Nos audits identifient les vecteurs d’attaque spécifiques aux LLMs, comme :
Injection de prompt (jailbreak)
Génération de contenu malveillant
Fuite d’informations sensibles (PII)
Escalade logique via la conversation
Contournement de protections et rôles
Pour sécuriser les systèmes basés sur des LLMs, nous réalisons des tests d’intrusion adaptés à leur architecture. En nous basant sur les derniers travaux de recherche en sécurité sur les modèles connus (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind…), nous testons le votre face à des techniques d'attaques poussées : suffixes adverses, attaques par rôles, encodage et chiffrement, jailbreaks indirects. Que votre solution repose sur ChatGPT, Claude, LLaMA ou un modèle open source, nous vous aidons à en identifier les vulnérabilités et à mettre en place des défenses concrètes (guardrails, RLHF, filtrage contextuel). Protégez vos utilisateurs et votre image face aux nouveaux risques liés à l'IA.
Un test d’intrusion LLM peut être réalisé selon différents niveaux d'accès au système. Lors de nos échanges, nous choisissons ensemble le scénario le plus adapté à vos enjeux de sécurité.
Simulation d’un attaquant externe sans accès aux instructions système, ni au code source. Se base uniquement sur l’interface publique (chatbot, API…).
Test avec un accès partiel : utilisateur connecté, documentation API, exemple de prompt ou historique de conversation. Permet d’explorer des scénarios plus réalistes.
Accès complet au système : prompt système, règles de filtrage, logs, voire code d'intégration. Permet une évaluation plus exhaustive de la surface d’attaque et des protections.
Nos audits de sécurité sur les applications LLM suivent une approche offensive spécifique, couvrant l’ensemble de la surface d’exposition du modèle. Nous évaluons sa robustesse face aux manipulations textuelles, aux attaques indirectes et à l’extraction de données sensibles via le langage.
Identification des composants exposant un modèle LLM : chatbot, API, moteurs de génération de texte. Analyse des objectifs métier du modèle et de son rôle dans l’architecture applicative.
Recensement des types d’interactions utilisateur-modèle (prompt libre, requêtes structurées, contexte conversationnel, rôle assigné), et identification des points d’injection potentiels.
Déploiement de techniques connues de contournement : prompt injection, suffixes adverses, jailbreaks logiques, attaques multilingues, détournement de contexte ou de persona.
Exécution contrôlée de scénarios offensifs pour tester la génération de contenu interdit, le contournement de filtres ou la fuite d’informations sensibles (PII, prompts système).
Utilisation des réponses ou accès obtenus pour simuler des attaques plus complexes (changement de rôle, simulation d’attaque en chaîne, exfiltration via dialogues successifs).
Analyse du niveau de contrôle du modèle, de la stabilité des protections, et des risques réels pour l’utilisateur ou le système cible. Recommandations défensives concrètes.
Discutons ensemble de vos besoins et attentes pour vous proposer un service sur mesure
