Data Sécurité dans [Juridique IA](/Juridique-Technologie-solutions) Applications: Threat Model, Controls, et Auditability
Juridique IA must meet le/la/les profession's highest bar pour confidentiality et integrity. ce/cette tutorial provides un/une pragmatic Sécurité Plan directeur pour IA-powered Juridique applications—de data classification à secure RAG et auditable Opérations.
Threat model pour Juridique IA
- Data leakage: Prompted exfiltration (prompt injection, data diodes bypass), Model provider data retention or training sur submitted data, Misconfigured logs or caches leaking PII/PHI/privileged content - Integrity risks: Poisoned content sources or manipulated indexes, Adversarial prompts causing policy bypass, Supply-chain risks dans models, embeddings, et plugins - Access abuse: Over-broad Service accounts, stale tokens, excessive privileges, Lateral movement via compromised add-ins or connectors - Disponibilité et Résilience: Model/API outages, quota exhaustion, rate limiting, Denial-of-wallet via expensive prompt flooding
Sécurité controls: what "good" looks like
1) Data classification et minimization - Tag content par sensitivity (Client confidential, privileged, restricted) et apply policy-driven routing - Pass only necessary snippets à models; redact or tokenize PII/privileged text when not needed - Maintain separation between Client matters (logical tenant isolation)
2) Identity et access - SSO avec MFA; RBAC/ABAC avec matter-level permissions et time-bound access - Just-dans-time elevation avec approval; least-privilege Service accounts et scoped API keys - Signed, scoped download URLs pour documents et pre-signed uploads avec content-type checks
3) Encryption et key Gestion - KMS-backed envelope encryption à REST; TLS 1.2+ dans transit - Separate keys per tenant/practice; key rotation et revocation procedures - Cryptographic hashing et integrity checks pour Document stores et indices
How BASAD helps: BASAD implements Sécurité par design pour Juridique IA: secure content pipelines, per-chunk ACLs dans indices, et policy enforcement points, private or region-pinned model endpoints avec contractual no-training et strong KMS isolation, evaluation et safety harnesses, logging pipelines, et immutable Audit trails.