pgvector : Protéger les données contre l’exposition via des embeddings vectoriels

Le risque caché des embeddings vectoriels

Les embeddings vectoriels alimentent les applications GenIA, permettant la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et des analyses pilotées par l’IA. Dans PostgreSQL, l’extension pgvector rend possible le stockage et l’interrogation efficace d’embeddings de grande dimension, améliorant les applications pilotées par l’IA grâce à une recherche de similarité rapide. Mais malgré le fait qu’ils ne soient que des chiffres après l’embedding, ils peuvent tout de même divulguer des données sensibles.

Les embeddings vectoriels peuvent-ils réellement exposer des informations sensibles ?

Les embeddings vectoriels fonctionnent comme des coordonnées dans un espace à haute dimension — ils ne contiennent pas directement de données sensibles, mais ils peuvent être exploités pour reconstituer des schémas. Protéger les informations sensibles signifie contrôler ce qui entre dans les embeddings et surveiller comment ils sont interrogés.

Si des embeddings sont générés à partir d’un texte brut contenant des informations personnelles identifiables (IPI) comme des noms, numéros de sécurité sociale ou adresses, le modèle peut encoder des schémas qui exposent indirectement ces informations. Les attaquants peuvent exploiter les recherches des plus proches voisins pour reconstituer des données sensibles, ce qui conduit à des violations de conformité et à des menaces de sécurité.

Alors, les embeddings vectoriels peuvent-ils réellement exposer des informations sensibles ? Oui — des données sensibles peuvent être exposées via des embeddings dans certaines circonstances. Et, bien que les embeddings ne stockent pas les données brutes, la manière dont ils encodent les relations entre les points de données permet d’en déduire des informations sensibles lorsqu’ils sont interrogés de manière astucieuse. Selon la manière dont les embeddings sont générés et les informations utilisées pour les créer, voici comment cela peut se produire :

🔍 Comment les données sensibles peuvent être exposées dans les embeddings

1. Encodage direct

• Si les embeddings sont créés à partir d’un texte brut contenant des informations sensibles (par exemple, numéros de sécurité sociale, noms ou adresses), le modèle peut encoder des schémas qui les révèlent indirectement.

➡️ Exemple : Si SSN: 123-45-6789 fait partie du profil d’un employé utilisé pour la génération d’embeddings, un modèle peut générer des embeddings qui, lorsqu’interrogés de manière spécifique, pourraient renvoyer des vecteurs ressemblant ou corrélés à des schémas de données sensibles.

2. Corrélation implicite de données

• Si les embeddings sont entraînés sur des données structurées (par exemple, les rôles, salaires et départements des employés), les schémas dans ces données pourraient être corrélés avec des IPI.

➡️ Exemple : Si le numéro de sécurité sociale d’un employé est utilisé lors de l’entraînement du vecteur avec son salaire et son département, un système d’IA pourrait révéler des détails sur le salaire lors de la recherche d’embeddings similaires.

3. Mémorisation par les modèles d’IA

• Si un modèle d’IA entraîné sur des données sensibles génère des embeddings, il peut mémoriser et régurgiter des détails spécifiques lorsqu’il est sollicité de manière ingénieuse.

➡️ Exemple : Si les embeddings stockent les noms et rôles des employés, un modèle pourrait récupérer des vecteurs similaires contenant des informations personnelles lorsqu’on lui demande « quels sont les employés dans la finance gagnant plus de 100 000 $ ? »

4. Risques de reconstruction

• Dans certains cas, les embeddings peuvent être rétro-conçus à l’aide d’attaques adversariales, reconstituant ainsi des parties des données originales.

➡️ Exemple : Si un attaquant interroge le système avec des schémas d’entrée spécifiques, il pourrait extraire des données significatives à partir des embeddings.

