Test d'intrusion des agents IA et intégrations LLM
Services de tests d’intrusion de l’intelligence artificielle conçus pour détecter et corriger les vulnérabilités des applications intégrant des fonctionnalités LLM, qu’il s’agisse d’un chatbot d’assistance, d’assistants RAG, d’agents autonomes ou de tout autre produit dans lequel un modèle de langage a accès à vos données, à vos outils ou à vos clients.
Notre approche des tests d’intrusion en matière d’IA combine l’ingénierie de prompts adversaire et l’exploitation manuelle de la logique métier des applications afin de mettre au jour les voies d’attaque que des acteurs malveillants pourraient utiliser pour obtenir des résultats indésirables.
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Qu’est-ce qu’un test d’intrusion LLM?
Les tests d’intrusion des grands modèles de langue (LLM) constituent une évaluation structurée de la sécurité qui permet de déterminer comment des attaquants pourraient exploiter les agents IA intégrés à vos applications à des fins malveillantes. Contrairement aux analyses de vulnérabilités traditionnelles, cette approche nécessite des tests actifs et pratiques menés par des spécialistes qui maîtrisent à la fois la sécurité offensive et le comportement des LLM dans des conditions hostiles.
Au cours d’un test d’intrusion LLM, des professionnels certifiés tentent activement de manipuler le comportement du modèle, d’extraire des données sensibles, de contourner les contrôles de contenu, d’utiliser de manière abusive les outils et les API connectés, et d’étendre leurs droits d’accès via l’IA de votre application afin de déterminer comment vos agents pourraient être exploités pour compromettre votre cybersécurité.
Pourquoi les tests d'intrusion de l'IA sont essentiels pour les organisations
Les chatbots, les copilotes et les agents ayant accès à des outils gèrent désormais des données de clients, exécutent des actions et prennent des décisions que votre application n’était pas censée traiter. Alors que les équipes de développement déploient désormais des fonctionnalités d’IA plus rapidement que les équipes de sécurité internes ne peuvent suivre le rythme, ces applications présentent un nouvel ensemble de risques qui dépassent souvent le champ d’application des évaluations standard de sécurité des applications.
Si votre organisation a déployé ou développe actuellement des applications intégrant des modèles LLM, vous devez savoir où ces systèmes peuvent être manipulés, quelles données ils peuvent exposer par inadvertance et jusqu’où un attaquant pourrait aller une fois qu’il a trouvé une voie d’attaque.
À mesure que la surface d’attaque de votre application augmente de façon exponentielle, la portée de vos tests d’intrusion doit s’adapter en conséquence. Qu’il s’agisse des instructions système, du traitement des invites, des mesures de protection, des intégrations ou de l’accès autonome aux systèmes informatiques, le nombre de failles de sécurité potentielles non testées est devenu considérable, et les organisations doivent évaluer comment leurs agents pourraient être détournés contre leur propre infrastructure à des fins malveillantes.
Failles de sécurité de l'IA que nous testons
Injection de requête IA
Injection directe et indirecte, contournement des instructions et tentatives de contourner les messages du système ou les mesures de sécurité.
Fuite de données et d'instructions
Permet de déterminer si le modèle peut être manipulé pour révéler des données confidentielles, ses propres messages système ou des données d’apprentissage.
Utilisation abusive des outils et fonctions
Détermine si un attaquant peut manipuler le modèle de manière à ce qu’il utilise de façon abusive les outils, intégrations, les API ou les actions d’agent connectés.
Contrôles d'accès
Tente de contourner la gestion des séances et l'isolation des données entre les utilisateurs partageant la même application d'IA.
Traitement des données produites
La manière dont les résultats du modèle sont utilisés en aval, et s’ils peuvent servir à une injection SQL ou à l’exécution de code.
Hébergement et infrastructure
Les API et l'infrastructure d'hébergement qui prennent en charge le modèle, ainsi que les scénarios d'épuisement des ressources et de déni de service.
Recevez des résultats clairs et utiles
Nos rapports de test d’intrusion sont bien plus qu’une simple exportation à partir d’un outil de sécurité. Chaque vulnérabilité est exploitée, mesurée et documentée par un spécialiste expérimenté afin de s’assurer que vous comprenez pleinement son impact sur l’entreprise.
Chaque élément du rapport fournit des informations concises et pertinentes qui contribuent de manière significative à l’amélioration de votre posture de sécurité et au respect des exigences de conformité:
Sommaire exécutif
Vue d'ensemble de haut niveau de votre posture de sécurité, recommandations et implications de la gestion des risques dans un langage clair et non technique. Adapté aux intervenants non techniques.
Vulnérabilités et recommandations
Vulnérabilités classées par ordre de priorité en fonction du niveau de risque, y compris les preuves techniques (tel que des captures d'écran, requêtes HTTP, etc.) et des recommandations pour corriger chaque vulnérabilité. Adapté à votre équipe technique.
