Une évaluation de sécurité IA / LLM est une évaluation pratique des applications reposant sur de grands modèles de langage - chatbots, copilotes, pipelines RAG et agents autonomes - visant à repérer des faiblesses telles que l'injection de prompt, les jailbreaks, l'exfiltration de données d'entraînement et de données sensibles, et l'utilisation non sécurisée des outils. CyberXplore mène des tests contradictoires manuels pilotés par des experts, alignés sur l'OWASP Top 10 pour les applications LLM, allant au-delà des scanners automatisés pour sonder le comportement de votre système face à des attaques réalistes en plusieurs étapes. Chaque engagement se conclut par des recommandations de remédiation priorisées et prêtes pour les développeurs, un nouveau test gratuit et une lettre d'attestation.
OWASP Top 10 for LLM ApplicationsOWASP WSTGNIST AI RMFMITRE ATLASEU AI Act
Pourquoi CyberXplore
Des testeurs exclusivement seniors (OSCP, CRTP, CREST)
Certifié ISO 27001 & ISO 9001
Retest gratuit + lettre d'attestation
Périmètre et devis sur mesure sous 24 heures
Pourquoi c'est important
Les fonctionnalités LLM élargissent votre surface d'attaque de manières que les tests d'intrusion traditionnels manquent - le texte non fiable, les documents récupérés et les sorties d'outils peuvent tous véhiculer des instructions cachées qui détournent le modèle.
L'injection de prompt indirecte via des sources RAG, des e-mails ou du contenu web permet aux attaquants d'orienter les agents pour qu'ils divulguent des données ou invoquent des outils, sans jamais toucher à votre interface.
Les systèmes agentiques capables d'appeler des API, d'exécuter du code ou d'envoyer des messages transforment un simple jailbreak en impact réel - transactions frauduleuses, exfiltration de données ou déplacement latéral.
Les régulateurs, les acheteurs d'entreprise et les référentiels attendent de plus en plus une assurance indépendante que les fonctionnalités d'IA traitent les données sensibles et les entrées malveillantes en toute sécurité avant leur lancement.
Aligné sur les normes du secteur: OWASP Top 10 for LLM Applications · OWASP WSTG · NIST AI RMF · MITRE ATLAS · EU AI Act
Notre méthodologie
01
Cadrage et modélisation des menaces
Nous cartographions votre architecture LLM - modèles, prompts système, sources RAG, outils/fonctions, mémoire et frontières de confiance - et définissons les cas d'abus, les données cibles et les règles d'engagement.
02
Tests d'injection de prompt et de jailbreak
Nous élaborons manuellement des charges utiles d'injection de prompt directes et indirectes, des jailbreaks, des astuces d'encodage et des attaques multi-tours pour contourner les garde-fous, les instructions système et les filtres de contenu.
03
Tests d'abus de données et d'outils
Nous sondons l'exfiltration de données sensibles et de données d'entraînement, les fuites de contexte RAG, les permissions d'outils trop larges, le SSRF et l'injection de commandes via les outils, ainsi que l'autonomie excessive dans les flux de travail autonomes.
04
Exploitation et démonstration de l'impact
Nous enchaînons les constats en scénarios d'attaque concrets - exfiltration d'enregistrements, déclenchement d'actions non autorisées ou empoisonnement de la récupération - pour montrer l'impact métier, et pas seulement un risque théorique.
05
Rapport
Vous recevez un rapport clair aligné sur l'OWASP Top 10 pour les LLM, avec des niveaux de gravité, des charges utiles reproductibles, des preuves et des recommandations de remédiation prêtes pour les développeurs.
06
Accompagnement à la remédiation et nouveau test
Nous conseillons sur les garde-fous, la gestion des entrées/sorties et la conception d'outils selon le moindre privilège, puis retestons chaque problème pour confirmer sa résolution - inclus gratuitement.
Ce que nous testons
Injection de prompt directe et indirecte (y compris via RAG et sorties d'outils)
Jailbreaks, contournement des garde-fous et des filtres de contenu, extraction du prompt système
Divulgation et exfiltration de données sensibles et de données d'entraînement
Gestion non sécurisée des sorties (XSS, SSRF, injection via les réponses du modèle)
Utilisation non sécurisée des outils / fonctions et autonomie excessive des agents
Sécurité du pipeline RAG et du magasin de vecteurs (empoisonnement des données, fuite de contexte)
Authentification, autorisation et isolation multi-locataire des fonctionnalités d'IA
Déni de service du modèle, abus des coûts de prompt et contournement des limites de débit
Risques liés à la chaîne d'approvisionnement des modèles, des plugins et des API d'IA tierces
Journalisation, surveillance et traitement des données personnelles (PII) autour des interactions LLM
Ce que vous obtenez
Synthèse pour la direction et les parties prenantes
Constats techniques détaillés rattachés à l'OWASP Top 10 pour les LLM, avec gravité CVSS
Charges utiles reproductibles d'injection de prompt et de jailbreak, avec preuves
Recommandations de remédiation et de garde-fous priorisées et prêtes pour les développeurs
Recommandations au niveau de l'architecture pour un usage sûr des outils et la conception des agents
Nouveau test gratuit avec lettre de vérification de la remédiation
Lettre d'attestation pour les clients, les auditeurs et la conformité
Exemple de livrable
Ce que vous verrez dans votre rapport
Chaque mission se conclut par un rapport clair et priorisé : des constats classés par sévérité avec scores CVSS, actifs concernés et statut de remédiation - plus un retest gratuit. Les chiffres ci-dessous sont donnés à titre d'illustration.
Constats par sévérité
15 total
Critical
0
High
5
Medium
7
Low
3
High · CVSS 8.2CX-1302
Prompt injection leads to data exfiltration
OWASP LLM01chatbot.example.comOpen
High · CVSS 8.1CX-1314
Insecure tool / function calling enables SSRF
CWE-918assistant-api.example.comOpen
Exemple illustratif : ai / llm security assessment - anonymisé sur example.com.
Medium · CVSS 6.5CX-1308
System-prompt / instruction leakage
OWASP LLM07chatbot.example.comOpen
Vous souhaitez le rapport d'exemple anonymisé complet ? Nous l'incluons avec votre devis.
“As an early-stage team we needed real depth, not a checkbox scan. They hardened our LLM product and walked us through every fix.”
Hardened in 30 days
FC
Founder & CTO
Early-stage AI startup · Seed · LLM product
AI / ML
Certifications détenues par nos testeurs
OSCP
CRTP
CREST
CEH
eWPTX
ISO 27001
ISO 9001
Questions fréquentes
Il s'agit d'un test de sécurité pratique des applications qui utilisent de grands modèles de langage - chatbots, copilotes, systèmes RAG et agents IA. Nous sondons de manière contradictoire l'injection de prompt, les jailbreaks, les fuites de données et l'utilisation non sécurisée des outils afin de repérer les faiblesses propres aux systèmes propulsés par LLM, puis fournissons des recommandations de remédiation priorisées.
