus en amont des pipelines d'IA, l'analyse des modèles de langage à grande échelle (LLM) au sein d'MetaDefender Aether™, ainsi que les contrôles des données sensibles qui s'appliquent, qu'un modèle d'IA soit impliqué ou non. Lorsque c'est le cas, nous désignons directement cette fonctionnalité. Lorsqu'un terme est un abréviation propre au secteur sans équivalent direct dans notre pile technologique, cela est précisé.
Les trois aspects de la sécurité de l'IA
Les termes relatifs à la sécurité de l’IA se répartissent en trois groupes qui se recoupent rarement, bien que les deux premiers puissent paraître identiques vus de l’extérieur. Les termes liés aux attaquants décrivent comment l’IA accélère les attaques, des logiciels malveillants générés par l’IA aux données d’entraînement corrompues. Les termes liés aux défenseurs décrivent comment l’IA renforce la détection, de la détection prédictive avant exécution à la suppression automatisée des données sensibles. Un attaquant utilise un modèle génératif pour produire en quelques secondes un e-mail de hameçonnage convaincant ; un défenseur entraîne un classificateur sur des milliers de tentatives réelles de hameçonnage pour le détecter. Même technologie sous-jacente, objectif opposé.
Un troisième groupe fait référence aux risques inhérents aux systèmes d’IA eux-mêmes : fichiers de modèles, données d’entraînement, agents qui existent indépendamment des personnes impliquées. Ce qui distingue les termes ci-dessous, c’est de quel côté du fichier, de la consigne ou de l’ensemble de données l’IA intervient, et si le risque est réellement lié à un attaquant.
1. Termes relatifs à l'IA du côté de l'attaquant
Ces neuf termes décrivent la manière dont les pirates exploitent l'IA, qu'il s'agisse de logiciels malveillants créés par l'IA ou de données corrompues à la source. Chacun d'entre eux reflète des tendances réelles que les équipes de sécurité constatent déjà.
Terme | Explication | Question à poser | Comment « opswat » utilise ce terme |
logiciels malveillants générés par l'IA | Code écrit ou modifié par une IA, généré à l'aide d'une IA. | La détection repose-t-elle sur une signature, ou sur la structure et le comportement ? | « En 2026, Venak Security a testé quatre sandbox commerciales face à vingt échantillons de logiciels malveillants générés par l’IA, et la solution Adaptive de OPSWATSandbox a affiché le taux de réussite le plus élevé, à 95 %. » |
Hameçonnage et ingénierie sociale générés par l'IA | Des attaques de hameçonnage générées par l'IA, des clonages vocaux et des « deepfakes » conçus pour paraître convaincants à grande échelle. | Le système de détection vérifie-t-il les liens et le contenu en temps réel, ou uniquement au moment de la diffusion ? | « Contrairement aux arnaques traditionnelles, les e-mails de hameçonnage générés par l'IA sont très soignés et convaincants. » |
Attaque assistée par l'IA | Une attaque qui utilise l'IA à plusieurs étapes (reconnaissance, génération de charge utile, contournement des défenses), plutôt que comme un simple raccourci ponctuel. | Quels éléments permettent d'établir un lien entre ce phénomène et une campagne spécifique, plutôt qu'une tendance générale ? | « Les gouvernements adaptent également les délais de publication des correctifs afin de tenir compte de la rapidité avec laquelle se propagent les attaques menées à l'aide de l'IA. » |
Vulnérabilité « zero-day » générée par l'IA | L'IA a été utilisée pour découvrir une vulnérabilité ou pour la transformer en exploit, ce qui est une affirmation plus restrictive que « l'IA a créé un nouveau logiciel malveillant ». Un nouveau logiciel malveillant n'est pas automatiquement un « zero-day ». | S'agit-il d'un nouvel exploit, ou simplement d'un nouveau logiciel malveillant qui n'avait pas encore été détecté ? | « L'IA prédictive Alin s'entraîne en continu sur des vulnérabilités « zero-day » validées en environnement de test et issues d'MetaDefender 'Aether. Elle permet de détecter les menaces générées par l'IA et inédites. » |
Exposition à des logiciels malveillants basés sur l'IA | Les logiciels malveillants créés ou améliorés à l'aide de l'IA parviennent à un système d'IA via les mêmes fichiers, documents ou flux de données qui véhiculent toute autre menace. | Le système de détection repère-t-il les logiciels malveillants créés ou pilotés par l'IA, ou uniquement les signatures qu'il a déjà identifiées ? | « Réduction considérable de l'exposition aux logiciels malveillants basés sur l'IA et aux attaques ciblant les fichiers. » |
