Tests de sécurité IA et machine learning
Votre stack IA a des surfaces d'attaque que votre équipe sécurité n'a jamais testées.
Chaque intégration de grand modèle de langage, chaque application propulsée par la GenAI, chaque pipeline d'agents autonomes et chaque environnement MLSecOps que vous déployez introduit une nouvelle classe de vulnérabilité, une classe qui n'apparaît pas dans les listes de contrôle des tests d'intrusion traditionnels et que la plupart des équipes de sécurité offensive ne sont pas équipées pour évaluer.
Evaluris mène des tests de sécurité adverses des systèmes d'IA, des applications intégrées aux LLM et de l'infrastructure ML, alignés sur OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP ML Security Top 10 et la matrice de menaces d'apprentissage automatique adverse MITRE ATLAS. Nos opérateurs ont publié des recherches originales sur l'empoisonnement de prompts système, les cadres APT autonomes et l'orchestration d'attaques par IA, appliquées directement à chaque mission.
Le fossé de la sécurité IA en 2026
Les organisations déploient l'IA plus vite que les équipes sécurité ne peuvent l'évaluer. Systèmes de support client intégrés aux LLM, outillage de sécurité propulsé par l'IA, agents autonomes avec accès aux bases internes et aux API, et pipelines GenAI de traitement documentaire sont tous en production, et presque aucun n'a été testé par un adversaire qui comprend comment ces systèmes peuvent être manipulés.
L'OWASP Top 10 for LLM Applications existe parce que ces vulnérabilités sont réelles, régulièrement exploitables, et régulièrement manquées par des testeurs d'intrusion généralistes qui abordent les systèmes d'IA avec une méthodologie d'application web. L'injection de prompts n'est pas un problème de configuration. L'extraction de modèles n'est pas une préoccupation théorique. L'abus d'outils agentiques n'est pas un risque futur : cela se produit aujourd'hui dans des environnements de production.
Les opérateurs Evaluris ont publié des recherches divulguées aux autorités sur des attaques orchestrées par l'IA et des cadres APT autonomes. Ce n'est pas du savoir académique appliqué à un nouveau problème. C'est une expertise de praticien, développée à la frontière de la recherche IA adverse.
Méthodologie
Revue d'architecture du système d'IA
Identification des modèles et analyse de versions, revue de la configuration de déploiement, cartographie des API et intégrations, analyse des flux de données dans la stack IA, et identification des frontières de confiance entre composants IA et systèmes aval.
Tests d'injection de prompts
Injection directe de prompts contre les instructions système, injection indirecte via des sources de données externes (pipelines RAG, navigation web, traitement documentaire), construction de chaînes de jailbreak multi-tours, et manipulation de la fenêtre de contexte.
Évaluation de la sûreté et des garde-fous
Évaluation systématique des contrôles de filtrage de contenu et d'alignement de sûreté. Tests sur des techniques de contournement connues et nouvelles. Évaluation de la robustesse des contrôles face à des stratégies adverses adaptatives, ou de leur fragilité face à de légères reformulations.
Tests de pipelines agentiques
Abus d'appels d'outils et induction d'actions non autorisées, détournement d'objectif par manipulation de l'environnement, empoisonnement de mémoire dans les architectures d'agents persistants, exploitation de la confiance inter-agents dans les systèmes multi-agents, et élévation de privilèges via la communication agent à agent.
Extraction de modèles et attaques d'inférence
Extraction de prompts système, empreinte et identification de version du modèle, inférence d'appartenance aux données d'entraînement, et tentatives d'inversion de modèle contre des déploiements fine-tunés.
Infrastructure ML et chaîne d'approvisionnement
Intégrité du pipeline d'entraînement, analyse de la surface d'empoisonnement des jeux de données, contrôle d'accès au registre de modèles, sécurité des plateformes MLflow et de gestion de modèles, évaluation des risques de dépendances et de chaîne d'approvisionnement, et sécurité CI/CD des workflows de déploiement de modèles.
Tests des applications intégrées à l'IA
Évaluation de sécurité de l'infrastructure applicative autour : authentification et autorisation API, limitation de débit et prévention des abus, traitement des sorties et injection dans les systèmes aval, et fuite de données sensibles via les réponses du modèle.
Ce que nous testons
- Applications web et d'entreprise intégrées aux LLM
- Déploiements de modèles fine-tunés sur mesure
- Pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Agents IA autonomes avec accès à des outils
- Systèmes d'orchestration multi-agents (LangChain, AutoGen, CrewAI, sur mesure)
- Outillage de sécurité propulsé par l'IA (co-pilotes SIEM, automatisation SOC, plateformes de renseignement de menaces)
- Pipelines MLSecOps et infrastructure d'entraînement de modèles
- Infrastructure de service des modèles (points de terminaison API, serveurs d'inférence)
- Flux de travail GenAI de traitement de documents et de données
Alignement de conformité
| Cadre | Exigence |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Couverture complète des 10 catégories |
| OWASP ML Security Top 10 | Couverture des vulnérabilités spécifiques au ML |
| MITRE ATLAS | Couverture de la matrice de menaces d'apprentissage automatique adverse |
| ISO 42001:2023 | Exigences de sécurité du système de management de l'IA |
| EU AI Act | Obligations de tests de sécurité des systèmes d'IA à haut risque |
| NIST AI RMF | Cadre de gestion des risques IA, GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE |
Livrables
- Carte de surface d'attaque IA, inventaire complet des composants IA, flux de données, frontières de confiance et points d'intégration
- Rapport de preuves d'injection de prompts, chaînes d'injection documentées avec étapes de reproduction et évaluation d'impact
- Évaluation des risques de pipeline agentique, scénarios d'abus d'outils, chemins de détournement d'objectif et constats d'élévation de privilèges
- Rapport de couverture OWASP LLM Top 10, couverture de tests et constats cartographiés vers chaque catégorie OWASP LLM
- Cartographie MITRE ATLAS, constats cartographiés vers les identifiants de tactiques et techniques ML adverses
- Synthèse exécutive, récit de risque de sécurité IA pour la direction et le conseil d'administration
- Rapport technique, preuves complètes, étapes de reproduction et recommandations de remédiation
- Fenêtre de retest, vérification post-remédiation
Prêt à cadrer cette mission ?
Parlez-nous de votre environnement, de vos exigences réglementaires et de votre calendrier. Nous alignerons méthodologie, périmètre et exigences de preuves avant le début des tests.