LLM & AI Agent Security Review : explications

Définition

La revue commence par un recueil d'informations sur le workflow et l'architecture d'IA : quel modèle ou agent est utilisé, quelles informations il reçoit, quelles sources de recherche ou quels outils sont connectés, quelles actions il peut effectuer et où un humain reste responsable. Dans les limites convenues, les tests peuvent examiner le comportement face à l'injection de prompt, les voies d'exposition de données, le traitement des résultats dangereux, les risques liés à la recherche, les permissions des outils, les limites d'action, la journalisation et le transfert. Les constats sont documentés avec leur contexte et des conseils de correction proportionnés. De nouveaux tests peuvent être convenus une fois les modifications apportées. Le travail reste dans des conditions de test sûres et dans le périmètre autorisé, avec des méthodes choisies pour éviter de perturber les systèmes en production.

Public concerné

Une revue de sécurité de l'IA convient aux équipes qui :

• Ont un assistant ou un workflow d'agent IA avec des outils, des données, des utilisateurs et des limites opérationnelles définis
• Ont besoin d'une vision plus structurée des risques liés aux prompts, à la recherche, aux permissions, aux résultats ou au transfert avant un usage plus large
• Veulent des constats et des priorités de correction qui donnent une image exacte de la sécurité de l'IA dans le périmètre
• Doivent distinguer l'évaluation d'un workflow d'IA d'un test d'intrusion plus large portant sur des infrastructures sans rapport

Ce qu'il aide à clarifier

La revue aide à clarifier :

• Quels scénarios d'IA, flux de données, sources de recherche, outils et actions convenus doivent être testés
• Où l'injection de prompt, les résultats dangereux, les permissions excessives, le détournement d'outils ou l'exposition de données peuvent nécessiter des contrôles
• Quelles limites de journalisation, de validation, de repli et de transfert vers un humain sont visibles dans le workflow actuel
• Quels constats nécessitent une correction en production, un nouveau test, une question au fournisseur, une décision de gouvernance ou des travaux de sécurité au périmètre distinct

Ce qui est inclus

• Une confirmation écrite des systèmes, scénarios et accès autorisés, des conditions de test sûres et des exclusions
• Un recueil d'informations sur le workflow et l'architecture d'IA couvrant les modèles, la recherche, les données, les outils, les permissions, les actions et le transfert
• Des tests maîtrisés des scénarios convenus d'injection de prompt, d'exposition de données, de résultats dangereux, de recherche et de permissions
• Un rapport de constats avec un contexte concret, une priorité et des conseils de correction
• Une revue de la journalisation, des limites d'action, des comportements de repli et des points de validation humaine dans le périmètre
• Un échange de remise et des options de nouveaux tests après une correction convenue séparément

Ce qui n'est pas inclus

• Un test d'intrusion complet d'applications, d'infrastructures, de réseaux ou de fournisseurs sans rapport
• Des tests offensifs sans restriction, la perturbation des systèmes en production ou un accès en dehors du périmètre approuvé
• L'entraînement, le fine-tuning ou le remplacement de modèles, les corrections en production, la surveillance permanente, la détection gérée ou l'intervention d'urgence
• Le conseil juridique, la certification formelle, l'approbation de conformité ou toute promesse de sécurité de l'IA
• L'affirmation que chaque vulnérabilité, résultat dangereux, voie d'injection ou scénario d'exposition de données sera trouvé ou éliminé

Quand le choisir

Choisissez une LLM & AI Agent Security Review lorsqu'un workflow est suffisamment défini pour identifier ses sources, permissions, outils, utilisateurs et limites de décision, mais que l'équipe a besoin d'un regard indépendant sur sa posture de risque. C'est utile avant un déploiement plus large, après la modification d'une intégration ou lorsqu'une équipe s'inquiète de l'injection de prompt, de la recherche, des actions des outils ou des informations sensibles. C'est moins adapté lorsque le cas d'usage, les limites des données ou les responsabilités restent flous ; une découverte des workflows ou une gouvernance peut alors être nécessaire d'abord. La revue fonctionne le mieux lorsque des accès autorisés, des scénarios de test sûrs et des responsables des décisions de correction sont disponibles.

Notre approche

Nous convenons des systèmes et des scénarios sûrs avant le début des tests. La revue examine comment un attaquant ou une entrée inattendue pourrait influencer les prompts, la recherche, l'usage des outils, les résultats, les permissions ou les décisions des utilisateurs dans le workflow convenu. Nous évitons les tests perturbateurs et maintenons le travail dans les systèmes approuvés. Les constats distinguent le comportement observé des hypothèses et expliquent quelle pourrait être une prochaine étape proportionnée. Certains problèmes peuvent être traités par la configuration, le code, la modification des permissions, la gouvernance des sources, la revue humaine ou une mission de sécurité distincte. Un résultat favorable est consigné pour le contexte et la configuration testés. La remise donne à l'équipe une base documentée pour la correction, les responsabilités et toute décision de nouveau test. Elle précise aussi la portée des éléments de test : les domaines restés en dehors de l'évaluation, ce qui dépendait des accès fournis et où un changement de modèle, de source, d'outil ou de configuration de déploiement pourrait soulever une nouvelle question. Cela favorise un suivi plus rigoureux et continu.

Foire aux questions

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