IA antagoniste / injection de prompts | L'IA adversaire constitue la catégorie plus large des attaques par entrée manipulée ; l'injection de prompt en est la version spécifique aux modèles de langage de grande envergure (LLM), qui consiste notamment à dissimuler des instructions dans un document récupéré plutôt que de les saisir directement. | Le contrôle vérifie-t-il ce que le modèle renvoie, et pas seulement ce que l'utilisateur saisit ? | « Injection de prompt: un attaquant intègre des instructions dissimulées dans la première section cachée d'un fichier PDF concaténé. » |
Intoxication par les chiffons | Des documents erronés qui altèrent la base de connaissances d'un système de recherche. | Le contenu est-il vérifié avant l'indexation, ou seulement après ? | « Garantit que seuls les contenus fiables et conformes aux politiques sont indexés dans les systèmes de recherche et les bases de données vectorielles, ce qui réduit le risque d'empoisonnement du RAG et la manipulation durable des connaissances. » |
Altération des données | Des données d'entraînement corrompues entraînent un comportement du modèle favorable à l'attaquant. | Quelle est la visibilité dont on dispose sur la provenance des données d'entraînement ? | « Contamination des données d'entraînement : les documents utilisés pour affiner ou enrichir les modèles d'IA peuvent comporter une partie cachée... » |
Logiciels malveillants véhiculés par des fichiers dans les pipelines d'IA | Des fichiers malveillants parviennent à contourner les barrières de sécurité basées sur l'IA et fonctionnant uniquement sur du texte. | Le système de contrôle vérifie-t-il le contenu du fichier ou uniquement le texte qui l'entoure ? | «Logiciels malveillants dissimulés dans des fichiers au sein des pipelines d'IA: des charges utiles malveillantes se cachent dans des fichiers professionnels courants tels que les PDF, les documents Office et les archives. » |
2. Termes relatifs à l'IA du côté des défenseurs
Les termes suivants décrivent la manière dont nous, ainsi que le reste du secteur, mettons l'IA au service de la protection des pipelines d'IA. Ils correspondent tous à des technologies spécifiques de notre pile technologique.
Terme | Explication | Question à poser | Comment « opswat » utilise ce terme |
Sécurité intégrée à l'IA/ Plate-forme | Terme de positionnement utilisé par les éditeurs pour indiquer que l'IA est au cœur de l'architecture d'un produit, et non pas simplement ajoutée en post-construction. MetaDefender Prenons l'exemple d'Aether™ : l'IA prédictive d'Alin fonctionne comme une couche de détection dédiée, et non comme une fonctionnalité complémentaire. | Que se passe-t-il lorsque la couche d'IA est en désaccord avec tous les autres signaux ? | «Les plateformes natives IA doivent être évaluées avec la même rigueur que celle appliquée à toute pile logicielle moderne... » |
Modèle de détection assisté par l'IA | Un modèle de détection qui signale les anomalies comportementales en vue d'un examen, tandis que les analystes continuent de mettre en corrélation les alertes et de déterminer ce qui est réellement malveillant. | Le modèle signale-t-il les anomalies pour qu'elles soient examinées, ou intervient-il directement ? | « Grâce à ses modèles de détection basés sur l'IA, [MetaDefender NDR ] analyse en permanence les comportements du réseau afin d'identifier les anomalies subtiles susceptibles d'indiquer une activité malveillante à un stade précoce du cycle de vie de l'attaque. » |
Contrôle du contenu par IA/ détection | Notre outil « AI Content Inspector », qui signale les contenus générés par l'IA et les cas de fraude documentaire. | Le système signale-t-il automatiquement le contenu généré par l'IA comme étant frauduleux, ou le soumet-il à l'examen d'un modérateur ? | «AI Content Inspector est le moteur d'OPSWAT, basé sur l'IA, dédié à la vérification de l'authenticité des contenus et à la détection des fraudes documentaires dans les images, les fichiers PDF et les fichiers contenant du texte. » |
Triage autonome | Une IA qui prend en charge une partie déléguée du tri des alertes dans le cadre de règles définies, par exemple en enrichissant un dossier ou en recommandant un niveau de priorité, plutôt que de disposer d'une autorité complète en matière d'enquête. | Quelle décision l'IA prend-elle, par rapport à ce qu'elle recommande ? | « … l’établissement a mis en place la solution MetaDefender Aether d’ OPSWATafin de filtrer les fichiers suspects dans un environnement contrôlé. » |
