Les équipes de sécurité des entreprises déploient de plus en plus de plateformes de sécurité d'inférence pour lutter contre une nouvelle vague d'attaques d'exécution basées sur l'IA, en raison de la fenêtre d'opportunité de plus en plus réduite pour les attaquants et des limites des mesures de sécurité traditionnelles. Ces attaques exploitent les vulnérabilités pendant la phase d'exécution des agents d'IA, où les temps d'évasion se mesurent en secondes, dépassant de loin les heures ou les jours nécessaires à la mise en œuvre des correctifs.

Cette évolution incite les RSSI à rechercher des solutions offrant une visibilité et un contrôle en temps réel sur les applications d'IA en production. Selon le rapport mondial sur les menaces 2025 de CrowdStrike, les temps d'évasion sont tombés à seulement 51 secondes, ce qui signifie que les attaquants peuvent passer de l'accès initial au mouvement latéral au sein d'un réseau avant même que les équipes de sécurité ne reçoivent une alerte. Le rapport a également révélé que 79 % des attaques détectées étaient exemptes de logiciels malveillants, s'appuyant plutôt sur des techniques de "clavier en direct" qui contournent les défenses traditionnelles des terminaux.

Mike Riemer, RSSI de terrain chez Ivanti, a souligné l'accélération du rythme d'armement après la publication des correctifs. "Les acteurs malveillants procèdent à la rétro-ingénierie des correctifs dans les 72 heures", a déclaré Riemer à VentureBeat. "Si un client n'applique pas le correctif dans les 72 heures suivant sa publication, il est exposé à une exploitation. La vitesse a été considérablement améliorée par l'IA." Ce cycle d'exploitation rapide oblige les organisations à repenser leurs stratégies de correctifs et à adopter des mesures de sécurité plus proactives.

Les solutions de sécurité traditionnelles manquent souvent de la visibilité et du contrôle nécessaires pour surveiller et protéger efficacement les applications d'IA lors de l'exécution. Les plateformes de sécurité d'inférence comblent cette lacune en assurant une surveillance en temps réel du comportement des modèles d'IA, en détectant les anomalies et en empêchant tout accès ou manipulation non autorisés. Ces plateformes utilisent généralement des techniques telles que l'analyse comportementale, la détection d'anomalies et le contrôle d'accès pour protéger les applications d'IA contre les attaques d'exécution.

La sophistication et la rapidité croissantes des attaques basées sur l'IA devraient stimuler davantage l'adoption de plateformes de sécurité d'inférence dans les années à venir. À mesure que l'IA s'intègre plus profondément dans les processus métier critiques, le besoin d'une sécurité d'exécution robuste ne fera que s'intensifier. Les entreprises qui ne parviennent pas à s'adapter à ce paysage de menaces en évolution risquent de s'exposer à des dommages financiers et de réputation importants.