Vos systemes AI font face a des menaces que la securite traditionnelle ne voit pas : injection de prompts, empoisonnement de donnees, vol de modeles, attaques adverses. Le Shadow AI — modeles non verifies, outils d'agents non securises, code genere par AI avec des vulnerabilites cachees — etend votre surface d'attaque plus vite que votre equipe securite ne peut la cartographier. Le Framework SECURE-AI v2 couvre les quatre surfaces d'attaque : applications LLM, logiciels codes par AI, systemes agentiques, et la chaine d'approvisionnement AI. Concu par quelqu'un qui a cree Achilles AI — un scanner d'analyse statique de 210 regles concu specifiquement pour la securite du code genere par AI.
Les attaques par injection de prompts peuvent faire executer a votre LLM des actions non prevues ou exposer des donnees sensibles — et de nouvelles techniques emergent chaque semaine. Votre WAF traditionnel ne voit meme pas ces attaques. Le Shadow AI cree des vecteurs que votre equipe securite n'a pas cartographies.
Vos developpeurs utilisent Cursor, Copilot et Claude Code quotidiennement. Chaque ligne de code generee par AI est une vulnerabilite potentielle que personne n'a revu. Les outils SAST traditionnels ratent les patterns specifiques au code AI — appels de bibliotheques hallucines, parametres par defaut non securises, secrets en dur dans les templates de prompts.
Des agents autonomes avec acces aux outils peuvent etre manipules pour exfiltrer des donnees, escalader des privileges, ou executer des actions non autorisees. Un seul agent compromis avec acces a une base de donnees peut causer des dommages irreversibles avant detection.
Votre chaine d'approvisionnement AI n'est pas verifiee. Des modeles empoisonnes sur Hugging Face, des datasets compromis, et des bibliotheques AI malveillantes entrent dans votre stack sans verification. Les memes attaques de chaine d'approvisionnement qui ont touche npm et PyPI ciblent maintenant les dependances AI.
Securite a quatre piliers couvrant toute la surface d'attaque AI. Applications LLM, code genere par AI, agents autonomes, et chaine d'approvisionnement AI — evalues, testes, renforces et surveilles.
Cartographier toute la surface d'attaque AI sur les quatre piliers — endpoints LLM, depots de code genere par AI, chaines d'outils d'agents, et dependances de la chaine d'approvisionnement modeles/donnees.
Red team de chaque vecteur. Injection de prompts et jailbreaks sur les LLM. Scan de vulnerabilites sur le code genere par AI. Abus d'outils et escalade de privileges sur les agents. Verification de provenance sur les modeles et datasets.
Defense en profondeur sur tous les piliers : garde-fous d'entree/sortie pour les LLM, politiques de codage securise pour les assistants AI, acces aux outils avec moindre privilege pour les agents, et pipelines de chaine d'approvisionnement verifies.
Monitoring continu sur toute la stack AI. Detecter les injections de prompts, signaler les commits de code AI non securises, alerter sur les actions d'agents non autorisees, et suivre la derive d'integrite de la chaine d'approvisionnement.
Une approche a quatre piliers de la securite AI couvrant toute la surface d'attaque AI. Combine des tests offensifs avec un renforcement defensif sur les applications LLM, le code genere par AI, les agents autonomes, et la chaine d'approvisionnement AI.
Vous avez deploye des LLM en production, vos developpeurs utilisent des assistants de code AI quotidiennement, vous construisez des agents autonomes, ou vous dependez de modeles AI et datasets tiers. Vous voulez trouver les vulnerabilites sur toute votre stack AI avant que les attaquants ne le fassent — et vous avez besoin d'une expertise specialisee en securite AI, pas de tests de penetration generiques.
Les tests de penetration traditionnels ne couvrent pas les vecteurs d'attaque specifiques a l'AI. L'injection de prompts, les jailbreaks, l'extraction de donnees d'entrainement, les entrees adverses, l'abus d'outils par les agents, et l'empoisonnement de la chaine d'approvisionnement AI necessitent tous une expertise specialisee. Le Framework SECURE-AI combine la securite traditionnelle avec une comprehension approfondie des mecanismes internes LLM, des architectures agentiques, et des menaces specifiques a l'AI.
L'injection de prompts indirecte via les donnees recuperees. Si votre systeme RAG tire du contenu de sources externes, les attaquants peuvent integrer des instructions malveillantes dans ce contenu. Votre LLM execute alors ces instructions, pouvant potentiellement divulguer des donnees ou entreprendre des actions non autorisees. Mais de plus en plus, le risque neglige est le code genere par AI — les developpeurs font confiance aux outputs de Copilot sans la meme rigueur qu'ils appliqueraient a la pull request d'un developpeur junior.
Le 'vibe coding' signifie construire des logiciels principalement via des assistants de code AI — Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. Le code est livre rapidement mais comporte des risques : secrets en dur dans les templates de prompts, valeurs par defaut d'API non securisees, validation d'entrees manquante, et configurations trop permissives. Les assistants AI optimisent pour la fonctionnalite, pas la securite. Nous auditons les depots codes par AI pour trouver ce que l'AI a rate.
Nous modelisons la menace de toute la chaine d'agents — acces aux outils MCP, communication multi-agents, et limites de decision. Les tests couvrent les scenarios d'abus d'outils, l'exfiltration de donnees via les reponses d'outils, l'injection de prompts via les sorties d'outils, l'escalade de privileges, et les actions non autorisees. Considerez cela comme des tests de penetration pour des systemes qui peuvent agir par eux-memes.
Les memes attaques de chaine d'approvisionnement qui ont touche npm et PyPI arrivent pour l'AI. Des modeles empoisonnes sur Hugging Face, des datasets d'entrainement falsifies, et des dependances de bibliotheques AI malveillantes sont des menaces reelles. Nous verifions la provenance des modeles, validons l'integrite des datasets, et examinons chaque dependance AI dans votre stack — parce qu'un seul modele compromis peut saper tout ce qui est en aval.
Nous utilisons des tests de red team controles avec un perimetre convenu et des procedures de rollback. Les tests ont lieu en environnement de staging quand c'est possible. Pour les tests en production, nous utilisons des techniques qui sondent les vulnerabilites sans causer de dommage reel — similaire au hacking ethique mais pour les menaces specifiques a l'AI sur les quatre piliers.
Aucun systeme n'est totalement securise — AI ou non. L'objectif est la defense en profondeur sur les quatre piliers : garde-fous LLM, politiques de revue de code, controles d'acces des agents, et verification de la chaine d'approvisionnement. Plusieurs couches de protection pour que si l'une echoue, les autres interceptent la menace. Nous vous aidons a atteindre une securite adaptee a votre profil de risque, pas une perfection theorique.
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