Red Team Vos Systèmes IA
Audits de sécurité pour systèmes IA : red-teaming de LLM, injection de prompt, extraction de modèle, attaques de chaîne d'approvisionnement, tests de robustesse adversariale. Appliqué à chaque secteur qui déploie l'IA à grande échelle.
Explorer la base de connaissances →Pourquoi la sécurité IA
Les modèles se cassent quand ils rencontrent la réalité. Un attaquant peut :
- Les tromper avec des entrées adversariales
- Voler leurs poids via des requêtes API
- Injecter des prompts pour détourner le comportement
- Empoisonner les données d'entraînement avant déploiement
- Exploiter les faiblesses de la chaîne d'approvisionnement
Le Workflow d'Audit
Nous documentons cinq surfaces d'attaque. Testez-les dans l'ordre ; corrigez-les avant la production.
🔴 Red-Teaming LLM
Injection de prompt, jailbreaks, contrebande de tokens. La surface d'attaque est l'entrée.
En savoir plus →🔴 Extraction de Modèle
Rétro-ingénier votre modèle via des requêtes API. Copiez les poids, volez les secrets commerciaux.
En savoir plus →🔴 Empoisonnement de Données
Corrompre les données d'entraînement pour planter des portes dérobées et des chevaux de Troie. Le modèle apprend à se mal comporter.
En savoir plus →🔴 Chaîne d'Approvisionnement
Dépendances, code open-source, modèles pré-entraînés. Chaque lien est un point faible.
En savoir plus →🔴 Garde-fous & Monitoring
Une fois déployé, votre système a besoin de détection en temps réel et de réponse automatisée.
En savoir plus →Guides par Thème
Des guides techniques denses sur les modèles de menace, les frameworks de test (OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS), le contexte réglementaire (AI Act UE, ISO 42001) et les études de cas du monde réel.
Audit de Sécurité IA par Secteur
Les mêmes méthodes, appliquées où les enjeux et les régulateurs diffèrent.