IA explicable (XAI) | Les éléments de preuve, les signaux qui y contribuent et les limites qui sous-tendent un verdict, et pas seulement un score de confiance. Un score est une probabilité, pas une explication. | Quelles données factuelles se cachent derrière ce chiffre ? | « Les outils d'audit de l'IA, les cadres d'interprétabilité et les techniques d'IA explicable (XAI) contribuent à apaiser les inquiétudes liées à la prise de décision de type « boîte noire ». » |
Sécurité de l'IA passerelle | MetaDefender™ Platform Guardrails for LLMs, qui filtre les fichiers et les invites avant qu’ils n’atteignent un LLM. | L'inspection a-t-elle lieu avant que le contenu n'atteigne le modèle, ou seulement après ? | «MetaDefender Core fait office de passerelle de sécurité basée sur l'IA: elle inspecte et nettoie le contenu avant le téléchargement de fichiers, avant l'ingestion par le RAG, avant l'exécution d'outils et avant que les données ne franchissent une frontière de confiance. » |
IA prédictive | Alin AI prédictif, qui détecte les intentions malveillantes avant l'exécution d'un fichier (Couche 2 : analyse statique dans « MetaDefender Aether »). | Quel est le taux de faux positifs, et sur quel ensemble de données ? | « Le moteur est optimisé pour garantir la précision et une intégration transparente au sein de la plateforme d'MetaDefender , ce qui permet à la détection prédictive des menaces basée sur l'IA de fonctionner en parallèle avec d'autres technologies d'inspection. » |
Détection des types de fichiers optimisée par l'IA | Notre technologie « File Type Detection™ », qui détecte les fichiers falsifiés. | Est-ce que cela s'exécute en continu ou entraîne-t-il une latence ? | «La détection optimisée par l'IA analyse la structure et le contenu pour identifier le type réel d'un fichier, comblant ainsi les lacunes laissées par les méthodes de vérification traditionnelles. » |
DLP basé sur l'IA | Notre technologie Proactive DLP™, qui masque les informations personnelles identifiables (PII), les informations médicales protégées (PHI) et les données PCI dans plus de 125 types de fichiers. | La caviardage a-t-il lieu avant la fin du téléchargement ou après ? | « Lorsque des fichiers nécessitent un examen plus approfondi, la solution Adaptive Sandbox de OPSWAT, basée sur l’émulation, analyse leur comportement en temps réel. La technologie Proactive DLP ™, alimentée par l’IA, détecte et bloque ou masque les données ePHI et autres contenus sensibles, facilitant ainsi le respect des obligations liées à la loi HIPAA et au RGPD. » |
Désarmement et reconstruction du contenu | Notre technologie Deep CDR™, qui extrait le contenu actif d'un fichier et en reconstitue une version « propre » dans plus de 200 formats sans recourir à une signature, fonctionne dans le cadre de mesures de protection destinées aux modèles de langage à grande échelle (LLM), parallèlement aux contrôles spécifiques à l'IA. | Le fichier fonctionne-t-il toujours normalement après la purification ? | « La technologie de nettoyage de fichiers “Deep Content Disarm and Reconstruction” deOPSWAT analyse les fichiers, supprime les contenus malveillants et reconstitue des fichiers sûrs et utilisables avec une précision de 100 %. » |
Multiscanning | Permet d'analyser un fichier à l'aide de plus de 30 moteurs anti-malware simultanément. Ce système n'est pas spécifique à l'IA, mais s'inscrit dans le cadre des mêmes mesures de protection que celles mises en place pour la pile de modèles de langage à grande échelle (LLM) ; il détecte les menaces connues que les couches basées sur l'IA ne sont pas conçues pour gérer. | Combien de moteurs fonctionnent dans la configuration déployée ? | « Lorsque l'inspection s'effectue en ligne, la fonction de balayage multiple permet d'analyser une pièce jointe à un e-mail à l'aide de plusieurs moteurs anti-malware avant sa livraison. » |
3. Sécurisation des systèmes d'IA
Ces termes ne s'inscrivent pas clairement dans la catégorie des attaques ni dans celle de la défense. Ils décrivent les risques liés à la manière dont une organisation conçoit, gère et interconnecte ses propres systèmes d'IA, qu'un attaquant soit impliqué ou non.
