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Sécuriser le développement de l'IA : remédier aux vulnérabilités du code halluciné

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Découvrez les efforts d'atténuation actuels, les stratégies futures et l'importance des considérations éthiques dans la fiabilité du code généré par l'IA.

Au milieu de Intelligence artificielle (AI) développements, le domaine de développement de logiciels connaît une transformation importante. Traditionnellement, les développeurs s'appuient sur des plateformes telles que Stack Overflow pour trouver des solutions aux défis de codage. Cependant, avec la création de Grands modèles de langage (LLM), les développeurs ont bénéficié d'un soutien sans précédent pour leurs tâches de programmation. Ces modèles présentent des capacités remarquables pour générer du code et résoudre des problèmes de programmation complexes, offrant ainsi la possibilité de rationaliser les flux de travail de développement.

Pourtant, des découvertes récentes ont soulevé des inquiétudes quant à la fiabilité du code généré par ces modèles. L’émergence de l’IA »hallucinations» est particulièrement troublant. Ces hallucinations se produisent lorsque les modèles d’IA génèrent des informations fausses ou inexistantes qui imitent de manière convaincante l’authenticité. Des chercheurs à Vulcain Cyber ont souligné ce problème, montrant comment le contenu généré par l'IA, comme la recommandation de progiciels inexistants, pourrait involontairement faciliter les cyberattaques. Ces vulnérabilités introduisent de nouveaux vecteurs de menace dans la chaîne d'approvisionnement logicielle, permettant aux pirates informatiques d'infiltrer les environnements de développement en déguisant le code malveillant en recommandations légitimes.

Les chercheurs en sécurité ont mené des expériences qui révèlent la réalité alarmante de cette menace. En présentant des requêtes courantes de Stack Overflow aux modèles d'IA comme ChatGPT, ils ont observé des cas où des packages inexistants ont été suggérés. Les tentatives ultérieures de publication de ces packages fictifs ont confirmé leur présence sur les installateurs de packages populaires, soulignant la nature immédiate du risque.

Ce défi devient encore plus critique en raison de la pratique répandue de la réutilisation du code dans le développement de logiciels modernes. Les développeurs intègrent souvent les bibliothèques existantes dans leurs projets sans vérification rigoureuse. Lorsqu’elle est combinée aux recommandations générées par l’IA, cette pratique devient risquée, exposant potentiellement les logiciels à des failles de sécurité.

À mesure que le développement basé sur l’IA se développe, les experts du secteur et les chercheurs mettent l’accent sur des mesures de sécurité robustes. Des pratiques de codage sécurisées, des révisions rigoureuses du code et l’authentification des sources de code sont essentielles. De plus, l’approvisionnement en artefacts open source auprès de fournisseurs réputés permet d’atténuer les risques associés au contenu généré par l’IA.

Comprendre le code halluciné

Le code halluciné fait référence à des extraits de code ou à des constructions de programmation générées par des modèles de langage d’IA qui semblent syntaxiquement corrects mais qui sont fonctionnellement défectueux ou non pertinents. Ces « hallucinations » émergent de la capacité des modèles à prédire et à générer du code basé sur des modèles appris à partir de vastes ensembles de données. Cependant, en raison de la complexité inhérente aux tâches de programmation, ces modèles peuvent produire du code dépourvu d’une véritable compréhension du contexte ou de l’intention.

L’émergence du code halluciné s’enracine dans modèles de langage neuronal, comme les architectures basées sur des transformateurs. Ces modèles, comme ChatGPT, sont formés sur divers référentiels de code, notamment des projets open source, Stack Overflow et d'autres ressources de programmation. Grâce à l'apprentissage contextuel, le modèle devient apte à prédire le prochain jeton (mot ou caractère) dans une séquence basée sur le contexte fourni par les jetons précédents. En conséquence, il identifie des modèles de codage, des règles de syntaxe et des expressions idiomatiques courants.

Lorsqu'il est invité à fournir un code partiel ou une description, le modèle génère du code en complétant la séquence en fonction des modèles appris. Cependant, malgré la capacité du modèle à imiter les structures syntaxiques, le code généré peut nécessiter une plus grande cohérence sémantique ou remplir les fonctionnalités prévues en raison de la compréhension limitée du modèle des concepts de programmation plus larges et des nuances contextuelles. Ainsi, même si un code halluciné peut ressembler à première vue à du code authentique, il présente souvent des défauts ou des incohérences après un examen plus approfondi, ce qui pose des défis aux développeurs qui s'appuient sur des solutions générées par l'IA dans les flux de travail de développement logiciel. En outre, des recherches ont montré que divers grands modèles de langage, notamment GPT-3.5-Turbo, GPT-4, Gemini Pro et Corail, présentent une forte tendance à générer des packages hallucinés dans différents langages de programmation. Cette occurrence généralisée du phénomène d’hallucination des packages oblige les développeurs à faire preuve de prudence lorsqu’ils intègrent des recommandations de code générées par l’IA dans leurs flux de travail de développement logiciel.

L'impact du code halluciné

Le code halluciné présente des risques de sécurité importants, ce qui en fait un sujet de préoccupation pour le développement de logiciels. L’un de ces risques est le potentiel d’injection de code malveillant, où des extraits générés par l’IA introduisent involontairement des vulnérabilités que les attaquants peuvent exploiter. Par exemple, un extrait de code apparemment inoffensif peut exécuter des commandes arbitraires ou exposer par inadvertance des données sensibles, entraînant ainsi des activités malveillantes.

