La sécurité pour les agents IA et les systèmes LLM
Les agents IA agissent de plus en plus de manière autonome — avec accès aux outils, mémoire et connexion à vos systèmes via des protocoles tels que MCP. Cela crée des surfaces d'attaque que les tests de sécurité classiques ne couvrent pas. VamiSec évalue, renforce et gouverne vos systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie.
De l'audit offensif des systèmes agentiques à la transparence de la chaîne d'approvisionnement de l'IA, en passant par la sécurité MCP et le Threat Modeling : nos prestations en Agentic AI Security s'articulent entre elles et s'appuient sur des frameworks reconnus tels que les projets OWASP pour la GenAI et les applications agentiques, MITRE ATLAS et le NIST AI Risk Management Framework.
Où les systèmes agentiques sont vulnérables
Du prompt au système cible : chaque station d'un agent IA a ses propres menaces. Choisissez une station — nous montrons les risques typiques et les prestations qui y répondent.
Menaces typiques
- Injection de prompt directe et indirecte via saisies, documents et contenus web
- Jailbreaks et manipulation des objectifs contournant les garde-fous
- Contextes empoisonnés issus des sources RAG et pipelines de récupération
Prestations adaptées
Sélection des menaces basée sur l'OWASP Top 10 for Agentic Applications (ASI01–ASI10), l'OWASP MCP Top 10 et CSA MAESTRO.
Trois domaines, huit prestations
Notre portefeuille reflète la navigation : conseil & sécurité de plateforme, tests offensifs avec detection & response, et threat modeling & transparence de la chaîne — chaque prestation mène à sa page détaillée.
Tests & sécurisation
Agentic AI Pentesting
Audit de sécurité offensif des agents IA autonomes : nous testons les accès aux outils, la mémoire, l'orchestration et les garde-fous face à des scénarios d'attaque réels — selon la méthodologie OWASP pour les applications agentiques.
- Scénarios d'injection de prompt, de jailbreak et d'abus d'outils
- Manipulation de mémoire et de contexte dans le système réel
- Constats reproductibles avec chemin d’exploitation et correctif
Pentest des produits IA
Test d'intrusion et red teaming de produits intégrant de l'IA – robots, objets connectés AIoT, caméras IA et assistants vocaux : du matériel et du firmware jusqu'au modèle, au LLM et à l'effet physique.
- Modélisation des menaces selon STRIDE × MAESTRO, couche physique comprise
- Tests selon l'OWASP LLM Top 10, l'AISVS, l'ISTG et l'IoT Top 10
- Preuves pour le CRA, l'EN 18031, l'AI Act et le règlement « Machines »
Agent Skills Security
Audit et durcissement des Agent Skills et des mécanismes de Progressive Disclosure — contre les capacités compromises, l'abus d'outils et les OWASP Agentic Skills Top 10.
- Analyse des définitions de skills et de la progressive disclosure
- Détection d’instructions embarquées et de risques rug pull
- Processus d’approbation et de mise à jour des catalogues de skills
ADR — Detection & Response
Détection et réponse pour les agents IA en production : télémétrie des prompts, des appels d’outils et des identités d’agents, cas de détection contre le goal hijacking et playbooks de réponse éprouvés — intégrés à votre SOC.
- Télémétrie sur prompts, tool calls et identités
- Règles de détection des comportements agentiques déviants
- Parcours de réaction et playbooks pour l’urgence
Threat modeling & transparence
AI Threat Modeling (MAESTRO)
Modélisation systématique des menaces pour les systèmes d'IA et agentiques selon MAESTRO — identifier les chemins d'attaque avant leur passage en production.
- MAESTRO appliqué sur 7 niveaux d’architecture
- Combiné à STRIDE et aux catalogues OWASP
- Risques priorisés avec feuille de route de mesures
MCP Threat Modeling
Modélisation des menaces dédiée aux environnements MCP : STRIDE, MAESTRO et l'OWASP MCP Top 10 réunis en une cartographie fiable des menaces.
