01
Architecture
Revue intégration LLM, prompts système, sources de données
02
Tests adversariaux
Prompt injection, jailbreak, contournement garde-fous
03
Intégrations
APIs connectées, RAG, outils agents, escalade de contexte
04
Rapport OWASP
OWASP LLM Top 10, PoC reproductibles, durcissement

LLM en production :
une surface d'attaque non-standard

Chatbots, assistants internes, agents autonomes — les modèles de langage intégrés à votre SI exposent des vecteurs d'attaque inédits. Prompt injection, exfiltration via RAG, abus d'outils connectés : ces vulnérabilités échappent complètement aux scanners de sécurité classiques.

Nous testons vos intégrations LLM selon l'OWASP LLM Top 10 : chaque garde-fou est contourné manuellement, chaque connexion API évaluée, chaque chemin d'escalade documenté avec PoC.

78%
Des apps IA vulnérables au prompt injection
4x
Plus de vecteurs d'attaque avec l'IA
92%
Des entreprises n'ont pas testé leurs LLM
+340%
D'incidents liés à l'IA en un an

Vecteurs testés

Couverture des 10 catégories OWASP LLM : injection, exfiltration, abus d'outils, déni de service, fuite de prompt système, accès non autorisé via agents.

Prompt Injection — Un attaquant manipule les instructions du modèle pour contourner ses consignes de sécurité et lui faire exécuter des actions non prévues.
Exfiltration de données — Extraction de données sensibles présentes dans le contexte du modèle : documents internes, données clients, informations confidentielles.
Abus des intégrations — Exploitation des connexions entre le LLM et vos systèmes (API, bases de données, fichiers) pour accéder à des ressources non autorisées.
Manipulation comportementale — Détournement du ton, des réponses ou des recommandations du modèle pour nuire à votre image ou tromper vos utilisateurs.

Méthodologie d'audit IA

Revue d'architecture, tests adversariaux manuels sur le modèle et ses intégrations, rapport avec PoC reproductibles et recommandations de durcissement (prompts, ACL, monitoring).

Analyse de l'architecture — Revue complète de l'intégration du LLM : sources de données, prompts système, chaînes d'appels et mécanismes de contrôle.
Tests adversariaux — Tentatives de contournement des garde-fous, d'extraction d'informations et de manipulation du comportement du modèle à travers des techniques avancées.
Test des intégrations — Évaluation de chaque point de connexion entre le modèle et vos systèmes pour identifier les risques d'escalade et d'accès non autorisé.
Recommandations spécifiques — Plan de remédiation adapté aux particularités de l'IA : renforcement des prompts, isolation des données, contrôles d'accès et monitoring.
Questions fréquentes

Ce que nos clients
demandent avant de commencer

Combien de temps dure un audit LLM ?

Entre 3 et 8 jours selon la complexité de l'intégration. Un chatbot simple sur un modèle hébergé peut être audité en 3 jours. Un agent autonome avec outils connectés, pipeline RAG et accès à des systèmes internes nécessite 6 à 8 jours.

Faut-il nous donner accès au modèle ou au code source ?

L'accès à l'interface de l'application suffit dans la plupart des cas. Pour les tests sur les prompts système et l'architecture, un accès en boîte grise (documentation partielle, compte de test) améliore significativement la couverture sans nécessiter l'accès au code.

Ces vulnérabilités sont-elles vraiment exploitables en conditions réelles ?

Oui. Chaque finding est accompagné d'un PoC reproductible démontrant l'exploitation réelle — extraction de données, exécution d'actions non autorisées ou contournement de garde-fous. Aucun finding théorique sans preuve.

Les recommandations sont-elles compatibles avec OpenAI / Anthropic / Azure OpenAI ?

Oui. Nos recommandations couvrent les patterns de durcissement spécifiques à chaque provider : system prompt isolation, output filtering, tool call validation, monitoring des tokens. Nous adaptons le plan de remédiation à votre stack exact.

Auditer vos
intégrations LLM

Définissez le périmètre : modèle, outils connectés, sources de données. Audit OWASP LLM Top 10, PoC reproductibles, recommandations de durcissement.