Terme | Explication | Question à poser | Comment « opswat » utilise ce terme |
Sécurisation des agents d'IA | Définir ce qu'un agent peut faire, consulter et mettre en œuvre sans autorisation. Le risque « Excessive Agency » (pouvoir excessif) de l'OWASP, classé troisième dans son Top 10 LLM 2026, identifie précisément ces trois points de défaillance. | Est-ce qu'un utilisateur voit le résultat avant que quoi que ce soit ne s'exécute ? | « Comment les équipes de sécurité peuvent-elles se protéger contre les attaques menées par des agents IA autonomes? » |
Modèles d'IA et sécurité de la chaîne d'approvisionnement | Risques liés aux fichiers et composants dont dépend un système d’IA : un modèle pré-entraîné compromis, un paquet vulnérable dans un pipeline d’entraînement. Notre analyse LLM examine la structure d’un modèle avant son exécution et teste son comportement une fois déployé à l’aide de prompts adversaires, tandis que la SBOM et MetaDefender Software Supply Chain étendent cette analyse minutieuse à l’ensemble plus large des composants dont dépend un pipeline d’IA. | Est-ce que le fichier modèle lui-même est vérifié, ou seulement les données qu'il traite lors de l'exécution ? | «Prévenez les menaces liées aux modèles LLM et aux « Supply Chain s »: analysez les modèles LLM open source, les fichiers de modèles et les artefacts associés à la recherche de logiciels malveillants, de contenus malveillants et de données sensibles avant leur intégration dans les environnements d'IA d'entreprise. » |
Sécurité des données d'entraînement pour l'IA et l'apprentissage automatique | Il est essentiel de valider les ensembles de formation, les sources RAG et le contenu du lac de données alimentant les pipelines d’IA et d’analyse avant leur intégration ; des données corrompues ou non fiables faussent un modèle de la même manière qu’une dépendance compromise. | Les données sont-elles filtrées avant d'être intégrées au lac, ou seulement après que le modèle a été entraîné sur celles-ci ? | «Données d'entraînement pour l'IA et l'apprentissage automatique: protégez les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA, les modèles de langage à grande échelle (LLM) et les applications RAG en veillant à ce que seuls des documents, du code, des ensembles de données et des référentiels de connaissances fiables soient intégrés dans les pipelines d'IA. » |
Fuite de données sensibles via l'IA | Les données confidentielles, réglementées ou exclusives déjà stockées deviennent désormais accessibles dès lors qu’un assistant IA tel que Copilot est capable de les lire et de les mettre en avant dans une réponse. | Le dispositif de contrôle procède-t-il à la classification et à la restriction des données sensibles avant qu’un assistant IA n’obtienne un accès en lecture, ou seulement après ? | « Protégez vos flux de travail critiques liés à l'IA contre les données non fiables, les modèles malveillants et la divulgation de données sensibles grâce à une sécurité multicouche axée sur la prévention, conçue pour les environnements propres à chaque secteur. » |
Il convient de préciser clairement certaines limites : le nettoyage d’un document ne garantit pas la véracité de son contenu, la détection d’un contenu généré par l’IA ne constitue pas à elle seule une preuve de fraude, et l’inspection des fichiers ne couvre pas tous les risques liés à l’octroi de droits étendus à un agent. Chacune des mesures susmentionnées résout un aspect spécifique du problème, et non l’ensemble du risque.
Où ces termes apparaissent-ils dans le travail quotidien ?
Le tableau ci-dessous met en correspondance des situations courantes du quotidien et la technologie « OPSWAT » qui permet d'y remédier.
