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AISVS — La norme de vérification de la sécurité de l'IA (AISVS) se concentre sur la fourniture aux développeurs, architectes et professionnels de la sécurité d'une liste de contrôle structurée pour vérifier la sécurité des applications basées sur l'IA. | Kitploit
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AISVS

La norme de vérification de la sécurité de l'IA (AISVS) se concentre sur la fourniture aux développeurs, architectes et professionnels de la sécurité d'une liste de contrôle structurée pour vérifier la sécurité des applications basées sur l'IA.

42512050il y a 10 joursVérifié par Kitploit
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OWASP AISVS Logo

OWASP Artificial Intelligence Security Verification Standard (AISVS)

CC BY-SA 4.0

Ce travail est sous licence Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

CC BY-SA 4.0

Qu'est-ce que l'AISVS ?

L'Artificial Intelligence Security Verification Standard (AISVS) est un catalogue communautaire d'exigences de sécurité testables pour les systèmes dotés d'IA. Il fournit aux développeurs, architectes, ingénieurs en sécurité et auditeurs un cadre structuré pour concevoir, construire, tester et vérifier la sécurité des applications d'IA tout au long de leur cycle de vie, de la collecte des données et de l'entraînement des modèles au déploiement, à la surveillance et au retrait.

L'AISVS est modelé sur l'OWASP Application Security Verification Standard (ASVS) et suit la même philosophie : chaque exigence doit être vérifiable, testable et implémentable.

Responsables du projet

Ce projet a été fondé par Jim Manico. La direction actuelle du projet comprend Jim Manico, Otto Sulin, Rico Komenda et Russ Memisyazici.


Ce que l'AISVS n'est PAS

  • Pas un cadre de gouvernance. La gouvernance est bien couverte par le NIST AI RMF, l'ISO/IEC 42001 et les guides de conformité à l'EU AI Act.
  • Pas un cadre de gestion des risques. L'AISVS fournit les contrôles techniques vers lesquels pointent les cadres de gestion des risques, mais ne définit pas de méthodologie d'évaluation des risques.
  • Pas une liste de recommandations d'outils. L'AISVS est neutre vis-à-vis des fournisseurs et ne recommande pas de produits ou de cadres spécifiques.

Comment l'AISVS complète les autres normes

NormeObjectifRelation avec l'AISVS
OWASP ASVSSécurité des applications webL'AISVS étend les concepts de l'ASVS aux menaces spécifiques à l'IA
OWASP Top 10 for LLMsSensibilisation aux principaux risques des LLML'AISVS fournit les contrôles détaillés pour atténuer ces risques
OWASP Top 10 for Agentic ApplicationsSensibilisation aux principaux risques de l'IA agentiqueL'AISVS fournit les contrôles détaillés pour traiter les menaces spécifiques à l'agentique
NIST AI RMFGouvernance des risques liés à l'IAL'AISVS fournit les contrôles techniques testables auxquels l'AI RMF fait référence
ISO/IEC 42001Systèmes de management de l'IAL'AISVS complète avec une vérification de sécurité au niveau de la mise en œuvre

Dernière version stable

La dernière version stable est AISVS 1.01, disponible ici :

FormatLien
PDFAISVS 1.01 PDF
Markdown (source)Consulter en ligne

Niveaux de vérification

Chaque exigence de l'AISVS est associée à un niveau de vérification (1, 2 ou 3) indiquant la profondeur de l'assurance de sécurité :

NiveauDescriptionQuand l'utiliser
1Contrôles de base essentiels que tout système d'IA devrait mettre en œuvre.Toutes les applications d'IA, y compris les outils internes et les systèmes à faible risque.
2Contrôles standard pour les systèmes traitant des données sensibles ou prenant des décisions à conséquences.Systèmes de production, IA orientée client, systèmes traitant des données personnelles.
3Contrôles avancés pour les environnements à haute assurance nécessitant une défense contre des attaques sophistiquées.Infrastructures critiques, IA critique pour la sécurité, cibles de grande valeur, industries réglementées.

Les organisations devraient choisir un niveau cible en fonction du profil de risque de leur système d'IA. La plupart des systèmes de production devraient viser au moins le niveau 2.

Comment utiliser l'AISVS

  • Pendant la conception. Utilisez les exigences comme liste de contrôle de sécurité lors de l'architecture des systèmes d'IA.
  • Pendant le développement. Intégrez les exigences dans les pipelines CI/CD, les revues de code et les tests.
  • Lors des évaluations de sécurité. Utilisez-le comme cadre de vérification pour les tests d'intrusion et les audits.
  • Pour l'approvisionnement. Référencez des exigences spécifiques lors de l'évaluation des fournisseurs d'IA et des modèles tiers.

Chapitres d'exigences

  1. Training Data Integrity & Traceability
  2. Input Validation
  3. Model Lifecycle Management & Change Control
  4. Infrastructure, Configuration & Deployment Security
  5. Access Control & Identity for AI Components & Users
  6. Supply Chain Security for Models
  7. Model Behavior, Output Control & Safety Assurance
  8. Memory, Embeddings & Vector Database Security
  9. Orchestration & Agentic Security
  10. Model Context Protocol (MCP) Security
  11. Adversarial Robustness
  12. Monitoring, Logging & Anomaly Detection

Annexes

  • Annexe A : Glossaire
  • Annexe B : Inventaire des contrôles de sécurité de l'IA
  • Annexe C : Codage sécurisé assisté par IA

Wiki de recherche

Pour chaque exigence de la norme, le Wiki de recherche fournit un contexte de mise en œuvre au-delà du texte de l'exigence :

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