Sécurité AI/LLM/ML

L'intelligence artificielle a élargi votre surface d'attaque d'une manière que les cadres traditionnels de test d'intrusion n'ont pas été conçus pour traiter. Chaque intégration LLM, chaque application GenAI et chaque pipeline MLSecOps que vous déployez introduit une nouvelle classe de vulnérabilité, que les scanners conventionnels ne peuvent pas détecter et que la plupart des équipes de sécurité offensive ne sont pas équipées pour tester.

Evaluris conduit des évaluations adversariales des systèmes d'IA alignées sur OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP ML Security Top 10 et la matrice de menaces adversariales pour le machine learning MITRE ATLAS. Nos opérateurs ont publié des recherches sur l'empoisonnement de prompt système, les cadres APT autonomes et le polymorphisme de malware piloté par IA : pas des connaissances théoriques, mais de la recherche active qui alimente chaque mission.

Les systèmes d'IA exigent un état d'esprit d'adversaire fondamentalement différent. Les techniques de red teaming conventionnelles ne couvrent pas les surfaces d'attaque introduites par les grands modèles de langage, les agents IA autonomes, les applications métier intégrant des LLM et les outils de sécurité alimentés par GenAI.

Le red teaming IA Evaluris évalue la résilience de votre infrastructure d'IA face à des acteurs adversaires qui comprennent comment ces systèmes raisonnent, où leurs garde-fous échouent et comment les manipuler à grande échelle. Nos opérateurs ont publié des recherches originales sur l'empoisonnement de prompt système, l'orchestration d'attaques agentiques et les cadres APT autonomes, appliquées directement à chaque mission.

Chaque système IA que vous déployez a besoin d'un responsable des risques, d'un cadre de contrôle et d'une réponse prête pour l'EU AI Act, pas seulement d'un rapport de red team.

Nous construisons des programmes de gouvernance IA qui rendent l'EU AI Act, ISO/IEC 42001 et le NIST AI Risk Management Framework opérationnels plutôt que de simples déclarations d'intention : classification des risques, inventaires de modèles, contrôles de supervision humaine et documentation prête pour l'audit pour chaque système d'IA en production.

Chaque agent IA que votre organisation lance est une nouvelle identité dont les accès ne sont suivis par personne. Nous les identifions et les plaçons sous gouvernance avant que d'autres ne s'en chargent.

L'IA agentique crée des identités non humaines plus vite que n'importe quelle pile IAM n'a été conçue pour les gérer : clés API, scopes OAuth, comptes de service, agents autonomes agissant sur vos données. Nous auditons ce qui existe, construisons des contrôles de cycle de vie et plaçons le tout sous gouvernance. S'appuie sur le même cadre que Verant.