De plus, le code généré par l’IA peut recommander des appels d’API non sécurisés dépourvus de contrôles d’authentification ou d’autorisation appropriés. Cette surveillance peut conduire à un accès non autorisé, à une divulgation de données ou même à l'exécution de code à distance, amplifiant ainsi le risque de failles de sécurité. De plus, un code halluciné peut divulguer des informations sensibles en raison de pratiques incorrectes de traitement des données. Par exemple, une requête de base de données défectueuse pourrait involontairement exposer les informations d’identification de l’utilisateur, exacerbant ainsi les problèmes de sécurité.

Au-delà des implications sécuritaires, les conséquences économiques du recours à un code halluciné peuvent être graves. Les organisations qui intègrent des solutions générées par l’IA dans leurs processus de développement sont confrontées à des répercussions financières importantes en raison des failles de sécurité. Les coûts de réparation, les frais juridiques et les atteintes à la réputation peuvent rapidement augmenter. De plus, l’érosion de la confiance est un problème important qui découle du recours à un code halluciné.

De plus, les développeurs peuvent perdre confiance dans les systèmes d’IA s’ils rencontrent fréquemment des faux positifs ou des failles de sécurité. Cela peut avoir des implications considérables, compromettant l’efficacité des processus de développement basés sur l’IA et réduisant la confiance dans le cycle de vie global du développement logiciel. Par conséquent, s’attaquer à l’impact du code halluciné est crucial pour maintenir l’intégrité et la sécurité des systèmes logiciels.

Efforts d'atténuation actuels

Les efforts actuels d’atténuation des risques associés au code halluciné impliquent une approche multiforme visant à améliorer la sécurité et la fiabilité des recommandations de code générées par l’IA. Quelques-uns sont brièvement décrits ci-dessous :

  • L’intégration de la surveillance humaine dans les processus de révision du code est cruciale. Les réviseurs humains, grâce à leur compréhension nuancée, identifient les vulnérabilités et garantissent que le code généré répond aux exigences de sécurité.
  • Les développeurs donnent la priorité à la compréhension des limites de l’IA et intègrent des données spécifiques au domaine pour affiner les processus de génération de code. Cette approche améliore la fiabilité du code généré par l'IA en prenant en compte un contexte et une logique métier plus larges.
  • De plus, les procédures de test, y compris les suites de tests complètes et les tests limites, sont efficaces pour l'identification précoce des problèmes. Cela garantit que le code généré par l’IA est minutieusement validé en termes de fonctionnalité et de sécurité.
  • De même, en analysant des cas réels dans lesquels les recommandations de code générées par l’IA ont conduit à des vulnérabilités de sécurité ou à d’autres problèmes, les développeurs peuvent obtenir des informations précieuses sur les pièges potentiels et les meilleures pratiques d’atténuation des risques. Ces études de cas permettent aux organisations de tirer les leçons de leurs expériences passées et de mettre en œuvre de manière proactive des mesures pour se prémunir contre des risques similaires à l'avenir.

Stratégies futures pour sécuriser le développement de l’IA

Les stratégies futures pour sécuriser le développement de l’IA englobent des techniques avancées, une collaboration, des normes et des considérations éthiques.

En termes de techniques avancées, l'accent doit être mis sur l'amélioration de la qualité des données de formation plutôt que sur la quantité. Il est essentiel de conserver des ensembles de données pour minimiser les hallucinations et améliorer la compréhension du contexte, en s'appuyant sur diverses sources telles que des référentiels de code et des projets du monde réel. Les tests contradictoires sont une autre technique importante qui implique des tests de résistance des modèles d'IA pour révéler les vulnérabilités et guider les améliorations grâce au développement de mesures de robustesse.

De même, la collaboration entre les secteurs est essentielle pour partager des informations sur les risques associés au code halluciné et développer des stratégies d’atténuation. La création de plateformes de partage d’informations favorisera la coopération entre les chercheurs, les développeurs et les autres parties prenantes. Cet effort collectif peut conduire à l’élaboration de normes industrielles et de meilleures pratiques pour le développement sécurisé de l’IA.

Enfin, les considérations éthiques font également partie intégrante des stratégies futures. Veiller à ce que le développement de l’IA respecte les directives éthiques contribue à prévenir les abus et favorise la confiance dans les systèmes d’IA. Cela implique non seulement de sécuriser le code généré par l’IA, mais également d’aborder les implications éthiques plus larges du développement de l’IA.

Conclusion

En conclusion, l’émergence de codes hallucinés dans les solutions générées par l’IA présente des défis importants pour le développement de logiciels, allant des risques de sécurité aux conséquences économiques et à l’érosion de la confiance. Les efforts d'atténuation actuels se concentrent sur l'intégration de pratiques de développement d'IA sécurisées, de tests rigoureux et du maintien de la connaissance du contexte pendant la génération de code. De plus, l’utilisation d’études de cas réels et la mise en œuvre de stratégies de gestion proactives sont essentielles pour atténuer efficacement les risques.

À l’avenir, les stratégies futures devraient mettre l’accent sur les techniques, la collaboration et les normes avancées, ainsi que sur les considérations éthiques pour améliorer la sécurité, la fiabilité et l’intégrité morale du code généré par l’IA dans les flux de travail de développement logiciel.

Le Dr Assad Abbas, un Professeur agrégé titulaire à l'Université COMSATS d'Islamabad, au Pakistan, a obtenu son doctorat. de l'Université d'État du Dakota du Nord, États-Unis. Ses recherches portent sur les technologies avancées, notamment le cloud, le brouillard et l'informatique de pointe, l'analyse du Big Data et l'IA. Le Dr Abbas a apporté des contributions substantielles avec des publications dans des revues et conférences scientifiques réputées.