Elastic Security Labs publie des conseils pour éviter les risques liés aux LLM et à leur utilisation abusive

Au cours des 18 derniers mois, l'adoption de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM) a connu une croissance exponentielle. Certaines entreprises se pressent pour les mettre en œuvre dès que possible. Résultat : la surface d'attaque s'est considérablement agrandie. Les développeurs et les équipes de sécurité se retrouvent sans directives claires pour adopter ces technologies émergentes en toute sécurité. C'est pourquoi l'équipe d'Elastic Security Labs a compilé une nouvelle publication à votre attention et à celle de votre entreprise. 

Cette publication aborde la question de la sécurité concernant l'IA générative et les LLM. Elle fournit aux équipes de sécurité des informations cruciales pour qu'elles puissent protéger leurs mises en œuvre de LLM, avec notamment des explications détaillées des risques encourus, ainsi que des bonnes pratiques pour atténuer les attaques. Proposant un vaste panel de sujets, depuis des notions de base pour les novices jusqu'à l'examen du top 10 de l'OWASP, cette publication explore et recommande des parades aux utilisations abusives courantes. 

Jake King, directeur de la veille concernant les menaces et la sécurité chez Elastic Security, déclare à propos de ce rapport :

Concernant les avancées récentes de nos règles de détection, ainsi que notre toute nouvelle recherche officielle, il est important de souligner que, si nous comprenons mieux les risques aujourd'hui, c'est grâce à l'expertise que nous avons accumulée pendant des mois de recherche dans ce domaine émergent. Cette expertise, nous l'avons associée à notre compréhension des risques de sécurité qui impactent actuellement de nombreux environnements. Nous en avons publié les découvertes non seulement dans notre dernier rapport, mais aussi dans l'ensemble de nos travaux. 

À notre point de vue sur les risques majeurs, nous faisons coïncider des informations sur la façon dont Elastic cible les concepts traditionnels d'ingénierie de détection. Ces idées et bien d'autres se trouvent dans de nombreuses publications, d'Elastic Security Labs, parmi lesquelles :

• Elastic Advances LLM Security with Standardized Fields and Integrations : cet article aborde la création de workflows d'intégration pour réduire les frictions lors de l'évaluation de la sécurité des LLM. Il présente aussi une nouvelle intégration à AWS Bedrock.

• Embedding Security in LLM Workflows: Elastic's Proactive Approach : cet article fournit des suggestions et des exemples sur la façon de procéder pour détecter des activités LLM malveillantes avec ES|QL, et propose une solution télémétrique basée sur un proxy.

• Accelerating Elastic detection tradecraft with LLMs : cet article présente l'engagement d'Elastic Security Labs concernant la recherche sur les LLM dans le but de rationaliser les workflows de détection avec l'IA générative.

Ces publications, et bien d'autres, visent à informer, inspirer et préparer notre public à l'avenir qui nous attend.

Elastic Security Labs s'est donné pour mission de fournir des recherches importantes et opportunes en matière de sécurité à la communauté de la veille, et ce, que vous fassiez partie des clients d'Elastic ou non. Lorsque nous normalisons les choses, nous contribuons à rendre l'industrie plus sûre pour tout le monde. Et c'est exactement ce que nous cherchons à faire avec cette recherche. 

Le référentiel de règles de détection que nous proposons à nos clients a pour but de les aider à exercer un monitoring avec fiabilité et rapidité, et intègre désormais des mises en œuvre de LLM. Ces règles sont créées et gérées publiquement conformément à l'engagement d'Elastic à l'égard de la transparence. 

L'heure est venue de contrecarrer les acteurs malveillants. Consultez notre rapport gratuit.