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Glossaire

Sécurité des LLM

Qu’est-ce que 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.

Ce que fait KI.ordo

Dans KI.ordo, des rôles allant de lecteur à propriétaire définissent qui peut modifier les agents et les connaissances, un journal des modifications assure la traçabilité et un modèle d’audit de sécurité de chatbot facilite les contrôles.

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Thèmes

  • sécurité
  • modèles de langage
  • gestion des risques

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Termes associés

Pare-feu IA

Un pare-feu IA est une couche de protection placée entre les utilisateurs, les sources de données et un modèle d'IA. Il examine les entrées à la recherche de tentatives de manipulation comme l'injection de prompt ou le jailbreak, et contrôle les sorties, par exemple pour des données confidentielles ou des contenus indésirables, avant de les transmettre. Il peut s'appuyer sur des règles, des modèles de classification ou un second modèle de langage. Il réduit les risques sans offrir une protection totale ni remplacer des droits limités et des tests.

  • Sécurité
  • Injection de prompt
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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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Injection de prompt indirecte

Dans une injection de prompt indirecte, les instructions malveillantes ne figurent pas dans la saisie de l'utilisateur, mais dans des contenus que le système d'IA traite en chemin : pages web, e-mails ou documents. En les lisant, un agent peut prendre des commandes cachées pour de véritables consignes et, par exemple, divulguer des données. Parmi les protections : traiter strictement les contenus externes comme des données, limiter les droits, filtrer les entrées et faire valider les actions critiques par un humain.

  • Sécurité
  • Injection de prompt
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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
  • référentiel
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