Services de sécurité
Découvrez vos vulnérabilités avant qu’elles ne posent problème
IA & LLM
L'ensemble de votre écosystème IA et de vos pipelines RAG peut révéler des failles critiques s'il est mal sécurisé ou insuffisamment isolé.
→ Vos modèles d'IA générative deviennent robustes, sécurisés et protégés contre les injections sémantiques.
Analyse de l'architecture des modèles (LLM) et des pipelines de données (RAG)
Vérification des contrôles d'accès, de l'isolation des données et des permissions des agents autonomes
Audit des garde-fous (guardrails) et des filtres de sécurité appliqués aux entrées/sorties (prompts et réponses)
Contrôle du durcissement des intégrations (sécurité des API IA, plugins, et bases de données vectorielles)
Tests d'attaques simulées (prompt injection, jailbreaking, data exfiltration, etc.)
🚀 Nos services
🎯 risques & bénéfices
Une majorité des intégrations d'IA en entreprise créent de nouvelles surfaces d'attaque (OWASP LLM) souvent ignorées.
Des modèles mal isolés, des vulnérabilités aux injections de prompts ou des bases de données (RAG) trop permissives peuvent provoquer des fuites de données confidentielles, des manipulations de la logique métier ou des accès non autorisés. Un audit IA offensif identifie les vulnérabilités de vos modèles, teste et renforce vos garde-fous (guardrails) pour sécuriser l'usage de vos données sans freiner votre capacité d'innovation.
🔎 Notre méthodologie
Cadrage & autorisation – périmètre, NDA, règles d'engagement
Collecte – inventaire des modèles utilisés, des flux de données (RAG) et des points d'accès API
Analyse – identification des failles (Top 10 OWASP LLM) et des vulnérabilités de contournement
Rapport – résumé exécutif et détails techniques pour les équipes Dev/Data et Sécurité
Restitution – présentation et plan d'action priorisé
Accompagnement – support pour implémenter les filtres et corriger les vulnérabilités
Suivi / Retest – vérification de l'efficacité des correctifs appliqués
🕵️♂️ Ce que nous trouvons dans vos IA et modèles LLM ...
Problème : Une base documentaire IA (RAG) permettait d'extraire des données RH confidentielles via de simples requêtes piégées.
Action : Simulation d'attaques par injection de prompts et test des limites d'accès aux données.
Résultat : Cloisonnement strict des bases de données et mise en place d'un filtrage sémantique des requêtes.
Problème : Un chatbot client autonome disposait de droits excessifs, risquant de modifier la base de données via l'IA.
Action : Audit des permissions de l'agent et tests de contournement (Indirect Prompt Injection).
Résultat : Révocation des droits d'écriture et isolation stricte du modèle dans un environnement sécurisé.
Problème : Absence de garde-fous sur un LLM interne, exposant l'entreprise à des fuites de propriété intellectuelle.
Action : Évaluation offensive de la robustesse du modèle face aux techniques de jailbreak.
Résultat : Déploiement de guardrails (filtres de sécurité) personnalisés pour bloquer instantanément les requêtes abusives.
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