Les grands modèles de langage (GML) sont passés du stade de la recherche à celui de moteurs critiques qui rédigent des contrats, optimisent les chaînes d'approvisionnement et même déploient du code en production. Les entreprises qui intègrent l'IA générative bénéficient d'une rapidité et d'une perspicacité accrues, jusqu'à ce qu'une invite malveillante divulgue des données clients ou qu'un index de recherche corrompu modifie la logique des politiques. Si vous vous demandez si la sécurité de vos grands modèles de langage est suffisamment robuste, sachez que vous n'êtes pas seul.
Ce guide vous aidera à évaluer vos défenses, à découvrir les dix plus grands angles morts que les équipes rouges de SubRosa voient sur le terrain et à adopter des pratiques éprouvées qui garantissent la sécurité des déploiements des entreprises Fortune 500.
1 Pourquoi les LLM remettent en question les hypothèses traditionnelles en matière de sécurité
Les tests d'intrusion classiques considèrent les applications comme des machines à états statiques. Les LLM (Low Learning Machines) sont différents : comportement émergent, contexte dynamique, action autonome via des plugins et raisonnement opaque. Grâce à ces propriétés, une simple ligne de texte malveillante peut transformer une conversation anodine en une réinitialisation complète de la base de données.
2 Dix vérifications de la réalité pour la sécurité des grands modèles de langage
2.1 Résilience à l'injection rapide
Les attaquants peuvent-ils contourner ou détourner les invites système ? Atténuez ce risque grâce à la segmentation des invites, au filtrage des sorties et à une gestion robuste des politiques .
2.2 Garde-fous de gestion des sorties
Le code en aval exécute-t-il aveuglément la sortie LLM ? Appliquez des schémas JSON stricts et acheminez les actions risquées vers votre SOC géré .
3 niveaux de maturité : ramper, marcher, courir
| Niveau de maturité | Caractéristiques | Profil d'organisation type |
|---|---|---|
| Crawl | Messages ad hoc, journalisation minimale, pas de tests d'intrusion. | Des start-ups expérimentent avec GPT-4 |
| Marcher | Filtres de requêtes de base, revue hebdomadaire des journaux, test d'intrusion annuel | Entreprise SaaS de taille moyenne intégrant des LLM en production |
| Courir | Tests d'intrusion continus, garde-fous autonomes, triage SOC en quelques minutes | Fortune 500 avec données réglementées |
4. Élaboration d'un programme de sécurité LLM reproductible
Inventaire → Modèle de menaces → Tests d'intrusion continus → Garde-fous → Surveillance → Gouvernance → Réponse aux incidents. Répéter ce processus à chaque sprint ; la sécurité des modèles de langage complexes est en constante évolution.
5 À quoi ressemble le succès
Fraude Fintech déjouée : SubRosa exploitait une injection de requêtes enchaînée et un abus de plugin, révélant un risque de 2,1 millions de dollars. Les correctifs réduisent le taux de réussite du jailbreak de 47 % à moins de 1 %.
6. Conclusion et prochaines étapes
Si des lacunes subsistent, SubRosa combine une recherche approfondie en IA avec l'expertise chevronnée d'une équipe de test d'intrusion. Vous souhaitez savoir – plutôt qu'espérer – que la sécurité de votre modèle de langage à grande échelle est optimale ? Demandez une évaluation gratuite et sans engagement dès aujourd'hui.