🔓 Comment les données sensibles peuvent être exposées à partir de embeddings

Les attaquants ou des requêtes non prévues peuvent exposer des IPI via :

• Les recherches des plus proches voisins – Trouver des embeddings proches des schémas de données sensibles.
• Le clustering vectoriel – Regrouper des embeddings similaires pour déduire des détails personnels connexes.
• L’injection de requêtes – Tromper le système pour révéler le contenu sensible stocké.
• Les attaques adversariales – Exploiter les faiblesses du modèle pour reconstituer l’entrée originale.

Résumé

Oui, des données sensibles peuvent fuiter dans les embeddings si ceux-ci sont générés sans les précautions nécessaires. Si un système d’IA utilise des embeddings créés à partir de données sensibles brutes, il peut restituer des informations similaires lorsqu’il est interrogé de manière ingénieuse.
Bonnes pratiques : N’encodez jamais de champs sensibles bruts, et nettoyez toujours les données avant la vectorisation.

Techniques pour prévenir la fuite d’I.P.I. via les embeddings vectoriels

1. Assainissement des données avant génération des embeddings

Avant de convertir les données en embeddings vectoriels, éliminez ou transformez les informations sensibles afin qu’elles n’entrent jamais dans l’espace vectoriel.

Supprimez les champs IPI – Évitez d’encoder des données brutes telles que les numéros de sécurité sociale, les noms et adresses.
Généralisez les données – Au lieu de stocker des salaires précis, classez-les par fourchettes.
Tokenisation – Remplacez les données sensibles par des identifiants non réversibles.

Exemple : Au lieu d’encoder :

“John Doe, SSN: 123-45-6789, gagne 120 000 $”
Stockez : “Employé X, gagne entre 100K et 150K”

Cela garantit que les IPI n’entrent jamais dans le store vectoriel dès le départ.

2. Masquage des données sensibles dans les requêtes et réponses

Même si des IPI bruts ont été intégrés ou si les embeddings encodent des schémas relatifs aux IPI, il est toujours possible de masquer ou d’obscurcir les données sensibles lors de la récupération.

Masquage dynamique des données – Rédigez ou transformez les sorties sensibles avant qu’elles n’atteignent les utilisateurs.
Filtrage des requêtes en temps réel – Bloquez les recherches de similarité non autorisées sur les embeddings.
Contrôle d’accès et restrictions basées sur les rôles – Limitez l’accès à la recherche vectorielle aux utilisateurs de confiance.

Exemple : Si un utilisateur interroge les embeddings et récupère un segment de données contenant des IPI :

Sortie originale : “Le salaire de John Doe est de 120 000 $”
Sortie masquée : “Le salaire de l’employé X est de 1XX 000 $”

Cela empêche l’exposition non prévue des informations sensibles.

Approches proactives vs réactives de la sécurité des données pour les embeddings vectoriels

1️⃣ Sécurité proactive – Appliquer la protection des IPI avant l’embedding

Cette approche garantit que les données sensibles n’entrent jamais dans l’embedding vectoriel dès le départ.

Comment ?

Assainir les données structurées avant la vectorisation. ✅
Masquer les informations sensibles avant l’embedding. ✅
Utiliser la tokenisation pour remplacer les valeurs identifiables. ✅
Appliquer des techniques de confidentialité différentielle pour introduire du bruit. ✅

Bénéfice : Cette approche élimine les risques à la source, rendant impossible que les requêtes sur les embeddings révèlent des IPI.

2️⃣ Sécurité réactive – Audit et masquage après l’embedding

Cette approche part du principe que les embeddings contiennent déjà des références à des informations sensibles et se concentre sur la détection et le masquage des IPI lors de la récupération.

Comment ?

Identifier les informations sensibles utilisées lors de la création des embeddings. ✅
Appliquer un masquage en temps réel avant d’afficher les données récupérées. ✅
Restreindre les requêtes non autorisées d’accéder aux embeddings sensibles. ✅
Surveiller les requêtes de similarité vectorielle pour détecter des comportements anormaux d’accès. ✅

Bénéfice : Même si des informations sensibles existent déjà dans les embeddings, cette méthode garantit qu’elles ne soient jamais exposées lors de la récupération.