Attestation
Cette attestation vous permettra de répondre aux exigences de conformité de sécurité et de test d'intrusion de manière simple et efficace, sans exiger que votre organisation partage des informations sensibles à des tiers. Adapté aux tiers (clients, auditeurs, assureurs, etc.)
Tests de sécurité LLM comparés aux tests d'intrusion traditionnels
Un projet typique de test d’intrusion cible les schémas récurrents présents dans la logique des applications afin de tenter de manipuler des fonctions de manière inattendue, généralement limité par les fonctionnalités offertes par les applications ou leurs technologies sous-jacentes.
Bien que les tests de sécurité des agents IA permettent également d’évaluer les vulnérabilités au niveau des applications, ils vont bien plus loin en tirant parti de la nature autonome de ces modèles pour lancer des actions ou apporter des modifications qui ne devraient pas être possibles dans des circonstances normales, contournant ainsi les mesures de sécurité standard des applications qui n’ont pas été conçues pour atténuer ces risques.
Test d'intrusion LLM
Exploite les comportements probabilistes, le raisonnement, l'analyse syntaxique du langage et le traitement des prompts.-
Les mesures de protection fondées sur des directives comme première ligne de défense
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Évasion de la zone de confinement et déplacement latéral d’un agent
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Interception et manipulation du contexte
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Accès autonome aux outils et aux données
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Accès non restreint et capacités illimités du serveur MCP
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et bien plus
Test d'intrusion conventionnel
Exploite les vulnérabilités techniques et les failles de logique présentes dans les applications modernes.-
Limité par les mesures de sécurité imposées lors de l'exécution
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Infiltration et déplacement latéral dans les environnements d'hébergement en nuage
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Élévation des autorisations de l'utilisateur
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Injections dans les requêtes de base de données et exécution de code à distance
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Accès illimité à l'API et règles d'appel des utilisateurs
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et bien plus
Questions fréquentes
Vous n’avez pas trouvé la réponse à vos questions?
Quels types de LLM pouvez-vous tester?
Nous testons toutes les applications intégrant un modèle linguistique à grande échelle (LLM), notamment les chatbots destinés aux clients, les assistants de connaissances internes, les systèmes de recherche documentaire basés sur la technologie RAG, les agents IA ayant accès à des outils, les API alimentées par des LLM et les produits dotés de fonctionnalités d’IA intégrées. Nous travaillons avec des applications reposant sur des API commerciales (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Google Vertex AI, AWS Bedrock) ainsi qu’avec des modèles auto-hébergés.
Testez-vous le modèle sous-jacent ou l'application?
Nos tests portent principalement sur l’intégration du LLM au sein de votre application : de la couche d’intégration à la conception des invites système, en passant par le pipeline de recherche, l’intégration des outils, le traitement des résultats et la logique d’autorisation. Notre équipe s’attache à déterminer ce qu’un attaquant pourrait accomplir contre votre application déployée en utilisant les droits d’accès dont il disposerait de façon réaliste lorsqu’il interagit avec vos agents.
De quels droits d’accès avez-vous besoin pour mener l’évaluation?
Nous menons des projets en fonction de vos besoins afin de vous aider à atteindre vos objectifs d’affaires.
Nos tests d’intrusion LLM peuvent être effectués selon les scénarios suivants :
- Sans authentification
- Sans authentification, avec la possibilité de créer un compte
- Avec authentification, mais avec un accès limité
- Avec authentification à l’aide d’un compte d’administrateur
Il est fortement recommandé d’effectuer les tests en simulant le scénario dans lequel la majorité de vos utilisateurs accèdent à l’application, afin d’identifier et d’atténuer vos vecteurs d’attaque les plus à risque.
Cette évaluation peut-elle faciliter la conformité?
Les standards de conformité, notamment le NIST AI RMF, la norme SOC 2 et les nouvelles réglementations spécifiques à l’IA, exigent de plus en plus des organisations qu’elles évaluent les risques liés à l’IA dans le cadre de leurs programmes de sécurité.
Bien qu’aucun cadre normatif majeur n’impose actuellement de manière explicite la réalisation de tests de pénétration des modèles de langage à grande échelle (LLM), il est de plus en plus courant que les audits, les questionnaires relatifs aux achats d’entreprise et les demandes d’assurance exigent la démonstration d’une évaluation proactive de la sécurité de l’IA.
Notre évaluation vous aidera non seulement à démontrer l’état actuel de votre posture de sécurité, mais elle pourra également fournir la preuve de l’efficacité des mesures d’atténuation grâce à des tests de correction effectués après la mise en œuvre des mesures correctives que nous vous aurons recommandées.