- Modélisation des serveurs MCP, clients et chaînes d’outils
- STRIDE × MAESTRO × OWASP MCP Top 10
- Frontières de confiance et architecture d’autorisation
Automated Threat Modeling
Diagram-as-Code et analyse automatisée ancrent le Threat Modeling directement dans votre processus de développement — de façon reproductible et à grande échelle.
- Diagram-as-code à partir des artefacts d’architecture
- Threat modeling ancré dans la CI/CD
- Des modèles toujours à jour au lieu d’ateliers ponctuels
SBOM for AI
Transparence sur la chaîne d'approvisionnement de l'IA : recenser les modèles, jeux de données, bibliothèques et dépendances sous forme d'AI-Bill-of-Materials — le socle de la Governance et des obligations de preuve.
- Inventaire des modèles, jeux de données et bibliothèques
- Formats AI-BOM et intégration outillée
- Preuves pour l’AI Act, NIS2 et les audits clients
Du threat model aux opérations sécurisées
Quatre phases, un fil conducteur : chaque phase s'appuie sur les résultats de la précédente — et chacune peut être commandée séparément.
Recenser les menaces systématiquement
Nous modélisons votre système agentique avec MAESTRO sur 7 niveaux d’architecture, combinons STRIDE avec les catalogues OWASP et priorisons les risques selon votre architecture réelle — base des tests, du durcissement et de l’exploitation.
Ancré dans des standards reconnus
Nos prestations suivent les catalogues et régulations de référence pour la sécurité de l'IA et des agents — d'OWASP à l'AI Act européen.
Approfondir vos connaissances
Dans notre espace de connaissances, vous trouverez des Deep Dives approfondis sur MCP Security, les standards OWASP, le Zero Trust pour les agents IA et les frameworks de sécurité de l'IA — avec des sources vérifiées.
Questions fréquentes
Réponses courtes — les détails se clarifient lors du premier échange.
Qu'est-ce qui distingue l'Agentic AI Security de la sécurité LLM classique ?
Les agents planifient, utilisent des outils, gardent une mémoire et agissent de façon autonome dans des systèmes réels. Cela crée des risques bien au-delà des filtres de prompt : tool poisoning, memory poisoning, autonomie déviante et identités agentiques non attribuables. Nos prestations couvrent exactement ces niveaux — de la modélisation à l’exploitation.
Nous utilisons MCP — par où commencer ?
Par un assessment MCP Security : nous examinons serveurs, autorisation (OAuth 2.1), définitions d’outils et frontières de confiance, puis priorisons les constats. Le threat modeling MCP et des pentests ciblés s’y appuient.
Faut-il d'abord un threat model ou d'abord un pentest ?
Idéalement les deux, dans cet ordre : le threat model rend l’architecture et les risques visibles et concentre le pentest sur les chemins critiques. Pour un système déjà en production, on peut aussi démarrer par un pentest — les résultats alimentent ensuite le modèle.
Cela couvre-t-il aussi les exigences de conformité comme l'AI Act ?
Oui — threat models, rapports de test et SBOM IA sont des preuves solides pour l’AI Act, ISO/IEC 42001 et NIS2. Pour le volet gouvernance, nous travaillons main dans la main avec notre équipe GRC — jusqu’au système de management de l’IA certifiable.
En combien de temps un engagement livre-t-il ses premiers résultats ?
Les assessments et ateliers de threat modeling livrent des résultats priorisés en quelques jours ; les pentests suivent le périmètre convenu. La detection & response se construit itérativement — en commençant par les signaux couvrant votre plus grand risque.
Vous utilisez des agents IA ? Alors sécurisez-les.
Lors d'un premier entretien sans engagement, nous situons votre paysage d'IA et vous montrons quels modules d'audit et de durcissement offrent chez vous le plus grand levier.
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