🎯 La meilleure stratégie de sécurité ? – Utiliser LES DEUX

La sécurité la plus robuste provient de la combinaison des deux méthodes :

• La proactivité : l’assainissement empêche l’ intégration de données sensibles dans les embeddings.
• La réactivité : la surveillance garantit que les embeddings existants ne divulguent pas d’I.P.I.

Comment DataSunrise sécurise les données derrière les embeddings vectoriels

DataSunrise propose une solution de sécurité complète pour protéger les données référencées par les embeddings pgvector avant et après leur création.

🛡️ Protection proactive : Sécuriser les données sources avant l’embedding

Pour les organisations traitant d’énormes volumes de données structurées et non structurées, DataSunrise aide en :

• Détectant les IPI avant qu’ils ne fassent partie d’un embedding.
• Masquant les données sensibles avant la vectorisation.
• Utilisant des techniques d’anonymisation pour éliminer des détails personnels spécifiques

Exemple : Avant d’encoder les profils clients, DataSunrise peut scanner le stockage de données pour détecter les informations sensibles, supprimer les numéros de sécurité sociale, anonymiser les adresses et généraliser les données financières, assurant ainsi que la représentation vectorisée ne contienne aucun détail privé.

🛡️ Protection réactive : Sécuriser les données sources avec les embeddings existants et les applications IA

Si une application IA fonctionne déjà avec des embeddings contenant des références à des données sensibles, DataSunrise propose :

• La découverte de données sensibles pour les données utilisées lors de la création des embeddings.
• Le masquage dynamique des résultats de requêtes sensibles.
• L’audit en temps réel pour détecter les recherches de similarité vectorielle non autorisées.

Exemple : Si un attaquant tente d’interroger les embeddings pour obtenir des données pouvant contenir des IPI, DataSunrise suit et surveille ces tentatives et masque les informations sensibles avant qu’elles ne soient exposées.

Le tableau ci-dessous illustre l’approche globale de DataSunrise pour sécuriser les embeddings vectoriels, en abordant à la fois la prévention et la détection de l’exposition des données sensibles :

Conclusion : Une approche de sécurité à double niveau

Les embeddings vectoriels dans pgvector sont puissants, mais ils peuvent exposer des données sensibles s’ils ne sont pas manipulés correctement. La meilleure approche consiste à combiner des techniques de sécurité proactives et réactives pour minimiser les risques.

🔹 Avant la création des embeddings – Assainir, masquer et contrôler l’accès aux données.
🔹 Après que les embeddings existent – Auditer, surveiller et masquer les IPI dans les réponses GenIA.

Pour sécuriser les embeddings vectoriels dans PostgreSQL avec pgvector, les organisations doivent :

• ✅ Utiliser des mesures proactives pour empêcher les I.P.I. d’intégrer les embeddings.
• ✅ Mettre en place une sécurité réactive pour surveiller et masquer les informations récupérées.
• 🛡️ Exploiter DataSunrise pour détecter, protéger et prévenir l’exposition des données sensibles à chaque étape.

DataSunrise permet d’appliquer les deux stratégies, garantissant ainsi que les applications pilotées par l’IA restent sécurisées et conformes. Que vous construisiez un nouveau système d’IA ou que vous sécurisiez un système existant, DataSunrise offre une protection de bout en bout pour les données vectorisées sensibles.

En intégrant les fonctionnalités de sécurité de DataSunrise, les entreprises peuvent utiliser leurs données pour des embeddings vectoriels sans risquer de violer la confidentialité des données.

Besoin de sécuriser vos données d’embeddings vectoriels ? Réservez une démo DataSunrise dès aujourd’hui pour protéger vos applications GenIA !