Sécurité IA et LLM

Audit de sécurité IA et LLM pour chatbots, assistants et agents.

Si vous avez placé un assistant IA face à vos clients ou connecté l’un d’eux à vos données internes, les attaquants peuvent lui parler aussi. Je teste ce qu’on peut lui faire dire, révéler et faire.

Certifié CLLMSP (sécurité des LLM), avec des tests basés sur l’OWASP Top 10 for LLM Applications.

En bref
Cibles
Chatbots · RAG · agents IA
Référentiel
OWASP Top 10 for LLM Applications
Conformité
Préparation à l’AI Act
Livrable
Rapport, restitution et contre-audit
01 / Périmètre

Ce que je teste

Le modèle n’est qu’une partie de la surface d’attaque.

Injection de prompt

Directe et indirecte : utilisateurs, documents, e-mails ou pages web qui détournent les instructions de votre assistant.

Fuites de données

Prompt système, conversations d’autres utilisateurs, documents internes remontés par la recherche, secrets dans le contexte.

Actions dangereuses

Les outils que l’agent peut appeler, comme l’envoi d’e-mails, les remboursements ou les requêtes en base, et ce qui se passe quand il est manipulé.

L’application autour

API, authentification, limites de débit et journalisation autour du modèle, où les vulnérabilités classiques s’appliquent toujours.

02 / Méthode

Le déroulé d’un audit de sécurité IA

Pensé pour les équipes qui livrent des fonctions IA rapidement.

  1. Cadrage. Cas d’usage, fournisseur du modèle, sources de données et outils connectés à l’assistant.
  2. Modélisation des menaces. Qui peut lui parler, à quoi il accède, ce qu’il peut faire, et ce qui nuirait le plus à votre activité.
  3. Tests adverses. Campagnes manuelles d’injection de prompt et de contournement, combinées aux tests classiques de l’application.
  4. Rapport. Constats classés par impact métier, avec des mesures concrètes : séparation des privilèges, filtrage, validation humaine des actions à risque.
  5. Restitution et contre-audit. Nous passons les résultats en revue ensemble, puis je reteste après vos modifications.
03 / Constats fréquents

Là où les assistants IA cèdent le plus souvent

La plupart des problèmes viennent de ce que l’assistant a le droit de voir et de faire.

Divulgation du prompt système

Instructions internes, règles métier ou identifiants révélés en quelques questions bien choisies.

Injection indirecte

Un document, un e-mail ou une page web lu par l’assistant prend discrètement le contrôle de ses réponses ou de ses actions.

Outils trop puissants

L’assistant peut appeler des fonctions ou des données dont il n’a jamais besoin : une seule injection a alors un impact énorme.

Aucune surveillance des abus

Personne ne remarquerait un utilisateur qui extrait des données ou teste des contournements à la chaîne.

04 / FAQ

Audit de sécurité IA : vos questions

Notre chatbot utilise l’API d’un fournisseur. N’est-ce pas sa responsabilité ?

Le fournisseur sécurise son modèle. La façon dont vous le connectez à vos données, vos outils et vos utilisateurs relève de votre responsabilité, et c’est là que naissent la plupart des incidents réels.

Que signifie « préparation à l’AI Act » ici ?

L’AI Act impose des exigences de robustesse et de cybersécurité à certains systèmes d’IA. L’audit documente la résistance de votre système aux attaques et les écarts à combler. Ce n’est pas un conseil juridique.

Pouvez-vous tester avant le lancement ?

Oui, et c’est le meilleur moment : corriger un outil trop puissant ou un prompt qui fuit avant la mise en ligne coûte bien moins cher qu’après un incident.

Avez-vous besoin d’accéder au modèle lui-même ?

Non. Un accès à l’application en tant qu’utilisateur, plus la documentation de ses outils et sources de données, suffit. Un environnement de test est idéal.

Vous lancez une fonction IA ?

Dites-moi ce que fait votre assistant et à quoi il accède. Vous recevez une proposition à prix fixe après un appel gratuit de 30 minutes.