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Glossaire

Test d'intrusion IA

Qu’est-ce que Test d'intrusion IA ?

Un test d'intrusion IA est un contrôle de sécurité commandé et encadré, au cours duquel des spécialistes recherchent délibérément les failles d'un système d'IA : injection de prompt, divulgation de données confidentielles ou droits trop étendus d'un agent. Contrairement au red teaming, plus large, il porte sur un périmètre clairement défini, avec des constats et des mesures documentés. Il est utile avant la mise en ligne d'un chatbot et après des modifications importantes.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Audit de sécurité du chatbot » vous aide à examiner au préalable les instructions d'un agent selon les domaines de risque OWASP ; il ne remplace pas un test d'intrusion professionnel.

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Thèmes

  • Sécurité
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Termes associés

Red teaming de l'IA

Le red teaming de l'IA est l'examen structuré d'un système d'IA du point de vue d'attaquants ou d'utilisations abusives. Des spécialistes vérifient de manière contrôlée si un chatbot divulgue des instructions confidentielles, adopte des comportements indésirables, fournit des faits erronés ou expose des données ; les résultats améliorent instructions, filtres et autorisations. Un audit de sécurité de chatbot en est une forme allégée, fondée sur des zones de risque connues comme le Top 10 OWASP pour les applications LLM.

  • Sécurité de l'IA
  • Test de sécurité
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Audit de sécurité de chatbot

Un audit de sécurité de chatbot est un examen structuré visant à vérifier si un chatbot d'IA protège suffisamment les données confidentielles, ses instructions internes et ses droits d'action. On y évalue notamment la vulnérabilité à l'injection de prompt, la divulgation involontaire d'informations et des accès trop larges aux outils, souvent selon l'OWASP Top 10 pour les applications LLM. Il aboutit à un rapport avec une évaluation par domaine de risque et des mesures concrètes.

  • sécurité
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OWASP LLM Top 10

L’OWASP Top 10 pour les applications LLM recense les principaux risques de sécurité des applications à base de grands modèles de langage ; elle est publiée par l’OWASP GenAI Security Project. L’édition 2026, parue en août 2026 (état : octobre 2026), couvre : injection de prompt, divulgation d’informations sensibles, autonomie excessive, chaîne d’approvisionnement, empoisonnement des données et des modèles, consommation illimitée, désinformation, exposition du contexte caché, faiblesses des vecteurs et embeddings, et traitement inapproprié des sorties. Elle sert de liste de contrôle pour le développement et les audits.

  • sécurité
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Sécurité des LLM

La sécurité des LLM regroupe les mesures qui protègent les applications fondées sur de grands modèles de langage contre les abus, les fuites de données et les comportements indésirables. Les risques typiques sont l’injection de prompt, la divulgation d’instructions ou de données confidentielles et des agents dotés de droits trop étendus. La protection repose sur plusieurs niveaux : instructions claires, droits limités, contrôle des entrées et sorties, pare-feu IA, red teaming et audits réguliers.

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  • modèles de langage
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