Les grands modèles de langage (GLM ou LLM en anglais), les applications d'IA et les agents d'IA ouvrent de nouvelles perspectives aux entreprises. Qu'ils soient utilisés dans des systèmes de support, des plateformes de gestion des connaissances, des assistants de développement ou des agents autonomes, les systèmes d'IA traitent des données sensibles, accèdent à des sources de connaissances internes et interagissent de plus en plus avec d'autres applications et services. Cela crée de nouvelles surfaces d'attaque.
Défis liés aux application d'IA
Les systèmes d'IA diffèrent fondamentalement des applications traditionnelles. Ils traitent les entrées de manière dynamique et interagissent souvent avec des sources de données externes, des outils ou des systèmes internes. Ils introduisent ainsi des risques qui ne sont souvent pas suffisamment pris en compte par les évaluations de sécurité traditionnelles
Risques courants
- Attaques par prompt injection et jailbreak
- Accès non autorisé à des informations sensibles
- Fuite de données depuis des systèmes RAG et des bases de connaissances
- Abus d'agents d'IA et d'intégrations d'outils
- Configurations non sécurisées des plateformes d'IA
- Modèles d'autorisation et de contrôle d'accès insuffisants
- Contournement des mécanismes de sécurité et de gouvernance
Toutes les applications d'IA ne sont pas exposées à ces risques dans la même mesure. Toutefois, à mesure que les systèmes d'IA s'intègrent davantage dans les processus métier, la nécessité d'une évaluation de sécurité indépendante devient de plus en plus importante.
Raisons de réaliser un AI & LLM Security Assessment
Un AI & LLM Security Assessment est particulièrement pertinent si vous :
- utilisez des applications d'IA en production
- connectez des agents d'IA à des systèmes internes
- utilisez des architectures Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- traitez des données sensibles via des systèmes d'IA
- souhaitez obtenir une évaluation indépendante de la sécurité de votre solution d'IA
Au début de la mission, nous travaillons en étroite collaboration avec vos responsables métier, développeurs et architectes afin d'analyser la solution d'IA et son intégration dans votre système d'information existant.
Nous examinons notamment :
- l'architecture et les flux de données
- les LLM et agents d'IA utilisés
- les composants RAG et les sources de données
- les intégrations d'outils et les intégrations MCP
- les modèles d'accès et d'autorisation
Sur la base de cette analyse, nous identifions les vecteurs d'attaque potentiels et élaborons des scénarios d'attaque réalistes.
Lors de la phase suivante, nos experts valident les scénarios d'attaque identifiés au moyen de tests pratiques et de simulations d'attaques réalistes.
Tous les tests sont documentés de manière traçable et évalués en fonction de leur impact potentiel.
Pour chaque vulnérabilité identifiée, nous élaborons des mesures correctives concrètes et adaptées à la pratique.
Le rapport final comprend :
- une description des vulnérabilités identifiées
- une analyse technique des risques
- les scénarios d'attaque documentés
- des recommandations priorisées pour la remédiation
Example concret
Un système interne de support assisté par l'IA répond aux demandes des utilisateurs à partir de bases de connaissances, de documentations techniques et de documents internes, tout en interagissant avec d'autres applications et sources de données.
Dans le cadre d'un assessment, nous pouvons notamment vérifier si :
- des utilisateurs peuvent accéder à des informations pour lesquelles ils ne disposent pas des autorisations requises
- des informations confidentielles provenant de sources internes peuvent être divulguées
- des mécanismes de sécurité peuvent être contournés à l'aide d'entrées manipulées
- des agents peuvent être amenés à exécuter des actions inattendues ou non souhaitées
- des privilèges peuvent être étendus ou des systèmes internes détournés de leur usage prévu
Notre assessment ne se limite pas au grand modèle de langage lui-même. Nous évaluons l'ensemble de la solution, y compris les sources de données, les intégrations, les capacités des agents et les modèles d'autorisation.
Vos avantages
Un AI & LLM Security Assessment réalisé par Compass Security vous aide à :
- réduire les risques liés aux agents d'IA et aux intégrations d'outils
- prévenir les incidents de sécurité et leurs conséquences financières
- renforcer la sécurité des processus métier critiques et des données sensibles
- mieux répondre aux exigences de conformité et de gouvernance
Warum Compass Security
Compass Security verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in Penetration Testing, Application Security und Offensive Security sowie über spezialisierte Expertise im Bereich AI- und LLM-Sicherheit.
Unsere Assessments orientieren sich an etablierten Frameworks wie dem OWASP Top 10 for LLM Applications, der OWASP Agentic AI Security Guidance und MITRE ATLAS.
Gleichzeitig fliessen aktuelle Forschungserkenntnisse zu modernen AI-Systemen, Agenten und AI-gestützten Entwicklungswerkzeugen in unsere Assessments ein.
Succès de la recherche internationale
Lors du concours international Pwn2Own Berlin 2026, l'équipe de Compass Security a identifié avec succès plusieurs vecteurs d'attaque dans Anthropic Claude Code, Cursor et OpenAI Codex dans la catégorie AI Coding Agents, obtenant ainsi la 4ᵉ place du classement général.
Day One Results – OpenAI Codex Exploit
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