Travail quotidien | Ce dont vous avez besoin | Lien pertinent concernant l'OPSWAT |
Les documents sont acheminés vers les assistants ou les pipelines RAG | Vérifier les fichiers et appliquer la politique avant leur traitement ou leur indexation | MetaDefender Core et des garde-fous pour les grands modèles de langage (LLM) |
Les fichiers confidentiels sont transférés vers des services d'IA | Détecter les données sensibles, les bloquer ou les masquer avant qu’elles ne soient transmises | Proactive DLP, via MetaDefender ICAP Server |
Les équipes intègrent des modèles d'IA tiers | Vérifier les fichiers de modèle et tester le comportement après le déploiement | MetaDefender Analyse LLMd'Aether: analyses statiques et dynamiques |
Les factures, les demandes de remboursement ou les images ont une incidence sur la validation | Identifier les indicateurs de contenu généré par l'IA et de fraude | Les conclusions de l'AI Content Inspector viennent étayer cette analyse |
Les fichiers de projet d'IA sont transférés d'une équipe à l'autre ou restent stockés | Appliquer le contrôle dans les processus de transfert et de stockage | MetaDefender Managed File Transfer et MetaDefender Storage Security |
Découvrez-le en pratique
Nous développons les technologies qui sous-tendent bon nombre des concepts abordés ici, depuis la détection pré-exécution de Predictive Alin AI dans « MetaDefender Aether » jusqu’aux contrôles d’authenticité du contenu d’AI Content Inspector et à la technologie de masquage des données sensibles d’ Proactive DLP . Découvrez comment ces technologies s’appliquent à vos propres flux de travail liés aux données, aux modèles et aux LLM.
De nouvelles études viennent étayer ce que ces termes décrivent. Le rapport 2026 Enterprise File Security Report d’ OPSWAT, réalisé par Osterman Research, a mis en évidence un écart important entre les capacités et la confiance : 73,6 % des responsables de la sécurité estiment que leur sécurité des fichiers est « très » ou « extrêmement » mature, mais aucune organisation ne parvient à atteindre les deux niveaux supérieurs, et 94,5 % d’entre elles s’attribuent une note supérieure à ce que leurs pratiques réelles permettent de justifier.
Cet écart se creuse rapidement : les inquiétudes concernant les menaces générées par l’IA et capables de contourner les défenses basées sur l’IA ont augmenté de 87 % au cours de l’année écoulée. Cela se reflète également dans certaines technologies spécifiques : le « Content Disarm and Reconstruction » (CDR) et l’« Multiscanning » (DPR), deux termes abordés plus haut, figurent parmi les déploiements axés sur la prévention les moins matures de l’étude, avec respectivement seulement 22,9 % et 25,9 % jugés « extrêmement matures ».
FAQ
Quelle est la différence entre les termes « attaquant », « défenseur » et « systèmes d'IA » dans le domaine de la sécurité ?
Les termes relatifs aux attaquants décrivent comment l’IA accélère les attaques, par exemple via des logiciels malveillants générés par l’IA ou l’empoisonnement des données. Les termes relatifs aux défenseurs décrivent comment l’IA renforce la détection, par exemple grâce à la détection prédictive, à la détection avant exécution ou à la prévention des fuites de données (DLP) basée sur l’IA. Les termes relatifs à la sécurité des systèmes d’IA décrivent les risques inhérents aux systèmes d’IA eux-mêmes, aux fichiers de modèles, aux agents et aux données d’entraînement, qui existent indépendamment de la présence ou non d’un attaquant. Les mêmes techniques sous-jacentes peuvent apparaître dans plusieurs groupes ; la classification dépend donc de l’acteur et de ce qui est réellement menacé.
Le contrôle porte-t-il sur les fichiers originaux, le texte extrait, les artefacts du modèle ou les réponses en temps réel du modèle ?
Il s'agit là de quatre points de contrôle distincts, et un fournisseur qui met en avant la « sécurité par IA » pourrait n'en couvrir qu'un seul. Demandez-lui précisément lequel avant de supposer que les autres sont inclus.
Où l'inspection a-t-elle lieu, et le flux de travail permet-il de bloquer ou de mettre en quarantaine le contenu, et pas seulement de le signaler ?
Une détection sans point d'application permet toujours aux contenus à risque de passer. Vérifiez si le contrôle s'effectue en ligne avant que le contenu ne soit transmis ou s'il se contente de signaler les incidents a posteriori.
Quels sont les risques qui nécessitent des contrôles supplémentaires au niveau des applications, des identités ou des agents, en plus de l'inspection des fichiers et du contenu ?
Les autorisations des agents, la gouvernance des identités et l'inspection au niveau des fichiers sont généralement gérées par des outils distincts, même au sein d'une même infrastructure de sécurité. Demandez ce qui est explicitement exclu du périmètre, et pas seulement ce qui en fait partie.
