Sécurité avancée de l'IA à l'aide de Red Teaming

Une proposition technique complète par Data Reply France, exploitant une expertise en cybersécurité et en IA pour protéger les actifs numériques.

Présentation de la Proposition Technique

Reply utilise le Red Teaming pour renforcer la sécurité et la conformité des IA génératives. Notre équipe, composée d'experts en IA et en gestion des risques, s'appuie sur une expérience solide et une connaissance approfondie d'un acteur majeur des services financiers pour fournir des solutions innovantes et efficaces. Avec une forte expertise en gestion des risques et en intelligence artificielle, nous aidons à identifier, évaluer et remédier les vulnérabilités des systèmes d'IA.

Notre Approche

Notre approche repose sur une compréhension approfondie des besoins technologiques et commerciaux de nos clients. En combinant innovation et expertise, elle offre des solutions sur mesure qui stimulent la croissance et l'efficacité opérationnelle. Chaque projet est abordé avec une stratégie claire et une vision à long terme, garantissant des résultats tangibles et durables.

Identification des failles/risques

Il s’agit d’établir une matrice de cartographie des risques pour les vulnérabilités de l’IA générative. L'objectif est d'estimer la probabilité et l'impact des risques pour prioriser les actions d’analyse et de remédiation, inspirées des approches classiques de gestion du risque opérationnel (RCSA).

La cartographie des risques a pour objectifs :

Apprécier à dire d’expert l’exposition aux vulnérabilités par domaine métier.
Prioriser les travaux de la mission en priorisant les domaines les plus exposés.
Ajuster la stratégie de test de vulnérabilités (exemple : simuler un maximum de scénarii de tests pour les domaines les plus exposées).

Execution des algorithmes

Problématique:

Créer manuellement des échantillons QA est fastidieux.
Les questions humaines peuvent manquer de complexité.
Les LLMs par défaut génèrent des scénarios peu variés.

Solution:

Générer un testset synthétique avec un LLM incluant questions, contextes et réponses.
Utiliser des documents de base et introduire des variations complexes pour couvrir tous les composants (retriever, generator, router, knowledge base).

Correction des vulnérabilités - Scan du RAG

Faithfulness: Mesure la cohérence factuelle de la réponse par rapport au contexte basé sur la question.
Answer relevancy: Mesure la pertinence de la réponse par rapport à la question.
Context recall: Mesure la capacité du retriever à extraire toutes les informations nécessaires pour répondre à la question.
Context precision: Mesure la pertinence du contexte récupéré par rapport à la question, reflétant la qualité du processus de récupération.
Context relevancy: Mesure la pertinence de du contexte au regard de la question.
Context entity recall: Mesure dans quelle mesure le contexte extrait correspond à la réponse annotée, considérée comme la vérité fondamentale.

Evaluation des risques inhérents

Définition des Actions de Remédiation

Conclusion

La proposition technique de Reply repose sur une approche intégrée de Red Teaming dédiée à la sécurisation des systèmes d'IA générative. Notre méthode rigoureuse inclut l'identification des risques, la génération de scénarios de test sophistiqués, la correction des vulnérabilités et l'évaluation continue des risques inhérents. Grâce à notre expertise approfondie en gestion des risques et en intelligence artificielle, nous sommes en mesure de fournir des solutions robustes et innovantes. En mettant en œuvre des actions de remédiation ciblées et en assurant un contrôle continu, nous garantissons la protection optimale des actifs numériques de nos clients, tout en renforçant leur résilience face aux menaces cybernétiques.

Data Reply

Data Reply est la société du groupe Reply offrant une large gamme de services d'analyse avancée et de données alimentées par l'IA. Nous opérons dans différentes industries et fonctions commerciales, en travaillant directement avec des professionnels de niveau exécutif et des directeurs généraux leur permettant d'obtenir des résultats significatifs grâce à l'utilisation efficace des données.