Tests d’injection de prompt
Injection directe et indirecte via les saisies utilisateur, les documents, le contenu web et les sorties d’outils.
Sécurité de l’IA
Tests de sécurité de l’IA et des LLM
Nous attaquons vos systèmes d’IA comme le feraient de vrais adversaires, par injection de prompt, exfiltration de données, jailbreaks et détournement d’outils, puis nous vous montrons comment corriger ce que nous avons trouvé.
L’enjeu
Les applications LLM introduisent une nouvelle catégorie de vulnérabilités. Les modèles suivent des instructions cachées dans des documents, des e-mails et des pages web ; les agents peuvent être manipulés pour appeler des outils aux conséquences bien réelles ; et les tests d’intrusion traditionnels ne couvrent rien de tout cela.
Risques fréquemment identifiés
- 01Injection de prompt directe et indirecte
- 02Fuite de données sensibles via les réponses ou la recherche documentaire
- 03Agents exécutant des actions non prévues via les outils connectés
Sécurité de l’IA
Ce que nous faisons
Tests adverses de vos applications LLM, pipelines RAG et agents IA, avant que des attaquants ne s’en chargent.
01
02
RAG et fuite de données
Vérification que la recherche documentaire n’expose pas de données entre locataires, rôles ou niveaux de classification.
03
Détournement d’agents et d’outils
Évaluation de ce qu’un attaquant peut faire faire à vos agents via les plugins, les API, les serveurs MCP et les appels de fonctions.
04
Évaluation des jailbreaks et des garde-fous
Mesure de la robustesse de vos garde-fous et de vos filtres de contenu face aux techniques actuelles.
05
Sécurité des modèles et des API
Revue de l’authentification, de la limitation de débit, de l’accès aux modèles et des scénarios d’abus autour de vos points de terminaison IA.
06
Revue de l’infrastructure
Évaluation des couches cloud, données et identités dont dépend votre stack IA.
Tests de sécurité IA et LLM
Déroulement de la mission
011/4
Modélisation des menaces
Cartographier le système d’IA, ses flux de données, ses outils et ses frontières de confiance, puis définir les objectifs de test.
022/4
Tests adverses
Mener des campagnes d’attaque manuelles et automatisées, alignées sur l’OWASP et MITRE ATLAS.
033/4
Analyse d’impact
Démontrer l’impact métier au moyen de preuves de concept reproductibles.
044/4
Remédiation et contre-test
Recommander des mesures d’atténuation en couches et vérifier les corrections lors d’un contre-test.
01
Ce que vous recevez
- Modèle de menaces IA et diagramme des flux de données
- Constats rattachés à l’OWASP Top 10 for LLM Applications
- Transcriptions d’attaques reproductibles et preuves de concept
- Plan d’atténuation en couches (prompt, recherche documentaire, outils, infrastructure)
- Rapport de contre-test
- Présentation aux équipes produit et à la direction
02
Référentiels et normes
FAQ
Questions fréquentes
Échangez avec un consultant sur votre environnement. Le premier appel est gratuit et peut se tenir sous accord de confidentialité si vous le souhaitez.
Parler à un expert01Testez-vous des modèles tiers comme GPT, Claude ou Gemini ?
Nous testons votre application construite sur ces modèles : vos prompts, votre recherche documentaire, vos outils, vos permissions et vos intégrations, là où se trouvent la plupart des faiblesses exploitables. Nous respectons les politiques d’utilisation et de test de chaque fournisseur.
02Peut-on empêcher totalement l’injection de prompt ?
Pas avec les modèles actuels. C’est pourquoi nous misons sur la défense en profondeur : limiter ce qu’une instruction injectée peut réellement accomplir, grâce aux permissions, à l’isolation et à la validation humaine.
03Testez-vous en production ?
De préférence dans un environnement de préproduction qui reflète la production. Lorsqu’un test en production est nécessaire, nous convenons d’abord de règles d’engagement strictes.
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