Vos systemes IA font face a des menaces que la securite traditionnelle ne couvre pas—injection de prompts, empoisonnement de donnees, vol de modeles, jailbreaks. Vous avez deploye des LLMs en production mais ne les avez pas securises contre des attaquants qui etudient ces systemes quotidiennement.
Les attaques par injection de prompts peuvent faire executer des actions non prevues a votre LLM ou fuiter des donnees sensibles.
Vos donnees d'entrainement pourraient etre empoisonnees—et vous ne le sauriez pas jusqu'a ce que le modele se comporte de facon inattendue.
Le vol de modele est reel. Des concurrents ou attaquants peuvent extraire vos modeles fine-tunes par des requetes minutieuses.
Les jailbreaks contournent vos garde-fous. De nouvelles techniques emergent chaque semaine. Vos defenses sont deja obsoletes.
Securite IA complete qui adresse les menaces uniques aux systemes de machine learning. Tests offensifs rencontrent durcissement defensif.
Modelisation des menaces specifiques IA. Identifier les surfaces d'attaque sur votre pipeline ML—entrainement, inference et deploiement.
Red team vos systemes IA. Injection de prompts, tentatives de jailbreak, extraction de donnees, inputs adversariaux.
Implementer les defenses : validation des inputs, filtrage des outputs, rate limiting, detection d'anomalies, isolation du modele.
Monitoring continu des menaces specifiques IA. Detecter les tentatives d'injection de prompts, patterns de requetes inhabituels, drift du modele.
Une approche complete de la securite IA qui adresse le paysage de menaces unique des systemes de machine learning. Combine les techniques de test offensif avec les strategies de durcissement defensif.
Vous avez deploye des LLMs ou modeles ML en production. Vous traitez des donnees sensibles via des systemes IA. Vous voulez trouver les vulnerabilites avant les attaquants. Vous avez besoin d'expertise en securite IA, pas de tests de penetration generiques.
Les tests de penetration traditionnels ne couvrent pas les vecteurs d'attaque specifiques a l'IA. L'injection de prompts, les jailbreaks, l'extraction de donnees d'entrainement et les inputs adversariaux necessitent une expertise specialisee. Je combine les connaissances en securite traditionnelle avec une comprehension approfondie des internals ML/LLM.
L'injection indirecte de prompts via les donnees recuperees. Si votre systeme RAG tire du contenu de sources externes, des attaquants peuvent embarquer des instructions malveillantes dans ce contenu. Votre LLM execute alors ces instructions, potentiellement en fuitant des donnees ou en prenant des actions non autorisees.
Nous utilisons des tests red team controles avec un perimetre convenu et des procedures de rollback. Les tests se font dans des environnements de staging quand c'est possible. Pour les tests en production, nous utilisons des techniques qui sondent les vulnerabilites sans causer de dommages reels—similaire au hacking ethique mais pour les menaces specifiques a l'IA.
Aucun systeme n'est completement securise—IA ou autre. L'objectif est la defense en profondeur : plusieurs couches de protection de sorte que si l'une echoue, les autres captent la menace. Nous vous aidons a atteindre une securite appropriee pour votre profil de risque et cas d'usage, pas une perfection theorique.
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Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et generer des resultats concrets.