Data poisoning, prompt injection, LLM compromise : la nouvelle surface d’attaque de l’entreprise AI-first
Les entreprises qui intègrent des modèles d’intelligence artificielle dans leurs produits s’exposent à une nouvelle catégorie de menaces. Invisibles dans les outils classiques de cybersécurité, ces attaques ciblent directement les modèles, leurs données d’entraînement et les flux d’interaction.
L’adoption accélérée des modèles de langage (LLM) dans les applications métiers — assistants clients, copilotes internes, automatisation documentaire — ouvre une brèche encore peu protégée : l’exploitation directe des comportements de l’IA. Les systèmes de sécurité traditionnels (firewall, DLP, proxy) ne sont ni conçus ni positionnés pour détecter ce type de compromission.
Trois angles d’attaque majeurs
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- Data poisoning
Altération volontaire du dataset d’entraînement pour influencer le comportement du modèle (ajout de biais, injection de contenus malveillants, désinformation). Dans un environnement d’apprentissage continu, une attaque peut se propager en silence. - Prompt injection
Insertion de commandes cachées ou de contenus de contournement dans les messages utilisateurs. Elle permet de modifier le comportement du modèle ou d’exfiltrer des données confidentielles. L’utilisateur devient un vecteur d’attaque. - LLM compromise
Attaques ciblées sur l’infrastructure IA elle-même : fuite de tokens API, abus de context window, dépassement de quota, ou exécution de chaînes de prompts complexes pour forcer des comportements inattendus.
- Data poisoning
Des risques mal couverts par la stack traditionnelle
La cybersécurité actuelle reste centrée sur les endpoints, le réseau, les accès. Rien n’est prévu pour sécuriser les flux internes entre un modèle IA et sa base de données, ou pour filtrer ce que l’IA accepte ou restitue en temps réel.
Les SOC ne voient pas passer les anomalies conversationnelles. Les solutions DLP ne comprennent pas les formats vecteurs ou les embeddings. Les proxys n’inspectent pas les requêtes vers des APIs de LLM tiers.
Protéger l’intelligence : une nouvelle discipline
Pour répondre à ces menaces, des entreprises comme Palo Alto Networks introduisent une couche de runtime protection spécifique aux modèles IA. Objectif : observer, isoler et contrôler les échanges entre le modèle, ses utilisateurs, ses plugins et ses données.
Trois briques critiques émergent :
| Fonction | Ce que cela couvre | Exemples de solutions |
|---|---|---|
| 🧠 LLM Gateway / Firewall | Filtrage des prompts, blocage des patterns d’injection, normalisation | PromptShield, PromptArmor, Protect AI Inference Shield |
| 🔍 Data Flow Monitor | Inspection des requêtes internes modèle ↔ base de données / plugins | Palo Alto AI Runtime, Robust Intelligence, HiddenLayer |
| 🔒 API Access Governance | Contrôle des accès aux APIs de modèles open source ou tiers | AppOmni, Cradlepoint, Cloudflare API Shield |
Un changement de posture pour les DSI
Les modèles IA ne sont pas de simples applications. Ce sont des systèmes autonomes, évolutifs, souvent exposés à des données critiques. La protection ne doit plus se faire au périmètre, mais au niveau de l’interaction cognitive. Cela suppose :
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- Une cartographie des modèles déployés et de leurs dépendances,
- Une analyse comportementale des prompts en production,
- Une capacité à couper ou isoler un modèle compromis en temps réel.
L’attaque ne vise plus le système, mais la logique
Dans un monde AI-first, ce que vous dites à votre IA peut devenir une faille. La sécurité logique (prompts, datas, décisions) est la nouvelle surface d’attaque. Les entreprises qui l’ignorent ne protègent que la moitié de leurs actifs.
