Services AI Red Team
Tests de sécurité adversariale pour les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique. Nous trouvons les vulnérabilités avant les attaquants.
Le problème
Les systèmes d’IA introduisent des surfaces d’attaque que les tests de sécurité traditionnels ignorent complètement. Les modèles peuvent être manipulés par des entrées adversariales, les données d’entraînement peuvent être empoisonnées, des prompts peuvent être injectés pour contourner les contrôles de sécurité, et les poids des modèles peuvent être extraits par des attaquants déterminés.
Les tests d’intrusion standard ne couvrent pas ces risques. Vous avez besoin de spécialistes qui comprennent à la fois la cybersécurité et l’apprentissage automatique en profondeur.
Ce que nous testons
Adversarial Machine Learning
- Attaques d’évasion contre les classificateurs et détecteurs
- Génération d’exemples adversariaux et transférabilité
- Évaluation de la robustesse des modèles et tests de résistance
- Manipulation des sorties et erreurs de classification
Sécurité des LLM
- Injection de prompts (directe et indirecte)
- Techniques de jailbreak et de contournement de la sécurité
- Exfiltration de données par manipulation de conversation
- Extraction du prompt système et confusion de rôle
Intégrité des données d'entraînement
- Empoisonnement de données et injection de portes dérobées
- Attaques de manipulation d’étiquettes
- Provenance des données et revue de la chaîne d’approvisionnement
- Extraction de données privées (inférence d’appartenance, inversion de modèle)
Chaîne d'approvisionnement IA
- Sécurité des dépôts de modèles (Hugging Face, model zoos)
- Analyse des vulnérabilités des dépendances et bibliothèques
- Vecteurs d’attaque de sérialisation et désérialisation
- Évaluation de la sécurité du pipeline MLOps
Notre méthodologie
- Cadrage & Reconnaissance – Comprendre votre architecture IA, modèle de menace et actifs critiques
- Planification d’attaque – Élaborer des scénarios d’attaque sur mesure basés sur le renseignement réel sur les menaces
- Exécution – Mener des tests adversariaux sur les couches modèle, données et infrastructure
- Analyse & Rapport – Documenter les résultats avec des niveaux de gravité, des preuves de concept et des recommandations de remédiation
- Accompagnement à la remédiation – Travailler avec votre équipe pour corriger les vulnérabilités identifiées
Modèles d'engagement
Évaluation ciblée
Tests ciblés d’un modèle, d’une API ou d’un pipeline spécifique. Idéal pour une revue de sécurité avant le lancement ou l’évaluation d’un composant à haut risque.
Durée : 2–4 semaines
Red Team complet
Engagement adversarial complet couvrant l’ensemble de votre patrimoine IA – modèles, données, infrastructure et pipeline MLOps.
Durée : 6–12 semaines
Red Team continu
Tests adversariaux continus sur la base d’un contrat de service. Évaluations régulières au fur et à mesure que vous déployez de nouveaux modèles et mettez à jour les existants.
Durée : En continu (cycles trimestriels ou mensuels)
Pourquoi LittleData
- Expertise approfondie a l'intersection de la cybersecurite et de l'apprentissage automatique
- Tests adversariaux reels, pas seulement du scan automatise
- Rapports clairs et exploitables avec des recommandations de remediation
- Experience dans les industries reglementees — services financiers, sante, gouvernement
Prêt à tester vos défenses IA ?
Parlez à notre red team d’une évaluation adversariale.